昇腾310B实战 · 全书导览

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从入门到精通边缘计算与人工智能

这张总览按本教材的全书结构,串起理论教程、实践案例、附录与可运行样例;后续页面再进入专题教学演示。

理论教程 · 实践案例 · 附录
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全书结构:理论教程、实践案例与附录

Ascend310/
├─ README.md                 运行、构建与板端部署入口
├─ src/book/                 理论与教程正文
├─ src/experiment/           案例叙事、流程图、网络结构图
├─ src/appendix/             硬件、环境、工具与操作补充
├─ samples/                  可运行代码、模型脚本、测试
├─ scripts/                  构建、部署与静态校验
└─ src/presentation/         Marp 演示源文件(本目录)

演示只引用已经存在的源文件;生成的 HTML 和复制后的图片放在 src/.vuepress/public/presentation/,不回写源目录。

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内容链:从概念到板端证据

层次 阅读入口 在教材中的作用
理论 src/book/ CANN、ATC、PyACL、网络与训练基础
附录 src/appendix/ 板卡照片、串口、网络、DSH 操作截图
实验 src/experiment/ 案例目标、程序流程、网络结构、验收边界
样例 samples/ 入口脚本、后端、前端、模型和测试

每个案例都把“源码位置、图示来源、能否在本机运行”分开记录,避免把板端结果误当成本地结果。

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附录 1:先认识真实的 310B 开发板

OrangePi AIpro 8T 开发板

来源:`src/appendix/img1/aipro.png`;操作说明:`src/appendix/appendix1.md`
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理论第 2 章:CANN 软件栈与运行边界

CANN 软件栈架构图

来源:`src/book/img2/CANN_Architecture.png`;正文:`src/book/chapter2.md`
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实验案例 1:智能考勤机的程序主线

案例 1 系统流程

来源:`src/experiment/img1/case1_flow_simple.png`;案例:`src/experiment/case1.md`;实现:`samples/case1/`
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实验案例 2:检测到跟踪的闭环

案例 2 程序流程图

来源:`src/experiment/img2/流程图.png`;案例:`src/experiment/case2.md`;实现:`samples/case2/`
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实验案例 3:智能电子琴的三条模型链

案例 3 三条工作流

来源:`src/experiment/img3/case3-three-workflows.png`;案例:`src/experiment/case3.md`;实现:`samples/case3/`
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附录 5:ROS2 基础与 310B 集成边界

ROS2 节点 ──话题/服务/动作──> 机器人功能包
      │
      ├─ 传感器:摄像头、雷达、IMU
      ├─ 底盘:串口/CAN 控制接口
      └─ 远程:SSH、VNC、多机通信
               │
               └─ 建议集成路径:ROS2 话题 -> 310B 推理服务

ROS2 附录以 Humble 为主要示例版本,覆盖 DDS、工作空间、功能包、通信、launch、TF2、URDF、SSH/VNC 和自启动。ROS2 + NPU 的端到端链路在当前仓库中尚未验证。

来源:`src/appendix/appendix5.md`;外部参考:`6.ROS2系列教程`;边界:`samples/case1` 至 `samples/case9` 暂无已验证 ROS2 运行链
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实验案例 5:采集、频谱与 NPU 推理

Hantek 采集到信号分析的流程图

来源:`src/experiment/img5/case5-hantek-acquisition-flow.png`;案例:`src/experiment/case5.md`;实现:`samples/case5/`
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实验案例 7:设备、服务与网络结构

局域网相册服务器网络结构图

来源:`src/experiment/img7/network-architecture.png`;流程图:`src/experiment/img7/program-flow.png`;实现:`samples/case7/`
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实验案例 8:模型转换不是黑盒

案例 8 模型转换流程

来源:`src/experiment/img8/case8_model_conversion.png`;案例:`src/experiment/case8.md`;实现:`samples/case8/`
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案例 4:NPU-only Palmprint Workbench 的 UI 证据

Palmprint Workbench 系统状态页(合成数据)

来源:`src/experiment/img4/palmprint-ui-react-system-status-1920x1080.png`;清单:`samples/case4/docs/evidence/ui-capture-manifest.json`;实现:`samples/case4/`
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samples/ 的代码结构:入口和职责一眼可见

samples/case1/              samples/case2/
├─ app.py                   ├─ scripts/detection_app.py
├─ face_attendance/         ├─ scripts/tracking_app.py
│  ├─ inference.py          ├─ tracking/deepsort.py
│  └─ runtime.py            └─ utils/postprocessing.py

samples/case3/              samples/case9/
├─ scripts/                 ├─ app.py (网关)
├─ piano_ddsp/              ├─ acl_om_service.py
└─ web/                     ├─ mindspore_chat_service.py
                            └─ contract-v2.json

先从入口脚本和 README.md 读起,再看模型合同、测试和板端命令。

来源:`samples/case1/`、`samples/case2/`、`samples/case3/`、`samples/case9/` 的目录与入口文件
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如何核对一张图和一条结论

  1. 在对应的 src/book/、src/experiment/ 或 src/appendix/ 找到原图和正文。
  2. 在对应 samples/*/ 找到入口、模型合同和测试;路径以源文件为准。
  3. 只把板端执行得到的 ATC、ACL、性能和识别结果写成硬件证据。
  4. 用 pnpm run docs:slides 重建,构建脚本会检查图片是否存在并复制到输出目录。
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专题教学演示入口

专题演示 重点
01–02 硬件、Ubuntu、SSH/VNC、CANN 与板端边界
03–04 Python 数据处理与 DSH/Vibe Coding
05–06 人脸识别、检测与多目标跟踪
07–08 DDSP 智能电子琴与聊天机器人
09 ROS2 基础、远程操作与 310B 集成边界

从本页的来源路径出发,可以回到原始 Markdown、真实图片和可运行代码。

源目录:`src/presentation/`;构建入口:`scripts/build_presentation.mjs`
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