TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
- Autorzy:
- Pete Warden, Daniel Situnayake
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 504
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size—small enough to run on a microcontroller. With this practical book you’ll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems combine to make astounding things possible with tiny devices.
Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.
- Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures
- Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers
- Learn the essentials of ML and how to train your own models
- Train models to understand audio, image, and accelerometer data
- Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Google’s toolkit for TinyML
- Debug applications and provide safeguards for privacy and security
- Optimize latency, energy usage, and model and binary size
Wybrane bestsellery
-
Odkryj fascynujący świat sztucznej inteligencji (AI) bez zbędnych komplikacji! Ta książka to idealny przewodnik dla każdego, kto chce zrozumieć, jak AI zmienia nasz świat, od podstawowych pojęć po zaawansowane technologie. Dzięki jasnym wyjaśnieniom i przystępnemu językowi, autor demistyfikuje sk...
AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki AI bez tajemnic. Sztuczna Inteligencja od podstaw po zaawansowane techniki
-
Tę książkę docenią wszyscy zainteresowani eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcieliby pewnie poruszać się w świecie nauki o danych. Pokazano tu, w jaki sposób Excel pozwala zobrazować proces ich eksplorowania i jak działają poszczególne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśni...
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
(43.55 zł najniższa cena z 30 dni)40.20 zł
67.00 zł(-40%) -
Oto praktyczny przewodnik po nauce o danych w miejscu pracy. Dowiesz się stąd wszystkiego, co ważne na początku Twojej drogi jako danologa: od osobowości, z którymi przyjdzie Ci pracować, przez detale analizy danych, po matematykę stojącą za algorytmami i uczeniem maszynowym. Nauczysz się myśleć ...
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
(44.85 zł najniższa cena z 30 dni)41.40 zł
69.00 zł(-40%) -
Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków ja...(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)
29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
Ta książka jest przystępnym przewodnikiem po uczeniu maszynowym. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, wystarczy podstawowa umiejętność programowania i znajomość matematyki na poziomie szkoły średniej. Znalazło się tu omówienie podstawowych pojęć i wyjaśnienie mechanizmów rządzących uczeniem głębok...
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
(64.35 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozk...(83.85 zł najniższa cena z 30 dni)
77.40 zł
129.00 zł(-40%) -
Rosnące możliwości różnych form sztucznej inteligencji niepokoją ludzi od kilkudziesięciu lat. Stopniowo uzależniamy się od ciągłej asysty nowoczesnych technologii, jednak coraz doskonalsze metody uczenia maszynowego, dostępna i potężna moc obliczeniowa korzystająca z niewyobrażalnie wielkich zas...
Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia Człowiek na rozdrożu. Sztuczna inteligencja 25 punktów widzenia
(31.85 zł najniższa cena z 30 dni)29.40 zł
49.00 zł(-40%) -
Deep Learning for Time Series Cookbook covers several time series problems, and how to tackle them using deep learning in a set of coding recipes. These recipes will enable you to develop accurate forecasting models using the PyTorch ecosystem.
Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection Deep Learning for Time Series Cookbook. Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
(100.08 zł najniższa cena z 30 dni)
O autorach ebooka
Pete Warden jest współzałożycielem zespołu do spraw TensorFlow. Obecnie zajmuje się platformą TensorFlow dla mobilnych systemów operacyjnych i systemów wbudowanych. Wcześniej był założycielem firmy Jetpac, przejętej przez Google w 2014 roku.
Daniel Situnayake wspiera programistów TensorFlow w Google. Jest współzałożycielem firmy Tiny Farms, która jako pierwsza w Stanach Zjednoczonych zautomatyzowała proces uzyskiwania białka z owadów na skalę przemysłową.
Pete Warden, Daniel Situnayake - pozostałe książki
-
Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można...
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
(64.35 zł najniższa cena z 30 dni)59.40 zł
99.00 zł(-40%) -
Edge AI is transforming the way computers interact with the real world, allowing IoT devices to make decisions using the 99% of sensor data that was previously discarded due to cost, bandwidth, or power limitations. With techniques like embedded machine learning, developers can capture human intu...(245.65 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
To help you navigate the large number of new data tools available, this guide describes 60 of the most recent innovations, from NoSQL databases and MapReduce approaches to machine learning and visualization tools. Descriptions are based on first-hand experience with these tools in a production en...
Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools Big Data Glossary. A Guide to the New Generation of Data Tools
(55.24 zł najniższa cena z 30 dni)55.24 zł
64.99 zł(-15%) -
If you're a developer looking to supplement your own data tools and services, this concise ebook covers the most useful sources of public data available today. You'll find useful information on APIs that offer broad coverage, tie their data to the outside world, and are either accessible online o...(55.24 zł najniższa cena z 30 dni)
55.24 zł
64.99 zł(-15%)
Kup polskie wydanie:
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
- Autor:
- Pete Warden, Daniel Situnayake
39,90 zł
99,00 zł
(49.50 zł najniższa cena z 30 dni)
Ebooka "TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-920-5199-2, 9781492051992
- Data wydania ebooka:
- 2019-12-16 Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 27.0MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 44.8MB
Spis treści ebooka
- Preface
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- OReilly Online Learning
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- 1. Introduction
- Embedded Devices
- Changing Landscape
- 2. Getting Started
- Who Is This Book Aimed At?
- What Hardware Do You Need?
- What Software Do You Need?
- What Do We Hope Youll Learn?
- 3. Getting Up to Speed on Machine Learning
- What Machine Learning Actually Is
- The Deep Learning Workflow
- Decide on a Goal
- Collect a Dataset
- Selecting data
- Collecting data
- Labeling data
- Our final dataset
- Design a Model Architecture
- Generating features from data
- Windowing
- Normalization
- Generating features from data
- Thinking with ML
- Train the Model
- Underfitting and overfitting
- Training, validation, and testing
- Convert the Model
- Run Inference
- Evaluate and Troubleshoot
- Wrapping Up
- 4. The Hello World of TinyML: Building and Training a Model
- What Were Building
- Our Machine Learning Toolchain
- Python and Jupyter Notebooks
- Google Colaboratory
- TensorFlow and Keras
- Building Our Model
- Importing Dependencies
- Generating Data
- Splitting the Data
- Defining a Basic Model
- Training Our Model
- Training Metrics
- Graphing the History
- Improving Our Model
- Testing
- Converting the Model for TensorFlow Lite
- Converting to a C File
- Wrapping Up
- 5. The Hello World of TinyML: Building an Application
- Walking Through the Tests
- Including Dependencies
- Setting Up the Test
- Getting Ready to Log Data
- Mapping Our Model
- Creating an AllOpsResolver
- Defining a Tensor Arena
- Creating an Interpreter
- Inspecting the Input Tensor
- Running Inference on an Input
- Reading the Output
- Running the Tests
- Grabbing the code
- Using Make to run the tests
- Walking Through the Tests
- Project File Structure
- Walking Through the Source
- Starting with main_functions.cc
- Handling Output with output_handler.cc
- Wrapping Up main_functions.cc
- Understanding main.cc
- Running Our Application
- Wrapping Up
- 6. The Hello World of TinyML: Deploying to Microcontrollers
- What Exactly Is a Microcontroller?
- Arduino
- Handling Output on Arduino
- Running the Example
- Making Your Own Changes
- SparkFun Edge
- Handling Output on SparkFun Edge
- Running the Example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the Program
- Viewing Debug Data
- Making Your Own Changes
- ST Microelectronics STM32F746G Discovery Kit
- Handling Output on STM32F746G
- Running the Example
- Making Your Own Changes
- Wrapping Up
- 7. Wake-Word Detection: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Audio Provider
- The Feature Provider
- How the feature provider converts audio to a spectrogram
- The Command Recognizer
- The Command Responder
- Listening for Wake Words
- Running Our Application
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Responding to commands on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Responding to commands on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- ST Microelectronics STM32F746G Discovery Kit
- Responding to commands on STM32F746G
- Running the example
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 8. Wake-Word Detection: Training a Model
- Training Our New Model
- Training in Colab
- Enable GPU training
- Configure training
- Install dependencies
- Load TensorBoard
- Begin training
- Wait for training to complete
- Keeping Colab running
- Freeze the graph
- Convert to TensorFlow Lite
- Create a C array
- Training in Colab
- Training Our New Model
- Using the Model in Our Project
- Replacing the Model
- Updating the Labels
- Updating command_responder.cc
- Arduino
- SparkFun Edge
- STM32F746G
- Other Ways to Run the Scripts
- How the Model Works
- Visualizing the Inputs
- How Does Feature Generation Work?
- Understanding the Model Architecture
- Understanding the Model Output
- Training with Your Own Data
- The Speech Commands Dataset
- Training on Your Own Dataset
- How to Record Your Own Audio
- Data Augmentation
- Model Architectures
- Wrapping Up
- 9. Person Detection: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Image Provider
- The Detection Responder
- Detecting People
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Which camera module to buy
- Capturing images on arduino
- Responding to detections on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Which camera module to buy
- Capturing images on SparkFun Edge
- Responding to detections on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the program
- Viewing debug data
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 10. Person Detection: Training a Model
- Picking a Machine
- Setting Up a Google Cloud Platform Instance
- Training Framework Choice
- Building the Dataset
- Training the Model
- TensorBoard
- Evaluating the Model
- Exporting the Model to TensorFlow Lite
- Exporting to a GraphDef Protobuf File
- Freezing the Weights
- Quantizing and Converting to TensorFlow Lite
- Converting to a C Source File
- Training for Other Categories
- Understanding the Architecture
- Wrapping Up
- 11. Magic Wand: Building an Application
- What Were Building
- Application Architecture
- Introducing Our Model
- All the Moving Parts
- Walking Through the Tests
- The Basic Flow
- The Accelerometer Handler
- The Gesture Predictor
- The Output Handler
- Detecting Gestures
- Deploying to Microcontrollers
- Arduino
- Arduino constants
- Capturing accelerometer data on Arduino
- Responding to gestures on Arduino
- Running the example
- Making your own changes
- Arduino
- SparkFun Edge
- Capturing accelerometer data on SparkFun Edge
- Responding to gestures on SparkFun Edge
- Running the example
- Build the binary
- Sign the binary
- Flash the binary
- Attach the programmer to the board
- Attach the programmer to your computer
- Run the script to flash your board
- Testing the Program
- Making your own changes
- Wrapping Up
- 12. Magic Wand: Training a Model
- Training a Model
- Training in Colab
- Enable GPU Training
- Install dependencies
- Prepare the data
- Load TensorBoard
- Begin training
- Evaluate the results
- Create a C array
- Training in Colab
- Other Ways to Run the Scripts
- Training a Model
- How the Model Works
- Visualizing the Input
- Understanding the Model Architecture
- Training with Your Own Data
- Capturing Data
- SparkFun Edge
- Logging data
- Capturing Data
- Modifying the Training Scripts
- Training
- Using the New Model
- Wrapping Up
- Learning Machine Learning
- Whats Next
- 13. TensorFlow Lite for Microcontrollers
- What Is TensorFlow Lite for Microcontrollers?
- TensorFlow
- TensorFlow Lite
- TensorFlow Lite for Microcontrollers
- Requirements
- Why Is the Model Interpreted?
- Project Generation
- What Is TensorFlow Lite for Microcontrollers?
- Build Systems
- Specializing Code
- Makefiles
- Writing Tests
- Supporting a New Hardware Platform
- Printing to a Log
- Implementing DebugLog()
- Running All the Targets
- Integrating with the Makefile Build
- Supporting a New IDE or Build System
- Integrating Code Changes Between Projects and Repositories
- Contributing Back to Open Source
- Supporting New Hardware Accelerators
- Understanding the File Format
- FlatBuffers
- Porting TensorFlow Lite Mobile Ops to Micro
- Separate the Reference Code
- Create a Micro Copy of the Operator
- Port the Test to the Micro Framework
- Build a Bazel Test
- Add Your Op to AllOpsResolver
- Build a Makefile Test
- Wrapping Up
- 14. Designing Your Own TinyML Applications
- The Design Process
- Do You Need a Microcontroller, or Would a Larger Device Work?
- Understanding Whats Possible
- Follow in Someone Elses Footsteps
- Find Some Similar Models to Train
- Look at the Data
- Wizard of Oz-ing
- Get It Working on the Desktop First
- 15. Optimizing Latency
- First Make Sure It Matters
- Hardware Changes
- Model Improvements
- Estimating Model Latency
- How to Speed Up Your Model
- Quantization
- Product Design
- Code Optimizations
- Performance Profiling
- Blinky
- Shotgun profiling
- Debug logging
- Logic analyzer
- Timer
- Profiler
- Performance Profiling
- Optimizing Operations
- Look for Implementations That Are Already Optimized
- Write Your Own Optimized Implementation
- Taking Advantage of Hardware Features
- Accelerators and Coprocessors
- Contributing Back to Open Source
- Wrapping Up
- 16. Optimizing Energy Usage
- Developing Intuition
- Typical Component Power Usage
- Hardware Choice
- Developing Intuition
- Measuring Real Power Usage
- Estimating Power Usage for a Model
- Improving Power Usage
- Duty Cycling
- Cascading Design
- Wrapping Up
- 17. Optimizing Model and Binary Size
- Understanding Your Systems Limits
- Estimating Memory Usage
- Flash Usage
- RAM Usage
- Ballpark Figures for Model Accuracy and Size on Different Problems
- Speech Wake-Word Model
- Accelerometer Predictive Maintenance Model
- Person Presence Detection
- Model Choice
- Reducing the Size of Your Executable
- Measuring Code Size
- How Much Space Is Tensorflow Lite for Microcontrollers Taking?
- OpResolver
- Understanding the Size of Individual Functions
- Framework Constants
- Truly Tiny Models
- Wrapping Up
- 18. Debugging
- Accuracy Loss Between Training and Deployment
- Preprocessing Differences
- Debugging Preprocessing
- On-Device Evaluation
- Accuracy Loss Between Training and Deployment
- Numerical Differences
- Are the Differences a Problem?
- Establish a Metric
- Compare Against a Baseline
- Swap Out Implementations
- Mysterious Crashes and Hangs
- Desktop Debugging
- Log Tracing
- Shotgun Debugging
- Memory Corruption
- Wrapping Up
- 19. Porting Models from TensorFlow to TensorFlow Lite
- Understand What Ops Are Needed
- Look at Existing Op Coverage in Tensorflow Lite
- Move Preprocessing and Postprocessing into Application Code
- Implement Required Ops if Necessary
- Optimize Ops
- Wrapping Up
- 20. Privacy, Security, and Deployment
- Privacy
- The Privacy Design Document
- Data collection
- Data usage
- Data sharing and storage
- Consent
- The Privacy Design Document
- Using a PDD
- Privacy
- Security
- Protecting Models
- Deployment
- Moving from a Development Board to a Product
- Wrapping Up
- 21. Learning More
- The TinyML Foundation
- SIG Micro
- The TensorFlow Website
- Other Frameworks
- Friends of TinyML
- Wrapping Up
- A. Using and Generating an Arduino Library Zip
- B. Capturing Audio on Arduino
- Index
O'Reilly Media - inne książki
-
JavaScript gives web developers great power to create rich interactive browser experiences, and much of that power is provided by the browser itself. Modern web APIs enable web-based applications to come to life like never before, supporting actions that once required browser plug-ins. Some are s...(177.65 zł najniższa cena z 30 dni)
186.15 zł
219.00 zł(-15%) -
How will software development and operations have to change to meet the sustainability and green needs of the planet? And what does that imply for development organizations? In this eye-opening book, sustainable software advocates Anne Currie, Sarah Hsu, and Sara Bergman provide a unique overview...(160.65 zł najniższa cena z 30 dni)
169.14 zł
199.00 zł(-15%) -
OpenTelemetry is a revolution in observability data. Instead of running multiple uncoordinated pipelines, OpenTelemetry provides users with a single integrated stream of data, providing multiple sources of high-quality telemetry data: tracing, metrics, logs, RUM, eBPF, and more. This practical gu...(143.65 zł najniższa cena z 30 dni)
143.65 zł
169.00 zł(-15%) -
Interested in developing embedded systems? Since they don't tolerate inefficiency, these systems require a disciplined approach to programming. This easy-to-read guide helps you cultivate good development practices based on classic software design patterns and new patterns unique to embedded prog...(152.15 zł najniższa cena z 30 dni)
160.65 zł
189.00 zł(-15%) -
If you use Linux in your day-to-day work, then Linux Pocket Guide is the perfect on-the-job reference. This thoroughly updated 20th anniversary edition explains more than 200 Linux commands, including new commands for file handling, package management, version control, file format conversions, an...(92.65 zł najniższa cena z 30 dni)
92.65 zł
109.00 zł(-15%) -
Gain the valuable skills and techniques you need to accelerate the delivery of machine learning solutions. With this practical guide, data scientists, ML engineers, and their leaders will learn how to bridge the gap between data science and Lean product delivery in a practical and simple way. Dav...(237.15 zł najniższa cena z 30 dni)
245.65 zł
289.00 zł(-15%) -
This practical book provides a detailed explanation of the zero trust security model. Zero trust is a security paradigm shift that eliminates the concept of traditional perimeter-based security and requires you to "always assume breach" and "never trust but always verify." The updated edition off...(203.15 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Decentralized finance (DeFi) is a rapidly growing field in fintech, having grown from $700 million to $100 billion over the past three years alone. But the lack of reliable information makes this area both risky and murky. In this practical book, experienced securities attorney Alexandra Damsker ...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%) -
Whether you're a startup founder trying to disrupt an industry or an entrepreneur trying to provoke change from within, your biggest challenge is creating a product people actually want. Lean Analytics steers you in the right direction.This book shows you how to validate your initial idea, find t...(126.65 zł najniższa cena z 30 dni)
126.65 zł
149.00 zł(-15%) -
When it comes to building user interfaces on the web, React enables web developers to unlock a new world of possibilities. This practical book helps you take a deep dive into fundamental concepts of this JavaScript library, including JSX syntax and advanced patterns, the virtual DOM, React reconc...(194.65 zł najniższa cena z 30 dni)
203.15 zł
239.00 zł(-15%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: TinyML. Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers Pete Warden, Daniel Situnayake (0) Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.