OpenTama 开源项目使用指南
2025-04-20 13:07:00作者:廉彬冶Miranda
1. 项目介绍
OpenTama 是一个开源硬件开发板,主要用于教育目的,专为 MCUGotchi 设计,使用 KiCad 进行电路设计。它具备以下特性:
- 低功耗的 STM32L072CBT 微控制器
- 可选的 128x64 LCD UC1701x 或 OLED SSD1306 显示屏
- RGB LED 用于通知
- 饼形扬声器
- 1000mAh 电池
- USB C 连接器用于数据和充电
- 三个按钮
OpenTama 作为一个开源硬件设计,任何人都可以制造自己的开发板。所有组件都放置在板子的顶层,便于 EMS 如 JLCPCB 进行小批量组装。电池和屏幕需要手动焊接。
2. 项目快速启动
硬件准备
- 制造或购买 OpenTama 开发板。注意,项目中已经提供了所有组件的 JLCPCB 参考信息。但是,这些信息是基于特定时间点的组件可用性选择的,如果您决定使用 JLCPCB,可能需要进行调整。
- 选择并购买 SSD1306 OLED 屏幕或 UC1701x LCD 屏幕。
- 购买一个 1000mAh 40x30x12mm 的 Li-Po/Li-ion 电池。
- 将显示屏插入或焊接到位。
- 焊接电池。
软件安装
- 克隆 MCUGotchi 仓库并按照说明为 OpenTama 开发板构建固件。
git clone https://github.com/Sparkr-tech/mcugotchi.git
cd mcugotchi
-
获取并构建
dfu-util工具。 -
将开发板置于 DFU 模式。闭合板上部的 BOOT0 跳线,并连接 NRST 和 GND 引脚以触发重置。
-
使用
dfu-util工具编程开发板。
sudo make flash
或者
sudo dfu-util -a 0 -s 0x08000000:leave -D <firmware.bin>
- 大功告成,开始享受您的 OpenTama 开发板吧!
3. 应用案例和最佳实践
OpenTama 开发板可以用于多种教育项目和 DIY 项目。以下是一些应用案例和最佳实践:
- 物联网项目:利用其低功耗特性和无线通信模块,OpenTama 可以用于物联网项目,如远程监控和环境数据采集。
- 可穿戴设备:结合电池和显示屏,OpenTama 可以制作成各种可穿戴设备,如智能手表或健康监测设备。
- 教育工具:OpenTama 可以作为学习嵌入式系统设计和编程的教育工具。
4. 典型生态项目
OpenTama 的开源硬件特性使其成为众多生态项目的一部分。以下是一些典型的生态项目:
- MCUGotchi:一个基于 OpenTama 的宠物养成游戏。
- 开源硬件社区:OpenTama 可以作为开源硬件社区的教育项目,用于分享和交流嵌入式系统设计知识。
通过以上指南,您应该能够成功启动并使用 OpenTama 开源项目。祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322