ARM9微控制器与嵌入式无线网络实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李文仲 等

出品人:

页数:548

译者:

出版时间:2008-6

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787811242508

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• ARM9
• 微控制器
• 嵌入式系统
• 无线网络
• 物联网
• 实践
• 开发
• C语言
• ARM
• 嵌入式

计算机视觉中的深度学习：从基础理论到前沿应用 本书概述 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉已成为信息技术领域最热门且最具前景的方向之一。本书旨在为读者提供一套全面、深入且实战性强的深度学习在计算机视觉领域应用的知识体系。我们聚焦于理论的严谨性与工程实践的紧密结合，覆盖从经典算法到最新研究成果的广泛内容，确保读者能够掌握构建和部署现代视觉系统的核心技能。 第一部分：深度学习与视觉基础 本部分将奠定读者理解复杂视觉任务所需的理论基石。 第一章：深度学习核心原理回顾 本章将系统回顾深度学习的基础，而非停留在表面介绍。我们将深入探讨反向传播算法的数学推导，重点分析其在不同网络结构中的实现细节，包括链式法则的巧妙应用。随后，详细阐述激活函数的演变，从Sigmoid和Tanh的局限性，到ReLU及其变种（如Leaky ReLU, PReLU, Swish）的引入如何解决梯度消失问题，并对比它们在收敛速度和模型性能上的差异。优化器方面，我们将剖析梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）的局限，并详细讲解动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp以及Adam系列优化器的内部工作机制和参数更新策略。最后，深入讨论正则化技术，包括L1/L2范数、Dropout（及其变种如DropConnect）、批量归一化（BatchNorm）和层归一化（LayerNorm），阐明它们如何影响模型的泛化能力和训练稳定性。 第二章：卷积神经网络（CNN）的结构与设计哲学 CNN是现代计算机视觉的支柱。本章将从卷积操作的数学本质入手，详细解析卷积核（Filter）的维度、步幅（Stride）、填充（Padding）的计算，以及池化层（Pooling）的目的与替代方案（如步幅卷积）。随后，我们将按时间顺序梳理经典网络架构的演进脉络：从LeNet-5的开创性设计，到AlexNet在大规模数据集上的突破，再到VGG网络对深度和结构统一性的探索。重点分析GoogLeNet/Inception模块中的多尺度特征融合思想，以及ResNet如何通过残差连接（Residual Block）成功训练出百层以上的网络，彻底解决深度网络中的退化问题。最后，我们将触及DenseNet和MobileNet/ShuffleNet等面向效率和移动端部署的网络设计理念。 第三部分：核心视觉任务的深度实现 本部分专注于当前计算机视觉领域最核心且最具挑战性的几个应用场景，提供详细的算法解析与代码级实现思路。 第三章：图像分类与迁移学习的艺术 图像分类是基础任务，但其工程实现充满了细节。本章不仅介绍如何使用标准CNN进行分类，更深入探讨迁移学习的策略。详细阐述特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-Tuning）的适用场景和操作流程。我们将对比ImageNet等预训练模型的有效性，并讨论如何根据目标数据集的规模和与源数据集的差异性来选择冻结层数。此外，还将涵盖数据增强（Data Augmentation）的高级技术，例如Mixup、CutMix等，分析它们如何通过合成样本来提升模型的鲁棒性。 第四章：目标检测的演进与实战 目标检测是识别“物体在哪里”的关键技术。本章将目标检测算法划分为两大主流范式进行深入剖析： 1. 两阶段检测器： 详细解析R-CNN系列的演变，包括Fast R-CNN对特征重用的改进，以及Faster R-CNN中区域候选网络（RPN）的设计原理和Anchor Box机制。 2. 一阶段检测器： 深入讲解YOLO（You Only Look Once）系列（从v1到最新的vX版本）如何通过回归方式实现实时检测，以及SSD（Single Shot Detector）如何利用多尺度特征图进行预测。 对于每个框架，我们都会分析其损失函数（定位损失与分类损失的结合）、非极大值抑制（NMS）的优化，并探讨当前检测器面临的挑战，如小目标检测和密集目标检测。 第五章：语义与实例分割：像素级别的理解 分割任务要求对图像中的每个像素进行分类。本章着重介绍全卷积网络（FCN）的思想，即如何将传统分类网络转化为逐像素的预测器。随后，我们将详细分析U-Net结构及其在生物医学图像分割中的巨大成功，理解其跳跃连接（Skip Connection）如何保留高分辨率的细节信息。对于实例分割，我们将重点解析Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，通过增加Mask分支实现实例的精确分割。此外，还将介绍深度监督和损失函数在分割任务中的特殊处理方法。 第四部分：前沿与进阶主题 本部分将读者带入当前研究热点，探讨视觉模型在更复杂场景中的应用与优化。 第六章：生成模型与图像合成 本章聚焦于生成对抗网络（GANs）的原理。我们将深入剖析判别器和生成器之间的博弈过程，并详细阐述梯度饱和、模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题。重点介绍经典架构如DCGAN、WGAN（及其改进如WGAN-GP）如何提升训练稳定性。进一步地，我们将讨论自编码器（Autoencoders）在降维和特征学习中的应用，以及变分自编码器（VAEs）的概率建模基础。 第七章：视觉模型的效率与部署 在实际工程中，模型的推理速度和资源占用至关重要。本章探讨如何优化已训练好的深度模型以适应资源受限的环境。我们将详述模型量化（Quantization）的技术，包括训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training），分析其对精度和延迟的影响。此外，还将介绍模型剪枝（Pruning）的策略（结构化与非结构化），以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何将大型“教师”模型的知识迁移到小型“学生”模型中，以实现高性能的轻量级部署。 第八章：Transformer架构在视觉领域的突破 近年来，基于自注意力机制的Transformer架构正在颠覆传统CNN的主导地位。本章将详细解释自注意力机制的计算流程，并重点介绍Vision Transformer (ViT)如何将图像分割成Patch并利用Transformer进行全局建模。我们将对比ViT与CNN在处理全局信息和局部特征上的差异，并探讨Swin Transformer等层次化Transformer模型如何更好地平衡性能与计算复杂度，为未来的视觉系统设计提供新的思路。 本书特色 本书的编写风格注重可复现性和工程实践。在关键算法的介绍后，均辅以清晰的伪代码描述和对主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）中关键API的讲解，帮助读者迅速将理论转化为可运行的代码。内容组织逻辑严密，从基础概念的夯实到复杂前沿技术的剖析，构建了一个完整的学习路径，适合有一定编程基础，希望深入掌握现代计算机视觉技术的工程师、研究人员及高年级本科生、研究生阅读。

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这本书的深度和广度似乎达到了一个很好的平衡点。它似乎没有试图涵盖嵌入式领域的每一个知识点，而是聚焦于“ARM9+嵌入式无线”这个特定的技术栈，这使得内容的密度非常高，避免了泛泛而谈。我个人对硬件接口的底层细节非常感兴趣，特别是如何通过DMA（直接内存访问）来高效地传输从无线接收缓冲区中读取的大块数据，以减轻CPU的负担。如果书中能提供一些关于DMA通道配置和中断触发机制的实例代码，那将是极大地提升系统性能的关键所在。另外，考虑到物联网设备的长期维护和升级，我期待书中能提及固件空中升级（OTA）的基础框架搭建。如何在资源受限的微控制器上安全地下载、校验和替换运行中的应用固件，这是一个系统工程问题。如果作者能提供一个最小可行性产品的OTA实现思路，即便只是概念性的，也能为我们后续的大规模部署工作提供一个坚实的起点，让这本书的实用价值得以最大化。

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这本书的封面设计得相当有吸引力，那种深邃的蓝色调配上简洁的银色字体，立刻给人一种专业、严谨的感觉。我最初是被这个标题吸引的，它精准地触及了我目前在项目开发中遇到的痛点——如何将底层的硬件控制与日益重要的无线通信技术结合起来。我曾尝试过几本介绍性的嵌入式书籍，它们要么过于侧重理论推导，让人在实际操作中找不到北；要么就是例子老旧，完全跟不上当前物联网（IoT）的发展速度。因此，当我翻开这本书的目录时，我特别留意了关于网络协议栈实现的部分。我期待看到的是对TCP/IP、UDP这些基础协议在资源受限的微控制器上如何进行裁剪和优化的深入剖析，而不是仅仅停留在“调用库函数”的层面。特别地，我希望能看到作者如何处理无线模块（比如Wi-Fi或蓝牙低功耗）的驱动层和应用层之间的交互细节，比如中断处理、数据缓冲的机制，这些往往是调试中最耗费精力的部分。如果这本书能提供一个清晰的、从硬件寄存器级别到应用层数据收发的完整视角，那么它无疑就超越了一般的“应用指南”，而成为了一个扎实的参考手册。

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阅读技术书籍对我来说，最核心的需求是学习到“做中学”的方法论，而不仅仅是理论知识的灌输。我关注的重点在于作者如何在实战案例中体现“工程思维”。这本书如果能提供一两个贯穿始终的、略带挑战性的完整项目案例，比如一个基于低功耗无线传感器的远程数据采集系统，那就太棒了。我希望看到的不只是最终功能的实现，而是从需求分析、硬件选型（哪怕是虚拟的，也要交代清楚选型依据）、软件架构设计，到最后的系统集成和性能测试的全过程。尤其是在网络部分，我非常好奇作者是如何处理数据可靠性问题的。在无线环境下，丢包是常态，那么这本书中是否给出了应用层实现可靠传输的策略？是基于简单的超时重传，还是更复杂的确认机制？如果能深入探讨不同无线协议在丢包环境下的性能权衡，并给出量化的测试数据对比，那这本书的价值将得到指数级的提升，它将不再是一本教科书，而更像是一份资深工程师的实战备忘录。

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这本书的语言风格处理得相当得当，既有专业术语的准确运用，又不失一种鼓励探索的亲切感。我不太喜欢那种过度学术化、读起来像是在啃教科书的写作方式。这本书读起来更像是一位经验丰富的同事在分享他的“踩坑”心得。我留意到作者在讨论某些底层寄存器操作时，会穿插一些关于“为什么不推荐这样做”的警示性说明。这正是我们这些实践者最需要的——明确地知道哪些是“死胡同”。如果这本书能在嵌入式系统常见的安全问题上有所涉及，哪怕是基础的防篡改或数据加密实践，那将会非常超前。例如，在无线数据传输中，如何使用硬件加速器进行AES加密，以及如何安全地存储密钥，这些都是当前项目验收的难点。我非常期待书中能有关于实时操作系统（RTOS）在处理无线通信任务调度时的策略分析，特别是当网络任务和控制任务需要抢占资源时，作者是如何用巧妙的信号量或消息队列设计来保证关键任务不被阻塞的。

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这本书的排版和插图质量令人印象深刻，这对于一本技术类书籍来说至关重要。我尤其赞赏作者在讲解复杂架构时所使用的流程图和时序图，它们并非简单的截图堆砌，而是经过了精心设计的逻辑示意。例如，在描述嵌入式系统启动流程时，那张详细说明了内存映射、初始化顺序的图表，一下子就帮我理清了长期困扰我的Bootloader和操作系统内核加载过程中的关键节点。此外，代码示例的呈现方式也做得非常到位，不仅仅是贴出代码块，而是配有详尽的行间注释，甚至是对关键函数调用后果的预判说明。我特别想知道作者是如何组织那些涉及到中断服务程序（ISR）的代码的，因为在实时性要求高的应用中，ISR的编写和优化直接决定了系统的响应能力和稳定性。如果能看到针对特定无线通信协议的功耗优化策略，比如如何精确控制休眠唤醒周期，并与应用层的数据发送间隔进行同步，那将是极大的加分项，这表明作者对能源效率的重视程度，这在电池供电的物联网设备中是核心竞争力。

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