Arduboy2 项目使用教程
2024-10-09 19:01:15作者:裴锟轩Denise
1. 项目目录结构及介绍
Arduboy2 项目的目录结构如下:
Arduboy2/
├── examples/
│ └── ...
├── extras/
│ └── ...
├── src/
│ └── ...
├── .gitignore
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── keywords.txt
├── library.json
└── library.properties
目录介绍:
- examples/: 包含示例代码,展示了如何使用 Arduboy2 库。
- extras/: 包含额外的文档和配置文件,如 Doxygen 配置文件。
- src/: 包含 Arduboy2 库的核心源代码。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南,指导开发者如何为项目贡献代码。
- LICENSE.txt: 项目许可证文件,说明项目的开源许可协议。
- README.md: 项目说明文件,包含项目的概述、安装方法和使用说明。
- keywords.txt: Arduino IDE 关键字文件,用于高亮显示代码中的关键字。
- library.json: 库的 JSON 描述文件,用于 Arduino IDE 库管理器。
- library.properties: 库的属性文件,包含库的名称、版本等信息。
2. 项目启动文件介绍
Arduboy2 项目的启动文件是 src/Arduboy2.h,它是 Arduboy2 库的主头文件。在使用 Arduboy2 库时,需要在代码的开头包含这个头文件:
#include <Arduboy2.h>
在 setup() 函数中,需要调用 begin() 函数来初始化库:
void setup() {
arduboy.begin();
// 其他初始化代码
}
begin() 函数包含了启动时的一些特性,如显示 Arduboy 标志、控制 RGB LED 等。
3. 项目配置文件介绍
3.1 library.properties
library.properties 文件包含了 Arduboy2 库的基本信息,如库的名称、版本、作者等。以下是文件内容的示例:
name=Arduboy2
version=4.1.2
author=MLXXXp
maintainer=MLXXXp
sentence=An alternative library for the Arduboy miniature game system
paragraph=The Arduboy2 library provides a standard API to the display, buttons, and other hardware of the Arduino based Arduboy miniature game system.
category=Device Control
url=https://github.com/MLXXXp/Arduboy2
architectures=*
3.2 keywords.txt
keywords.txt 文件用于定义 Arduino IDE 中的关键字,以便在代码编辑器中高亮显示。以下是文件内容的示例:
Arduboy2 KEYWORD1
begin KEYWORD2
clear KEYWORD2
display KEYWORD2
3.3 extras/Doxyfile
extras/Doxyfile 是 Doxygen 文档生成工具的配置文件,用于生成 Arduboy2 库的 API 文档。生成的 HTML 文件可以在 extras/Doxygen/html/index.html 中找到。
3.4 CONTRIBUTING.md
CONTRIBUTING.md 文件提供了贡献指南,指导开发者如何为 Arduboy2 项目贡献代码。文件内容包括代码风格、提交 PR 的步骤等。
3.5 LICENSE.txt
LICENSE.txt 文件包含了 Arduboy2 项目的开源许可证信息,通常是 MIT 许可证。
通过以上介绍,您可以更好地理解 Arduboy2 项目的结构和配置文件的作用,从而更高效地使用和开发基于 Arduboy2 的项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
24
9
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
🔥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
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1