开源项目PSU Firmware的启动与配置教程
2025-04-24 08:19:41作者:幸俭卉
1. 项目的目录结构及介绍
开源项目PSU Firmware的目录结构如下:
psu-firmware/
├── app/
│ ├── main.cpp
│ ├── main.h
│ └── ...
├── board/
│ ├── pca9685.cpp
│ ├── pca9685.h
│ └── ...
├── common/
│ ├── debug.cpp
│ ├── debug.h
│ └── ...
├── core/
│ ├── psu.cpp
│ ├── psu.h
│ └── ...
├── drivers/
│ ├── ads1115.cpp
│ ├── ads1115.h
│ └── ...
├── hardware/
│ ├── teensy.h
│ └── ...
├── libraries/
│ ├── spi.cpp
│ ├── spi.h
│ └── ...
├── platform/
│ ├── teensy/
│ └── ...
├── test/
│ └── ...
├── tools/
│ └── ...
├── .gitignore
├── CMakeLists.txt
└── README.md
- app/:包含了应用程序的主要源代码和头文件。
- board/:存放与硬件板相关的源代码和头文件。
- common/:包含了一些通用的功能模块,如调试工具。
- core/:是项目的核心代码,包括PSU(电源供应单元)的主要逻辑。
- drivers/:提供了与外部硬件设备通信的驱动程序。
- hardware/:定义了硬件相关的头文件,如Teensy开发板的配置。
- libraries/:包含了项目所需的库代码,如SPI通信。
- platform/:平台特定代码,例如Teensy平台相关的配置。
- test/:用于单元测试和集成测试的代码。
- tools/:提供了项目开发过程中可能需要的一些工具。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是位于**app/**目录下的main.cpp。这是程序执行的入口点,其基本结构如下:
#include "main.h"
int main() {
// 初始化硬件和系统资源
setup();
// 主循环
while (true) {
loop();
}
return 0;
}
setup()函数用于初始化硬件和系统资源。loop()函数包含了程序的主循环逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常用于定义项目的编译选项、依赖关系等。在PSU Firmware项目中,主要的配置文件是位于项目根目录下的CMakeLists.txt。
CMakeLists.txt文件定义了项目的编译过程,包括设置编译器选项、指定源文件和库文件、以及定义项目依赖等。以下是配置文件的一个简单示例:
cmake_minimum_required(VERSION 3.13)
project(PSU_Firmware)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
add_executable(PSU_Firmware app/main.cpp)
target_include_directories(PSU_Firmware PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/board)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/common)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/core)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/drivers)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/hardware)
target_include_directories(PSU_Firmware PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/platform/teensy)
在这个文件中,我们定义了项目的名称和所需的C++标准,添加了可执行文件,并设置了包含目录,以便编译器知道去哪里寻找头文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
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
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
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
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220