Arduino开源项目下载与安装教程
1. 项目介绍
Arduino 是一个开源电子原型平台,基于易用的硬件和软件。Arduino板通过使用各种类型的微控制器和硬件,能够读取输入——光、手指按压、消息或推文——并将其转换为输出——激活电机、打开LED、在线发布消息等。您需要通过在Arduino编程语言中编写代码并使用Arduino开发环境来编程来控制Arduino板。
本项目链接指向的是由Rob Tillaart维护的Arduino相关开源项目,其中包含了多个Arduino库和示例代码,可以帮助Arduino开发者更方便地进行项目开发。
2. 项目下载位置
本项目托管在GitHub上,项目下载位置为:https://github.com/RobTillaart/Arduino.git
3. 项目安装环境配置
在开始下载和安装本项目前,您需要确保已经安装了Arduino开发环境。以下是Arduino开发环境的配置步骤及示例:
-
下载Arduino IDE:访问Arduino官方网站下载Arduino集成开发环境(IDE),根据您的操作系统选择对应的版本进行下载和安装。
-
安装Arduino IDE:按照安装向导的指示完成安装。
-
验证安装:启动Arduino IDE,如果能够看到主界面,则表示安装成功。
4. 项目安装方式
-
克隆项目:打开命令行终端(Windows用户可使用Git Bash),使用以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/RobTillaart/Arduino.git -
安装库:进入项目目录后,打开Arduino IDE,通过
Sketch->Include Library->Add .zip Library...,选择本项目中包含的库文件进行安装。 -
验证库安装:在Arduino IDE的库管理器中查看是否已安装本项目中的库。
5. 项目处理脚本
本项目中的每个库通常都会包含示例脚本,您可以通过以下步骤运行这些示例:
-
在Arduino IDE中,选择对应的开发板和端口。
-
打开本项目中的示例脚本,例如
Examples sketch。 -
点击“上传”按钮,将代码上传到您的Arduino板。
按照以上步骤,您就可以成功下载和安装本项目,并开始使用其中的库和示例进行Arduino开发了。
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