MKS-TinyBee 开源项目启动与配置教程
2025-05-04 10:24:29作者:廉皓灿Ida
1. 项目的目录结构及介绍
MKS-TinyBee 项目的目录结构如下:
MKS-TinyBee/
├── docs/ # 文档目录
├── examples/ # 示例代码目录
├── firmware/ # 固件目录
├── hardware/ # 硬件设计相关文件
├── libraries/ # 项目依赖的库目录
├── scripts/ # 脚本文件目录
├── src/ # 源代码目录
├── test/ # 测试代码目录
├── tools/ # 开发工具目录
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── README.md # 项目说明文件
└── ...
目录详细介绍:
docs/:存放项目相关的文档,包括用户手册、API 文档等。examples/:包含了一些示例代码,用于演示项目如何使用。firmware/:存放与项目相关的固件文件。hardware/:包含硬件设计相关的文件,如电路图、PCB 文件等。libraries/:存放项目依赖的库文件,这些库可能用于硬件控制、数据处理等。scripts/:包含了一些脚本文件,用于自动化项目的某些任务。src/:项目的核心源代码存放于此。test/:存放测试代码,用于验证项目功能的正确性。tools/:包含了一些开发工具和配置文件。.gitignore:指定 Git 应该忽略的文件和目录。README.md:项目的说明文件,包含了项目的概述、安装步骤、使用指南等。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 src/ 目录下,具体的启动文件可能因项目而异。以下是一个假设的启动文件 main.py 的介绍:
# main.py
# 导入必要的库
import some_library
# 初始化硬件
def init_hardware():
# 初始化代码
pass
# 主函数
def main():
# 初始化硬件
init_hardware()
# 主循环
while True:
# 执行任务
pass
# 程序入口
if __name__ == '__main__':
main()
启动文件详细介绍:
main.py:通常是项目的入口文件,负责初始化硬件和软件环境,并进入主循环执行任务。init_hardware():一个初始化硬件的函数,用于配置和初始化项目中使用的硬件设备。main():主函数,包含了项目的主要逻辑和循环。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常用于存储项目的设置和参数,方便用户进行自定义配置。以下是一个假设的配置文件 config.py 的介绍:
# config.py
# 配置参数
class Config:
# 硬件配置
HARDWARE_CONFIG = {
'pin_number': 10,
'baud_rate': 9600,
}
# 网络配置
NETWORK_CONFIG = {
'ip_address': '192.168.1.1',
'port': 8080,
}
# 其他配置
OTHER_CONFIG = {
'timeout': 30,
}
配置文件详细介绍:
config.py:项目的配置文件,定义了各种配置参数。Config:一个配置类,包含了所有项目的配置信息。HARDWARE_CONFIG:硬件配置字典,包含了硬件相关的设置。NETWORK_CONFIG:网络配置字典,包含了网络相关的设置。OTHER_CONFIG:其他配置字典,包含了项目的其他设置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (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
1.21 K
661