eink-weather-display 项目教程
1. 项目介绍
eink-weather-display 是一个电池供电的 E-Ink 天气显示项目,旨在为家庭提供一个易于查看的天气预报显示器。该项目使用 Raspberry Pi Zero W 和 PiJuice Zero 作为核心硬件,结合 Waveshare 的 10.3 英寸 E-Ink 显示屏,通过获取最新的天气预报信息并将其显示在 E-Ink 屏幕上。项目的主要目标是提供一个低功耗、易于维护的天气显示解决方案,适合家庭使用。
2. 项目快速启动
2.1 硬件准备
- Raspberry Pi Zero W
- PiJuice Zero
- Waveshare 10.3 英寸 E-Ink 显示屏
- 12000mAh 电池
- 其他必要的连接线和支架
2.2 软件准备
- 操作系统:Raspberry Pi OS
- 开发环境:Python 3, pip, pipenv
- 依赖库:Pillow, google-cloud-logging, requests, python-dotenv, pytz
2.3 安装步骤
-
下载项目代码
git clone https://github.com/kimmobrunfeldt/eink-weather-display.git cd eink-weather-display -
安装依赖
sudo apt install python3-pip pip install pipenv pipenv install -
配置环境变量
复制示例环境文件并填写相关信息:
cp .env.example .env -
启动项目
运行以下命令启动项目:
python main.py
3. 应用案例和最佳实践
3.1 家庭天气显示
该项目非常适合在家庭环境中使用,特别是在走廊或客厅等位置,提供一个易于查看的天气预报显示器。通过 E-Ink 显示屏的低功耗特性,设备可以在不频繁更新的情况下长时间运行,减少了对电源的依赖。
3.2 低功耗设计
项目通过使用 Raspberry Pi Zero W 和 PiJuice Zero 的低功耗特性,结合 E-Ink 显示屏的节能优势,实现了长时间的电池续航。最佳实践包括:
- 设置合理的刷新频率,避免频繁更新屏幕。
- 使用大容量电池(如 12000mAh)以延长设备的使用时间。
- 优化代码以减少功耗,例如在不需要时关闭不必要的硬件模块。
4. 典型生态项目
4.1 Waveshare E-Ink 显示屏
Waveshare 提供了多种尺寸和类型的 E-Ink 显示屏,适用于不同的应用场景。该项目使用的是 10.3 英寸的 E-Ink 显示屏,支持 16 级灰度显示,适合用于天气预报等信息的展示。
4.2 PiJuice 电池管理
PiJuice 是一个专为 Raspberry Pi 设计的电池管理解决方案,提供了电池充电、电源管理和低功耗模式等功能。通过与 PiJuice 的结合,项目能够更好地管理电池状态,延长设备的使用寿命。
4.3 Google Cloud Functions
项目中使用了 Google Cloud Functions 来生成天气预报的 HTML 页面,并通过 Headless Chrome 渲染为 PNG 图像。这种方式不仅减轻了 Raspberry Pi 的负担,还提高了系统的可扩展性和稳定性。
通过以上模块的介绍和实践,您可以快速上手并应用 eink-weather-display 项目,为家庭或其他场景提供一个实用的天气显示解决方案。
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