BlueZ 技术文档
2024-12-27 14:29:24作者:苗圣禹Peter
本文档旨在帮助用户详细理解和使用 BlueZ 项目,一个为 Linux 系统提供的蓝牙协议栈。以下是关于安装、使用和 API 的详细指南。
1. 安装指南
在编译和安装 BlueZ 之前,您需要以下软件包:
- GCC 编译器
- GLib 库
- D-Bus 库
- udev 库(可选)
- readline(命令行客户端)
配置步骤如下:
./configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man \
--sysconfdir=/etc --localstatedir=/var
此配置命令将自动搜索所有必需的组件和包。
编译和安装步骤如下:
make && make install
2. 项目使用说明
BlueZ 提供了多种配置和选项,以下是一些重要的配置选项说明:
--enable-library:启用蓝牙库的安装。默认情况下,蓝牙库不再安装。如果需要,应使用单独的bluez-library或libbluetooth包。--disable-tools:禁用蓝牙工具的支持。默认情况下,蓝牙工具将被构建和安装。对于生产系统,此选项可用于节省构建时间和磁盘空间。--disable-cups:禁用 CUPS 打印机后端的支持。默认情况下,CUPS 的打印机后端将被构建和安装。如果不需要通过蓝牙打印,此选项可用于禁用。--disable-monitor:禁用蓝牙监视工具的支持。默认情况下,监视工具是启用的,它提供了 HCI 层的跟踪和调试功能。如果不需要,此选项可用于禁用。--disable-client:禁用命令行客户端的支持。默认情况下,命令行客户端是启用的,并且使用 readline 库。如果 BlueZ 通过其他方式进行配置,此选项可用于禁用。--disable-systemd:禁用与 systemd 的集成。默认情况下,与 systemd 的集成是启用的。对于不支持 systemd 的发行版,此选项可用于禁用。--enable-experimental:启用实验性插件。默认情况下,所有仍在开发中的插件都是禁用的。此选项可用于启用它们。不建议在生产系统中启用此选项。
3. 项目API使用文档
BlueZ 提供了丰富的 API 供开发者使用。具体的 API 文档和示例代码可以在项目的官方文档中找到。请参考项目网站获取更多信息。
4. 项目安装方式
BlueZ 支持多种安装方式。以下是最基本的安装步骤:
- 下载 BlueZ 源代码。
- 解压源代码包。
- 使用
./configure命令进行配置。 - 运行
make命令编译源代码。 - 运行
make install命令安装编译好的程序。
请根据系统环境和需求选择合适的配置选项。
本文档提供了 BlueZ 的基本安装和使用指南。有关更多详细信息,请访问 BlueZ 官方网站:BlueZ 官网。
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
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322