openHASP 开源项目教程
1. 项目介绍
openHASP 是一个基于 ESP32 和 STM32F4 的开源项目,旨在通过 MQTT 协议控制家庭自动化设备。它提供了一个可定制的触摸屏用户界面,允许用户通过触摸屏直接控制家中的智能设备。openHASP 是 HASwitchPlate 项目的重新实现,去除了对 Nextion/TJC HMI 显示器的依赖,转而使用 Light and Versatile Graphics Library (LVGL) 在 MCU 上直接驱动显示器。
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:
2.2 克隆项目
首先,克隆 openHASP 项目到本地:
git clone https://github.com/HASwitchPlate/openHASP.git
cd openHASP
2.3 配置项目
在 platformio.ini 文件中,配置你的开发板和显示器类型。例如,如果你使用的是 ESP32 开发板,可以参考以下配置:
[env:esp32dev]
platform = espressif32
board = esp32dev
framework = arduino
monitor_speed = 115200
2.4 编译和上传
使用 PlatformIO 编译并上传固件到你的开发板:
pio run -t upload
2.5 配置 MQTT
在 src/hasp_config.h 文件中,配置你的 MQTT 服务器信息:
#define HASP_MQTT_HOST "your_mqtt_server_ip"
#define HASP_MQTT_PORT 1883
#define HASP_MQTT_USER "your_mqtt_username"
#define HASP_MQTT_PASS "your_mqtt_password"
2.6 启动项目
上传完成后,重启开发板,openHASP 将自动连接到你的 MQTT 服务器,并开始控制你的家庭自动化设备。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 智能灯光控制
通过 openHASP 的触摸屏界面,用户可以轻松控制家中的智能灯光。例如,通过点击屏幕上的按钮,可以打开或关闭特定房间的灯光。
3.2 温度和湿度监控
结合传感器设备,openHASP 可以实时显示家中的温度和湿度数据。用户可以通过触摸屏查看当前的环境状态,并根据需要调整空调或加湿器。
3.3 安防系统集成
openHASP 还可以与安防系统集成,通过触摸屏实时查看摄像头画面,并控制门窗传感器的状态。
4. 典型生态项目
4.1 Home Assistant
openHASP 可以与 Home Assistant 无缝集成,通过 MQTT 协议实现设备的双向控制。用户可以在 Home Assistant 的界面上配置 openHASP 的设备,并通过 openHASP 的触摸屏进行操作。
4.2 OpenHAB
openHASP 同样支持与 OpenHAB 的集成,通过 MQTT 协议实现设备的状态同步和控制。用户可以在 OpenHAB 的界面上配置 openHASP 的设备,并通过 openHASP 的触摸屏进行操作。
4.3 Node-RED
通过 Node-RED,用户可以创建复杂的自动化流程,并将 openHASP 作为控制终端。例如,用户可以通过 Node-RED 设置定时任务,并通过 openHASP 的触摸屏触发执行。
通过以上步骤,你可以快速上手 openHASP 项目,并将其应用于家庭自动化系统中。希望这篇教程对你有所帮助!
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0199
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0129
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python08
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07