書名: Verilog硬體描述語言實務 (3版)
作者: 鄭光欽
版次: 3
ISBN: 9789864633340
出版社: 全華
出版日期: 2016/08
書籍開數、尺寸: 19x26x1.6
重量: 0.62 Kg
頁數: 320
內文印刷顏色: 單色
#工程
#電子與電機
定價: 350
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【中文書】 書名:Verilog硬體描述語言實務(第三版)(附範例光碟) 作者:鄭光欽, 周靜娟, 黃孝祖, 顏培仁, 吳明瑞 出版社:全華 出版日期:2016/09/26 ISBN:9789864633340 內容簡介   本書以實用電路設計為主軸,強調做中學的學習方式,依序透過各電路範例程式的介紹,讀者自然而然就可以理解各語法敘述的使用。必要時,本書會對於同一個電路範例引用數個不同的Verilog 程式寫法,讀者藉由比較分析,可得旁徵博引、舉一反三的學習效果。各範例章節後面皆附有精選習題,可供學習成果的評量。Verilog的功能完整強大,足以滿足各種VLSI應用設計的要求。本書內容涵蓋常用的Verilog語法敘述及應用範例,適合科大電子、電機、資工系「硬體描述語言」課程使用。 目錄 第一章 數位邏輯電路設計簡介 1-1 數位邏輯電路之實現方法 1-2 數位電路設計流程 第二章 Verilog簡介 2-1 什麼是Verilog 2-2 Verilog程式設計流程 2-3 Verilog程式基本架構 2-4 模擬與測試平台 第三章 Verilog資料類型 3-1 邏輯準位與信號強度 3-2 連接線資料 3-3 暫存器資料 3-4 向量資料與多進制表示 3-5 數字資料 3-6 陣列與記憶體資料 3-7 參數 第四章 邏輯閘層次之敘述 4-1 基本邏輯閘 4-2 實例說明 第五章 資料流層次之敘述 5-1 assign連續指定 5-2 運算子 5-3 綜合範例 第六章 行為層次之敘述 6-1 always程序結構區塊 6-2 阻隔性與非阻隔性指定敘述 6-3 if-else敘述 6-4 case、casez與casex敘述 6-5 迴圈敘述 第七章 組合邏輯電路設計 7-1 何謂組合邏輯電路 7-2 一個設計範例(四位元2補數產生器) 7-3 程式範例 第八章 序向邏輯電路設計 8-1 何謂序向邏輯電路 8-2 一個設計範例 8-3 程式範例 第九章 模組化與階層化設計 9-1 模組化和階層化設計的觀念 9-2 模組例證 9-3 自訂邏輯電路 9-4 函數 9-5 任務 第十章 Verilog應用範例 10-1 去彈跳電路 10-2 BCD除頻器 10-3 使用蜂鳴器產生音階聲音 10-4 0到999之BCD上數計數器 10-5 時分秒計時器 10-6 七段多工顯示之時分秒計時器 10-7 電子骰子遊戲 10-8 鍵盤輸入 10-9 叫號機 10-10 三色點矩陣顯示器多工掃描 10-11 LCD液晶顯示模組 10-12 DAC數位類比轉換器 第十一章 編譯指令與系統任務 11-1 編譯指令 11-2 程序結構區塊與模擬用系統任務 11-3 檔案處理系統任務 11-4 產生重複性模擬信號 附錄 Xilinx ISE發展環境簡介 A-1 下載新版Xilinx ISE A-2 安裝Xilinx ISE WebPACK A-3 Xilinx ISE簡易操作說明

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深度學習的16堂課:CNN + RNN + GAN + DQN + DRL,看得懂、學得會、做得出!

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內容簡介 Ⓞ 16 堂課引領入門,學得會、做得順的絕佳教材! Ⓞ最詳盡的深度學習基石書,CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿   初學者想要自學深度學習 (Deep Learning),可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書;也有不少書說「請從數學複習起!」,捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入工具的學習、理論的探究,勢必對連深度學習的概念都還一知半解的初學者形成極大的學習門檻:   「我連什麼是深度學習?它是如何呈現、被使用的?都還模模糊糊,怎麼一下子就叫我 K Python、K 建模技術、K 數學......了?」   「程式號稱再怎麼短,始終還是讓人無感,模型跑出來準確率 95.7% → 96.3%...那就是深度學習的重點?」   【精心設計循序漸進 16 堂課,帶你無痛起步!】   為了徹底解決入門學習時的混亂感,本書精心設計循序漸進的 16 堂課,將帶你「無痛起步」,迅速掌握深度學習的重點。   本書共分成 4 大篇、16 堂課。第 1 篇會利用 4 堂課 (零程式!零數學!) 帶你從深度學習在【機器視覺】、【自然語言處理】、【藝術生成】和【遊戲對局】 4 大領域的應用面看起,這 4 堂課不光是介紹,內容會安插豐富的線上互動網站,讓讀者可以實際上網操作,立刻體驗深度學習各種技術是如何呈現的。不用懂程式、啃理論,本篇適合任何人閱讀,絕對看得懂、做得順,可以對深度學習瞬間有感!   有了第 1 篇這些知識做為基礎,你就可以抱著踏實的心情跟著第 2~4 篇這 12 堂課一一學習 4 大領域背後所用的技術,包括卷積神經網路 (CNN)、循環神經網路 (RNN)、對抗式生成網路 (GAN)、深度強化式學習 (DRL)...等等。學習時我們選擇了馬上就可以動手的 Google Colab 線上開發環境搭配 tf.Keras 框架來實作,閱讀內文時請務必搭配書中提供的範例程式動手演練。期盼透過這 16 堂課的學習,能夠讓學習曲線平滑、順暢,不用迂迴曲折地浪費時間。   最後要說明的是,本書所有範例都是最精簡的版本,以方便引領讀者理解 AI 的原理。"師父領進門,修行在個人,AI 才在萌芽階段,以後海闊天空,鼓勵大家不斷精進、勇往直前!"  目錄 Part01 深度學習簡介-從應用面看起 Ch01 生物視覺與機器視覺 (Biological and Machine Vision) 1.1 生物視覺 (Biological Vision) 1.2 機器視覺 (Machine Vision) 1.3 上 TensorFlow Playground 網站體驗深度學習 1.4 上限時塗鴉 (Quick Draw!) 網站體驗即時的深度學習運算能力 1.5 總結 Ch02 用機器處理自然語言 (Natural Language Processing) 2.1 深度學習 + 自然語言處理 2.2 將語言量化 2.3 Google Duplex 的自然語言功力 2.4 總結 Ch03 機器藝術 (Machine Arts):對抗式生成網路 (Generative Adversarial Network) 概述 3.1 對抗式生成網路的源起 3.2 經由「計算」生成假的人臉 3.3 風格轉移 (Style transfer) – CycleGAN 3.4 將自己手繪的塗鴉轉換成照片 – cGAN 3.5 憑文字敘述就生成擬真圖片 – StackGAN 3.6 使用深度學習進行影像處理 3.7 總結 Ch04 遊戲對局 (Game-Playing Machines):Alpha Go、DQN (Deep Q Network)、RL (Reinforcement Learning) 概述 4.1 強化式學習 (Reinforcement Learning) 4.2 深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning) 4.3 深度強化式學習的應用 (一):電子遊戲 4.4 深度強化式學習的應用 (二):棋盤類遊戲 4.5 深度強化式學習在真實世界的應用:操控物體 4.6 常用的深度強化式學習模擬環境 4.7 總結 Part02 深度學習的核心概念 - 神經網路 (Neural Network) Ch05 先動手實作!5 行程式體驗神經網路模型 5.1 熟悉 Google Colab 執行環境 5.2 用 tf.Keras 套件建立淺層神經網路 5.3 總結 Ch06 神經網路的基礎:人工神經元和激活函數 6.1 認識生物神經網路 6.2 最早期的神經元:感知器 (Perceptron) 6.3 神經元的激活函數 (Activation Function) 6.4 激活函數的選擇 6.5 總結 Ch07 多神經元組成的神經網路 7.1 輸入層 (Input Layer) 7.2 密集層 (Dense Layer) 7.3 用密集神經網路辨識熱狗堡 7.4 用密集神經網路做多個速食的分類 7.5 回顧第 5 章的範例程式 7.6 總結 Ch08 訓練深度神經網路 8.1 損失函數 (Loss Function) 8.2 藉由訓練讓誤差值最小化 8.2.1 梯度下降法 (Gradient Descent) 8.2.2 學習率 (Learning rate) 8.2.3 批次量 (Batch-Size) 與隨機梯度下降法 (SGD) 8.2.4 從局部最小值 (Local Minimum) 脫離 8.3 反向傳播 (Back Propagation) 8.4 規劃隱藏層與各層神經元的數量 8.5 範例:建構多層神經網路 8.6 總結 Ch09 改善神經網路的訓練成效 9.1 權重初始化 (Weight Initialization) 9.2 解決梯度不穩定的問題 9.3 避免過度配適 (Overfitting) 的技巧 9.4 使用各種優化器 (Optimizer) 9.5 實作:用 tf.Keras 建構深度神經網路 9.6 改試試迴歸 (Regression) 範例 9.7 用 TensorBoard 視覺化判讀訓練結果 9.8 總結 Part03 深度學習的進階技術 Ch10 機器視覺實戰演練 - CNN (Convolutional Neural Network) 10.1 卷積神經網路 (CNN) 10.2 池化層 (Pooling Layer) 10.3 CNN 實作範例 (用 tf.Keras 重現 LeNet-5 經典架構) 10.4 進階的 CNN 技術 (用 tf.Keras 重現 AlexNet 與 VGGNet 架構) 10.5 殘差神經網路 (Residual Network) 10.6 機器視覺的各種應用 10.7 總結 Ch11 自然語言處理實戰演練 (一):資料預處理、建立詞向量空間 11.1 自然語言資料的預處理 11.2 用 word2vec 建立詞向量空間 11.3 總結 Ch12 自然語言處理實戰演練 (二):用密集神經網路、CNN 建立 NLP 模型 12.1 前置作業 12.2 進行簡單的資料預處理 12.3 用密集神經網路區分正評、負評 12.4 用 CNN 模型區分正評、負評 12.5 總結 Ch13 自然語言處理實戰演練 (三):RNN 循環神經網路 13.1 RNN 循環神經網路 13.2 LSTM (長短期記憶神經網路) 13.3 雙向 LSTM (Bi-LSTMs) 13.4 以「函數式 API」建構非序列式 NLP 模型 13.5 總結 Ch14 藝術生成實戰演練 - GAN (Generative Adversarial Network) 14.1 GAN 的基本概念 14.2 《限時塗鴉!》資料集 14.3 建構鑑別器 (Discriminator) 神經網路 14.4 建構生成器 (Generator) 神經網路 14.5 結合生成器與鑑別器, 建構對抗式生成網路 14.6 訓練 GAN 14.7 總結 Ch15 遊戲對局實戰演練 - DRL (Deep Reinforcement Learning)、DQN (Deep Q Network) 15.1 強化式學習 (Reinforcement Learning) 的基本概念 15.2 DQN 的基本概念 15.3 建構 DQN 代理人 15.4 與 OpenAI Gym 環境互動 15.5 DQN 以外的代理人訓練方式 15.6 總結 Part04 AI 與你 Ch16 打造自己的深度學習專案 16.1 探索方向 16.2 晉升更高階的專案 16.3 模型建構流程建議 16.4 軟體 2.0 (Software 2.0) 16.5 通用人工智慧 (AGI) 的進展 16.6 總結 附錄 A 使用 Google 的 Colab 雲端開發環境

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商品描述 本書特色 1.基礎到技術循序漸進,並以圖示簡化流程圖與其描述。 2.書內理論提供詳細公式並附有豐富的程式碼進行演示。 3.本書介紹並呈現多種視覺任務,包含影像增強、除雨、偵測、辨識、分類...等應用。 內容簡介 本書介紹深度學習於影像處理中的應用,從基礎的機器學習與深度學習技術講起,接著由淺入深地探討深度學習的原理與實現,同時結合實例進行演示和實驗。最後介紹電腦視覺與影像處理的相關技術,並結合深度學習模型應用於多種視覺任務的應用。書中分為兩大部分:第一部分(前七章)將介紹機器學習和深度學習的基礎知識,包括常用的機器學習模型、損失函數、優化算法等,也會在此介紹常見的卷積神經網路(CNN)、循環神經網路(RNN)和生成對抗網路(GAN)等;第二部分(第八章)將深入探討深度學習算法在影像處理中的應用,我們將通過實際案例和實驗,向讀者演示這些算法的原理和實現方法,並探討如何應用這些算法來解決影像處理中的實際問題。本書適用大學、科大資工、電機、資訊科學系「深度學習」課程使用。 目錄大綱 CH1 人工智慧基本介紹 1-1 何謂人工智慧 1-2 人工智慧、機器學習及深度學習 1-3 人工智慧對人類社會的影響 CH2 環境與資料科學套件介紹 2-1 Google Colab 環境介紹 2-2 Numpy 介紹 2-3 Pandas 介紹 2-4 Pytorch 介紹 2-5 Matplotlib 介紹 CH3 機器學習與深度學習基礎 3-1 機器學習基礎 3-2 深度學習基礎 CH4 卷積神經網路 4-1 類神經網路 4-2 卷積神經網路 4-3 轉置卷積 4-4 其他卷積方法 4-5 卷積神經網路於Pytorch 之實現 CH5 常用深度學習訓練技巧 5-1 標準化 5-2 正則化 5-3 遷移學習及預訓練模型 5-4 交叉驗證 5-5 集成學習 5-6 平行訓練 5-7 深度學習應用於影像處理之技巧 CH6 深度學習架構介紹 6-1 LeNet 6-2 VGGNet 6-3 U-Net 6-4 Residual Network(ResNet) 6-5 InceptionNet(GoogLeNet) 6-6 DenseNet 6-7 Fully Convolutional Networks (FCNs) 6-8 MobileNet V1 6-9 EfficientNet CH7 進階深度學習技術介紹 7-1 循環神經網路 7-2 長短記憶模型 7-3 門控循環單元 7-4 Attention is all you need 7-5 其他的注意力(Attention)機制 7-6 Vision Transformer(ViT) 7-7 Swin Transformer 7-8 生成對抗式網路(GAN) 7-9 Conditional Generative Adversarial Network(cGAN) 7-10 Pix2pix 7-11 循環生成對抗式網路 CH8 基於影像的深度學習案例 8-1 影像基本原理介紹 8-2 基本影像處理 8-3 邊緣抽取、影像增強與校正 8-4 影像辨識與分類 8-5 深度學習在影像處理的應用 8-6 影像修復與辨識實驗之程式碼介紹

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FPGA可程式化邏輯設計實習:使用Verilog HDL與Xilinx Vivado ISBN13:9786263283251 出版社:全華圖書 作者:宋啓嘉-編 裝訂/頁數:平裝/328頁 附件:CD 規格:26cm*19cm*1.5cm (高/寬/厚) 版次:3 出版日:2022/09/01 中國圖書分類:電子工程 內容簡介 現今可程式化邏輯FPGA相關之實習課程已然成為國內大專院校資訊、電機等相關科系學生必修的專業課程,另一方面在產業界,FPGA亦已被廣泛的被用來作為快速成品設計及邏輯產品驗證平台。本書首重為讀者介紹如何在FPGA開發平台上使用Verilog HDL硬體描述語言與Xilinx Vivado完成相關數位電路設計與專題實作,使讀者了解可程式化邏輯之設計方向並掌握其基礎設計能力。 本書特色 1.本書以淺顯易懂方式使用Verilog HDL硬體描述語言與Xilinx Vivado開發工具學習相關數位邏輯電路設計與FPGA實作。 2.EGO1 FPGA開發板周邊採用多種類型感測週邊與I/O介面可供讀者進行專題設計,書內亦附上多種實務範例做為參考。 3.本書合適於第一次接觸FPGA可程式化邏輯電路設計讀者,內容詳盡細膩,推薦對於可程式化邏輯電路設計有興趣的人士閱讀。   目錄 Chapter1 概論 1-1 EGO1 可程式化邏輯開發板 1.1.1 一元素 Xilinx EGO1 1-2 Xilinx Vivado介紹 1.2.1 Vivado FPGA 開發工具 1.2.2 Vivado軟體下載 1.2.3 安裝 Xilinx Vivado 1-3 開始使用 Vivado Xilinx 1.3.1 建立Vivado專案1 1.3.2 建立Vivado專案2 1.3.3 I/O腳位的指定 1.3.4 產生bitstream之分析與合成 1.3.5 FPGA的燒錄 1-4 FPGA 現場可程式化邏輯閘陣列原理 1.4.1 CPLD/FPGA 可規劃邏輯元件 1.4.2 可規劃邏輯單元CLB Chapter2 加法器電路設計 2-1 半加器 2.1.1 創建半加器 2.1.2 模擬半加器 2-2 全加器 2.2.1 創建全加器電路 2.2.2 模擬全加器 2-3 四位元加法器 2.3.1 電路圖編輯四位元加法器 2.3.2 模擬四位元加法器 2-4 練習題 2.4.1 八位元加法器 2.4.2 四位元乘法器 Chapter3 Verilog硬體描述語言 3-1 Verilog簡介 3.1.1 硬體描述語言Verilog 3.1.2 Verilog基本語法 3-2 模組與階層化設計 3.2.1 階層化設計 3-3 加法器比較 3.3.1 前瞻進位加法器 3.3.2 八位元漣波進位加法器與八位元前瞻進位加法器性能比較 3-4 Verilog語法與範例 3.4.1 四位元比較器與運算子 3.4.2 Verilog數字表達 3.4.3 四位元ALU算術邏輯單元 3.4.4 計數器 3.4.5 2對1選擇器 3.4.6 FIFO數據緩衝器 3.4.7 16乘8唯讀記憶體 3-5 練習題 3.5.1 八位元加法器比較 3.5.2 解碼器編碼器設計 3.5.3 算術移位運算單元 3.5.4 進位器跳躍加法 3.5.5 4對1選擇器 Chapter4 除頻器 4-1 除頻器設計 4.1.1 除2之除頻器 4.1.2 模擬除2之除頻器 4-2 除50除頻器設計 4.2.1 VERILOG編輯除50之除頻器 4.2.2 模擬除50之除頻器 4-3 除頻器整合設計 4.3.1 除頻器模組整合 4.3.2 整合除頻器的驗證 Chapter5 EGO1基本單元 LED燈、七段顯示器、按鈕、指撥器 5-1 LED跑馬燈設計 5.1.1 電路圖編輯跑馬燈 5.1.2 Verilog狀態機 5-2 七段顯示器設計 5.2.1 電路圖編輯七段顯示器 5.2.2 七段顯示器實作 5-3 按鈕開關(KEY)設計 5.3.1 電路圖編輯按鈕開關 5-4 指撥器控制LED 5-5 練習題 5.5.1 跑馬燈1 5.5.2 跑馬燈2 5.5.3 七段顯示器 Chapter6 轉換器 6-1 類比/數位轉換器(ADC) 6.1.1 類比/數位轉換器ADC介紹 6.1.2 ADC0804 動作順序 6-2 Xilinx XADC 類比/數位轉換器 6.2.1 XADC類比/數位轉換器實作 6-3 數位/類比轉換器(DAC) 6.3.1 DAC0832介紹 6.3.2 電路圖編輯數位/類比轉換器 6.3.3 數位/類比轉換器實作 6-4 練習題 6.4.1 用按鈕紀錄XADC轉換結果 6.4.2 實驗DAC0832轉換控制 Chapter7 UART 串列埠 7-1 UART串列埠簡介 7-2 UART串列埠基本操作 7-3 練習題 7.3.1 UART打字機 7.3.2 以UART顯示XADC轉換結果 Chapter8 8乘8 LED 矩陣 8-1 8乘8 LED矩陣 8.1.1 8乘8 LED 矩陣及解碼器介紹 8.1.2 電路圖編輯 8.1.3 LED 矩陣實作 8-2 小綠人 8.2.1 小綠人之電路圖編輯 8.2.2 小綠人之LED 矩陣實作 8-3 8乘8 LED矩陣增加亮度 8.3.1 整體電路介紹 8-4 練習題 8.4.1 擲骰子 8.4.2 紅綠燈 Chapter9 VGA 輸出控制 9-1 VGA控制訊號 9.1.1 VGA 時序規格 9.1.2 電路圖編輯VGA 9.1.3 VGA 圖形輸出實作 9-2 練習題 9.2.1 改變移動方向 9.2.2 改變顏色及圖案 Chapter10 專題設計 10-1 音樂盒 10.1.1 音樂盒電路圖 10-2 數位時鐘 10.2.1 數位時鐘電路圖 10.2.2 數位時鐘之實作結果 10-3 閃子彈遊戲 10.3.1 閃子彈遊戲電路圖 10.3.2 閃子彈遊戲之實作結果 10-4 練習題 10.4.1 鬧鐘 10.4.2 骰子比大小遊戲 10.4.3 音樂播放器 10.4.4 約翰找鑰匙遊戲 附錄 1 附1-A HY-SRF05測距雷達 附1-B 4乘4數字鍵盤 附1-C 伺服馬達 附1-D LFSR亂數產生器 附1-E VGA Pattern產生器 附1-F 炸彈人 附1-G google 小恐龍 附1-H 密碼鎖 附1-I EGO1 開發板XDC 腳位設定 附錄 2 附2-A 32 位元MicroBlaze 處理器SoPC系統層級設計 附2-B Vivaodo 配置MicroBlaze 嵌入式處理器 附2-C Vivado SDK 程式範例 附2-D MicroBlaze 嵌入式處理器置配4位元乘法器IP

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