BrodBoost-C 开源项目安装与配置指南
2025-04-17 05:24:49作者:柯茵沙
1. 项目基础介绍
BrodBoost-C 是一个开源的USB Type-C电源供应项目,专为面包板设计。它能够提供可选的5V和3.3V输出,其紧凑的设计减少了额外的布线需求、电缆修改或大型试验电源的使用。该项目具有独立的电压调整功能,一个手动开关,LED指示灯和内置保险丝保护,适用于使用标准2.54mm面包板的项目。
主要编程语言:该项目主要是硬件设计,所以主要涉及到电路设计和PCB布线,而不是编程语言。不过,项目文档和配置文件可能会使用Markdown和Python等语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术:
- USB Type-C 接口
- TPS63001 开关稳压器
- 噪声抑制系列铁氧体磁珠
- 1A 自恢复保险丝
- 2.54mm 标准面包板接口
框架:由于这是一个硬件项目,所以没有传统意义上的编程框架。但是,它可能使用了以下工具:
- KiCad:PCB设计和电路图绘制
- Markdown:项目文档撰写
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作:
- 确保你有一个可以连接到互联网的计算机。
- 准备一个USB Type-C数据线。
- 确保你有一个兼容的USB Type-C电源适配器。
- 下载并安装 KiCad,如果你需要查看PCB设计或电路图。
安装步骤:
-
克隆项目仓库: 打开命令行界面,使用以下命令克隆项目仓库到本地计算机:
git clone https://github.com/axiometa/BrodBoost-C.git -
查看项目文档: 使用Markdown编辑器或任何文本编辑器打开
README.md文件,仔细阅读项目介绍、功能和支持的信息。 -
检查硬件设计: 如果你有 KiCad 安装,可以打开
KiCad Files目录下的项目文件,查看电路图和PCB布局。 -
准备面包板和跳线: 根据项目文档,准备一个标准2.54mm的面包板和一些跳线,用于连接BrodBoost-C和你的电路。
-
连接USB Type-C电源: 使用USB Type-C数据线将BrodBoost-C连接到你的USB Type-C电源适配器。
-
调整输出电压: 根据需要,使用跳线帽调整BrodBoost-C的输出电压为5V或3.3V。
-
测试输出: 使用万用表测试BrodBoost-C的输出,确保电压符合预期。
-
构建你的电路: 现在你可以开始在面包板上构建你的电路,并使用BrodBoost-C为其供电。
通过以上步骤,你应该能够成功安装并配置BrodBoost-C项目,并开始在你的项目中使用它了。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C036
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
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++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
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
71
36
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669