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

第1章LabVIEW程序設計快速入門
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程序設計基礎
1.3.1循環(huán)結構
1.3.2條件結構
1.3.3順序結構
1.3.4事件結構
1.3.5子VI設計
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程序設計擴展技術
2.1動態(tài)鏈接庫應用編程
2.1.1DLL簡介
2.1.2創(chuàng)建DLL
2.1.3調(diào)用實例
2.2JSON應用編程
2.2.1基本概念
2.2.2主要節(jié)點
2.2.3應用實例
2.3HTTP協(xié)議應用編程
2.3.1基本概念
2.3.2主要節(jié)點
2.3.3應用實例
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應用實例
第3章LabVIEW數(shù)據(jù)采集技術
3.1數(shù)據(jù)采集技術概論
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常用技術指標
3.2數(shù)值數(shù)據(jù)采集
3.2.1數(shù)值采集
3.2.2應用開發(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訓練與校驗
4.2.5發(fā)布模型
4.2.6應用測試
第5章飛槳EasyDL結構化數(shù)據(jù)AI應用建模
5.1表格數(shù)據(jù)預測建模
5.1.1基本流程
5.1.2創(chuàng)建模型
5.1.3數(shù)據(jù)準備
5.1.4模型訓練
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)準備
5.2.4模型訓練
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)準備
6.1.4模型訓練
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)準備
6.2.4模型訓練
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)準備
7.1.4模型訓練
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)準備
7.2.4數(shù)據(jù)標注
7.2.5模型訓練
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)準備
7.3.4數(shù)據(jù)標注
7.3.5模型訓練
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)采集與智能應用開發(fā)
8.1表格數(shù)據(jù)預測應用開發(fā)實例
8.1.1程序設計目標
8.1.2程序總體結構
8.1.3獲取服務令牌
8.1.4生成請求數(shù)據(jù)
8.1.5發(fā)出服務請求
8.1.6解析響應數(shù)據(jù)
8.1.7完整程序框圖
8.1.8運行結果分析
8.2時序數(shù)據(jù)預測應用開發(fā)實例
8.2.1程序設計目標
8.2.2程序總體結構
8.2.3獲取服務令牌
8.2.4生成請求數(shù)據(jù)
8.2.5發(fā)出服務請求
8.2.6解析響應數(shù)據(jù)
8.2.7完整程序框圖
8.2.8運行結果分析
第9章聲音數(shù)據(jù)采集與智能應用開發(fā)
9.1聲音分類應用開發(fā)實例
9.1.1程序設計目標
9.1.2程序總體結構
9.1.3獲取服務令牌
9.1.4生成請求數(shù)據(jù)
9.1.5發(fā)出服務請求
9.1.6解析響應數(shù)據(jù)
9.1.7完整程序框圖
9.1.8運行結果分析
9.2語音識別應用開發(fā)實例
9.2.1程序設計目標
9.2.2程序總體結構
9.2.3獲取服務令牌
9.2.4生成請求數(shù)據(jù)
9.2.5發(fā)出服務請求
9.2.6解析響應數(shù)據(jù)
9.2.7完整程序框圖
9.2.8運行結果分析
第10章圖像數(shù)據(jù)采集與智能應用開發(fā)
10.1圖像分類應用開發(fā)實例
10.1.1程序設計目標
10.1.2程序總體結構
10.1.3獲取服務令牌
10.1.4生成請求數(shù)據(jù)
10.1.5發(fā)出服務請求
10.1.6解析響應數(shù)據(jù)
10.1.7完整程序框圖
10.1.8運行結果分析
10.2物體檢測應用開發(fā)實例
10.2.1程序設計目標
10.2.2程序總體結構
10.2.3獲取服務令牌
10.2.4生成請求數(shù)據(jù)
10.2.5發(fā)出服務請求
10.2.6解析響應數(shù)據(jù)
10.2.7完整程序框圖
10.2.8運行結果分析
10.3圖像分割應用開發(fā)實例
10.3.1程序設計目標
10.3.2程序總體結構
10.3.3獲取服務令牌
10.3.4生成請求數(shù)據(jù)
10.3.5發(fā)出服務請求
10.3.6解析響應數(shù)據(jù)
10.3.7完整程序框圖
10.3.8運行結果分析