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Kendryte-IDE：Kendytere IDE

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简介：
Kendryte-IDE是专为K210芯片打造的集成开发环境，集成了代码编辑、编译调试等功能，旨在简化开发者入门过程，助力低功耗AI及物联网应用开发。 Kendryte IDE 点击上方按钮下载 Alpha Beta 版本 状态（Azure Pipelines） Alpha版本： 项目 | 构建状态 ---|--- 主应用 | 更新器 | 发布应用 | 索引页面 | 平台 | 状态 ---|--- Windows | Linux | Darwin | Beta版本： 项目 | 构建状态 ---|--- 主应用 | 更新器 | 发布应用 | 索引页面 | 平台 | 状态 ---| Windows | Linux | Darwin | 注：下方内容仅供IDE开发参考。

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  • Kendryte-IDE：Kendytere IDE
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    Kendryte-IDE是专为K210芯片打造的集成开发环境，集成了代码编辑、编译调试等功能，旨在简化开发者入门过程，助力低功耗AI及物联网应用开发。 Kendryte IDE 点击上方按钮下载 Alpha Beta 版本 状态（Azure Pipelines） Alpha版本： 项目 | 构建状态 ---|--- 主应用 | 更新器 | 发布应用 | 索引页面 | 平台 | 状态 ---|--- Windows | Linux | Darwin | Beta版本： 项目 | 构建状态 ---|--- 主应用 | 更新器 | 发布应用 | 索引页面 | 平台 | 状态 ---| Windows | Linux | Darwin | 注：下方内容仅供IDE开发参考。
     
  • Kendryte IDE 使用指南.pdf
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    《Kendryte IDE使用指南》是一份详细指导用户如何安装和操作Kendryte开发环境的手册，旨在帮助开发者顺利进行基于K210芯片的项目开发。 kendryte IDE是针对K210芯片开发的集成开发环境软件，基于VScode进行定制化改造。本资源可以作为IDE的使用说明书，在软件使用过程中遇到问题时可参考此文档。
     
  • kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409-update.zip
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    这是一款针对KENDRYTE芯片开发环境的工具链软件包，适用于Windows 64位系统，版本号为8.2.0，发布日期是2019年4月9日，并提供更新功能。 《Kendryte开发工具链详解》 在嵌入式计算领域，Kendryte是一家专注于RISC-V架构处理器的公司，其推出的芯片广泛应用于物联网、AI边缘计算等领域。本段落将深入探讨专为Kendryte芯片设计的一款适用于Windows 64位系统的开发工具链的重要组成部分及功能，帮助开发者更好地理解和使用。 一、RISC-V架构与Kendryte芯片 RISC-V是一种开放源代码的指令集架构（ISA），以其精简和高效的设计吸引了全球众多开发者。基于此架构，Kendryte公司设计了一系列处理器，如K210等，这些处理器具有低功耗和高性能的特点，特别适合于嵌入式和物联网应用。 二、Kendryte开发工具链 该工具链包含了编译器、链接器及调试器等一系列组件。它是进行Kendryte芯片应用程序开发的基础平台： 1. 编译器：GCC（GNU Compiler Collection）是关键部分，它将高级语言如C/C++转换为机器可执行的二进制代码。针对RISC-V架构进行了优化的编译器确保了在Kendryte芯片上的高效运行。 2. 链接器：ld (GNU Linker)用于合并编译产生的对象文件以生成一个完整的可执行或库文件，处理符号解析和重定位等任务。 3. 调试工具：gdb（GNU Debugger）是软件开发中的重要组件。它允许开发者在程序运行时检查内存状态、设置断点及进行单步执行等功能，便于查找并修复错误。 三、搭建开发环境 安装完成后，用户需将其添加至系统环境变量PATH中以确保命令行能够识别这些工具。同时需要配合IDE（如PlatformIO或VSCode）或者使用命令行工具来进行项目管理和构建工作。 四、编程与调试 1. Kendryte SDK：通常会附带SDK，包含驱动程序、库函数和示例代码，帮助开发者快速开发应用。 2. 编程接口：Kendryte提供了标准的C/C++ API供访问硬件资源如GPIO、I2C、SPI、UART等。 3. 调试流程：利用gdb调试器进行设置断点查看内存及单步执行代码，对程序逐行分析以发现潜在问题。 五、实例应用 Kendryte芯片常用于AI边缘计算场景。例如，K210可用于语音识别和图像处理等任务。开发者可以使用该工具链编译并调试运行在K210上的神经网络模型或其他算法。 总结：此开发工具链为Windows 64位系统提供全面支持，包含了RISC-V架构下的所有必要组件如编译、链接及调试功能，助力于高效地进行Kendryte芯片软件的开发。
     
  • Kendryte堪智K210芯片编译指南
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    本指南详细介绍了针对Kendryte K210芯片的编程和开发流程，涵盖环境搭建、工具使用及代码编写等关键步骤，旨在帮助开发者快速上手并充分利用该AI芯片的强大功能。 Kendryte K210是一款基于开源RISC-V架构并增强了AI指令的新一代嵌入式CPU。本段落档提供了2018年12月更新的芯片开发编译环境的相关信息，使用Cmake与官方SDK进行配置和构建项目。
     
  • kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409更新版.zip
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    这是Kendryte工具链Windows 64位版本的更新包（8.2.0-20190409），用于开发 Kendryte K210 等芯片，包含编译器、调试工具和相关库文件。 《Kendryte开发工具链详解》 在嵌入式计算领域内，专注于RISC-V架构处理器的公司Kendryte推出的芯片广泛应用于物联网、AI边缘计算等场景中。其中，kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip是一款专为Windows 64位系统设计的开发工具链，版本号是8.2.0，发布日期为2019年4月9日。本段落将详细介绍该工具链的重要组成部分及功能，帮助开发者更好地理解和使用。 一、RISC-V架构与Kendryte芯片 作为一种开放源代码指令集架构（ISA），RISC-V以其简洁高效的设计吸引着全球众多开发者的关注。基于此架构，Kendryte公司设计了一系列处理器如K210等，这些产品具备低功耗和高性能的特点，在嵌入式及物联网应用中表现突出。 二、Kendryte开发工具链 该公司的开发工具链包含了编译器、链接器以及调试器等一系列功能强大的软件组件，构成了开发者在进行Kendryte芯片应用程序设计时不可或缺的基础平台。具体而言： 1. 编译器：此系列中的GCC（GNU Compiler Collection）是关键部分，它负责将高级语言程序如C/C++转化为可被机器执行的二进制代码，并针对RISC-V架构进行了优化。 2. 链接器：ld（GNU Linker）用于合并编译生成的对象文件为一个完整的可执行文件或库，处理符号解析和重定位等任务。 3. 调试工具：gdb（GNU Debugger）是软件开发过程中不可或缺的调试利器，帮助开发者在程序运行期间检查内存状态、设置断点及单步执行代码等操作，从而便于发现并修复错误。 三、开发环境搭建 下载解压kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip后，需要将其路径添加到系统环境变量PATH中以确保命令行可以找到这些工具。同时建议配合使用IDE（如PlatformIO或VSCode）或者直接通过命令行进行项目管理和构建。 四、编程与调试 1. Kendryte SDK：通常附带的SDK包含了驱动程序库函数和示例代码，开发者可以根据这些资源快速搭建应用基础框架。 2. 编程接口：Kendryte提供了标准C/C++ API供调用以访问硬件资源如GPIO、I2C、SPI及UART等。 3. 调试流程：借助gdb调试器可以设置断点查看内存内容并单步执行代码，从而实现对程序逐行分析定位问题所在。 五、实例应用 Kendryte芯片常用于AI边缘计算领域。例如，K210可用于语音识别和图像处理等场景中。开发者可利用kendryte-toolchain编译调试在该设备上运行的神经网络模型或其他算法。 总结而言，kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip为Kendryte公司针对Windows 64位系统提供的开发工具链。它包含了RISC-V架构下的编译链接调试等所需组件，全面支持Kendryte芯片软件的编写工作。通过深入理解并熟练使用此套件，开发者将能够更高效地创建适用于物联网和AI边缘计算需求的应用程序。
     
  • kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409更新版.zip
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    这是一个针对Windows 64位系统的Kendryte Toolchain软件包的更新版本，发布日期为2019年4月9日。该工具链包括了开发 Kendryte K210芯片所需的编译器、库和其他工具。 《Kendryte开发工具链详解》 在嵌入式计算领域，Kendryte是一家专注于RISC-V架构处理器的公司，其推出的芯片广泛应用于物联网、AI边缘计算等领域。本段落将深入探讨专为Windows 64位系统设计的Kendryte开发工具链的重要组成部分及功能，帮助开发者更好地理解和使用。 一、RISC-V架构与Kendryte芯片 RISC-V是一种开放源代码的指令集架构（ISA），以其精简和高效的设计吸引了全球众多开发者。Kendryte公司基于此架构设计了系列处理器如K210，这些处理器具备低功耗和高性能的特点，特别适合于嵌入式和物联网应用。 二、Kendryte开发工具链 该工具链包含了编译器、链接器、调试器等一系列重要组件，是开发Kendryte芯片应用的基础。具体包括： 1. 编译器：GCC（GNU Compiler Collection）作为关键部分，将高级语言如C/C++转换为机器可执行的二进制代码，并针对RISC-V架构进行了优化。 2. 链接器：ld（GNU Linker），用于合并编译产生的对象文件成一个可执行文件或库，处理符号解析和重定位等任务。 3. 调试器：gdb（GNU Debugger）是软件开发中的重要工具，允许开发者在程序运行时检查内存状态、设置断点、单步执行等操作，便于查找和修复错误。 三、开发环境搭建 下载并解压Kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip后，用户需将其添加到系统环境变量PATH中。同时还需要配合IDE（如PlatformIO或VSCode）或者命令行工具进行项目管理与构建。 四、编程与调试 1. Kendryte SDK：通常附带的SDK包含驱动程序、库函数和示例代码，开发者可以基于这些资源快速开发应用。 2. 编程接口：Kendryte提供了标准的C/C++ API，允许通过调用相应接口来访问硬件资源如GPIO、I2C等。 3. 调试流程：利用gdb调试器设置断点、查看内存和单步执行代码，对程序进行逐行分析以找出潜在问题。 五、实例应用 Kendryte芯片常用于AI边缘计算场景中。例如，K210可用于语音识别或图像处理等任务。开发者可以使用Kendryte-toolchain编译并调试运行在这些设备上的神经网络模型或其他算法。 总结而言，该工具链提供了RISC-V架构下的完整开发支持环境，帮助开发者更高效地为物联网和AI边缘计算需求创建应用。
     
  • kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409更新版.zip
    优质
    这是一个针对Kendryte芯片开发环境的工具链软件包，适用于Windows 64位系统，版本号为8.2.0，发布日期为2019年4月9日。包含此次更新的所有改进和修复内容。 《Kendryte 开发工具链详解》 在嵌入式计算领域，Kendryte是一家专注于RISC-V架构处理器的公司，其推出的芯片广泛应用于物联网、AI边缘计算等领域。Kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip是一款专为Kendryte芯片设计的适用于Windows 64位系统的开发工具链，版本号为8.2.0，发布日期是2019年4月9日。本段落将深入探讨该工具链的重要组成部分及其功能，帮助开发者更好地理解和使用。 一、RISC-V架构与Kendryte芯片 RISC-V是一种开放源代码的指令集架构（ISA），以其精简和高效的设计吸引了全球众多开发者。Kendryte公司基于RISC-V架构设计了一系列处理器，如K210等，这些处理器具有低功耗和高性能的特点，特别适合于嵌入式系统和物联网应用。 二、Kendryte开发工具链 该工具链包含了编译器、链接器、调试器等一系列软件工具，是开发Kendryte芯片应用程序的基础。其中： 1. 编译器：GCC（GNU Compiler Collection）是关键部分，它将高级语言如C/C++转换成机器可执行的二进制代码。Kendryte的编译器针对RISC-V架构进行了优化，确保代码在Kendryte芯片上运行高效。 2. 链接器：ld（GNU Linker）用于合并多个对象文件生成一个最终的应用程序或库，它处理符号解析和重定位等任务。 3. 调试器：gdb（GNU Debugger）是软件开发中的重要工具，允许开发者在代码运行时检查内存状态、设置断点以及单步执行等功能，便于查找并修复错误。 三、开发环境搭建 下载并解压kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip后，用户需要将其路径添加到系统环境变量PATH中。这使得命令行可以找到这些工具，并配合IDE（如PlatformIO或VSCode）或者使用命令行进行项目管理和构建。 四、编程与调试 1. Kendryte SDK：通常附带的SDK包含驱动程序、库函数和示例代码，开发者可以通过利用这些资源快速开发应用程序。 2. 编程接口：Kendryte提供了标准C/C++ API，通过调用这些接口可以访问硬件资源如GPIO、I2C、SPI等。 3. 调试流程：使用gdb调试器设置断点和查看内存状态等功能对程序进行逐行分析以发现潜在问题。 五、实例应用 Kendryte芯片常用于AI边缘计算，例如，K210可用于语音识别或图像处理等领域。开发者可以利用Kendryte-toolchain编译并调试运行在K210上的神经网络模型或其他算法。 总结：kendryte-toolchain-win-amd64-8.2.0-20190409.zip是面向Windows 64位系统的开发工具链，它包括了RISC-V架构下的编译、链接和调试等必要组件。该工具为Kendryte芯片的软件开发提供了全面支持。通过深入理解和熟练使用这个工具链，开发者能够更高效地开发出适用于物联网及AI边缘计算需求的应用程序。
     
  • Claudia IDE
    优质
    Claudia IDE是一位在艺术界享有盛誉的创作者，她以独特的视角和精湛的技术，在绘画与装置艺术领域创作出令人印象深刻的作品。 这是一个VS插件，可以用来加载图片。具体教程请参考我的博客文章。
     
  • Claudia IDE
    优质
    Claudia IDE是一位在艺术与设计领域具有影响力的专家。她的作品结合了创新思维和美学理念，在国际上获得了广泛的认可。 可以给VS添加背景，非常炫酷！
     
  • Airtest IDE
    优质
    Airtest IDE是一款由哔哩哔哩公司开发的自动化测试脚本编写工具，专为游戏行业设计，支持多平台、可视化操作，并提供强大的脚本编辑与调试功能。 **AirtestIDE** 是网易公司开源的一款强大的自动化测试工具，专为游戏和移动应用的测试而设计。它基于Poco库和图像识别技术，提供了一种直观、高效的方式来执行自动化测试场景，尤其适用于那些难以通过传统UI自动化实现的复杂交互。 ### Poco库 Poco库是一个跨平台的C++类库，用于构建网络、系统和应用程序开发。它包含了大量实用的组件，如网络通信（HTTP、FTP、TCP/IP）、XML解析、数据库访问、日志记录、线程管理等。在AirtestIDE中，Poco库被用来实现对应用程序界面元素的精确控制，比如点击按钮、输入文本、选择下拉菜单等，大大简化了自动化测试脚本的编写工作。 ### 图像识别技术 AirtestIDE 的另一个核心特性是其集成的图像识别功能。在某些情况下，例如游戏或者UI元素不提供明确的可编程接口时，图像识别技术就能派上用场。它允许测试工程师通过屏幕上的图像来定位和操作元素，极大地扩展了测试覆盖范围。这种方法特别适用于那些依赖于视觉反馈或动态生成UI的应用程序，如游戏中的角色移动、物品选择等。 ### 功能特性 - **可视化录制与编辑**：AirtestIDE 支持录制用户的操作并生成可执行的测试脚本，这使得非程序员也能轻松创建自动化测试。同时，用户可以编辑这些脚本来满足特定需求。 - **多平台支持**：除了Windows，AirtestIDE还支持Android和iOS等移动平台，实现了跨平台的测试自动化。 - **强大的调试功能**：内置的调试器可以帮助开发者定位和修复测试脚本中的问题，提供断点、单步执行等功能。 - **集成开发环境(IDE)**：AirtestIDE 提供了集成的开发环境，包含代码编辑、运行、调试等一系列功能，提升工作效率。 - **丰富的插件生态**：用户可以通过安装插件来扩展 AirtestIDE 的功能，如增加新的设备模拟器或增强日志分析等。 ### 使用流程 1. **安装与配置**：下载并安装AirtestIDE_2018-11-06_py3_win64版本，并确保系统环境满足Python 3的要求。 2. **连接设备**：将目标设备（手机或模拟器）连接到电脑，并开启USB调试模式。 3. **录制测试脚本**：启动AirtestIDE，选择正确的设备，开始录制测试操作。 4. **编辑脚本**：根据需要修改录制的脚本，添加条件判断、循环等逻辑。 5. **运行与调试**：保存脚本后，点击运行进行测试。如有错误，则使用调试功能定位问题。 6. **持续集成**：将测试脚本整合到持续集成(CI)流程中，定期自动执行以确保产品质量。 ### 应用场景 - **游戏测试**：对于拥有复杂交互的游戏，AirtestIDE能高效地进行功能测试和压力测试。 - **App质量保证**：在App发布前使用 AirtestIDE 进行全面的自动化测试，减少 bug 的出现。 - **回归测试**：当软件更新时自动执行之前创建的测试用例以确保改动未引入新的问题。 AirtestIDE 是一款功能强大的自动化测试工具。借助Poco库和图像识别技术，它为IT行业带来了更加高效、灵活的测试解决方案。无论是对于游戏开发者还是移动应用团队，都能显著提高测试效率和质量。