本系列将以0基础新手视角，完整演示从账号注册到云端数据可视化的全流程，涵盖物模型设计、MQTT协议配置及代码实现。建议搭配Arduino IDE 2.0+和ESP32-S3开发板使用。（一）本文为OneNET云平台的物模型设计与参数配置本文搭建了OneNET云平台的基础环境和物模型，下篇文章将讲解对应的Token获取和ESP32连接云平台。

本文详细介绍了YOLOv11环境配置与安装步骤。主要内容包括：1）从GitHub获取YOLOv11源码和预训练模型；2）Anaconda的安装与环境配置，使用清华源加速下载；3）创建Python3.11虚拟环境并安装PyTorch。通过命令行操作演示了环境搭建全过程，为后续模型训练与验证奠定基础。文章还提供了常用conda命令集，方便用户管理虚拟环境。整个流程清晰规范，适合初学者快速搭建YOLOv

本文详细介绍了YOLOv11模型的训练与测试流程。首先通过GitHub获取源码，配置数据集路径并编写训练脚本，完成10轮训练生成最佳模型（best.pt）。随后使用测试脚本对单张图片和测试集文件夹进行检测，结果保存在指定路径。文章从环境搭建到模型应用完整呈现了目标检测任务的实现过程，为后续模型优化奠定了基础。所有代码和数据集路径均采用绝对路径确保可复现性。

（四）本文为ESP32-S3连接OneNET云平台的订阅主题与发布主题、消息（物模型）本文仅仅是《数据上传与命令下发的验证》注：此核心代码为基础版本，若需更深入的版本私聊。

（二）本文为基于Hbuilder X的uni-app连接OneNET云平台，获取数据流模型的数据。

本文是为验证《基于Arduino的ESP32-S3-DevKitC-1对水浊度传感器的驱动》

本系列将以0基础新手视角，完整演示从账号注册到云端数据可视化的全流程，涵盖物模型设计、MQTT协议配置及代码实现。建议搭配Arduino IDE 2.0+和ESP32-S3开发板使用。（一）本文为OneNET云平台的物模型设计与参数配置本文搭建了OneNET云平台的基础环境和物模型，下篇文章将讲解对应的Token获取和ESP32连接云平台。

（二）本文为基于Hbuilder X的uni-app连接OneNET云平台，获取数据流模型的数据。

（三）本文为OneNET云平台的订阅主题与发布主题、消息的格式（数据流）

（四）本文为ESP32-S3连接OneNET云平台的订阅主题与发布主题、消息（数据流）。