ESPWebFramework 使用教程
1. 项目介绍
ESPWebFramework 是一个专为 ESP8266 微控制器设计的 Web 框架。它允许开发者轻松创建基于 Web 的嵌入式应用,提供了丰富的功能和灵活的配置选项。ESPWebFramework 支持通过 HTTP 协议进行 GPIO 控制、动态页面生成等功能,适用于物联网设备和嵌入式系统的开发。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Arduino IDE
- ESP8266 开发板支持包
2.2 下载项目
首先,从 GitHub 仓库下载 ESPWebFramework 项目:
git clone https://github.com/fdivitto/ESPWebFramework.git
2.3 配置项目
- 打开 Arduino IDE,选择
文件->打开,然后导航到你刚刚克隆的项目目录,选择ESPWebFramework.ino文件。 - 在
工具菜单中,选择你的 ESP8266 开发板型号和端口。
2.4 编译和上传
点击 上传 按钮,Arduino IDE 将会编译并上传代码到你的 ESP8266 开发板。
2.5 运行项目
上传完成后,打开 Arduino IDE 的串口监视器,你应该会看到 ESP8266 启动并显示其 IP 地址。在浏览器中输入该 IP 地址,即可访问 ESPWebFramework 提供的 Web 界面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 智能家居控制
ESPWebFramework 可以用于创建智能家居控制系统。例如,你可以通过 Web 界面控制家中的灯光、温度和安防设备。通过 HTTP GET 请求,你可以轻松实现对 GPIO 的控制。
3.2 物联网数据采集
ESPWebFramework 还可以用于物联网设备的数据采集和监控。你可以通过 Web 界面实时查看传感器数据,并进行远程控制。
4. 典型生态项目
4.1 ESP8266 开发板
ESP8266 是一款低成本、高性能的 Wi-Fi 微控制器,广泛应用于物联网设备中。ESPWebFramework 充分利用了 ESP8266 的 Wi-Fi 功能,提供了强大的 Web 开发能力。
4.2 Arduino IDE
Arduino IDE 是一个开源的集成开发环境,支持多种微控制器的开发。通过 Arduino IDE,你可以轻松编写、编译和上传代码到 ESP8266 开发板。
4.3 Web 服务器
ESPWebFramework 内置了一个轻量级的 Web 服务器,支持 HTTP/1.1 协议。你可以通过该服务器提供动态网页内容,并与客户端进行交互。
通过以上步骤,你可以快速上手 ESPWebFramework,并将其应用于各种嵌入式和物联网项目中。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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