物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，促使接入網(wǎng)絡(luò)移動設(shè)備數(shù)量呈爆炸式增長，新應(yīng)用層出不窮，且新應(yīng)用對帶寬、數(shù)據(jù)存儲、計算以及時延等有更高的要求。邊緣計算作為5G關(guān)鍵技術(shù)之一，將云服務(wù)擴展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，能夠降低任務(wù)處理時延。工業(yè)界和學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為合理的卸載決策和資源分配方案能夠有效提升邊緣計算系統(tǒng)性能。并提出了一種基于無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的多

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本書為職業(yè)教育教材，涉及：變量與基本數(shù)據(jù)類型，運算符與輸入輸出，流程控制語句，數(shù)組與方法，面向?qū)ο缶幊膛c字符串操作，Java異常處理，JavaI/O操作，實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)庫編程。

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本書系統(tǒng)地講解各種模型在端側(cè)平臺(含嵌入式設(shè)備、移動端設(shè)備)中的工程化實踐，重點討論模型優(yōu)化、模型輕量化設(shè)計、高性能計算、Neon編程、ARM處理器OpenCV編程、基于TFLite的端側(cè)模型部署和性能優(yōu)化、NPU和GPU推理加速等。通過本書的閱讀，讀者可以理解端側(cè)AI模型部署內(nèi)容，包括算法及算子優(yōu)化和對模型的精度、性

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