在ESP32-S3部署mimiclaw，基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

优质文章学习记录

— 3 min read
在ESP32-S3部署mimiclaw，基于deepseek并用飞书机器人开展对话-feishu

最近mimiclaw火爆，其开发团队也在密集更新，我看3天前已经可以用“飞书机器人”对话交互了。

目前网络上能查到的部署资料相对滞后，现在将飞书机器人的部署整理如下：

1. 前提

已经安装好ESP-IDF，并支持vscode编译esp32固件。

2. api-key准备

  • 注册deepseek,
  • 创建APIkey，
  • 并充值，新注册的用户余额为零，无法使用

3. 飞书机器人

我是在飞书个人版中，创建的机器人。

  1. 访问飞书开放平台，单击创建企业自建应用，填写应用名称和描述，选择应用图标，单击创建。
  2. 左侧导航栏单击凭证与基础信息 页面，复制App ID（格式如 cli_xxx）和App Secret。
  3. 配置事件订阅。
    1. 在飞书开放平台左侧导航栏单击事件与回调，在事件配置页签中单击订阅方式，选择使用 长连接 接收事件，单击保存。
    2. 在事件配置页面，单击添加事件，搜索事件im.message.receive_v1（接收消息），单击确认添加。

左侧导航栏中单击添加应用能力， 选择按能力添加页签，找到机器人卡片，单击配置。

4. 启用网页搜索 api key

官方推荐使用Tavily API key，其官网： Tavily API 平台  https://app.tavily.com/home，

注册成功后，主页即有默认的APIkey。

5. 下载固件

github地址：memovai/mimiclaw: MimiClaw: Run OpenClaw on a $5 chip. No OS(Linux). No Node.js. No Mac mini. No Raspberry Pi. No VPS. Hardware agents OS.https://github.com/memovai/mimiclaw

下载固件后直接用vscode打开，打开main目录下的mimi_config.h文件

#ifndef MIMI_SECRET_WIFI_SSID #define MIMI_SECRET_WIFI_SSID "your wifi ssid" #endif #ifndef MIMI_SECRET_WIFI_PASS #define MIMI_SECRET_WIFI_PASS "your wifi password" #endif #ifndef MIMI_SECRET_TG_TOKEN #define MIMI_SECRET_TG_TOKEN "" #endif #ifndef MIMI_SECRET_API_KEY #define MIMI_SECRET_API_KEY "sk-bdb85222222222222222" //deep-seek的api-key #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL #define MIMI_SECRET_MODEL "deepseek-chat" #endif #ifndef MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER #define MIMI_SECRET_MODEL_PROVIDER "openai" #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_ID "cli_a92038b7" //飞书机器人的app-id #endif #ifndef MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET #define MIMI_SECRET_FEISHU_APP_SECRET "Md0gW97OP76" //飞书机器人的app-secret #endif #ifndef MIMI_SECRET_SEARCH_KEY #define MIMI_SECRET_SEARCH_KEY "tvly-dev-2jdvwG-am" //启用网页搜索，Tavily API key #endif //定义deep-seek的api请求地址 #define MIMI_OPENAI_API_URL "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"

6. 烧录固件

先清除配置，再编译，再烧录。

7. 飞书机器人对话

8.参考资料

ESP32-S3 部署 MimicLaw 完整教程：从零到成功调用 DeepSeek-ZEEKLOG博客

mimiclaw GitHub主页说明资料：

mimiclaw/README_CN.md at main · memovai/mimiclaw

mimiclaw/main/channels/feishu/README.md at main · memovai/mimiclaw

Read more

FPGA Transformer加速完全指南：从模型优化到硬件实现（附实战案例）

🚀 FPGA Transformer加速完全指南：从模型优化到硬件实现（附实战案例） 📚 目录导航 文章目录 * 🚀 FPGA Transformer加速完全指南：从模型优化到硬件实现（附实战案例） * 📚 目录导航 * 概述 * 第一部分：Transformer基础与FPGA加速价值定位 * 1.1 Transformer架构概览 * 1.1.1 Transformer的基本结构 * 1.1.2 Transformer的关键特性 * 1.1.3 常见的Transformer变体 * 1.2 Transformer推理的挑战 * 1.2.1 计算复杂度分析 * 1.2.2 内存访问瓶颈 * 1.2.3 非线性操作的挑战 * 1.2.4 推理延迟分析 * 1.3
2023年电赛H题（信号分离装置）-FPGA＋stm32解法

2023年电赛H题（信号分离装置）-FPGA＋stm32解法

目录 前言 题目 解题思路 基本框架 代码思路 第一部分（FPGA的FIFO以及串口发送接收） 1.FIFO 2.（FPGA串口发送） 3.FPGA串口接收 4.总结 第二部分（stm32接收数据进行FFT识别波形以及频率并发送） 1.stm32串口接收 2.stm32进行FFT 3.stm32串口发送 第三部分（FPGA得到波形与频率后生成波形） 第四部分（FPGA锁相） 1.鉴相 2.环路滤波 3.反馈 第五部分（DAC输出） 第六部分（移相） 1.按键消抖 2.按键设置相位差 3.数码管显示相位 第七部分（FPGA代码总结） 后记 前言 本文章除开要求一使用的增益为一的加法器以外，其余皆由FPGA+
【花雕学编程】Arduino BLDC 之模糊动态任务调度机器人

【花雕学编程】Arduino BLDC 之模糊动态任务调度机器人

基于 Arduino 的 BLDC 模糊动态任务调度机器人，是一种将模糊逻辑控制理论应用于机器人多任务管理与执行机构（BLDC 电机）协同控制的智能系统。该方案的核心在于解决传统基于固定优先级或时间片轮转的调度算法在面对非结构化环境时，对“不确定性”和“实时性”处理能力不足的问题。 1、主要特点 模糊逻辑驱动的优先级动态仲裁 这是系统区别于传统实时操作系统的核心，它将离散的“任务优先级”转化为连续的“任务紧迫度”。 * 多输入变量融合： 系统不再仅依据任务注册的时间或预设的静态优先级来调度，而是将传感器数据（如障碍物距离、电池电量、目标接近度）作为模糊输入变量。 * 语言值描述与规则库： 通过定义“很近”、“较远”、“极低”、“正常”等模糊集合，将数值型数据转化为语言型描述。例如，规则库中可定义：“如果前方障碍物距离为‘很近’且电池电量为‘充足’，则避障任务的优先级为‘最高’，巡航任务的优先级为‘零’”。 * 平滑的优先级过渡： 相较于传统算法中任务优先级的“
若依(RuoYi)低代码框架全面分析

若依(RuoYi)低代码框架全面分析

文章目录 * 一、框架概述与技术背景 * 技术架构全景 * 二、核心特长分析 * 1. 完备的权限管理体系 * 2. 高度模块化的系统设计 * 3. 强大的代码生成器 * 4. 丰富的功能组件 * 三、显著短板与局限性 * 1. 技术栈相对保守 * 2. 代码生成器的局限性 * 3. 性能瓶颈与扩展性挑战 * 4. 学习曲线与定制成本 * 四、实际应用场景分析 * 适合场景 * 不适用场景 * 五、与其他框架对比 * 六、总结与展望 一、框架概述与技术背景 若依(RuoYi)是基于Spring Boot的权限管理系统，是中国Java低代码领域的代表性开源框架。其名称"若依"取自"若你"的谐音，体现了"