单片机与接口应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:苏州大学出版社

作者:陶国正

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2004-8

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787810903196

丛书系列:

图书标签:

• 单片机
• 嵌入式系统
• 接口技术
• 电子技术
• 微控制器
• C语言
• 硬件设计
• 实践应用
• 电路原理
• 技术教程

深度学习与计算机视觉：从理论基石到前沿实践 书籍简介 本书旨在为对人工智能领域抱有浓厚兴趣，特别是希望深入理解和掌握深度学习（Deep Learning）核心原理及其在计算机视觉（Computer Vision, CV）领域应用的读者提供一份全面、深入且兼具实践指导价值的指南。本书内容聚焦于当前引领技术变革的神经网络结构、训练优化策略以及前沿的视觉任务解决方案，内容组织逻辑严谨，理论阐述深入浅出，力求构建一座连接基础数学知识与尖端算法工程实现的坚实桥梁。 第一部分：深度学习的理论基石 本部分将从基础出发，系统梳理支撑现代深度学习的数学和计算理论框架。 第一章：神经网络基础与数学原理 我们将回顾线性代数、概率论与数理统计在机器学习中的核心作用。重点讲解多层感知机（MLP）的结构、前向传播与反向传播（Backpropagation）的数学推导过程，确保读者透彻理解梯度计算与链式法则的应用。此外，还将引入激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择依据及其对非线性映射能力的影响。 第二章：优化算法与模型训练 本章深入探讨如何高效、稳定地训练复杂的神经网络。我们将详细分析经典优化器（SGD, Momentum, Adagrad, RMSprop）的演进历程及其内在机制。重点剖析自适应学习率方法（如Adam, Nadam）的优势与局限性，并阐述学习率调度（Learning Rate Scheduling）策略，如余弦退火法在模型收敛过程中的关键作用。同时，探讨正则化技术，包括L1/L2范数、Dropout的统计学意义，以及Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 对训练稳定性的提升。 第三章：深度学习框架与计算资源 本章侧重于工程实践层面，介绍当前主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的基本操作流程、数据管道的构建（Data Loaders）以及GPU加速的原理与使用方法。我们将探讨如何有效地利用并行计算资源，包括数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的实现方式，为后续复杂模型的训练打下工程基础。 第二部分：计算机视觉的核心模型 本部分将视角聚焦于深度学习在处理图像和视频数据时的独特架构——卷积神经网络（CNN）及其衍生模型。 第四章：卷积神经网络（CNN）的精髓 详细解析卷积操作的数学定义、感受野（Receptive Field）的形成机制、池化层（Pooling）的作用以及填充（Padding）与步幅（Stride）的设置技巧。通过分析LeNet、AlexNet等早期里程碑式的网络结构，揭示CNN从浅层到深层的特征提取层次化特性。 第五章：经典高性能CNN架构 深入剖析一系列影响深远的CNN模型。重点解析VGG网络对深度挖掘的探索；GoogLeNet（Inception结构）中多尺度特征融合的思想；ResNet（残差网络）中残差块（Residual Block）如何有效解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题及其对超深网络构建的革命性意义。此外，还会介绍DenseNet的特征重用机制。 第六章：轻量化与移动端视觉模型 针对资源受限的部署环境，本章介绍模型压缩与高效推理的技术。详细讲解MobileNet系列（如使用深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolutions）和ShuffleNet的设计哲学，对比不同结构在计算量（FLOPs）和模型体积上的权衡，为嵌入式系统和移动端应用开发提供技术选型参考。 第三部分：前沿视觉任务与应用 本部分将深入探讨当前计算机视觉领域最热门且最具挑战性的应用方向，并结合最新的网络设计进行阐述。 第七章：图像分类与迁移学习 系统讲解图像分类任务的标准流程，包括数据集划分、数据增强策略（如Mixup, CutMix）的应用。重点介绍迁移学习（Transfer Learning）的原理，包括特征提取（Feature Extraction）与微调（Fine-tuning）方法的选择，以及如何利用预训练模型快速解决特定领域的小样本问题。 第八章：目标检测的演进 目标检测作为CV的核心任务，本章将对其方法论进行全面梳理。首先介绍两阶段检测器（Two-Stage Detectors）的代表YOLOv1-v3，解析其区域提议（Region Proposal）与后续分类回归的流程。随后，深入分析单阶段检测器（One-Stage Detectors）的代表YOLOv4/v5/v7等版本，重点解析Anchor机制、损失函数设计（如Focal Loss）以及NMS（非极大值抑制）的优化。 第九章：语义分割与实例分割 本章关注像素级预测任务。详细讲解语义分割（Semantic Segmentation）中的全卷积网络（FCN）原理，以及U-Net在生物医学图像分析中的成功应用。对于实例分割（Instance Segmentation），将重点解析Mask R-CNN的结构，如何将目标检测与掩码预测相结合，实现对不同实例的精确区分和描绘。 第十章：视觉Transformer（Vision Transformer, ViT） 作为近年来最具颠覆性的发展，本章将Transformer架构引入视觉领域。详细解析ViT如何将图像分割成Patch序列，并利用自注意力机制（Self-Attention）捕获全局依赖关系。我们将对比CNN与ViT在特征捕获机制上的本质区别，并探讨Swin Transformer等引入层级结构的变体，为读者理解未来视觉模型的发展方向提供前瞻视角。 结语 本书力求在理论的深度和工程的广度之间取得平衡，通过详实的图示、严谨的数学推导和贴近实际的代码示例（伪代码或框架概念展示），引导读者不仅停留在“会用”API的层面，更能深刻理解“为何如此设计”的内在逻辑，为读者在计算机视觉及相关人工智能领域的研究与开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果非要说这本书有什么值得深入探讨的地方，那一定是它在高级应用层面上展现出的前瞻性。虽然这本书打下了坚实的单片机基础，但它并未止步于基础实验，而是巧妙地引入了嵌入式系统设计的一些高阶思想。例如，书中对实时操作系统（RTOS）概念的引入，虽然篇幅不长，但其对任务调度、信号量和互斥锁的讲解，极大地拓宽了读者的视野，让他们认识到从“裸机编程”向“多任务环境”过渡的必要性和方法论。这种循序渐进、由浅入深的教学设计，让读者在掌握了基础工具后，能迅速被引导到更广阔的、更贴近现代工业需求的领域。对于希望将单片机知识体系化、并为未来学习更复杂的嵌入式系统（如Linux或更高级的微控制器）打下坚实地基的读者来说，这本书的价值是无可估量的，它提供的不仅仅是知识，更是一种面向未来、解决复杂问题的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式真是太深入人心了！尤其是对于像我这种刚接触嵌入式系统的小白来说，它简直就是一盏明灯。我记得最开始接触单片机的时候，面对那些晦涩难懂的寄存器和时序图，脑袋里一片浆糊。但是读了这本书之后，作者用非常生动形象的比喻，把复杂的概念变得异常清晰。比如，在讲解定时器和中断的时候，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了实际的应用场景，让我立刻明白了它们在实际项目中的作用。最让我印象深刻的是，书中对I/O口配置和外部中断处理的阐述，步骤清晰，配图精美，让人一目了然。我甚至可以跟着书上的例子，一步步操作，成功点亮了LED灯并实现了简单的按键扫描功能。这种实践与理论完美结合的编排方式，极大地提升了我的学习兴趣和动手能力。这本书的优点在于，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位耐心细致的老师，时刻伴随着我的学习进程，让我感觉每一点进步都是那么扎实和有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深软件工程师，转岗到硬件驱动层已经有一段时间了，说实话，在接触这本书之前，我对底层硬件的理解总是浮于表面。这本书真正帮我弥补了这块短板。它在讲解内部模块时，深入到了对时钟树、电源管理等关键细节的分析，这些内容在其他同类书籍中往往是一笔带过。特别是关于总线协议和内存映射的阐述，逻辑严密，层层递进，让我彻底理解了CPU是如何与外部设备进行高效通信的。书中对不同类型接口（如SPI、I2C）的时序图分析细致入微，甚至连一些容易出错的错误标志位和异常处理机制都做了详尽的说明。这对于编写健壮、可靠的驱动代码至关重要。通过学习这本书，我不再是盲目地调用库函数，而是真正理解了驱动程序背后的硬件工作原理，这使得我在后续调试复杂外设时，效率得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性确实让人眼前一亮，对于那些渴望快速将理论转化为实际应用的人来说，它绝对是一本不可多得的宝典。我尤其欣赏作者在项目设计上的独到见解。很多教材只是罗列了一些基础的实验，但这本书却着重于构建完整的应用系统。比如，书中关于数据采集与处理的章节，详细剖析了如何从传感器读取数据，再通过串口将数据传输到上位机进行可视化分析的全过程。这种端到端的解决方案介绍，让读者在学习过程中就能对整个系统架构有一个宏观的把握。我尝试着按照书中的步骤搭建了一个温湿度监控系统，遇到的每一个问题，几乎都能在书中找到对应的分析和解决思路。这种“跟着做就能成功”的体验，极大地增强了我的自信心。不得不说，作者对软硬件结合的理解非常透彻，使得书中的每一个模块都像是一个可以被灵活组合的“乐高积木”，为后期的系统扩展留下了巨大的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计简直是业界良心！作为一个视觉学习者，我太看重资料的直观性了。很多技术书籍充斥着密密麻麻的文字，看上几页就让人望而却步。然而，这本书在这方面做得极其出色。无论是程序流程图、硬件结构框图，还是芯片引脚定义图，都清晰、准确、美观。特别是那些关键电路的原理图，线条分明，关键信号路径用不同颜色高亮显示，即便是初次接触该芯片的读者也能迅速抓住重点。更值得称赞的是，书中的代码示例不仅仅是“能跑就行”，其注释风格和变量命名都非常规范专业，这无形中也为读者树立了一个良好的编程习惯范本。阅读体验非常流畅，长时间阅读也不会产生强烈的疲劳感，这在技术书籍中是难能可贵的品质。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆