cmsis-svd-stm32 的项目扩展与二次开发
2025-07-03 20:32:55作者:翟萌耘Ralph
项目的基础介绍
cmsis-svd-stm32 是一个开源项目,它提供了适用于所有 STM32 系列微控制器的 CMSIS SVD(System View Description)文件。这些文件是用于描述硬件设备的 XML 文件,可以被集成开发环境(IDE)和调试器用来识别和操作微控制器的硬件资源。
项目的核心功能
项目的主要功能是收集和整理 STM32 各个系列的 SVD 文件,并将其转换成统一的格式,方便用户下载和使用。这些 SVD 文件对于开发者来说至关重要,因为它们能够帮助开发者更快速地理解和配置微控制器的硬件特性。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用 Python 编写,并使用了以下框架或库:
requests:用于发起网络请求,下载 STM32 官方提供的 SVD 文件。xml.etree.ElementTree:Python 标准库,用于解析和修改 XML 文件。github:GitHub API 的 Python 客户端,用于自动化更新仓库。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
cmsis-svd-stm32/
├── .gitignore
├── LICENSE.md
├── README.md
├── update.py
├── .github/
│ └── workflows/
│ └── ci.yml
└── svd/
├── STM32C0.svd
├── STM32F0.svd
├── STM32F1.svd
├── ...
└── STM32WL3.svd
.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。LICENSE.md:项目使用的 Apache-2.0 许可证。README.md:项目的说明文件,介绍了项目的目的和使用方法。update.py:用于更新 SVD 文件的 Python 脚本。.github/workflows/:包含 GitHub Actions 的工作流文件,用于自动化项目的持续集成和持续部署。svd/:存放所有 STM32 系列的 SVD 文件。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
自动化工具扩展:可以扩展
update.py脚本,增加更多功能,比如自动检查 ST 官方网站上的 SVD 文件更新,并自动更新仓库中的文件。 -
支持更多微控制器:随着 STM32 系列的不断更新,可以持续添加新的 SVD 文件,保持项目的时效性和完整性。
-
集成到开发环境:开发一个插件,将 SVD 文件集成到主流的 IDE 中,方便开发者直接在 IDE 中使用这些文件。
-
用户界面优化:改进项目网站的用户界面,提供更友好的用户交互,比如在线查看和搜索 SVD 文件。
-
社区支持:建立一个社区,鼓励开发者分享和使用 SVD 文件,同时也可以收集用户的反馈,持续改进项目。
通过这些扩展和二次开发,cmsis-svd-stm32 项目将更好地服务于 STM32 开发社区,提高开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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 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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
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
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
644
255