ESPUI 项目教程

ESPUI 项目教程

ESPUI A simple web user interface library for ESP32 and ESP8266 ESPUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/ESPUI

1. 项目的目录结构及介绍

ESPUI 项目的目录结构如下:

ESPUI/
├── data/
├── docs/
├── examples/
├── img/
├── lang/
├── pio_examples/
├── src/
├── tools/
├── .clang-format
├── .gitignore
├── ESPUI_blocks.js
├── LICENSE
├── README.md
├── keywords.txt
├── library.json
├── library.properties

目录介绍

  • data/: 存放项目的数据文件。
  • docs/: 存放项目的文档文件。
  • examples/: 存放项目的示例代码。
  • img/: 存放项目的图片资源。
  • lang/: 存放项目的语言文件。
  • pio_examples/: 存放 PlatformIO 的示例代码。
  • src/: 存放项目的源代码。
  • tools/: 存放项目的工具脚本。
  • .clang-format: 代码格式化配置文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • ESPUI_blocks.js: 项目的前端 JavaScript 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。
  • keywords.txt: 项目的关键词文件。
  • library.json: 项目的库描述文件。
  • library.properties: 项目的库属性文件。

2. 项目的启动文件介绍

ESPUI 项目的启动文件是 src/ESPUI.cppsrc/ESPUI.h。这两个文件是 ESPUI 库的核心实现,负责初始化 Web 界面并处理与客户端的通信。

src/ESPUI.cpp

  • 功能: 实现 ESPUI 库的主要功能,包括 Web 界面的初始化、元素的创建和更新、事件处理等。
  • 关键函数:
    • ESPUI::begin(): 初始化 ESPUI 库并启动 Web 服务器。
    • ESPUI::addControl(): 添加 UI 元素到 Web 界面。
    • ESPUI::updateControl(): 更新 UI 元素的状态。

src/ESPUI.h

  • 功能: 定义 ESPUI 库的接口和数据结构。
  • 关键结构:
    • ESPUI: 主类,包含所有 ESPUI 库的接口函数。
    • Control: 表示 Web 界面中的一个控件。

3. 项目的配置文件介绍

ESPUI 项目的配置文件主要包括 library.jsonlibrary.properties

library.json

  • 功能: 描述 ESPUI 库的元数据,用于 PlatformIO 等构建工具。
  • 关键字段:
    • name: 库的名称。
    • version: 库的版本号。
    • authors: 库的作者信息。
    • frameworks: 支持的开发框架。
    • platforms: 支持的硬件平台。

library.properties

  • 功能: 描述 ESPUI 库的元数据,用于 Arduino IDE。
  • 关键字段:
    • name: 库的名称。
    • version: 库的版本号。
    • author: 库的作者信息。
    • maintainer: 库的维护者信息。
    • sentence: 库的简短描述。
    • paragraph: 库的详细描述。
    • category: 库的分类。
    • url: 库的官方网站。
    • architectures: 支持的硬件架构。

通过以上配置文件,开发者可以方便地在不同的开发环境中使用 ESPUI 库。

ESPUI A simple web user interface library for ESP32 and ESP8266 ESPUI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/es/ESPUI

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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