Visual C++串口通信技术与工程实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:求是科技

出品人:

页数:502

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:49.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115123442

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
• 串口通信
• 通信技术
• 工程实践
• Windows编程
• 嵌入式开发
• 数据传输
• 串行端口
• C++开发
• 底层开发
• 调试技巧

好的，这里为您提供一本假设名称为《深度学习模型优化与部署实战》的图书简介，力求内容详实，避免任何模板化痕迹。 --- 深度学习模型优化与部署实战 为什么需要优化与部署？ 在人工智能飞速发展的今天，深度学习模型已不再是实验室里的理论模型，而是深入到工业生产、医疗诊断、自动驾驶等各个关键领域的核心驱动力。然而，从一个在高端GPU服务器上训练出的、拥有数十亿参数的庞大模型，到能够在边缘设备、移动端或者实时高并发服务器上稳定、高效、低延迟运行的应用，中间存在着巨大的鸿沟。 单纯地追求模型精度（Accuracy）已经无法满足现代工程的需求。更关键的挑战在于效率（Efficiency）与可行性（Feasibility）。一个在训练阶段耗时数天、推理时间长达秒级的模型，在实际应用中是毫无价值的。它可能无法满足自动驾驶系统毫秒级的决策需求，无法在资源受限的物联网设备上运行，或者因为过高的能耗而无法商业化。 本书《深度学习模型优化与部署实战》正是为了弥合这一差距而编写的。它并非聚焦于晦涩的数学理论或最新的模型结构创新，而是将目光锁定在模型从“有效”到“可用”的关键转化阶段——模型优化、量化压缩与高效部署。我们旨在为算法工程师、MLeOps 工程师以及希望将 AI 技术落地到实际产品中的开发者，提供一套系统化、可操作的工程化蓝图。 本书内容深度剖析 本书结构清晰地划分为四个核心部分，遵循理解瓶颈 → 掌握工具 → 实施优化 → 生产部署的逻辑主线。 第一部分：性能瓶颈的诊断与基础优化理论（Foundation） 在着手优化之前，必须精准定位性能瓶颈。本部分将深入讲解深度学习推理过程中的关键性能指标（如延迟、吞吐量、内存占用、功耗）及其相互关系。 1. 推理性能的量化分析： 剖析计算密集型与内存访问密集型操作的差异。使用现代性能分析工具（如 NVIDIA Nsight Systems、Intel VTune Profiler）对模型执行流程进行细致的火焰图分析，识别出真正的计算热点和数据搬运瓶颈。 2. 算子层面的优化基础： 介绍现代深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）内部算子融合（Operator Fusion）的工作原理。探讨不同硬件架构（CPU、GPU、NPU）对矩阵乘法（GEMM）和卷积操作的特殊要求，理解 MKL-DNN/cuDNN 等底层库的优化策略。 3. 模型结构精简导论： 初步探讨如何通过结构设计减少冗余计算，例如对注意力机制的简化、深度可分离卷积的应用背景，为后续的自动化剪枝和量化打下理论基础。 第二部分：模型压缩技术：从稀疏到低秩（Compression Techniques） 模型压缩是提升部署效率的核心手段，它直接关系到模型体积和计算量的削减。本部分是全书的重点之一，强调理论与实践的结合。 1. 网络剪枝（Pruning）的艺术： 详细区分结构化剪枝（Structured Pruning）和非结构化剪枝（Unstructured Pruning）。我们不仅会介绍基于权重的幅度剪枝，更会深入探讨基于重要性指标（如 Hessian 矩阵、敏感度分析）的动态剪枝方法。实战环节将聚焦于如何利用稀疏矩阵运算库加速已剪枝模型的推理速度，而非仅仅减小模型大小。 2. 权重共享与知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 介绍如何利用大型教师模型（Teacher Model）的“知识”来训练一个更小、更快的学生模型（Student Model）。重点分析了 Logit 匹配、特征图匹配等蒸馏损失函数的构建，并提供了多阶段蒸馏的工程实践案例。 3. 低秩分解与张量分解： 针对全连接层和卷积层的冗余性，介绍奇异值分解（SVD）等低秩近似方法，并展示如何将其应用于大型嵌入层，显著降低参数量和计算复杂度，同时评估精度损失的边界。 第三部分：迈向整数世界：深度模型量化实战（Quantization Mastery） 量化是将模型参数和激活值从浮点数（FP32）降维到低位宽整数（如 INT8）的关键技术，这是实现边缘设备和特定加速器高效推理的必由之路。 1. 量化基础理论与精度影响： 深入理解对称量化、非对称量化、以及固定点与浮点数的映射关系。讨论量化引入的误差（Quantization Error）来源，以及如何通过选择合适的零点（Zero Point）和比例因子（Scale Factor）来最小化损失。 2. 量化流程详解（QAT vs. PTQ）： 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）： 重点演示基于校准集（Calibration Set）的数据收集与统计方法，包括 MinMax、KL 散度法等，并展示如何使用 ONNX Runtime 或 TensorFlow Lite 进行快速原型验证。 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）： 讲解如何将量化模拟节点嵌入训练流程，通过反向传播修正量化误差。针对敏感网络层（如 Softmax、Sigmoid），提供量化策略的定制化方案。 3. 异构硬件的量化适配： 探讨主流加速器（如 NVIDIA Tensor Cores, Google Edge TPU, 移动端 DSP）对 INT8、INT4 的支持差异，以及如何根据目标硬件特性微调量化比特位。 第四部分：高性能推理引擎与部署流水线（Deployment Pipeline） 优化后的模型需要可靠的推理引擎和自动化的部署流程才能真正投入生产。本部分聚焦于工程实践的“最后一公里”。 1. 计算图优化与运行时（Runtime）： 详述主流推理框架（如 TensorRT, OpenVINO, TVM）的工作机制。重点剖析它们如何执行图层面的拓扑排序、死代码消除、以及关键的自动内核选择（Auto-Tuning）过程，以确保模型在特定硬件上以最优方式执行。 2. 模型即服务（MaaS）的架构设计： 介绍构建高吞吐量、低延迟推理服务的架构模式。涵盖 Docker/Kubernetes 环境下的模型容器化、服务化（如使用 Triton Inference Server 或 TorchServe），以及负载均衡、动态批处理（Dynamic Batching）等提升资源利用率的策略。 3. 边缘设备部署： 针对资源受限场景，详细介绍 TFLite、Core ML 等轻量级框架的转换流程、内存映射（mmap）优化，以及在嵌入式 Linux 和移动操作系统上的兼容性处理。 本书的独特价值与读者画像 本书的最大特点在于极强的工程导向性和跨框架的视野。我们不局限于某一个深度学习框架的特定API，而是着眼于底层硬件与上层软件的交互机制。每一章节都配有详细的实践代码示例，覆盖数据准备、模型修改、性能测试到最终部署的全流程。 目标读者： 算法工程师： 希望将研究成果转化为可落地的、高性能产品的研发人员。 深度学习系统工程师/MLeOps： 负责构建和维护生产级 AI 推理基础设施的专业人士。 嵌入式与移动端开发者： 需要将复杂的 AI 模型集成到资源受限环境中的开发者。 通过阅读本书，读者将不仅掌握模型压缩的技巧，更重要的是建立起一套从模型设计之初就考虑部署性能的“可部署性思维”，从而显著缩短 AI 项目的工程化周期，实现真正的“端到端”的价值交付。

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