人工智能應(yīng)用開發(fā)：基于LabVIEW與百度飛槳的設(shè)計與實現(xiàn)（EasyDL）

第1章LabVIEW程序設(shè)計快速入門
1.1LabVIEW開發(fā)平臺簡介
1.1.1圖形化編程與LabVIEW
1.1.2LabVIEW 2018開發(fā)環(huán)境
1.1.3LabVIEW程序設(shè)計初步
1.1.4LabVIEW程序運行與調(diào)試
1.2LabVIEW中的數(shù)據(jù)類型
1.2.1數(shù)值類型
1.2.2布爾類型
1.2.3枚舉類型
1.2.4字符串類型
1.2.5數(shù)組
1.2.6簇數(shù)據(jù)
1.3LabVIEW程序設(shè)計基礎(chǔ)
1.3.1循環(huán)結(jié)構(gòu)
1.3.2條件結(jié)構(gòu)
1.3.3順序結(jié)構(gòu)
1.3.4事件結(jié)構(gòu)
1.3.5子VI設(shè)計
1.3.6局部變量與全局變量
1.3.7屬性節(jié)點與功能節(jié)點
第2章LabVIEW程序設(shè)計擴(kuò)展技術(shù)
2.1動態(tài)鏈接庫應(yīng)用編程
2.1.1DLL簡介
2.1.2創(chuàng)建DLL
2.1.3調(diào)用實例
2.2JSON應(yīng)用編程
2.2.1基本概念
2.2.2主要節(jié)點
2.2.3應(yīng)用實例
2.3HTTP協(xié)議應(yīng)用編程
2.3.1基本概念
2.3.2主要節(jié)點
2.3.3應(yīng)用實例
2.4文件I/O操作
2.4.1基本概念
2.4.2主要節(jié)點
2.4.3應(yīng)用實例
第3章LabVIEW數(shù)據(jù)采集技術(shù)
3.1數(shù)據(jù)采集技術(shù)概論
3.1.1基本概念
3.1.2信號分類
3.1.3接線方式
3.1.4系統(tǒng)組成
3.1.5常用技術(shù)指標(biāo)
3.2數(shù)值數(shù)據(jù)采集
3.2.1數(shù)值采集
3.2.2應(yīng)用開發(fā)實例
3.3聲音數(shù)據(jù)采集
3.3.1聲音采集
3.3.2應(yīng)用開發(fā)實例
3.4圖像數(shù)據(jù)采集
3.4.1圖像采集
3.4.2應(yīng)用開發(fā)實例
第4章飛槳EasyDL開發(fā)平臺概況
4.1EasyDL平臺簡介
4.1.1EasyDL快速認(rèn)知
4.1.2EasyDL產(chǎn)品優(yōu)勢
4.1.3EasyDL常用概念
4.1.4EasyDL平臺分類
4.2EasyDL平臺AI應(yīng)用建模
4.2.1一般流程
4.2.2創(chuàng)建模型
4.2.3上傳數(shù)據(jù)
4.2.4訓(xùn)練與校驗
4.2.5發(fā)布模型
4.2.6應(yīng)用測試
第5章飛槳EasyDL結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AI應(yīng)用建模
5.1表格數(shù)據(jù)預(yù)測建模
5.1.1基本流程
5.1.2創(chuàng)建模型
5.1.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.1.4模型訓(xùn)練
5.1.5模型校驗
5.1.6模型發(fā)布
5.1.7接口測試
5.2時序數(shù)據(jù)預(yù)測建模
5.2.1基本流程
5.2.2創(chuàng)建模型
5.2.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.2.4模型訓(xùn)練
5.2.5模型校驗
5.2.6模型發(fā)布
5.2.7接口測試
第6章飛槳EasyDL語音數(shù)據(jù)AI應(yīng)用建模
6.1聲音分類建模
6.1.1基本流程
6.1.2創(chuàng)建模型
6.1.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
6.1.4模型訓(xùn)練
6.1.5模型校驗
6.1.6模型發(fā)布
6.1.7接口測試
6.2語音識別建模
6.2.1基本流程
6.2.2創(chuàng)建模型
6.2.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
6.2.4模型訓(xùn)練
6.2.5模型發(fā)布
6.2.6接口測試
第7章飛槳EasyDL圖像數(shù)據(jù)AI應(yīng)用建模
7.1圖像分類建模
7.1.1基本流程
7.1.2創(chuàng)建模型
7.1.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
7.1.4模型訓(xùn)練
7.1.5模型校驗
7.1.6模型發(fā)布
7.1.7接口測試
7.2物體檢測建模
7.2.1基本流程
7.2.2創(chuàng)建模型
7.2.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
7.2.4數(shù)據(jù)標(biāo)注
7.2.5模型訓(xùn)練
7.2.6模型校驗
7.2.7模型發(fā)布
7.2.8接口測試
7.3圖像分割建模
7.3.1基本流程
7.3.2創(chuàng)建模型
7.3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
7.3.4數(shù)據(jù)標(biāo)注
7.3.5模型訓(xùn)練
7.3.6模型校驗
7.3.7模型發(fā)布
7.3.8接口測試
第8章數(shù)值數(shù)據(jù)采集與智能應(yīng)用開發(fā)
8.1表格數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用開發(fā)實例
8.1.1程序設(shè)計目標(biāo)
8.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
8.1.3獲取服務(wù)令牌
8.1.4生成請求數(shù)據(jù)
8.1.5發(fā)出服務(wù)請求
8.1.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
8.1.7完整程序框圖
8.1.8運行結(jié)果分析
8.2時序數(shù)據(jù)預(yù)測應(yīng)用開發(fā)實例
8.2.1程序設(shè)計目標(biāo)
8.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
8.2.3獲取服務(wù)令牌
8.2.4生成請求數(shù)據(jù)
8.2.5發(fā)出服務(wù)請求
8.2.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
8.2.7完整程序框圖
8.2.8運行結(jié)果分析
第9章聲音數(shù)據(jù)采集與智能應(yīng)用開發(fā)
9.1聲音分類應(yīng)用開發(fā)實例
9.1.1程序設(shè)計目標(biāo)
9.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
9.1.3獲取服務(wù)令牌
9.1.4生成請求數(shù)據(jù)
9.1.5發(fā)出服務(wù)請求
9.1.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
9.1.7完整程序框圖
9.1.8運行結(jié)果分析
9.2語音識別應(yīng)用開發(fā)實例
9.2.1程序設(shè)計目標(biāo)
9.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
9.2.3獲取服務(wù)令牌
9.2.4生成請求數(shù)據(jù)
9.2.5發(fā)出服務(wù)請求
9.2.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
9.2.7完整程序框圖
9.2.8運行結(jié)果分析
第10章圖像數(shù)據(jù)采集與智能應(yīng)用開發(fā)
10.1圖像分類應(yīng)用開發(fā)實例
10.1.1程序設(shè)計目標(biāo)
10.1.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.1.3獲取服務(wù)令牌
10.1.4生成請求數(shù)據(jù)
10.1.5發(fā)出服務(wù)請求
10.1.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
10.1.7完整程序框圖
10.1.8運行結(jié)果分析
10.2物體檢測應(yīng)用開發(fā)實例
10.2.1程序設(shè)計目標(biāo)
10.2.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.2.3獲取服務(wù)令牌
10.2.4生成請求數(shù)據(jù)
10.2.5發(fā)出服務(wù)請求
10.2.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
10.2.7完整程序框圖
10.2.8運行結(jié)果分析
10.3圖像分割應(yīng)用開發(fā)實例
10.3.1程序設(shè)計目標(biāo)
10.3.2程序總體結(jié)構(gòu)
10.3.3獲取服務(wù)令牌
10.3.4生成請求數(shù)據(jù)
10.3.5發(fā)出服務(wù)請求
10.3.6解析響應(yīng)數(shù)據(jù)
10.3.7完整程序框圖
10.3.8運行結(jié)果分析