具体描述
《Visual C++串口通信技术详解》介绍如何利用Visual C++集成开发环境进行串口通信程序开发。书中精选来自工程实践的应用范例，主要涵盖串口通信的理论基础、Visual c++集成开发环境简介、MSComm控件串口编程、Windows API串口编程、TAPI通信编程、串口实现双机互连、串口调试精灵、串口控制Modem设备、串口控制单片机、串口控制PLC、串口控制射频卡、串口控制GPS模块、串口控制云台摄像头、智能报警系统、语音自动应答系统以及USB转RS-232串口实例等。
《Visual C++串口通信技术详解》通俗易懂，内容翔实，层次分明，注重知识的系统性、针对性和先进性，注重基础理论与工程实践之间的相互联系。书中实例的源代码均在随书光盘中提供，以方便读者学习和使用。
《Visual C++串口通信技术详解》可作为具有一定Visual c++使用基础的读者开发串口通信程序的参考书，也可作为科研单位、高等院校相关专业技术人员的参考书。
好的，以下是一本关于不同主题的图书的详细简介，以满足您的要求： 《深度学习的数学基础与TensorFlow实战》 作者： [此处留空，模拟出版物信息] 出版社： [此处留空，模拟出版物信息] ISBN： [此处留空，模拟出版物信息] --- 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已经不再是科幻概念，而是渗透到我们日常生活的方方面面。驱动这场变革的核心引擎之一，便是深度学习。然而，要真正驾驭这一强大的工具，理解其背后的数学原理和高效的工程实现至关重要。《深度学习的数学基础与TensorFlow实战》正是这样一本填补理论与实践鸿沟的权威指南。 本书并非停留在对高级API的简单调用层面，而是深入挖掘了支撑现代神经网络的数学基石，并以业界最主流的深度学习框架——TensorFlow 2.x 为载体，提供了一套完整、可操作的解决方案。我们相信，只有深刻理解“为什么”和“如何做”，才能在面对复杂问题时游刃有余。 全书结构严谨，内容涵盖了从基础概念到前沿技术的多个层次，旨在为读者构建一个扎实的知识体系。 第一部分：深度学习的数学精髓 本部分是全书的理论基石，旨在帮助读者建立对深度学习算法的直观理解和严谨的数学认知。我们避开了晦涩的纯理论推导，而是侧重于解释核心概念如何在实际模型中发挥作用。 1. 线性代数与概率统计回顾： 重新审视向量空间、矩阵运算（如特征值分解在主成分分析中的应用）以及概率论中的贝叶斯推断。这些工具是理解数据表示和模型不确定性的关键。我们将重点讲解如何将高维数据映射到低维空间，以及如何量化模型预测的置信度。 2. 微积分与优化理论： 梯度下降法是神经网络训练的灵魂。本章将详细剖析偏导数、链式法则在反向传播算法中的精确应用。随后，深入探讨各种优化器，如 Momentum、Adagrad、RMSProp 以及 Adam 的内在机制。我们会用图形化方式展示不同优化器在高维损失曲面上的收敛路径差异，解释为什么 Adam 往往能提供更快的收敛速度和更好的泛化性能。 3. 信息论基础： 解释交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）作为衡量分类误差的数学依据，并探讨 KL 散度在变分自编码器（VAE）中的角色。理解这些信息论度量，是设计高效损失函数的前提。 第二部分：TensorFlow 2.x 核心架构与Eager Execution 本部分将读者引入 TensorFlow 的世界，但我们聚焦于其现代化的、更贴近Python编程习惯的特性。 1. TensorFlow 2.x 核心范式： 详细解析 Eager Execution（即时执行模式）如何改变了传统的静态图编译方式，以及 `tf.function` 如何在保持灵活性的同时，通过自动图编译（AutoGraph）实现性能优化。我们将演示如何用纯 Python 的思维来构建复杂的计算图。 2. 数据管道构建（tf.data）： 数据输入是深度学习的“生命线”。本章将系统讲解 `tf.data` API，包括如何高效地处理大型数据集、实现数据预处理（如图像增强、文本分词）、并行化数据加载和缓存策略，确保 GPU 资源得到最大化利用。 3. 模型构建与层级抽象： 深入研究 `tf.keras` 模块。不仅介绍如何使用预定义的层（如 Dense, Conv2D），更重要的是讲解如何自定义层（Custom Layers）和自定义模型（Custom Models），以便实现非标准化的网络结构，这对于研究型项目至关重要。 第三部分：前沿模型架构与实践 理论和框架基础打牢后，本部分将应用这些知识解决现实世界中的复杂问题，涵盖计算机视觉和自然语言处理两大主流方向。 1. 卷积神经网络（CNN）深度解析： 从 LeNet 到现代的 ResNet 和 Vision Transformers (ViT) 的演变路径。我们不仅会实现经典的网络结构，还将着重讲解批归一化（Batch Normalization）和残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络训练中的梯度消失问题。通过一个实战案例，演示如何利用迁移学习（Transfer Learning）加速图像分类任务。 2. 循环神经网络（RNN）与注意力机制： 探讨序列数据处理的挑战。详细拆解 LSTM 和 GRU 单元的内部结构，解释其门控机制如何有效捕捉长期依赖。更进一步，本章将深入讲解 Transformer 架构的核心——自注意力机制（Self-Attention），并展示如何使用 TensorFlow 来构建一个基于 Transformer 的机器翻译模型。 3. 生成模型简介： 介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架，包括判别器和生成器的博弈过程，并提供一个简单的 DCGAN 实例，用于生成逼真的合成图像。 第四部分：工程化部署与性能调优 深度学习模型只有投入实际使用才有价值。本部分关注模型的稳定性和效率。 1. 模型保存、加载与推理优化： 讲解 TensorFlow SavedModel 格式的最佳实践，并介绍如何使用 TensorFlow Lite 或 TensorFlow.js 将模型部署到移动端或 Web 浏览器。 2. 分布式训练策略： 针对大型数据集和复杂模型，介绍 `tf.distribute.Strategy`，包括 MirroredStrategy 和 MultiWorkerMirroredStrategy，指导读者如何高效地利用多 GPU 或多节点集群进行加速训练。 3. 可解释性（XAI）初步： 介绍 LIME 或 Grad-CAM 等工具的基本原理，帮助读者理解模型做出决策的依据，这是构建可信赖 AI 的关键一步。 本书的特色 理论与实践的完美融合： 每当介绍一个数学概念后，紧接着就会展示如何在 TensorFlow 中用代码实现它。 代码驱动： 全书的代码示例均经过严格测试，并遵循清晰、模块化的编程风格，可以直接用于实际项目。 面向未来： 重点关注 TensorFlow 2.x 的最新特性和业界最新的模型架构，确保读者掌握的知识不过时。 详尽的错误排查指南： 附录部分收录了在实践中常见的内存溢出、梯度爆炸/消失等问题的诊断和解决思路。 本书适合谁阅读？ 本书面向具备一定 Python 编程基础，并希望系统、深入地学习深度学习理论和工程实践的工程师、数据科学家、在校研究生以及对人工智能有浓厚兴趣的技术人员。无论您是初次接触深度学习，还是希望巩固已有知识并提升实战能力，本书都将是您不可多得的宝贵资源。 （总字数约为1500字）
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SComm控件串口编程。代码挺全的，足够用了。
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