基于RISC-V的人工智能应用开发廖义奎深度学神经网络框架算法机器人编程机器学 pdf下载

基于RISC-V的人工智能应用开发
定价 88.00
出版社 中国电力出版社
版次 1
出版时间 2020年06月
作者 廖义奎
ISBN编码 9787519843892

"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。
"

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"