【亲测免费】 LoRaMac-node 开源项目安装与使用指南
1. 项目目录结构及介绍
LoRaMac-node 是一个实现 LoRa 网络节点参考设计的开源项目,由 Semtech 维护并进入维护模式,推荐新设计时使用 LoRa Basics™ Modem。项目结构清晰地组织了代码库以支持不同功能和平台。
- LoRaMac-node/
├── README.md - 项目概述与快速入门信息。
├── LICENSE - 许可证文件,定义了项目使用的许可条款。
├── CHANGELOG.md - 版本更新日志。
├── SECURITY.md - 安全相关信息。
├── CMakeLists.txt - CMake 构建系统配置文件。
├── gitignore - 指定了在提交到Git仓库时应忽略的文件类型。
├── gitmodules - 如果项目包含子模块,则列出这些子模块。
├── doc - 文档目录,包括API文档和指导。
├── src - 主要源代码,包含了LoRaWAN协议栈和驱动程序。
├── peripherals - 各种外设驱动,如软硬件安全元素、射频收发器驱动等。
├── mcps - MAC层控制面处理逻辑。
├── mlme - MAC层管理实体逻辑。
...
├── examples - 示例应用程序,展示如何使用LoRaMac-node的各种功能。
├── LoRaMac/fuota-test-01 - FUOTA测试场景示例。
├── periodic-uplink-lpp - 支持周期性上行的Class A/B/C设备示例。
├── ping-pong - 点对点RF链路应用示例。
└── ...
├── cmake - CMake相关配置文件,用于构建过程中的工具链和设置。
├── ports - 平台移植指南及相关平台的特定实现。
...
2. 项目的启动文件介绍
项目没有单一的“启动文件”,而是通过CMake配置来编译出适用于目标平台的应用。用户需从examples目录中选择一个示例作为起点,如periodic-uplink-lpp,然后通过CMake配置指定项目参数,比如目标平台、是否启用某些特性(如Class B支持)以及选择对应的配置选项进行编译。在编译阶段,根据选定的应用和平台,相应的源代码会被整合在一起形成最终的可执行文件。
3. 项目的配置文件介绍
配置主要通过CMake命令行参数或修改特定的源码文件来实现。重要配置步骤通常涉及以下几个方面:
-
CMakeLists.txt 文件是构建过程的核心,用户通过传递变量给CMake来定制化构建,如指定应用(
-DAPPLICATION)、平台(-DBOARD)、区域(-DACTIVE_REGION)以及启用的功能选项(-DCLASSB_ENABLED,-DSECURE_ELEMENT, etc.)。 -
源代码中的配置文件 如
se-identity.h在某些情况下用以设置设备唯一标识、加密密钥等关键信息。具体配置取决于所选的安全元素实现(如 soft-se, lr1110-se 或 atecc608a-tnglora-se),这些配置可能位于不同的目录下,需根据实际选用的安全方案查看对应文档。 -
示例应用程序内的配置 在早期版本中,可能会在每个示例的目录内找到具体的配置文件(例如,Commissioning.h),但现在更多的配置倾向于统一管理和通过构建命令来个性化。
为了确保正确配置和编译,遵循Getting Started部分中的指令是至关重要的,尤其是初始化子模块、设置正确的工具链路径以及指定应用所需的正确参数。通过这些步骤,用户可以根据自己的需求定制LoRaMac-node项目,以适应不同的应用场景和硬件平台。
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