脉冲与数字电路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国铁道出版社

作者:

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:1992-01

价格:4.40

装帧:平装

isbn号码:9787113012502

丛书系列:

图书标签:

• 脉冲电路
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• 数字电路
• 电子技术
• 电路分析
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• 高等教育
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• 通信原理

好的，以下是一份关于其他主题的、内容详实的图书简介，旨在提供独立于《脉冲与数字电路》主题的全面概述： --- 《深度学习：从理论到实践的全面指南》 图书简介 一、 概述：驾驭智能革命的核心引擎 在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是重塑工业、科学研究乃至日常生活的核心驱动力。本书——《深度学习：从理论到实践的全面指南》——正是为了全面、系统地梳理和阐述这一革命性技术的理论基石、核心算法、主流框架以及前沿应用而编写。 本书旨在服务于从计算机科学、电子工程、数学统计背景入门的初学者，同时也为希望深入理解最新进展的专业研究人员和工程师提供一份详尽的参考手册。我们避免了空泛的口号，致力于提供扎实的数学推导、清晰的逻辑架构和丰富的工程实例，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 二、 理论基石：构建智能认知的数学框架 (约 300 字) 深度学习的强大源于其对传统机器学习范式的超越，而这种超越建立在坚实的数学基础之上。本书的首部将重点构建这一基础。 1. 线性代数与概率论的复习与聚焦： 快速回顾与深度学习紧密相关的线性代数概念（如矩阵分解、特征值、奇异值）和概率论基础（如最大似然估计、贝叶斯定理）。重点讲解它们在数据表示和模型不确定性量化中的角色。 2. 优化理论的核心： 深入探讨损失函数的设计原则，并详尽分析梯度下降（GD）及其变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如 AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们将详细推导这些优化器的收敛条件与实际应用中的超参数调优策略。 3. 反向传播的精髓： 详细拆解神经网络训练的“心脏”——反向传播算法。不仅仅是链式法则的机械应用，更侧重于其在计算图上的高效实现、梯度流的分析，以及如何利用它来指导权重的更新。 三、 核心网络结构：从感知机到 Transformer (约 500 字) 本书的中间部分系统地介绍了构成现代深度学习版图的关键网络架构，并追踪了它们从概念到成熟的演进历程。 1. 全连接网络与深度前馈网络 (FNN)： 阐述多层感知机（MLP）的结构，重点分析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Leaky ReLU）的选择及其对梯度消失/爆炸问题的缓解作用。讨论正则化技术，如 Dropout 和 L1/L2 正则化，在防止过拟合中的关键作用。 2. 卷积神经网络 (CNN) 的视觉革命： 深度剖析卷积层、池化层和填充（Padding）的工作机制。我们不仅介绍经典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 和 Inception 等里程碑式架构，更侧重于解释残差连接（Residual Connections）、批标准化（Batch Normalization）等关键创新如何使得训练极深网络成为可能。 3. 循环神经网络 (RNN) 与序列建模： 针对时间序列和自然语言处理任务，详细介绍 RNN 的基础结构。随后，重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、遗忘门和更新门的工作原理，以及如何解决标准 RNN 中长期依赖性的问题。 4. 注意力机制与 Transformer 架构： 介绍注意力（Attention）机制如何打破 RNN 的顺序依赖限制。详尽分析 Transformer 模型的编码器-解码器结构，特别是自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性，为理解当前最先进的大型语言模型（LLM）奠定坚实基础。 四、 前沿应用与工程实践 (约 400 字) 理论知识需要通过实践来验证和深化。本部分将聚焦于深度学习在主流应用场景中的落地细节。 1. 计算机视觉的深化应用： 不仅覆盖图像分类，还深入讲解目标检测（如 Faster R-CNN, YOLO 系列）、语义分割（如 U-Net, DeepLab）的技术路线和精度提升的关键点。 2. 自然语言处理 (NLP) 的范式转变： 讨论词嵌入（Word Embedding）技术（如 Word2Vec, GloVe），并详细解析基于 Transformer 的预训练模型（如 BERT, GPT 系列）的预训练任务（掩码语言模型、下一句预测）及其在下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。 3. 生成模型与数据合成： 介绍生成对抗网络（GAN）的判别器与生成器博弈机制，探讨其在图像合成、数据增强中的应用。同时，介绍变分自编码器（VAE）的隐空间学习能力。 4. 强化学习的桥梁： 简要介绍深度强化学习（DRL）的基础概念，如 Q-Learning 与策略梯度方法，展示其在复杂决策任务中的应用潜力。 五、 框架选择与高效部署 (约 300 字) 理论的实现离不开高效的工具链。本书的最后部分将指导读者掌握工业界主流的深度学习框架，并讨论模型部署的挑战。 1. 框架精讲： 详细对比 TensorFlow (TF) 和 PyTorch 两大主流框架。侧重于 PyTorch 的动态计算图（Eager Execution）带来的灵活性，以及 TF 2.x 版本中 Keras 接口的易用性。提供使用两种框架实现同一复杂模型的对比示例。 2. 可靠性与可解释性 (XAI)： 讨论模型鲁棒性测试（如对抗样本攻击与防御）和模型可解释性技术（如 Grad-CAM, LIME）的重要性，强调构建可信赖 AI 系统的必要性。 3. 模型优化与部署： 探讨模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术，以及如何利用 ONNX 或 TensorRT 等工具将训练好的模型高效部署到边缘设备或云端服务中，实现低延迟推理。 结语：持续学习的路径 本书不仅是一本教材，更是一张通往深度学习前沿的地图。通过系统学习，读者将能够独立设计、训练和评估复杂的深度神经网络模型，为未来在 AI 领域进行创新和研究做好充分准备。深度学习的浪潮仍在持续，本书提供的知识体系，是驾驭这股浪潮的最坚实锚点。

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这部《脉冲与数字电路》的语言风格，让我感觉自己仿佛被一位来自上个世纪的教授用苏格兰口音训话。它充满了专业的术语，但这些术语的解释往往冗长而迂回，需要读者具备极高的词汇联想能力才能迅速抓住要点。我尤其对书中处理“信号完整性”概念的方式感到不解。在描述脉冲信号的传输时，书中花费了大量篇幅来推导理想波形的数学模型，但对于诸如串扰（Crosstalk）和反射（Reflection）这些在高速设计中致命的问题，仅仅是一带而过，似乎将它们视为超出本书讨论范围的“工程细节”。我曾期待能看到一些关于如何通过优化布局和走线来抵抗这些干扰的实用指导，或者至少是一些量化的指标来评估信号失真程度。但这本书似乎对“物理实现”的美感不太感兴趣，它更醉心于“逻辑构造”的纯粹性。因此，尽管我学习到了大量的理论知识，但在尝试将这些知识应用于一个真实的、需要考虑实际物理限制的项目时，我发现这本书提供的指导性工具箱是明显不足的。它提供的是蓝图的数学基础，而非建筑工人手上的工具。

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老实说，我是在一个连续的、几乎没有间断的雨天里，试图用这部《脉冲与数字电路》来打发时间。我原以为，通过强迫自己沉浸在逻辑的严密世界里，能找到一种结构化的慰藉。然而，这本书的叙事方式非常线性，缺乏任何尝试打破章节壁垒的努力。每一个章节似乎都是一个自我封闭的知识单元，需要被独立消化，这使得建立不同模块之间的联系变得异常困难。比如，关于“存储单元”的章节，虽然详细讲解了静态和动态存储的原理，但它与后面描述的“时钟信号同步”之间的内在联系，需要读者自己去强行连接。书中的例子大多是理想化的、教科书式的电路配置，缺少了真实世界中元器件的非理想特性所带来的复杂性。例如，对于信号边沿速率、阻抗匹配这些在实际布线中至关重要的因素，书中只是泛泛而谈，没有给出足够的篇幅进行专门的、深入的探讨。读完一个部分，我往往需要合上书本，花很长时间在脑海中构建一个完整的系统图景，才能勉强理解这个模块如何与其他部分协同工作。这种阅读体验，与其说是学习，不如说更像是在解一个需要不断参考多个图纸才能完成的复杂拼图。

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这本书给我的感觉，更像是一部精心制作的、针对高阶工程师的工具手册，而不是一本面向广泛读者的知识普及读物。我原本希望从中找到一些关于现代高速信号处理中，脉冲整形和时钟恢复技术的“窍门”或最新的设计哲学。然而，这本书的内容似乎更偏向于那些经过时间检验的、相对基础的逻辑实现方式。它详细地描述了各种编码方案和传输协议的理论基础，但当我试图寻找关于当前流行的超高速CMOS或SiGe技术对这些经典电路性能影响的讨论时，却发现着墨甚少。这使得整本书读起来像是一部关于经典力学的著作，虽然准确无误，却缺少了对现代物理世界中那些突破性进展的关注。我甚至尝试去对比一下不同逻辑家族（如TTL与CMOS）在实际功耗和噪声容忍度上的细微差别，期待能看到一些基于实验数据的深度分析，但这些地方的论述相对简略，没有给出足够的篇幅去深入剖析其背后的物理机制。因此，对于寻求前沿知识的读者来说，这本书的深度可能停在了“扎实”的层面，而未能触及“创新”的边缘。

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这部厚重的《脉冲与数字电路》竟然成了我书架上一个沉甸甸的谜团。我花了整整一个下午的时间，试图从目录和前言中捕捉到一丝线索，但除了那些晦涩难懂的符号和似乎无穷无尽的公式推导，我几乎找不到任何能让我产生兴趣的“钩子”。我原本期待的是一些关于现代电子设备如何处理信号的生动描述，或许能揭示我们日常使用的智能手机和电脑背后的核心逻辑，但这本书提供的似乎是教科书式的、纯粹的理论构建，仿佛是为了一场遥远的、只存在于实验室里的考试而准备的。翻到后面章节时，那些关于逻辑门、布尔代数和时序电路的讨论，对我这个非科班出身的读者来说，如同阅读一篇用我完全不熟悉的语言写成的古老文献。它没有试图用任何类比或者实际应用案例来降低理解的门槛，而是直接将读者推入了数学和抽象逻辑的深海。我感觉自己像一个试图徒手攀登珠穆朗玛峰的登山者，每翻一页都是一次沉重的呼吸，而山顶的景色——那些关于脉冲和数字转换的奥秘——依然遥不可及。这本书似乎在对读者说：“如果你不懂这些基础，那就别想前进。”这种近乎傲慢的学术态度，让我在阅读过程中倍感挫败，尽管我知道它可能在专业领域是权威的，但对于普及知识而言，它显然是失败的。

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拿到这本《脉冲与数字电路》后，我立刻被它那种严谨到近乎刻板的排版风格吸引了。纸张的质感偏向哑光，印刷的墨色深沉有力，每一行文字都排列得整整齐齐，仿佛在无声地宣告着内容的权威性。然而，这种视觉上的舒适很快就被阅读体验上的“挑战”所取代。我尝试着从关于“时序逻辑电路”的那一章开始阅读，希望通过理解时间在数字系统中是如何被精确控制的，来建立一个整体的概念框架。结果是，作者似乎对读者的背景知识有着极高的预设。他对“触发器”和“状态机”的引入是如此迅速和跳跃，以至于我不得不频繁地停下来，回到前几章去查找那些本应在介绍中就明确定义的术语。更让我感到困惑的是，书中的插图，那些复杂的电路图和波形图，虽然清晰，但缺乏必要的注释来解释特定元件在整个系统中的功能性角色。它们更像是某个设计文档的节选，而非教学材料的一部分。这本书似乎更侧重于证明“如何”构建，而不是“为何”要构建成这样。它要求读者拥有一个已经建立好的、坚实的电子学基础，否则，每一次深入都会伴随着对基础知识的回溯和确认，这极大地拖慢了阅读的节奏，也削弱了对核心概念的整体把握能力。

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