DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张亮 著

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• 达芬奇
• AI
• 大模型
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• 实战
• 应用开发
• LLM
• Prompt工程
• 知识图谱
• 行业应用

店铺： 墨林阁图书专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560627205

商品编码：29741496806

包装：平装-胶订

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名：DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南

定价：27.00元

作者：张亮

出版社：西安电子科技大学出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787560627205

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.440kg

编辑推荐

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沈沛意编著的《DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南》深入地解析了davinci技术的原理、创建的方法及步骤。本书既可作为高等院校电子类等专业本科生、研究生的嵌入式系统相关教学实验教材，也可作为相关音视频开发科研人员的工具书和参考书。

内容提要

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达芬奇(davinci)技术是ti公司推出的一种应用于数字视频的内涵丰富的综合体，它是处理数字图像、视频、语音和音频信息的新平台。达芬奇技术包括达芬奇处理器(基于arm dsp的片上系统)、软件、开发工具、算法库和其他的一些技术上的支持。沈沛意编著的《DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南》深入地解析了davinci技术的原理、创建的方法及步骤。本书从实际应用的角度，以基于davinci技术的硬件平台dm6467和dm365为例，系统地讲述了davinci技术在各个处理器平台下的codec、server和app三部分的详细内容，包括各种配置文件、源文件等内容及功能，三部分的创建生成方法、应用程序的编写和算法的调用流程，以及各个处理器的uboot、ubl、linux内核开发和硬件系统的烧写方法等；同时，针对davinci技术在ccs中的实际应用进行了讲解，包括ccs开发环境的配置和davinci技术的具体实现等内容；*后，从算法和内存两方面介绍了dsp系统算法的优化，以及基于裸通信机制的davinci核间通信模型。 本书还提供了各个davinci硬件平台下的开始环境、算法及应用程序的源码。《DAVINCI技术剖析及实战应用开发指南》是针对科研中的实际问题进行讨论和阐述的，并且本书中所有例程都经过实际测试，可以在出版社网站上进行下载和测试。本书既可作为高等院校电子类等专业本科生、研究生的嵌入式系统相关教学实验教材，也可作为相关音视频开发科研人员的工具书和参考书。

目录

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章 绪论 1．1 达芬奇技术概述 1．2 达芬奇技术的组成 1．2．1 达芬奇硬件处理器 1．2．2 达芬奇的软件介绍 1．2．3 达芬奇的开发工具 1．3 达芬奇技术的优点 1．4 codecengine简介 1．4．1 codec概述 1．4．2 server概述 1．4．3 app概述 1．5 小结第2章 达芬奇软件开发中的自动化工具 2．1 软件管理方式svn 2．1．1 cvs版本管理系统 2．1．2 subveion版本管理系统 2．2 编译管理 2．2．1 工具依赖 2．2．2 创建一个简单的automake工程 2．2．3 软件开发环境创建 2．2．4 automake管理framework工程 2．2．5 makefile．am文件的编写规则 2．3 自动脚本生成 2．3．1 autogen工具简介 2．3．2 def文件解析 2．3．3 tpl文件解析 2．3．4 由def和tpl文件自动生成参数文件 2．4 cmake工具的使用 2．4．1 cmake工具简介 2．4．2 cmake工具的简单例子 2．4．3 简单示例工程化 2．4．4 静态库和动态库的构建 2．4．5 外部共享库的使用 2．5 小结第3章 算法创立者codec 3．1 codec里的源码结构 3．1．1 package．bld 3．1．2 package．xdc 3．1．3 package．xs 3．1．4 package．mak 3．1．5 (module)．xdc 3．1．6 (module)．xs 3．1．7 源代码文件 3．1．8 lib和package文件夹 3．2 codec的生成方法 3．2．1 人脸跟踪算法简介 3．2．2 基于examples自带的算法生成codec 3．2．3 基于rtsc生成codec 3．3 小结第4章 服务集成者server 4．1 server里的cfg文件 4．1．1 配置需要的module 4．1．2 codec的module 4．1．3 配置server 4．1．4 配置dskt2 4．1．5 配置dman3 4．1．6 配置rman 4．2 server中的tcf文件 4．2．1 environment环境数组变量 4．2．2 内存映射的mem_ext数组 4．2．3 设置device_regs 4．2．4 设置params 4．2．5 utils．loadplatform的使用 4．2．6 配置bios命名空间 4．2．7 prog．gen()的使用 4．3 server的生成方法 4．3．1 server端文件的修改 4．3．2 基于xdc生成serverpackage 4．3．3 使用基于configuro的makefile文件生成serverpackage 4．4 小结第5章 engine集成和应用者app 5．1 app里的配置文件 5．1．1 arm端算法的创建 5．1．2 dsp端算法的创建 5．2 核心engine的apis 5．2．1 engine_open 5．2．2 engine_close 5．2．3 获取内存和cpu信息 5．2．4 获取算法信息 5．3 visa的apis 5．3．1 创建算法实例—*_create 5．3．2 删除算法实例—*_delete 5．3．3 控制算法实例—*_control 5．3．4 处理数据—*_process 5．4 server的apis 5．4．1 获取server句柄 5．4．2 获取内存的heap信息 5．4．3 重新配置server端的算法堆 5．5 软件跟踪—gt_trace 5．5．1 配置traceutil 5．5．2 gt_trace的使用 5．6 各类api的调用流程 5．6．1 api调用流程概述 5．6．2 api调用实例 5．7 小结第6章 基于tms320dm6467的开发系统演示范例 6．1 dm6467硬件开发系统 6．2 dm6467开发环境搭建 6．2．1 linux开发环境的搭建 6．2．2 sdk套件安装 6．2．3 sdk套件的配置 6．2．4 修改其他文件 6．3 dm6467开发实例 6．3．1 dm6467中自带算法库的使用 6．3．2 算法的实现过程 6．4 dm6467ubl、uboot及linux内核开发 6．4．1 ubl代码和相关配置 6．4．2 uboot结构和配置 6．4．3 linux内核开发 6．5 dm6467硬件系统烧写 6．5．1 文件系统的制作 6．5．2 nandflash分区 6．5．3 内核和文件系统的烧写 6．6 小结第7章 基于tms320dm365的开发系统演示范例 7．1 dm365硬件开发系统 7．2 dm365开发环境搭建 7．2．1 linux开发环境的搭建 7．2．2 sdk套件的安装 7．2．3 sdk套件的配置 7．2．4 修改其他文件 7．3 dm365开发实例 7．3．1 dm365中的视频子系统vpss 7．3．2 dm365视频子系统驱动开发 7．3．3 dm365中自带算法库的使用 7．3．4 算法的实现过程 7．4 内核和文件系统的制作及烧写 7．4．1 uboot文件的烧写 7．4．2 内核文件的制作和烧写 7．4．3 文件系统的制作和烧写 7．5 小结第8章 dsp系统算法优化和davinci核间通信模型 8．1 算法的优化 8．1．1 数据类型的优化 8．1．2 数值操作的优化 8．1．3 变量定义及使用的优化 8．1．4 函数的调用 8．1．5 程序流程的设计 8．2 内存的优化 8．2．1 cache的优化 8．2．2 ddr2的优化 8．3 davinci核间通信机制 8．3．1 arm和dsp之间的联系 8．3．2 arm-dsp中断 8．4 基于裸机制的davinci核间通信模型 8．5 小结附录a codec端make命令的输出附录b config．bld文件附录c package．bld文件附录d makefile文件附录e 本书中用到的术语和缩写对照表参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字艺术的炼金术：AI绘画的原理、实践与未来探索》 一、引言：当算法遇见灵感 数字艺术的浪潮正以前所未有的速度席卷而来，其中，人工智能绘画（AI绘画）作为最具颠覆性的力量之一，彻底改变了我们创作、理解和感知艺术的方式。它不再是冰冷的机器代码，而是融汇了海量数据、精妙算法与人类创造力的结晶，将“无中生有”的奇迹以前所未有的广度和深度展现在我们面前。从早期笨拙的像素组合，到如今能够生成照片级写实、意境深远的艺术作品，AI绘画的发展轨迹令人惊叹。 本书并非仅仅是对现有AI绘画工具的简单介绍或使用教程，而是旨在深入剖析驱动这些神奇画笔背后的核心技术原理，揭示它们如何从海量视觉数据中学习、理解并最终“创作”出令人惊艳的作品。我们还将探讨AI绘画在实际应用开发中的潜力与挑战，并展望这项技术未来的发展趋势。本书的目标读者是所有对AI绘画技术充满好奇，渴望理解其工作机制，并希望将其应用于实际项目开发的开发者、艺术家、设计师，以及任何对科技与艺术融合感兴趣的读者。 二、AI绘画的核心驱动力：深度学习与生成模型 要理解AI绘画，首先需要深入了解其赖以生存的基石——深度学习。深度学习，作为机器学习的一个分支，模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层计算单元处理和学习数据。在AI绘画领域，深度学习模型扮演着“大脑”的角色，它们被训练在庞大而多样化的图像数据集上，学习识别图像中的模式、特征、风格，以及不同元素之间的关联。 更具体地说，AI绘画的核心在于生成模型（Generative Models）。这类模型的目标是学习数据的分布，并能够从中生成新的、与原始数据相似但又独一无二的数据。在AI绘画中，这意味着模型能够根据文本描述（Prompt）或参照图像，生成全新的、符合要求的图像。目前主流的生成模型主要有两大类： 1. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：GANs是AI绘画早期发展的重要力量。它包含两个相互对抗的网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责“画画”，试图创造出逼真的图像；判别器则扮演“评论家”的角色，负责判断生成器生成的图像是真实的（来自训练数据集）还是虚假的（生成器伪造的）。通过这种“你追我赶”的对抗过程，生成器不断学习如何生成越来越逼真的图像，以欺骗判别器，而判别器也在不断提高自己的鉴别能力。GANs在生成细腻纹理、风格模仿等方面表现出色，但其训练过程相对不稳定，且对文本指令的理解能力有限。 2. 扩散模型（Diffusion Models）：近年来，扩散模型迅速崛起，成为当前AI绘画领域最炙手可热的技术。扩散模型的原理可以类比于“加噪声”与“去噪声”的过程。首先，在训练阶段，模型会逐渐向真实的图像添加高斯噪声，直到图像完全变成噪声。然后，模型会学习如何逆转这个过程，即从完全随机的噪声出发，一步步地去除噪声，最终恢复出一张清晰、逼真的图像。 在生成阶段，模型接收文本描述作为引导（通常通过CLIP等跨模态模型将文本语义转化为模型能够理解的向量），然后从随机噪声开始，根据文本指令逐步去噪，最终生成符合描述的图像。扩散模型相比GANs，在生成图像的质量、多样性、以及对文本指令的理解和执行能力上都表现出显著优势。它能够生成细节丰富、风格多样的图像，并且更容易实现文本到图像的精确控制。Stable Diffusion、DALL-E 2、Midjourney等当前顶级的AI绘画模型，大多基于扩散模型架构。 三、文本到图像生成（Text-to-Image Generation）的奥秘 Text-to-Image（T2I）是AI绘画中最核心、也是最具吸引力的能力之一。它的实现依赖于强大的跨模态学习技术，特别是CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型。CLIP模型能够理解文本和图像之间的关联性，它被训练在大规模的文本-图像对数据集上，学习将文本描述和对应的图像映射到同一个语义空间中。 当用户输入一段文本描述（Prompt）时，CLIP模型首先将其转化为一个向量表示。扩散模型在生成图像时，会不断参考这个文本向量，引导整个去噪过程朝着与文本语义匹配的方向进行。这意味着，模型不仅仅是在“画画”，更是在“理解”用户的意图，并将其转化为视觉元素。 一个精心设计的Prompt，是高质量AI绘画的关键。它需要包含： 主体（Subject）：明确描绘图像的核心对象，如“一只猫”、“一座山”、“一个宇航员”。 动作/状态（Action/State）：描述主体的行为或所处的状态，如“奔跑”、“沉睡”、“在月球漫步”。 环境/背景（Environment/Background）：设定场景的地理位置、时间、天气等，如“在樱花树下”、“雨夜的街道”、“夕阳下的海滩”。 风格（Style）：指定艺术风格，如“印象派”、“赛博朋克”、“水彩画”、“写实主义”。 细节/修饰（Details/Modifiers）：添加具体的视觉元素、色彩、光影、镜头效果等，如“金色的毛发”、“柔和的光线”、“景深”、“8k分辨率”。 艺术家参考（Artist Reference）：借鉴特定艺术家的风格，如“梵高风格”、“宫崎骏风格”。 理解Prompt的结构和权重分配，是掌握AI绘画创作技巧的重要一环。通过对Prompt进行细致的调整和实验，用户可以更精确地控制生成图像的风格、构图、色彩和细节，实现个性化的创作。 四、AI绘画的实际应用开发：从创意到落地 AI绘画技术的飞速发展，为各行各业的应用开发带来了前所未有的机遇。其应用场景极其广泛，涵盖了设计、娱乐、教育、科研等多个领域。 1. 创意设计与内容生成： 概念艺术与插画：快速生成大量设计草图、角色概念、场景设定，为游戏、电影、动画提供灵感和素材。 广告与营销：为产品制作引人注目的广告图、海报、社交媒体内容，提高营销效率。 UI/UX设计：生成界面元素、图标、背景图，辅助设计师快速迭代原型。 服装与产品设计：生成服装款式、产品外观的创意设计。 2. 游戏开发： 资产生成：生成游戏中的角色模型、纹理、道具、场景元素，极大地降低美术成本。 概念设计：快速探索不同的世界观和美术风格。 NPC生成：生成大量具有独特外观的非玩家角色。 3. 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 场景构建：快速生成逼真或风格化的虚拟环境。 虚拟形象：创建个性化的虚拟化身。 4. 教育与科研： 教学辅助：生成图解、示意图，帮助学生理解抽象概念。 科学可视化：生成分子结构、宇宙星系等可视化图像。 艺术史研究：分析和生成特定艺术风格的作品。 应用开发中的技术挑战与考量： 模型集成与部署：将大型AI绘画模型集成到现有应用中，需要考虑计算资源、模型大小、推理速度等问题。云端部署、本地部署，以及轻量化模型的选择，是关键决策。 API接口设计：为开发者提供易用、高效的API，实现Prompt输入、参数配置、图像输出等功能。 用户体验设计：优化用户与AI绘画模型的交互流程，提供直观的Prompt输入界面、参数调整工具，以及对生成结果的编辑和管理功能。 伦理与版权问题：AI生成内容的版权归属、数据隐私、潜在的偏见问题（如生成带有歧视性内容的图像）是开发者必须面对的重要伦理挑战。需要建立相应的审查机制和法律框架。 性能优化：提高生成速度，降低计算成本，对于大规模应用至关重要。这可能涉及模型量化、模型剪枝、分布式计算等技术。 可控性与定制化：如何让用户更精细地控制生成图像的每一个细节，例如指定特定对象的姿态、表情、颜色，甚至进行局部编辑，是当前研究的热点。 五、未来展望：AI绘画的演进之路 AI绘画技术仍在飞速迭代和发展，未来可期。 1. 更高质量与更精细的控制：未来的模型将能够生成更具艺术价值、更符合人类审美的高质量图像，并提供更细粒度的控制能力，例如实时交互式编辑、指定精确的空间关系和物体属性。 2. 多模态融合的深化：AI绘画将不仅仅局限于文本到图像，还将与音频、视频、3D模型等多种模态进行更深度的融合，实现更丰富、更沉浸式的创作体验。例如，根据一段音乐生成与之匹配的视觉艺术。 3. 个性化与定制化模型的兴起：允许用户通过自己的数据微调模型，生成具有个人独特风格的作品，或者针对特定行业需求定制化模型。 4. AI作为创意伙伴：AI将不再仅仅是一个工具，而是成为艺术家、设计师的创意伙伴，能够理解并响应艺术家的想法，共同激发灵感，完成创作。 5. 伦理与法规的完善：随着AI绘画的普及，相关的伦理规范、版权保护机制以及法律法规将逐步建立和完善，引导技术朝着健康、可持续的方向发展。 六、结语 AI绘画，是算法与艺术的奇妙碰撞，是科技进步赋予人类创造力的全新维度。它打破了传统创作的壁垒，让更多人有机会将脑海中的奇思妙想化为视觉现实。本书旨在为您揭开AI绘画神秘面纱的冰山一角，带领您从技术原理出发，理解其强大的能力，并探索其在实践开发中的无限可能。愿您在理解AI绘画的深度与广度的过程中，也能找到属于自己的创意火花，用科技的力量，描绘出属于未来的壮丽画卷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是一股清流，它完全没有那种教科书式的冷漠和疏离感，反而像是一位经验丰富的前辈在深夜里，泡着咖啡，耐心地跟你娓娓道来那些晦涩难懂的领域。作者在阐述复杂概念时，总能找到最恰当的比喻和最接地气的例子，让人在会心一笑中豁然开朗。我特别欣赏作者那种对技术细节的偏执追求，每一个参数的取值、每一个算法的演进，背后似乎都有着一套严密的逻辑链条在支撑。阅读的过程是一种享受，更像是一场智力上的探险，每攻克一个难关，都能带来巨大的成就感。更重要的是，它教会了我如何去“思考”技术，而不是仅仅停留在“使用”的层面。这种由内而外的技术素养提升，远比记住几行代码或几个命令来得珍贵。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何培养技术思维的哲学著作，其价值难以估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是充满了复古与现代交织的魅力，那种略带做旧的纸张质感，加上醒目而又内敛的标题字体，立刻就抓住了我的眼球。我一直对那些深藏在技术背后的原理充满好奇，渴望能有一本既有理论深度又不失实践指导的宝典。这本书的排版布局也相当讲究，字里行间透露着一种严谨的学术气息，但同时又通过大量的图表和示例，将那些原本枯燥的抽象概念变得生动起来。特别是它对于早期技术思想的溯源部分，让我感觉自己仿佛置身于一个历史长廊，亲眼见证了那些伟大思想的诞生与演变。翻阅过程中，我能感受到作者在知识体系构建上的深厚功力，他不是简单地罗列技术点，而是构建了一个逻辑清晰、层层递进的知识网络。这种结构上的巧妙安排，使得读者在学习过程中，能够自然而然地建立起完整的认知框架，而不是零散地接收信息。对于我这样一个追求技术深度和系统性理解的读者来说，这本书无疑提供了一个极佳的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大震撼，或许是它所展现出的那种跨学科的视野。它巧妙地将工程学的严谨性与艺术性的优雅完美结合，让冰冷的代码世界也充满了人文的关怀。作者在讨论性能优化和架构设计时，所引用的那些关于系统平衡和资源分配的哲学思考，着实让我耳目一新。这使得整本书读起来绝非枯燥的工程手册，而更像是一部探讨复杂系统构建的智慧之书。书中的语言富有张力，时而激情澎湃，时而冷静克制，恰到好处地平衡了学术的深度与大众的可读性。最后几章对于未来技术趋势的展望，更是充满了前瞻性和启发性，它让我对自己的职业发展方向有了更清晰的规划。总而言之，这本书的厚重感和前沿性是完美融合的典范，绝对值得所有对技术有深入追求的同仁们珍藏和反复研读。

评分☆☆☆☆☆

从实操层面上讲，这本书的实践指导部分设计得非常巧妙。它没有陷入那种只教你搭积木却不告诉你材料特性的初级阶段。相反，它在介绍完基础理论之后，立刻引导读者进行深层次的定制化开发。那些针对特定场景的案例分析，简直就是为我量身定做的“疑难杂症破解指南”。我发现，书中的很多解决方案，其思路之巧妙，远比我过去摸索数周才能找到的“土办法”要高效和优雅得多。作者在代码示例的选择上也十分考究，既保证了代码的可读性和简洁性，又充分展示了底层机制的运作方式。读完相关章节后，我感觉自己不再是被动地调用API，而是真正掌握了驾驭这些技术工具的“钥匙”，可以根据实际需求灵活地进行重构和优化。这对于我提升项目交付质量起到了立竿见影的效果。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最引人入胜之处，在于它对技术发展脉络的深度剖析，这远远超出了市面上大多数专注于某个特定工具或框架的书籍。作者似乎拥有一种鹰眼，能够俯瞰整个技术生态的演变，精准地捕捉到那些决定未来走向的关键转折点。他没有回避技术发展过程中的弯路和争议，反而坦诚地展示了不同技术路线之间的权衡与取舍。这种历史观和批判性思维的融入，极大地提升了阅读的层次感。我不再只是被动地接受“现在最好的”技术是什么，而是开始探究“为什么是这个技术成为了主流”，以及“它在未来可能面临的挑战”。这种对“为什么”的追问，才是真正驱动技术创新的核心动力。全书的论证过程逻辑严密，环环相扣，让人不得不佩服作者深厚的历史积累和对行业趋势的敏锐洞察力。