GRBL-Plotter 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
GRBL-Plotter 是一个用于 GRBL 控制器的 GCode 发送器,支持多种图形格式的导入和 GCode 的生成。以下是项目的目录结构及其介绍:
GRBL-Plotter/
├── Firmware/
│ └── hex_files/
├── GRBL-Plotter/
│ ├── bin/
│ │ └── release/
│ ├── doc/
│ ├── github/
│ │ └── ISSUE_TEMPLATE/
│ ├── image_modell_328.bmp
│ ├── image_modell_55.bmp
│ ├── installer.iss
│ ├── readme.txt
│ ├── Features.md
│ ├── GRBL-Plotter.sln
│ ├── History.md
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── README_cn.md
│ ├── README_de.md
│ └── ...
├── .gitignore
├── .gitattributes
└── ...
目录结构说明
-
Firmware/: 包含 GRBL 固件的二进制文件。
- hex_files/: 存放 GRBL 固件的
.hex文件。
- hex_files/: 存放 GRBL 固件的
-
GRBL-Plotter/: 项目的主要代码目录。
- bin/release/: 编译后的可执行文件存放目录。
- doc/: 项目文档存放目录。
- github/ISSUE_TEMPLATE/: GitHub 问题模板存放目录。
- image_modell_328.bmp: 项目使用的示例图片。
- image_modell_55.bmp: 项目使用的示例图片。
- installer.iss: 安装程序的 Inno Setup 脚本。
- readme.txt: 项目说明文件。
- Features.md: 项目功能介绍文档。
- GRBL-Plotter.sln: Visual Studio 解决方案文件。
- History.md: 项目历史记录文档。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目主说明文档。
- README_cn.md: 项目中文说明文档。
- README_de.md: 项目德文说明文档。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
.gitattributes: Git 属性配置。
2. 项目启动文件介绍
GRBL-Plotter 项目的启动文件是 GRBL-Plotter.sln,这是一个 Visual Studio 解决方案文件。通过打开这个文件,开发者可以在 Visual Studio 中加载整个项目,并进行编译和运行。
启动步骤
- 打开 Visual Studio。
- 选择“文件” -> “打开” -> “项目/解决方案”。
- 导航到
GRBL-Plotter.sln文件并打开。 - 在 Visual Studio 中,选择“调试” -> “开始调试”或按
F5键启动项目。
3. 项目配置文件介绍
GRBL-Plotter 项目的配置文件主要包括以下几个部分:
3.1 installer.iss
这是一个 Inno Setup 脚本文件,用于生成项目的安装程序。开发者可以通过修改这个文件来定制安装程序的行为,例如添加或删除安装组件、设置安装路径等。
3.2 .gitignore
这个文件用于配置 Git 忽略的文件和目录。开发者可以根据需要添加或删除忽略规则,以确保不必要的文件不会被提交到版本控制系统中。
3.3 .gitattributes
这个文件用于配置 Git 的属性,例如文件的换行符处理、文件的合并策略等。开发者可以根据项目的需要进行配置。
3.4 README.md
这是项目的主说明文档,包含了项目的概述、安装步骤、使用方法等信息。开发者可以通过阅读这个文件来快速了解项目的基本情况。
3.5 LICENSE
这是项目的许可证文件,定义了项目的使用许可条款。开发者在使用项目时需要遵守相应的许可条款。
3.6 Features.md
这个文件详细介绍了项目的功能和特性。开发者可以通过阅读这个文件来了解项目的具体功能和使用方法。
3.7 History.md
这个文件记录了项目的版本历史和更新日志。开发者可以通过阅读这个文件来了解项目的版本变化和更新内容。
通过以上配置文件的介绍,开发者可以更好地理解和使用 GRBL-Plotter 项目。
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