TeslaLogger 项目安装与使用教程
2024-09-27 05:26:46作者:农烁颖Land
1. 项目目录结构及介绍
TeslaLogger 项目的目录结构如下:
TeslaLogger/
├── docker/
├── docs/
├── img/
├── srtm/
├── KML_Import/
├── Logfile/
├── MQTTClient/
├── OSMMapGenerator/
├── TLUpdate/
├── TeslaFi-Import/
├── TeslaLogger/
├── Teslamate-Import/
├── UnitTestsTeslalogger/
├── .dockerignore
├── .env
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── backup_to_google_drive.md
├── dashboard.md
├── dev-howto.md
├── docker-compose.yml
├── docker_setup.md
├── docker_setup_synology.md
├── docker_setup_synology_7.md
├── door_open.ai
├── frunk_open.ai
├── phpmyadmin-howto.md
├── trunk_open.ai
├── unlocked.ai
├── wallbox.md
└── window_open.ai
目录介绍
docker/: 包含 Docker 相关的配置文件和脚本。docs/: 包含项目的文档文件。img/: 包含项目使用的图片资源。srtm/: 包含与地形数据相关的文件。KML_Import/,Logfile/,MQTTClient/,OSMMapGenerator/,TLUpdate/,TeslaFi-Import/,TeslaLogger/,Teslamate-Import/,UnitTestsTeslalogger/: 这些目录包含项目的各个模块和功能实现。.dockerignore,.env,.gitignore: 项目的环境和版本控制配置文件。LICENSE: 项目的开源许可证文件。README.md: 项目的介绍和使用说明。backup_to_google_drive.md,dashboard.md,dev-howto.md,docker-compose.yml,docker_setup.md,docker_setup_synology.md,docker_setup_synology_7.md,door_open.ai,frunk_open.ai,phpmyadmin-howto.md,trunk_open.ai,unlocked.ai,wallbox.md,window_open.ai: 这些文件包含项目的各种配置和使用说明。
2. 项目启动文件介绍
TeslaLogger 项目的启动文件主要是 TeslaLogger/TeslaLogger.sln,这是一个 Visual Studio 解决方案文件,用于管理和启动项目的各个模块。
启动步骤
- 打开 Visual Studio。
- 加载
TeslaLogger.sln文件。 - 选择要启动的项目模块(如
TeslaLogger)。 - 点击“启动”按钮,项目将开始运行。
3. 项目配置文件介绍
TeslaLogger 项目的配置文件主要包括以下几个:
.env: 环境变量配置文件,用于设置项目的运行环境参数。docker-compose.yml: Docker 容器编排配置文件,用于定义和管理 Docker 容器的启动和配置。docker_setup.md,docker_setup_synology.md,docker_setup_synology_7.md: 这些文件包含 Docker 和 Synology NAS 的安装和配置说明。
配置步骤
-
环境变量配置:
- 编辑
.env文件,设置项目的运行环境参数,如数据库连接信息、API 密钥等。
- 编辑
-
Docker 配置:
- 编辑
docker-compose.yml文件,定义 Docker 容器的启动和配置参数。 - 运行
docker-compose up命令启动 Docker 容器。
- 编辑
-
Synology NAS 配置:
- 根据
docker_setup_synology.md或docker_setup_synology_7.md文件中的说明,配置 Synology NAS 上的 Docker 环境。
- 根据
通过以上步骤,您可以成功配置和启动 TeslaLogger 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869