DeskHop项目PCB版本兼容性问题解析
2025-05-31 07:21:37作者:毕习沙Eudora
背景介绍
DeskHop是一个开源硬件项目,用户可以通过Elecrow等PCB制造商订购其电路板。近期出现了一个关于PCB版本兼容性的问题,值得硬件爱好者关注。
问题本质
用户在Elecrow订购DeskHop PCB时,默认收到了v1.0版本的电路板,而当前项目的最新版本是v1.1。这导致用户准备的v1.1版本BOM(物料清单)与收到的v1.0 PCB不完全匹配。
版本差异分析
从技术角度看,v1.0和v1.1版本的主要区别在于:
- 元件封装尺寸不同 - v1.0使用1206封装,而v1.1使用0805封装
- 电路布局优化 - v1.1对电路走线进行了改进
解决方案
对于已经收到v1.0 PCB的用户,有以下几种处理方式:
-
元件适配方案:
- 0805封装的元件可以安装在1206焊盘上,虽然尺寸略小但可以正常工作
- 反之1206元件安装在0805焊盘上则较为困难
-
完整方案:
- 获取v1.0版本的BOM清单
- 按原始设计采购1206封装的元件
-
双版本方案:
- 同时制作v1.0和v1.1两个版本
- 比较两个版本的性能差异
项目维护者响应
项目维护者已与Elecrow沟通,确认将逐步停止v1.0 PCB的生产,全面转向v1.1版本。对于过渡期的用户,建议:
- 订购时明确指定需要的PCB版本
- 仔细核对收到的PCB版本号(通常印在电路板上)
- 准备对应的BOM清单
经验总结
这个案例给硬件开源项目参与者几个重要启示:
- 明确标注不同版本的区别
- 与制造商保持良好沟通
- 准备多版本的文档支持
- 考虑向后兼容性设计
对于硬件爱好者而言,理解不同版本间的差异并掌握适配技巧,是参与开源硬件项目的重要能力。即使遇到版本不匹配的情况,通过合理的技术方案仍然可以完成项目制作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
261
92