CherryUSB 开源项目教程
1. 项目介绍
CherryUSB 是一个为嵌入式系统设计的轻量级、美观且便携的 USB 主机和设备栈。它旨在简化 USB 在嵌入式系统中的使用,提供易于学习和使用的 API,同时保持高性能和低资源占用。CherryUSB 支持多种 USB 类,包括 CDC、HID、MSC、UVC、UAC、DFU、MIDI、RNDIS 等,适用于各种嵌入式应用场景。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Git
- CMake
- 支持的编译器(如 GCC)
2.2 下载项目
首先,使用 Git 克隆 CherryUSB 项目到本地:
git clone https://github.com/sakumisu/CherryUSB.git
cd CherryUSB
2.3 构建项目
使用 CMake 构建项目:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
2.4 运行示例
CherryUSB 提供了多个示例程序,您可以在 demo 目录下找到这些示例。例如,运行一个 USB 设备示例:
cd demo/device
./usb_device_demo
3. 应用案例和最佳实践
3.1 嵌入式设备通信
CherryUSB 可以用于嵌入式设备之间的通信,例如通过 USB 实现设备间的数据传输。以下是一个简单的示例,展示如何使用 CherryUSB 实现两个嵌入式设备之间的数据传输。
#include "cherryusb.h"
void usb_data_received(uint8_t *data, uint32_t length) {
// 处理接收到的数据
}
int main(void) {
usb_init();
usb_register_callback(usb_data_received);
while (1) {
// 主循环
}
return 0;
}
3.2 人机交互设备
CherryUSB 支持 HID 类,可以用于开发人机交互设备,如键盘、鼠标等。以下是一个简单的 HID 设备示例:
#include "cherryusb.h"
void hid_send_report(uint8_t *report, uint32_t length) {
usb_send_data(report, length);
}
int main(void) {
usb_init();
usb_register_callback(hid_send_report);
while (1) {
// 主循环
}
return 0;
}
4. 典型生态项目
4.1 嵌入式操作系统支持
CherryUSB 支持多种嵌入式操作系统,如 FreeRTOS、RT-Thread 等。通过与这些操作系统的集成,CherryUSB 可以更好地服务于复杂的嵌入式应用场景。
4.2 开源硬件平台
CherryUSB 可以与多种开源硬件平台集成,如 Arduino、Raspberry Pi Pico 等。通过在这些平台上使用 CherryUSB,开发者可以快速实现 USB 功能,加速产品开发周期。
4.3 社区支持
CherryUSB 拥有活跃的社区支持,开发者可以在 GitHub 上提交问题、建议和贡献代码。社区的活跃度为项目的持续改进和扩展提供了强大的动力。
通过本教程,您应该已经对 CherryUSB 项目有了基本的了解,并能够开始使用它进行开发。希望 CherryUSB 能够帮助您在嵌入式系统中轻松实现 USB 功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00