Webduino Blockly 项目教程
1. 项目介绍
Webduino Blockly 是一个基于 Google Blockly 的视觉编程编辑器,专为 Webduino 平台设计。用户可以通过拖拽积木块的方式来构建程序,无需编写复杂的代码。该项目旨在简化物联网(IoT)应用的开发过程,特别适合初学者和教育场景。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Node.js 和 NPM
- Bower
2.2 安装步骤
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/webduinoio/webduino-blockly.git -
进入项目目录:
cd webduino-blockly -
安装依赖:
npm install bower install -
启动项目:
npm run start -
打开浏览器,访问
http://127.0.0.1:8080,开始使用 Webduino Blockly 进行编程。
2.3 代码示例
以下是一个简单的示例,展示如何在浏览器中使用 Webduino Blockly 生成的代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Webduino</title>
</head>
<body>
<script src="//webduino.io/components/webduino-js/dist/webduino-all.min.js"></script>
<script src="webduino-blockly.js"></script>
<script>
// 将 Blockly 生成的代码粘贴到这里
</script>
</body>
</html>
3. 应用案例和最佳实践
3.1 教育应用
Webduino Blockly 非常适合用于教育场景,教师可以通过可视化的编程方式教授学生物联网和编程基础知识。学生可以通过拖拽积木块来控制硬件设备,如 LED 灯、传感器等。
3.2 物联网项目
Webduino Blockly 可以用于快速开发物联网项目。例如,你可以通过 Blockly 编程来控制智能家居设备,如灯光、温度传感器等。通过简单的拖拽操作,即可实现复杂的控制逻辑。
3.3 最佳实践
- 模块化编程:尽量将复杂的逻辑拆分为多个小块,便于维护和理解。
- 代码复用:通过保存和加载积木块,可以重复使用已有的代码片段,提高开发效率。
4. 典型生态项目
4.1 Webduino 平台
Webduino 是一个基于 Web 的物联网开发平台,支持多种硬件设备和传感器。Webduino Blockly 是该平台的重要组成部分,为用户提供了可视化的编程工具。
4.2 Google Blockly
Google Blockly 是一个开源的视觉编程编辑器,支持多种编程语言和平台。Webduino Blockly 基于 Google Blockly 开发,扩展了物联网相关的功能和积木块。
4.3 Webduino 社区
Webduino 社区提供了丰富的教程、示例和讨论,用户可以在社区中获取帮助和分享经验。社区资源包括论坛、GitHub 仓库和在线文档。
通过以上内容,你可以快速上手 Webduino Blockly 项目,并了解其在教育、物联网等领域的应用。
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