SoftPWM 开源项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
SoftPWM 是一个为任意引脚生成脉冲宽度调制(PWM)信号的Arduino库。以下是该GitHub仓库的基本目录结构及其简介:
SoftPWM
|-- src
| |-- SoftPWM.h # 核心头文件,定义了库的所有接口和数据类型。
| |-- SoftPWM.cpp # 实现文件,包含了库函数的具体实现逻辑。
|-- examples # 示例代码集合,展示如何在实际项目中使用SoftPWM库。
| |-- LEDBlink # 示例演示基本LED控制。
| |-- LEDHeadBounce # 更复杂的LED效果示例。
|-- .gitignore # Git忽略文件列表,指定不应纳入版本控制的文件或模式。
|-- README.md # 项目说明文件,包括快速入门和简要描述。
|-- LICENSE # 许可证文件,本项目采用MIT许可证。
2. 项目的启动文件介绍
项目的主要入口点是 src/SoftPWM.cpp
和 src/SoftPWM.h
文件。
SoftPWM.h
这是库的关键头文件,包含了所有的函数声明和必要的数据类型定义。用户在自己的Arduino项目中通过#include "SoftPWM.h" 引入这个文件,就可以访问到库提供的所有功能,如初始化库(SoftPWMBegin
)、设置PWM值(SoftPWMSet
)、百分比设置(SoftPWMSetPercent
)以及淡入淡出时间设置(SoftPWMSetFadeTime
)等。
SoftPWM.cpp
实现了头文件中声明的功能。这包含了对硬件定时器的操作逻辑,以在非传统PWM引脚上产生PWM信号,展示了软PWM的核心算法。用户不需要直接编辑此文件,但在查阅底层实现细节时可能需要参考它。
3. 项目的配置文件介绍
SoftPWM库本身并不直接提供一个传统的“配置文件”来让用户自定义其行为,而是通过函数调用来进行配置。这些配置主要体现在库的使用过程中,比如在setup()
函数中调用SoftPWMBegin()
来初始化,并通过一系列其他函数调用来设定具体的行为(如引脚状态、占空比、淡入淡出时间等)。
不过,对于开发环境的配置,通常涉及的是Arduino IDE的库管理,或者在使用Git管理项目时.gitignore
文件的选择性排除某些文件。若需定制化配置,开发者会在自己的项目代码中调整这些库调用的参数,间接完成特定的配置需求。
在应用层面上,如果想要调整库的行为或默认设置,通常需要修改源码中的默认值或者通过扩展库函数的方式实现。
以上就是SoftPWM库的基本结构、启动与配置介绍。开发者应当参照提供的示例代码和头文件注释,结合自己项目的需求,灵活运用这些功能。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0123AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









