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PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)
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《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》全面介紹了自動駕駛系統(tǒng)中深度學(xué)習(xí)視覺感知的相關(guān)知識,包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,深入講解了自動駕駛中常用的目標(biāo)檢測、語義、實例分割和單目深度估計四種視覺感知任務(wù)。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》對自動駕駛工程實踐中很重要但經(jīng)常被忽略的知識進行了全面總結(jié),包括多任務(wù)模型的損失平衡、Ubuntu操作系統(tǒng)、Anaconda和Docker等環(huán)境配置工具、C++開發(fā)環(huán)境搭建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮、模型導(dǎo)出和量化、TensorRT推理引擎等和部署相關(guān)的技術(shù)。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》各個任務(wù)都由PyTorch實現(xiàn),模型部署的代碼則提供C++實現(xiàn),并附帶一個中等規(guī)模的自動駕駛數(shù)據(jù)集用于示例。所有代碼都公開在Github公開源碼倉庫上,很多代碼可以直接用于生產(chǎn)環(huán)境,且提供了商業(yè)友好的代碼許可證。《PyTorch自動駕駛視覺感知算法實戰(zhàn)》適用于具備基本機器學(xué)習(xí)知識,有志于從事自動駕駛算法工作的學(xué)生,也適用于剛邁入職場,面對各種陌生技術(shù)無所適從的初級工程師。同時,本書也可供中高級算法工程師作為案頭常備書籍,以便查閱。

劉斯坦 ·程序設(shè)計 ·15.8萬字

WebRTC技術(shù)詳解:從0到1構(gòu)建多人視頻會議系統(tǒng)
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這是一本全面、詳細(xì)講解WebRTC技術(shù)以及如何使用它構(gòu)建一個可商用的視頻會議系統(tǒng)的著作。技術(shù)維度,本書不僅詳細(xì)講解了WebRTC規(guī)范和全部API、信令系統(tǒng)、底層技術(shù)、移動端和服務(wù)端實現(xiàn),而且還總結(jié)了作者多年來的“踩坑”經(jīng)驗;實戰(zhàn)維度,本書不僅提供了可直接應(yīng)用于視頻會議和在線教育等場景的真實案例,而且開源了一個可商用的視頻會議系統(tǒng)WiLearning,教讀者如何從0到1搭建一個高并發(fā)、易擴展的視頻會議系統(tǒng)。全書一共10章。第1章介紹了WebRTC的歷史、技術(shù)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒓嫒菪缘葍?nèi)容。第2章講解了使用WebRTCAPI獲取本地攝像頭、話筒、桌面等媒體流的方法,以及媒體流的錄制、使用canvas操作媒體流的方法和示例。第3章講解了WebRTC底層使用的傳輸技術(shù),如ICE、SDP、STUN/TURN等。第4章介紹了使用RTCPeerConnection管理WebRTC連接的方法。第5章介紹了WebRTC的媒體管理方法,結(jié)合示例演示了切換編碼格式、控制視頻碼率、替換視頻背景的方法。第6章結(jié)合實例介紹一種高效、實時的信令系統(tǒng)實現(xiàn)方法,并實現(xiàn)一個可以在生產(chǎn)環(huán)境中使用的信令系統(tǒng)。第7章介紹了使用WebRTC數(shù)據(jù)通道傳輸任意數(shù)據(jù)的方法,結(jié)合示例演示了基于P2P的文本聊天以及文件傳輸功能的實現(xiàn)。第8章介紹了使用WebRTC獲取媒體流相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法,在示例中演示如何使用Chart.js繪圖展示實時碼率。第9章介紹了在Android、iOS開發(fā)環(huán)境中使用WebRTC的方法,通過實例實現(xiàn)了基于WebRTC的視頻聊天App。第10章結(jié)合筆者的開源項目WiLearning介紹了從0到1打造高性能視頻會議系統(tǒng)的方法。

栗偉 ·程序設(shè)計 ·11.8萬字

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