PicoADK-Hardware 的项目扩展与二次开发
2025-04-25 10:23:32作者:魏侃纯Zoe
1、项目的基础介绍
PicoADK-Hardware 是一个开源项目,旨在为Raspberry Pi Pico提供硬件抽象层的实现,它使得开发者可以更加便捷地访问和控制Pico的硬件资源。该项目是基于Pico的硬件开发套件,为开发者提供了简化的接口,使得开发自定义硬件解决方案变得更加高效。
2、项目的核心功能
项目的核心功能是为Raspberry Pi Pico提供一个硬件抽象层(HAL),它包括了对GPIO(通用输入输出)引脚的控制、UART(通用异步收发传输器)通信、SPI(串行外设接口)通信、I2C(两线式接口)通信等硬件功能的封装。这使得开发者无需深入了解底层硬件细节,即可进行程序开发。
3、项目使用了哪些框架或库?
PicoADK-Hardware 项目使用了C语言进行开发,主要依赖的框架是Raspberry Pi Pico的官方C库,这个库为Pico的硬件编程提供了必要的API支持。此外,可能还会涉及到一些其他的开源库,以支持特定的硬件功能或驱动。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录通常包括以下几个部分:
src/:存放源代码,包括硬件抽象层的具体实现和相关功能模块。include/:存放项目所需的头文件,定义了接口和硬件相关的宏。examples/:包含了一些示例代码,展示了如何使用该库进行硬件控制。docs/:存放项目文档,包括项目说明、API文档等。tests/:存放测试代码,用于验证项目的功能。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 新增硬件支持:可以针对新的外部硬件设备,如传感器、显示屏等,编写相应的驱动代码,扩展项目的硬件支持范围。
- 优化现有功能:对现有的HAL接口进行性能优化,或者增加错误处理机制,提高项目的健壮性。
- 增加高级特性:如实现硬件的节能模式、增加事件驱动编程模型等,提升开发体验和项目的功能丰富度。
- 开发工具链:开发相应的集成开发环境(IDE)插件或工具,以降低开发门槛,提高开发效率。
- 社区支持:建立开发者社区,共享开发经验,收集用户反馈,促进项目成长。
通过上述方向的扩展或二次开发,PicoADK-Hardware 项目可以更好地服务于开发者社区,推动基于Raspberry Pi Pico的开源硬件开发。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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