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  • 正版 智能计算系统实验教程 李玲 郭崎 陈云霁 计算机类专业系统能力培养系列教材 机械工业出版社
  • 新商品上架
    • 作者: 李玲等著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-08
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    • 作者: 李玲等著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-08
    • 开本:16开
    • ISBN:9786978619344
    • 版权提供:机械工业出版社

      商品基本信息

    商品名称:

      智能计算系统实验教程

    作     者:

      李玲,郭崎,陈云霁

    市 场 价:

      79.00元

    ISBN  号:

      9787111688440

    页     数:

      336

    出 版 社:

      机械工业出版社


     

      目录

      丛书序言
    前言
    第1章 绪论 1
    1.1 智能计算系统简介 2
    1.2 实验设计 4
    1.3 实验平台 8
    1.3.1 硬件平台8
    1.3.2 软件环境9
    1.4 游戏实验系统 10
    第2章 神经网络设计实验 12
    2.1 基于三层神经网络实现手写数字分类 12
    2.1.1 实验目的12
    2.1.2 背景介绍13
    2.1.3 实验环境17
    2.1.4 实验内容18
    2.1.5 实验步骤19
    2.1.6 实验评估29
    2.1.7 实验思考29
    2.2 基于DLP平台实现手写数字分类 29
    2.2.1 实验目的29
    2.2.2 背景介绍30
    2.2.3 实验环境34
    2.2.4 实验内容34
    2.2.5 实验步骤35
    2.2.6 实验评估40
    2.2.7 实验思考40
    第3章 深度学习应用实验 41
    3.1 基于VGG19实现图像分类 41
    3.1.1 实验目的41
    3.1.2 背景介绍42
    3.1.3 实验环境45
    3.1.4 实验内容46
    3.1.5 实验步骤46
    3.1.6 实验评估53
    3.1.7 实验思考54
    3.2 基于DLP平台实现图像分类 54
    3.2.1 实验目的54
    3.2.2 实验环境55
    3.2.3 实验内容55
    3.2.4 实验步骤55
    3.2.5 实验评估60
    3.2.6 实验思考60
    3.3 非实时图像风格迁移 61
    3.3.1 实验目的61
    3.3.2 背景介绍61
    3.3.3 实验环境64
    3.3.4 实验内容64
    3.3.5 实验步骤65
    3.3.6 实验评估74
    3.3.7 实验思考76
    3.3.8 延伸拓展77
    第4章 编程框架实验 79
    4.1 基于TensorFlow实现图像分类 79
    4.1.1 实验目的79
    4.1.2 背景介绍80
    4.1.3 实验环境84
    4.1.4 实验内容85
    4.1.5 实验步骤85
    4.1.6 实验评估90
    4.1.7 实验思考91
    4.2 基于TensorFlow实现实时风格迁移推断 91
    4.2.1 实验目的91
    4.2.2 背景介绍91
    4.2.3 实验环境96
    4.2.4 实验内容96
    4.2.5 实验步骤96
    4.2.6 实验评估102
    4.2.7 实验思考102
    4.3 基于TensorFlow实现实时风格迁移训练 102
    4.3.1 实验目的102
    4.3.2 背景介绍102
    4.3.3 实验环境104
    4.3.4 实验内容105
    4.3.5 实验步骤105
    4.3.6 实验评估116
    4.3.7 实验思考116
    4.4 自定义TensorFlow CPU算子 116
    4.4.1 实验目的116
    4.4.2 背景介绍117
    4.4.3 实验环境118
    4.4.4 实验内容118
    4.4.5 实验步骤119
    4.4.6 实验评估131
    4.4.7 实验思考131
    第5章 智能编程语言实验 132
    5.1 智能编程语言算子开发与集成实验(BCL开发实验)132
    5.1.1 实验目的132
    5.1.2 背景介绍132
    5.1.3 实验环境138
    5.1.4 实验内容138
    5.1.5 实验步骤139
    5.1.6 实验评估156
    5.1.7 实验思考157
    5.2 智能编程语言性能优化实验 157
    5.2.1 实验目的157
    5.2.2 背景介绍157
    5.2.3 实验环境159
    5.2.4 实验内容159
    5.2.5 实验步骤160
    5.2.6 实验评估173
    5.2.7 实验思考173
    5.3 智能编程语言算子开发实验(BPL开发实验)173
    5.3.1 实验目的173
    5.3.2 背景介绍174
    5.3.3 实验环境178
    5.3.4 实验内容179
    5.3.5 实验步骤180
    5.3.6 实验评估182
    5.3.7 实验思考182
    *第6章 深度学习处理器运算器设计实验 183
    6.1 实验目的 183
    6.2 背景介绍 184
    6.2.1 卷积层算法特征 184
    6.2.2 面向卷积运算的DLP架构 185
    6.2.3 DLP上矩阵及卷积处理过程186
    6.3 实验环境 189
    6.3.1 工具安装190
    6.3.2 代码文件组织 190
    6.4 实验内容 191
    6.5 实验步骤 192
    6.5.1 串行内积运算器 192
    6.5.2 并行内积运算器 194
    6.5.3 矩阵运算子单元 198
    6.5.4 编译调试201
    6.6 实验评估 204
    6.7 实验思考 204
    第7章 综合实验205
    7.1 基于YOLOv3实现目标检测 205
    7.1.1 实验目的205
    7.1.2 背景介绍206
    7.1.3 实验环境209
    7.1.4 实验内容210
    7.1.5 实验步骤211
    7.1.6 实验评估238
    7.1.7 实验思考238
    7.2 基于EAST实现文本检测239
    7.2.1 实验目的239
    7.2.2 背景介绍239
    7.2.3 实验环境242
    7.2.4 实验内容242
    7.2.5 实验步骤243
    7.2.6 实验评估260
    7.2.7 实验思考261
    7.3 基于BERT实现自然语言处理 261
    7.3.1 实验目的261
    7.3.2 背景介绍261
    7.3.3 实验环境267
    7.3.4 实验内容267
    7.3.5 实验步骤269
    7.3.6 实验评估302
    7.3.7 实验思考303
    附录A DLP软件环境介绍 304
    参考文献 315
    后记 318


      内容简介

    本书是《智能计算系统》教材的配套实验教程,全书基于智能计算系统各章节的重点或难点,结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。实验设计与理论章节一对一匹配,结合知识树的构建,帮助高校教师和学生轻松上手实验,切实强化动手能力,让学生真正掌握智能计算系统的部署与优化。


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