SerialTest 开源项目教程
2026-01-16 09:47:43作者:凌朦慧Richard
项目介绍
SerialTest 是一个跨平台的调试工具,支持 Windows、Linux、macOS 和 Android 系统。它主要用于数据收发、实时绘图、快捷发送和文件传输,支持串口、蓝牙和网络通信。SerialTest 的功能包括串口调试、蓝牙 SPP 客户端/服务器、蓝牙 LE 客户端、TCP 客户端/服务器和 UDP 通信。
项目快速启动
安装
Linux
-
通过 Flathub 安装:
flatpak install flathub io.github.wh201906.serialtest flatpak run io.github.wh201906.serialtest -
通过 Arch Linux 安装:
yay -S serialtest
Windows 和 macOS
可以从项目的 GitHub 页面下载相应的安装包进行安装。
使用
- 启动 SerialTest 应用。
- 选择或配置串口、蓝牙或网络连接参数。
- 开始数据收发和调试。
应用案例和最佳实践
串口调试
SerialTest 可以显示所有可用的串口及其参数,无需手动检查设备管理器或 dmesg。用户可以动态设置波特率、数据位、停止位、奇偶校验和流控制。
蓝牙通信
SerialTest 支持蓝牙 SPP 和 LE 通信,适用于需要蓝牙数据传输的设备调试和开发。
网络通信
SerialTest 支持 TCP 和 UDP 通信,适用于网络设备的数据收发和实时监控。
典型生态项目
QCustomPlot
QCustomPlot 是一个用于绘制实时数据图表的库,SerialTest 使用 QCustomPlot 来实现实时数据绘图功能。
QDarkStyle
QDarkStyle 是一个用于创建暗色主题的库,SerialTest 使用 QDarkStyle 来提供用户友好的界面风格。
通过这些生态项目的集成,SerialTest 提供了强大的数据处理和用户界面功能,适用于各种复杂的调试和开发场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.25 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
498
604
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
282
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.53 K
889
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++
938
859
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
132
207
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
195