SerialTest:跨平台的高效串口调试工具
2024-08-08 01:49:46作者:韦蓉瑛
在物联网和嵌入式系统开发中,串口调试是一个不可或缺的环节。今天,我要向大家推荐一款功能强大、跨平台的串口调试工具——SerialTest。无论你是Windows、Linux、macOS还是Android用户,SerialTest都能为你提供高效、便捷的串口调试体验。
项目介绍
SerialTest是一款运行在Windows、Linux、macOS和Android平台上的多功能测试工具。它不仅可以作为数据收发器,还能实时绘图、快捷操作和文件传输。支持串口、蓝牙SPP客户端/服务器、蓝牙LE客户端、TCP客户端/服务器和UDP等多种通信方式。
项目技术分析
SerialTest的核心优势在于其跨平台能力和丰富的功能集。它采用了现代化的开发框架,确保在不同操作系统上的稳定性和性能。此外,SerialTest还支持多种编码格式、实时数据绘图和高效的文件传输机制,使其在众多串口调试工具中脱颖而出。
项目及技术应用场景
SerialTest适用于多种应用场景,包括但不限于:
- 嵌入式系统开发:用于调试MCU与PC之间的串口通信。
- 物联网设备调试:支持蓝牙和TCP/UDP网络通信,方便调试物联网设备。
- 数据采集与分析:实时绘图功能可以帮助开发者快速分析数据。
- 自动化测试:通过快捷操作面板,可以快速执行预设的测试命令。
项目特点
跨平台支持
SerialTest支持Windows 7及更高版本、大多数Linux发行版、macOS 10.13及更高版本以及Android 5.0及更高版本。
强大的串口调试功能
- 自动显示所有可用串口及其参数。
- 支持动态修改波特率、数据位、停止位、校验位和流控制。
- 支持保存和快速复用连接参数。
蓝牙和网络通信
- 支持蓝牙SPP和LE调试,适用于多种蓝牙模块。
- 支持TCP和UDP通信,适用于网络设备调试。
高性能
- 快速响应:UI更新与数据接收分离,确保界面流畅。
- 低内存消耗:优化内存使用,确保长时间运行不卡顿。
便捷的用户界面
- 支持多面板布局,可根据需要自定义界面。
- 支持暗色主题,保护视力。
- 支持多语言,满足不同用户需求。
便携性
- 单一配置文件,不触及系统注册表,方便迁移和备份。
结语
SerialTest是一款集成了多种通信协议和强大功能的串口调试工具,无论你是专业开发者还是业余爱好者,都能从中受益。它的跨平台支持和高效性能,使其成为串口调试领域的佼佼者。现在就下载SerialTest,体验前所未有的串口调试便捷吧!
下载链接:
构建指南:
安装指南:
希望这篇文章能帮助你更好地了解和使用SerialTest,让你的串口调试工作更加高效和愉快!
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137