如果给我一段时间只写代码，我想我会崩溃[害羞]
如果给我一段时间只做顶层设计，我想我也会崩溃[失望]
如果给我一段时间只负责人际沟通，我想我还是会崩溃[汗颜]
这大概源于，其实这些都不是我所爱，而我又不知自己所喜爱的是什么。这时候，就需要这样一本书，让你可以学到一些知识，又可以短暂的放松思绪，轻松愉悦自己——《深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™ 工具套件》。
深度学习图像识别技术
闲暇时翻开这本书，第一章就让我很是惊喜。怎么说呢，里面的内容以前看的书里也都有写到，里面的配图也曾在多个情境看到，但是他的组合形式就是能够让你清晰明了的看懂，大概就是一个工作人士去看二三年级数学的感觉吧。直观的传达了最基本的知识点，这一点我给满分。印象最深刻的大概就是讲解神经元的部分，神经元的计算逻辑以及类定义的代码，配合绝佳。
整本书可以大概分为4个部分：
🍀首先就是让我惊喜的第一章，主要讲述了人工智能、深度学习、卷积神经网络、目标检测以及迁移学习的概念。
🍀然后是2～4章，类似于一种操作手册的形式，详述了基于TensorFlow Object Detection API框架从零实现深度学习目标检测应用流程，包含了开发环境搭建、目标检测模型训练、基于OpenVINOTM工具套件模型优化及部署。
🍀接着是第三部分，进一步提升AI推理计算性能，这部分并没有什么特别的输出，只是浅浅的讲述了同步、异步在AI推理计算中的逻辑，作为理论的浅显解读还可以的，比较喜欢的是第五章的两幅同步、异步对比图，四个字——简单明了。
🍀最后的第四部分当然是逃不掉的工程案例应用啦，工业光学字符自动识别、垃圾瓶自动分选、农作物病害自动识别和工业产品外观缺陷检测，因为和我的专业领域相去甚远[笑哭R]，仅是快速浏览，不做赘述了。
这是一本适合从事AI行业相关技术的工程师阅读，也适合打算进入AI行业的小白学习参考的书。没有很强的理论气息，又能以较为朴实的语言解释最为基础的知识。当然了，对于深挖算法的技术人员，这只能是一本闲暇时放松心情的书了（虽然我也是闲暇时拜读，但此处非我本人。瑟瑟发抖[暗中观察]）。整体来说，给予我意料之外的惊喜。
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