DAVINCI技術剖析及實戰應用開發指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張亮 著

圖書標籤:

• 達芬奇
• AI
• 大模型
• 技術分析
• 實戰
• 應用開發
• LLM
• Prompt工程
• 知識圖譜
• 行業應用

店鋪： 墨林閣圖書專營店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560627205

商品編碼：29741496806

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2012-09-01

基本信息

書名：DAVINCI技術剖析及實戰應用開發指南

定價：27.00元

作者：張亮

齣版社：西安電子科技大學齣版社

齣版日期：2012-09-01

ISBN：9787560627205

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.440kg

編輯推薦

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瀋沛意編著的《DAVINCI技術剖析及實戰應用開發指南》深入地解析瞭davinci技術的原理、創建的方法及步驟。本書既可作為高等院校電子類等專業本科生、研究生的嵌入式係統相關教學實驗教材，也可作為相關音視頻開發科研人員的工具書和參考書。

內容提要

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達芬奇(davinci)技術是ti公司推齣的一種應用於數字視頻的內涵豐富的綜閤體，它是處理數字圖像、視頻、語音和音頻信息的新平颱。達芬奇技術包括達芬奇處理器(基於arm dsp的片上係統)、軟件、開發工具、算法庫和其他的一些技術上的支持。瀋沛意編著的《DAVINCI技術剖析及實戰應用開發指南》深入地解析瞭davinci技術的原理、創建的方法及步驟。本書從實際應用的角度，以基於davinci技術的硬件平颱dm6467和dm365為例，係統地講述瞭davinci技術在各個處理器平颱下的codec、server和app三部分的詳細內容，包括各種配置文件、源文件等內容及功能，三部分的創建生成方法、應用程序的編寫和算法的調用流程，以及各個處理器的uboot、ubl、linux內核開發和硬件係統的燒寫方法等；同時，針對davinci技術在ccs中的實際應用進行瞭講解，包括ccs開發環境的配置和davinci技術的具體實現等內容；*後，從算法和內存兩方麵介紹瞭dsp係統算法的優化，以及基於裸通信機製的davinci核間通信模型。 本書還提供瞭各個davinci硬件平颱下的開始環境、算法及應用程序的源碼。《DAVINCI技術剖析及實戰應用開發指南》是針對科研中的實際問題進行討論和闡述的，並且本書中所有例程都經過實際測試，可以在齣版社網站上進行下載和測試。本書既可作為高等院校電子類等專業本科生、研究生的嵌入式係統相關教學實驗教材，也可作為相關音視頻開發科研人員的工具書和參考書。

目錄

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章 緒論 1．1 達芬奇技術概述 1．2 達芬奇技術的組成 1．2．1 達芬奇硬件處理器 1．2．2 達芬奇的軟件介紹 1．2．3 達芬奇的開發工具 1．3 達芬奇技術的優點 1．4 codecengine簡介 1．4．1 codec概述 1．4．2 server概述 1．4．3 app概述 1．5 小結第2章 達芬奇軟件開發中的自動化工具 2．1 軟件管理方式svn 2．1．1 cvs版本管理係統 2．1．2 subveion版本管理係統 2．2 編譯管理 2．2．1 工具依賴 2．2．2 創建一個簡單的automake工程 2．2．3 軟件開發環境創建 2．2．4 automake管理framework工程 2．2．5 makefile．am文件的編寫規則 2．3 自動腳本生成 2．3．1 autogen工具簡介 2．3．2 def文件解析 2．3．3 tpl文件解析 2．3．4 由def和tpl文件自動生成參數文件 2．4 cmake工具的使用 2．4．1 cmake工具簡介 2．4．2 cmake工具的簡單例子 2．4．3 簡單示例工程化 2．4．4 靜態庫和動態庫的構建 2．4．5 外部共享庫的使用 2．5 小結第3章 算法創立者codec 3．1 codec裏的源碼結構 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 源代碼文件 3．1．8 lib和package文件夾 3．2 codec的生成方法 3．2．1 人臉跟蹤算法簡介 3．2．2 基於examples自帶的算法生成codec 3．2．3 基於rtsc生成codec 3．3 小結第4章 服務集成者server 4．1 server裏的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環境數組變量 4．2．2 內存映射的mem_ext數組 4．2．3 設置device_regs 4．2．4 設置params 4．2．5 utils．loadplatform的使用 4．2．6 配置bios命名空間 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 基於xdc生成serverpackage 4．3．3 使用基於configuro的makefile文件生成serverpackage 4．4 小結第5章 engine集成和應用者app 5．1 app裏的配置文件 5．1．1 arm端算法的創建 5．1．2 dsp端算法的創建 5．2 核心engine的apis 5．2．1 engine_open 5．2．2 engine_close 5．2．3 獲取內存和cpu信息 5．2．4 獲取算法信息 5．3 visa的apis 5．3．1 創建算法實例—*_create 5．3．2 刪除算法實例—*_delete 5．3．3 控製算法實例—*_control 5．3．4 處理數據—*_process 5．4 server的apis 5．4．1 獲取server句柄 5．4．2 獲取內存的heap信息 5．4．3 重新配置server端的算法堆 5．5 軟件跟蹤—gt_trace 5．5．1 配置traceutil 5．5．2 gt_trace的使用 5．6 各類api的調用流程 5．6．1 api調用流程概述 5．6．2 api調用實例 5．7 小結第6章 基於tms320dm6467的開發係統演示範例 6．1 dm6467硬件開發係統 6．2 dm6467開發環境搭建 6．2．1 linux開發環境的搭建 6．2．2 sdk套件安裝 6．2．3 sdk套件的配置 6．2．4 修改其他文件 6．3 dm6467開發實例 6．3．1 dm6467中自帶算法庫的使用 6．3．2 算法的實現過程 6．4 dm6467ubl、uboot及linux內核開發 6．4．1 ubl代碼和相關配置 6．4．2 uboot結構和配置 6．4．3 linux內核開發 6．5 dm6467硬件係統燒寫 6．5．1 文件係統的製作 6．5．2 nandflash分區 6．5．3 內核和文件係統的燒寫 6．6 小結第7章 基於tms320dm365的開發係統演示範例 7．1 dm365硬件開發係統 7．2 dm365開發環境搭建 7．2．1 linux開發環境的搭建 7．2．2 sdk套件的安裝 7．2．3 sdk套件的配置 7．2．4 修改其他文件 7．3 dm365開發實例 7．3．1 dm365中的視頻子係統vpss 7．3．2 dm365視頻子係統驅動開發 7．3．3 dm365中自帶算法庫的使用 7．3．4 算法的實現過程 7．4 內核和文件係統的製作及燒寫 7．4．1 uboot文件的燒寫 7．4．2 內核文件的製作和燒寫 7．4．3 文件係統的製作和燒寫 7．5 小結第8章 dsp係統算法優化和davinci核間通信模型 8．1 算法的優化 8．1．1 數據類型的優化 8．1．2 數值操作的優化 8．1．3 變量定義及使用的優化 8．1．4 函數的調用 8．1．5 程序流程的設計 8．2 內存的優化 8．2．1 cache的優化 8．2．2 ddr2的優化 8．3 davinci核間通信機製 8．3．1 arm和dsp之間的聯係 8．3．2 arm-dsp中斷 8．4 基於裸機製的davinci核間通信模型 8．5 小結附錄a codec端make命令的輸齣附錄b config．bld文件附錄c package．bld文件附錄d makefile文件附錄e 本書中用到的術語和縮寫對照錶參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數字藝術的煉金術：AI繪畫的原理、實踐與未來探索》 一、引言：當算法遇見靈感 數字藝術的浪潮正以前所未有的速度席捲而來，其中，人工智能繪畫（AI繪畫）作為最具顛覆性的力量之一，徹底改變瞭我們創作、理解和感知藝術的方式。它不再是冰冷的機器代碼，而是融匯瞭海量數據、精妙算法與人類創造力的結晶，將“無中生有”的奇跡以前所未有的廣度和深度展現在我們麵前。從早期笨拙的像素組閤，到如今能夠生成照片級寫實、意境深遠的藝術作品，AI繪畫的發展軌跡令人驚嘆。 本書並非僅僅是對現有AI繪畫工具的簡單介紹或使用教程，而是旨在深入剖析驅動這些神奇畫筆背後的核心技術原理，揭示它們如何從海量視覺數據中學習、理解並最終“創作”齣令人驚艷的作品。我們還將探討AI繪畫在實際應用開發中的潛力與挑戰，並展望這項技術未來的發展趨勢。本書的目標讀者是所有對AI繪畫技術充滿好奇，渴望理解其工作機製，並希望將其應用於實際項目開發的開發者、藝術傢、設計師，以及任何對科技與藝術融閤感興趣的讀者。 二、AI繪畫的核心驅動力：深度學習與生成模型 要理解AI繪畫，首先需要深入瞭解其賴以生存的基石——深度學習。深度學習，作為機器學習的一個分支，模仿人腦神經網絡的結構和功能，通過多層計算單元處理和學習數據。在AI繪畫領域，深度學習模型扮演著“大腦”的角色，它們被訓練在龐大而多樣化的圖像數據集上，學習識彆圖像中的模式、特徵、風格，以及不同元素之間的關聯。 更具體地說，AI繪畫的核心在於生成模型（Generative Models）。這類模型的目標是學習數據的分布，並能夠從中生成新的、與原始數據相似但又獨一無二的數據。在AI繪畫中，這意味著模型能夠根據文本描述（Prompt）或參照圖像，生成全新的、符閤要求的圖像。目前主流的生成模型主要有兩大類： 1. 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）：GANs是AI繪畫早期發展的重要力量。它包含兩個相互對抗的網絡：生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）。生成器負責“畫畫”，試圖創造齣逼真的圖像；判彆器則扮演“評論傢”的角色，負責判斷生成器生成的圖像是真實的（來自訓練數據集）還是虛假的（生成器僞造的）。通過這種“你追我趕”的對抗過程，生成器不斷學習如何生成越來越逼真的圖像，以欺騙判彆器，而判彆器也在不斷提高自己的鑒彆能力。GANs在生成細膩紋理、風格模仿等方麵錶現齣色，但其訓練過程相對不穩定，且對文本指令的理解能力有限。 2. 擴散模型（Diffusion Models）：近年來，擴散模型迅速崛起，成為當前AI繪畫領域最炙手可熱的技術。擴散模型的原理可以類比於“加噪聲”與“去噪聲”的過程。首先，在訓練階段，模型會逐漸嚮真實的圖像添加高斯噪聲，直到圖像完全變成噪聲。然後，模型會學習如何逆轉這個過程，即從完全隨機的噪聲齣發，一步步地去除噪聲，最終恢復齣一張清晰、逼真的圖像。 在生成階段，模型接收文本描述作為引導（通常通過CLIP等跨模態模型將文本語義轉化為模型能夠理解的嚮量），然後從隨機噪聲開始，根據文本指令逐步去噪，最終生成符閤描述的圖像。擴散模型相比GANs，在生成圖像的質量、多樣性、以及對文本指令的理解和執行能力上都錶現齣顯著優勢。它能夠生成細節豐富、風格多樣的圖像，並且更容易實現文本到圖像的精確控製。Stable Diffusion、DALL-E 2、Midjourney等當前頂級的AI繪畫模型，大多基於擴散模型架構。 三、文本到圖像生成（Text-to-Image Generation）的奧秘 Text-to-Image（T2I）是AI繪畫中最核心、也是最具吸引力的能力之一。它的實現依賴於強大的跨模態學習技術，特彆是CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型。CLIP模型能夠理解文本和圖像之間的關聯性，它被訓練在大規模的文本-圖像對數據集上，學習將文本描述和對應的圖像映射到同一個語義空間中。 當用戶輸入一段文本描述（Prompt）時，CLIP模型首先將其轉化為一個嚮量錶示。擴散模型在生成圖像時，會不斷參考這個文本嚮量，引導整個去噪過程朝著與文本語義匹配的方嚮進行。這意味著，模型不僅僅是在“畫畫”，更是在“理解”用戶的意圖，並將其轉化為視覺元素。 一個精心設計的Prompt，是高質量AI繪畫的關鍵。它需要包含： 主體（Subject）：明確描繪圖像的核心對象，如“一隻貓”、“一座山”、“一個宇航員”。 動作/狀態（Action/State）：描述主體的行為或所處的狀態，如“奔跑”、“沉睡”、“在月球漫步”。 環境/背景（Environment/Background）：設定場景的地理位置、時間、天氣等，如“在櫻花樹下”、“雨夜的街道”、“夕陽下的海灘”。 風格（Style）：指定藝術風格，如“印象派”、“賽博朋剋”、“水彩畫”、“寫實主義”。 細節/修飾（Details/Modifiers）：添加具體的視覺元素、色彩、光影、鏡頭效果等，如“金色的毛發”、“柔和的光綫”、“景深”、“8k分辨率”。 藝術傢參考（Artist Reference）：藉鑒特定藝術傢的風格，如“梵高風格”、“宮崎駿風格”。 理解Prompt的結構和權重分配，是掌握AI繪畫創作技巧的重要一環。通過對Prompt進行細緻的調整和實驗，用戶可以更精確地控製生成圖像的風格、構圖、色彩和細節，實現個性化的創作。 四、AI繪畫的實際應用開發：從創意到落地 AI繪畫技術的飛速發展，為各行各業的應用開發帶來瞭前所未有的機遇。其應用場景極其廣泛，涵蓋瞭設計、娛樂、教育、科研等多個領域。 1. 創意設計與內容生成： 概念藝術與插畫：快速生成大量設計草圖、角色概念、場景設定，為遊戲、電影、動畫提供靈感和素材。 廣告與營銷：為産品製作引人注目的廣告圖、海報、社交媒體內容，提高營銷效率。 UI/UX設計：生成界麵元素、圖標、背景圖，輔助設計師快速迭代原型。 服裝與産品設計：生成服裝款式、産品外觀的創意設計。 2. 遊戲開發： 資産生成：生成遊戲中的角色模型、紋理、道具、場景元素，極大地降低美術成本。 概念設計：快速探索不同的世界觀和美術風格。 NPC生成：生成大量具有獨特外觀的非玩傢角色。 3. 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）： 場景構建：快速生成逼真或風格化的虛擬環境。 虛擬形象：創建個性化的虛擬化身。 4. 教育與科研： 教學輔助：生成圖解、示意圖，幫助學生理解抽象概念。 科學可視化：生成分子結構、宇宙星係等可視化圖像。 藝術史研究：分析和生成特定藝術風格的作品。 應用開發中的技術挑戰與考量： 模型集成與部署：將大型AI繪畫模型集成到現有應用中，需要考慮計算資源、模型大小、推理速度等問題。雲端部署、本地部署，以及輕量化模型的選擇，是關鍵決策。 API接口設計：為開發者提供易用、高效的API，實現Prompt輸入、參數配置、圖像輸齣等功能。 用戶體驗設計：優化用戶與AI繪畫模型的交互流程，提供直觀的Prompt輸入界麵、參數調整工具，以及對生成結果的編輯和管理功能。 倫理與版權問題：AI生成內容的版權歸屬、數據隱私、潛在的偏見問題（如生成帶有歧視性內容的圖像）是開發者必須麵對的重要倫理挑戰。需要建立相應的審查機製和法律框架。 性能優化：提高生成速度，降低計算成本，對於大規模應用至關重要。這可能涉及模型量化、模型剪枝、分布式計算等技術。 可控性與定製化：如何讓用戶更精細地控製生成圖像的每一個細節，例如指定特定對象的姿態、錶情、顔色，甚至進行局部編輯，是當前研究的熱點。 五、未來展望：AI繪畫的演進之路 AI繪畫技術仍在飛速迭代和發展，未來可期。 1. 更高質量與更精細的控製：未來的模型將能夠生成更具藝術價值、更符閤人類審美的高質量圖像，並提供更細粒度的控製能力，例如實時交互式編輯、指定精確的空間關係和物體屬性。 2. 多模態融閤的深化：AI繪畫將不僅僅局限於文本到圖像，還將與音頻、視頻、3D模型等多種模態進行更深度的融閤，實現更豐富、更沉浸式的創作體驗。例如，根據一段音樂生成與之匹配的視覺藝術。 3. 個性化與定製化模型的興起：允許用戶通過自己的數據微調模型，生成具有個人獨特風格的作品，或者針對特定行業需求定製化模型。 4. AI作為創意夥伴：AI將不再僅僅是一個工具，而是成為藝術傢、設計師的創意夥伴，能夠理解並響應藝術傢的想法，共同激發靈感，完成創作。 5. 倫理與法規的完善：隨著AI繪畫的普及，相關的倫理規範、版權保護機製以及法律法規將逐步建立和完善，引導技術朝著健康、可持續的方嚮發展。 六、結語 AI繪畫，是算法與藝術的奇妙碰撞，是科技進步賦予人類創造力的全新維度。它打破瞭傳統創作的壁壘，讓更多人有機會將腦海中的奇思妙想化為視覺現實。本書旨在為您揭開AI繪畫神秘麵紗的冰山一角，帶領您從技術原理齣發，理解其強大的能力，並探索其在實踐開發中的無限可能。願您在理解AI繪畫的深度與廣度的過程中，也能找到屬於自己的創意火花，用科技的力量，描繪齣屬於未來的壯麗畫捲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格簡直是一股清流，它完全沒有那種教科書式的冷漠和疏離感，反而像是一位經驗豐富的前輩在深夜裏，泡著咖啡，耐心地跟你娓娓道來那些晦澀難懂的領域。作者在闡述復雜概念時，總能找到最恰當的比喻和最接地氣的例子，讓人在會心一笑中豁然開朗。我特彆欣賞作者那種對技術細節的偏執追求，每一個參數的取值、每一個算法的演進，背後似乎都有著一套嚴密的邏輯鏈條在支撐。閱讀的過程是一種享受，更像是一場智力上的探險，每攻剋一個難關，都能帶來巨大的成就感。更重要的是，它教會瞭我如何去“思考”技術，而不是僅僅停留在“使用”的層麵。這種由內而外的技術素養提升，遠比記住幾行代碼或幾個命令來得珍貴。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本關於如何培養技術思維的哲學著作，其價值難以估量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是充滿瞭復古與現代交織的魅力，那種略帶做舊的紙張質感，加上醒目而又內斂的標題字體，立刻就抓住瞭我的眼球。我一直對那些深藏在技術背後的原理充滿好奇，渴望能有一本既有理論深度又不失實踐指導的寶典。這本書的排版布局也相當講究，字裏行間透露著一種嚴謹的學術氣息，但同時又通過大量的圖錶和示例，將那些原本枯燥的抽象概念變得生動起來。特彆是它對於早期技術思想的溯源部分，讓我感覺自己仿佛置身於一個曆史長廊，親眼見證瞭那些偉大思想的誕生與演變。翻閱過程中，我能感受到作者在知識體係構建上的深厚功力，他不是簡單地羅列技術點，而是構建瞭一個邏輯清晰、層層遞進的知識網絡。這種結構上的巧妙安排，使得讀者在學習過程中，能夠自然而然地建立起完整的認知框架，而不是零散地接收信息。對於我這樣一個追求技術深度和係統性理解的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個極佳的起點。

評分☆☆☆☆☆

從實操層麵上講，這本書的實踐指導部分設計得非常巧妙。它沒有陷入那種隻教你搭積木卻不告訴你材料特性的初級階段。相反，它在介紹完基礎理論之後，立刻引導讀者進行深層次的定製化開發。那些針對特定場景的案例分析，簡直就是為我量身定做的“疑難雜癥破解指南”。我發現，書中的很多解決方案，其思路之巧妙，遠比我過去摸索數周纔能找到的“土辦法”要高效和優雅得多。作者在代碼示例的選擇上也十分考究，既保證瞭代碼的可讀性和簡潔性，又充分展示瞭底層機製的運作方式。讀完相關章節後，我感覺自己不再是被動地調用API，而是真正掌握瞭駕馭這些技術工具的“鑰匙”，可以根據實際需求靈活地進行重構和優化。這對於我提升項目交付質量起到瞭立竿見影的效果。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最引人入勝之處，在於它對技術發展脈絡的深度剖析，這遠遠超齣瞭市麵上大多數專注於某個特定工具或框架的書籍。作者似乎擁有一種鷹眼，能夠俯瞰整個技術生態的演變，精準地捕捉到那些決定未來走嚮的關鍵轉摺點。他沒有迴避技術發展過程中的彎路和爭議，反而坦誠地展示瞭不同技術路綫之間的權衡與取捨。這種曆史觀和批判性思維的融入，極大地提升瞭閱讀的層次感。我不再隻是被動地接受“現在最好的”技術是什麼，而是開始探究“為什麼是這個技術成為瞭主流”，以及“它在未來可能麵臨的挑戰”。這種對“為什麼”的追問，纔是真正驅動技術創新的核心動力。全書的論證過程邏輯嚴密，環環相扣，讓人不得不佩服作者深厚的曆史積纍和對行業趨勢的敏銳洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大震撼，或許是它所展現齣的那種跨學科的視野。它巧妙地將工程學的嚴謹性與藝術性的優雅完美結閤，讓冰冷的代碼世界也充滿瞭人文的關懷。作者在討論性能優化和架構設計時，所引用的那些關於係統平衡和資源分配的哲學思考，著實讓我耳目一新。這使得整本書讀起來絕非枯燥的工程手冊，而更像是一部探討復雜係統構建的智慧之書。書中的語言富有張力，時而激情澎湃，時而冷靜剋製，恰到好處地平衡瞭學術的深度與大眾的可讀性。最後幾章對於未來技術趨勢的展望，更是充滿瞭前瞻性和啓發性，它讓我對自己的職業發展方嚮有瞭更清晰的規劃。總而言之，這本書的厚重感和前沿性是完美融閤的典範，絕對值得所有對技術有深入追求的同仁們珍藏和反復研讀。