OpENer 开源项目使用教程
1. 项目介绍
OpENer 是一个用于 I/O 适配器设备的 EtherNet/IP 协议栈。它支持多个 I/O 和显式连接,并包含用于创建符合 ODVA 规范的 EtherNet/IP 产品的对象和服务。OpENer 旨在高度可移植,支持多种操作系统,包括 Linux、Windows(通过 Cygwin 或 Visual Studio)和 MinGW。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已安装以下工具:
- CMake
- gcc
- make
- binutils
- libcap 开发库(libcap-dev 或等效库)
2.2 编译和运行
2.2.1 在 Linux/POSIX 系统上编译和运行
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/EIPStackGroup/OpENer.git cd OpENer -
进入
bin/posix目录:cd bin/posix -
运行配置脚本:
./setup_posix.sh -
编译项目:
make -
运行 OpENer:
./src/ports/POSIX/OpENer eth1
2.2.2 在 Windows 上通过 Visual Studio 编译和运行
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/EIPStackGroup/OpENer.git cd OpENer -
进入
bin/win32目录:cd bin/win32 -
运行配置脚本:
setup_windows.bat -
打开 Visual Studio 解决方案
OpENer.sln并编译项目。 -
运行 OpENer:
cd src/ports/WIN32 OpENer <interface_index>其中
<interface_index>是网络接口的索引,可以通过route print命令获取。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 工业自动化
OpENer 广泛应用于工业自动化领域,特别是在 EtherNet/IP 网络中作为 I/O 适配器设备。通过使用 OpENer,设备制造商可以快速开发符合 ODVA 规范的 EtherNet/IP 产品,从而实现设备间的无缝通信。
3.2 实时控制系统
OpENer 支持实时 POSIX 启动模式,适用于需要高实时性能的应用场景。通过启用 OpENer_RT 选项,可以确保系统在实时环境中稳定运行。
4. 典型生态项目
4.1 CppUTest
CppUTest 是一个用于单元测试的 C/C++ 测试框架,与 OpENer 结合使用可以提高代码的可靠性和可维护性。
4.2 AFL(American Fuzzy Lop)
AFL 是一个用于模糊测试的工具,可以帮助发现 OpENer 中的潜在安全漏洞和可靠性问题。通过 AFL 进行模糊测试,可以显著提高 OpENer 的健壮性。
通过本教程,您应该能够快速上手并使用 OpENer 项目。如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请参考项目的官方文档或加入相关的开发者社区。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。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
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
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
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-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00