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基于RISC-V的人工智能应用开发 版权信息
- ISBN：9787519843892
- 条形码：9787519843892 ; 978-7-5198-4389-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于RISC-V的人工智能应用开发 本书特色
介绍了RISC-V构架人工智能芯片K210的特点和应用开发方法。本书的编写方法基本上是每一章都首先介绍应用开发实例，从Z简单的实例到较复杂的应用循序渐进地介绍；然后在每一章的后半部分再深入介绍其低层的工作原理。
基于RISC-V的人工智能应用开发 内容简介
本书较全面地介绍人工智能芯片 K210 的特点和应用开发，深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计，特别是全面和深入分析 YOLO 网络与目标检测方法，并把 YOLO 网络应用于 K210 之中。部分为RISC-V 及人工智能芯片，主要介绍 RISC-V 构架人工智能芯片 K210 应用开发，包括 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍、输入/输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据采集、外部存储器、K210 的 WS2812 驱动、K210 的 ESP8266 驱动以及 K210 的 MicroPython 编程。第二部分为深度学习，主要介绍 Keras 及 TensorFlow Lite 应用开发，包括 Keras 人工神经网络应用设计、Keras 卷积神经网络及深度学习、TensorFlow Lite 安卓应用开发。第三部分为 YOLOv3 目标检测，主要介绍 YOLOv1/v2/v3 深度卷积神经网络目标检测应用开发，包括 YOLO 网络与目标检测基础、YOLO 网络样本标注与训练、YOLO 网络结构分析、YOLO 网络在安卓中的应用。第四部分为 YOLO 和 K210 综合应用，主要介绍 K210 卷积神经网络应用实例，包括 K210 人工神经网络应用设计、K210 卷积神经网络应用设计、K210 神经网络处理器工作原理分析、K210 神经网络处理器应用实例。
基于RISC-V的人工智能应用开发 目录
目录
前言
**部分
第 1 章 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍 1
1.1 RISC-V 构架 1
1.2 人工智能芯片 3
1.3 RISC-V 人工智能芯片 K210 5
第 2 章 输入/输出 12
2.1 K210 的输入/输出程序 12
2.2 Obtian_Studio 开发环境使用入门 14
2.3 K210 输入程序 16
2.4 外部中断 17
2.5 实现与板无关的程序设计 19
2.6 现场可编程 IO 阵列工作原理 20
2.7 输入与中断工作原理 29
2.8 K210 与 STM32F103\STM32F746 简单比较 36
2.9 K210 启动原理 38
2.10 Arduino 风格的 LED 闪烁程序 40
2.11 Obtain_Studio 集成开发系统常用技巧 43
第 3 章 串口通信 46
3.1 K210 **个串口通信程序 46
3.2 串口通信的中断 49
3.3 使用 Obtain_HMI 串口调试程序 52
3.4 高速串口 UART 54
3.5 K210 串口通信工作原理 55
第 4 章 定时器与日历 61
4.1 K210 定时器程序 61
4.2 实时时钟 65
4.3 脉冲宽度调制器 70
4.4 看门狗 73
第 5 章 音频输入/输出接口 77
5.1 K210 音频输入/输出实例 77
5.2 K210 音频输入/输出工作原理 80
第 6 章 显示屏驱动 88
6.1 K210 的 LCD 显示 88
6.2 GUI 程序设计 91
6.3 汉字显示以及基本图形绘制 99
6.4 SPI 串行外设接口 109
第 7 章 摄像头数据采集 117
7.1 K210 摄像头数据采集 117
7.2 DVP 接口工作原理 122
第 8 章 外部存储器 131
8.1 SD 卡文件读写实例 131
8.2 K210 的 SDIO 接口 134
8.3 FAT 文件系统 136
8.4 SD 卡上图像文件的读取与显示 146
第 9 章 K210 的 WS2812 驱动 156
9.1 K210 IO 驱动程序波形测试 156
9.2 LED 灯带驱动 160
第 10 章 K210 的 ESP8266 驱动 170
10.1 简单的 ESP8266 驱动测试程序 170
10.2 WiFi 模块 174
10.3 ESP8266 Station 模式 177
第 11 章 K210 的 MicroPython 编程 182
11.1 MicroPython 编程实例 182
11.2 MicroPython 基本操作 188
11.3 MicroPython 基本模块与函数 195
第二部分
第 12 章 Keras 人工神经网络应用设计 203
12.1 人工神经网络工作原理 203
12.2 Keras 人工神经网络设计 205
12.3 Keras 应用技巧 210
12.4 BP 人工神经网络 212
第 13 章 Keras 卷积神经网络及深度学习 221
13.1 卷积运算程序 221
13.2 卷积的作用 224
13.3 卷积神经网络 227
13.4 简单卷积神经网络设计 231
第 14 章 TensorFlow Lite 安卓应用开发 239
14.1 TensorFlow Lite 概要 239
14.2 TFLite 模型在安卓中的应用 240
14.3 MobileNet 模型应用 245
第三部分
第 15 章 YOLO 网络与目标检测基础 249
15.1 YOLO 目标检测入门实例 249
15.2 目标检测与对象识别概要 251
15.3 YOLO 网络结构 254
15.4 YOLO_Mark 数据集制作工具 256
15.5 基于 Python 的 YOLO 训练 259
15.6 基于 Darknet 的 YOLO 训练 260
第 16 章 YOLO 网络样本标注与训练 266
16.1 Obtain_YOLO_eMake 样本标注与训练软件 266
16.2 YOLO 网络配置参数 275
16.3 Obtain_YOLO_eMake 应用练习 282
第 17 章 YOLO 网络结构分析 283
17.1 YOLOv1 网络结构 283
17.2 YOLOv2 网络原理 287
17.3 YOLOv3 网络结构 290
第 18 章 YOLO 网络在安卓中的应用 296
18.1 采用 Obtain_YOLO_eMake 创建模型 296
18.2 YOLO Lite 安卓程序 300
第四部分
第 19 章 K210 人工神经网络应用设计 303
19.1 K210 人工神经网络应用设计入门 303
19.2 KPU 应用基础 307
第 20 章 K210 卷积神经网络应用设计 312
20.1 K210 卷积运算入门 312
20.2 K210 卷积神经网络 316
第 21 章 K210 神经网络处理器工作原理分析 319
21.1 K210 使用不同的神经网络模型 319
21.2 KPU 图像检测原理 321
21.3 K210 工作原理分析 324
第 22 章 K210 神经网络处理器应用实例 335
22.1 K210 手势检测应用示例 335
22.2 K210 人脸检测应用示例 341
参考文献 346
参考电子资源 347"
展开全部
基于RISC-V的人工智能应用开发 作者简介
廖义奎，主要研究方向是物联网、嵌入式系统及智能控制，长期从事自动控制、电子产品及计算机软件的研究与开发工作，出版著作独著9部，合著1部，发表与合作发表论文30篇，申请发明专利5项，实用新型专利5项，软件著作权7项。
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