ESP Rotary 使用指南
项目概述
ESPRotary 是一个专为 Arduino 和 ESP8266 平台设计的库,旨在简化旋转编码器数据读取。通过使用回调函数跟踪旋转,它大大减少了源代码的复杂性并提高了可读性。该库由 Lennart Hennigs 开发并维护,已测试兼容 Arduino 和 ESP8266 硬件。
目录结构及介绍
以下是基于提供的链接和描述构建的基本项目目录结构概览:
ESPRotary/
|-- src
| |-- ESPRotary.cpp // 主实现文件,包含了库的核心功能
| |-- ESPRotary.h // 头文件,声明了类、接口和相关函数
|-- examples // 示例程序目录
| |-- BasicUsage // 基本使用示例
| |-- BasicUsage.ino // 示例代码文件,演示如何初始化和使用库
|-- docs // 可能包含额外的文档或教程(假设存在)
|-- README.md // 项目的主要说明文档,介绍了安装步骤、基本用法等
|-- LICENSE // 许可证文件,使用MIT许可证
1. 项目的目录结构及介绍
-
src:核心源代码所在目录,包括
.cpp实现文件和.h头文件。ESPRotary.cpp:实现了旋转编码器处理逻辑。ESPRotary.h:定义了库的接口和结构。
-
examples:提供了一系列示例项目,帮助用户快速上手。
- 每个子目录内通常有一个
.ino文件,这是Arduino平台的源码文件。
- 每个子目录内通常有一个
-
docs(可能):存放文档和教程,尽管在实际链接中未具体提及,但一般项目会在此部分提供额外的帮助文档。
-
README.md:项目入口文件,提供了安装库的方法、快速入门指导和重要信息。
-
LICENSE:记录了软件的使用条款,采用MIT许可证,允许自由使用、修改和分发。
项目的启动文件介绍
在 examples 目录下的每个.ino文件可以被视为一个启动文件或示例程序。以 BasicUsage.ino 为例,这是一个典型的启动文件,展示了如何初始化ESP Rotary库,设定旋转编码器的引脚,并注册回调函数来响应旋转事件。此类文件是学习和理解库如何集成到你的项目中的起点。
#include "ESPRotary.h"
// 定义旋转编码器的引脚连接
const int rotaryPinA = 2;
const int rotaryPinB = 3;
// 创建一个ESPRotary对象实例
ESPRotary rotary(rotaryPinA, rotaryPinB);
void setup() {
Serial.begin(115200);
rotary.init();
rotary.setCallback([this]() {
// 回调函数内的代码将会在旋转时执行
Serial.println("Rotation detected!");
});
}
void loop() {
rotary.loop(); // 必须在循环中调用以检测变化
}
项目的配置文件介绍
ESPRotary本身不直接指向一个传统的“配置文件”,其配置主要通过代码进行。这意味着设置如引脚分配、是否启用特定特性等,都是在.ino文件的setup()函数中完成的,或者在创建ESPRotary对象时通过构造函数参数指定。例如,你可以通过在初始化时传递不同的参数来定制行为,或通过成员函数调整配置选项。
对于更高级的配置需求,开发者可能会通过定义预处理器宏或者外部JSON/YAML配置文件来自定义,但这取决于库作者是否有这样的实现。在这个特定的项目中,配置主要是通过编程式的方式,在源代码中直接进行。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00