具体描述
本书是著名作者William Stallings力作之一，以无线连网为主题，以无线通信与连网的技术和标准为重点，讲述了连网技术与体系结构、网络设计、网络的各种类型及应用等内容，使读者全面理解无线通信与连网的原理、技术和标准。全书包括技术基础、无线通信技术、无线连网、无线局域网及附录第5部分共15章。
本书结构安排合理，可作为高级连网、无线通信、无线数据通信或无线技术课程的教材，适用于电子工程、计算机科学、信息科学及计算机工程专业的本科生或研究生学习使用；由于网络技术基础和附录部分介绍了无线通信与网络的背景知识，因此也可供通信或计算机领域的研究人员和专业技术人员参考之用。
作者简介
目录信息
读后感
本书介绍了无线通信的技术（如信号编码，传播，信道，扩频等等）和协议（GSM，TDMA，CDMA，无绳电话，蓝牙，802.11等）。 本书涉及的知识点很广，但是每一章节的内容都是入门级别的讲解，没有太过深入，只是一个初步的介绍，所以不太适合需要深入研究某一领域的读者。 但是毫...
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用户评价
我最近正在研究**高级图像处理算法**，手头也翻阅了好几本教材，但《**计算几何与空间数据结构**》这本书给我的震撼是最大的。它完全没有那种传统教材的枯燥感，反而像是一部充满智慧的侦探小说。作者对**Delaunay三角剖分**的各种优化算法的描述，简直是艺术品级别的精妙。他不仅仅罗列了算法步骤，更深入探讨了每一步的**拓扑不变性和稳定性分析**，这一点对于我后续进行三维重建工作至关重要。书中对**K-D树和八叉树**在空间查询中的效率对比分析，提供了详实的数据和直观的复杂度图表，让我清楚地认识到在处理大规模地理信息系统（GIS）数据时，选择正确的数据结构是多么关键。最让我称道的是，它在讲解**凸包算法**时，引入了算法发明者的背景故事和当时的思维过程，这使得冰冷的算法瞬间有了“人情味”，激发了我对算法美学的深刻理解。这本书的习题设计也极其巧妙，很多是开放性的，鼓励读者去思考算法在实际应用中的边界条件，而不是简单套用公式。
评分我必须说，《**高等应用流体力学——湍流模型与数值模拟**》这本书简直是为航空工程师量身定做的。我原本以为湍流模拟无非就是那些RANS方程的堆砌，但这本书的广度与深度完全超出了我的预期。作者花了大量的篇幅来对比**$k-epsilon$ 模型和 $SST k-omega$ 模型**在处理近壁面流动分离时的差异，不仅展示了数学表达式，还配有大量的**壁面剪切力等值线图**，直观地展示了不同模型对边界层细节捕捉能力的优劣。更让我惊喜的是，书中详细介绍了**LES（大涡模拟）**的基本思想，并清晰地阐述了**Smagorinsky子网尺度模型**的物理意义和局限性。对于数值方法部分，作者对**有限体积法**在处理对流项时的迎风格式和中心差分格式的**数值耗散与色散**问题的讨论，极为透彻，让我明白了为什么在CFD求解中，网格质量和时间步长选择是如此敏感。这本书的实用性体现在每一个公式的推导后面，都紧跟着一个实际工程中的应用场景分析。
评分《**古代文明的文字与书写系统**》这本书完全颠覆了我对历史文献研究的刻板印象。它不是简单地罗列象形文字或楔形文字的符号，而是一次对人类认知演化史的深刻探索。作者的视角非常独特，他从**符号的具象化到抽象化的跨越**这一核心问题入手，构建了一个宏大的叙事框架。例如，在分析**玛雅文字的音节与语素结合**时，他巧妙地引入了现代认知心理学的理论，来解释为什么某些古老文字系统会倾向于采用混合结构。书中对**腓尼基字母的贡献**的评价更是独到，没有将它简单视为“字母表的鼻祖”，而是深入分析了其在**地中海贸易网络**传播中扮演的“信息高速公路”角色，并对比了它与同时期闪米特语系其他文字系统的差异。书中的配图精美绝伦，那些拓片的细节处理得非常到位，使得即便是隔着书本，也能感受到古人刻写时的力度与节奏。这本书的价值在于，它将语言学、考古学和人类学完美地融合在一起，让人在阅读中不断地反思：**我们如何通过文字来定义和固化我们的思想？**
评分这本《**现代半导体物理学导论**》简直是我的救星！我本来对半导体器件的内部工作原理一窍不通，尤其是那些复杂的能带理论和晶格振动，简直是高深莫测。但这本书的叙述方式太亲切了，作者似乎真的站在我们初学者的角度来组织内容。它没有直接抛出那些拗口的数学公式，而是先用非常生动的比喻来解释**P型和N型掺杂**的本质区别，读起来就像在听一位经验丰富的老教授娓娓道来。特别是关于**PN结的扩散电流和漂移电流**的章节，作者用了一个非常巧妙的“人流”模型来描述载流子的迁移，让我瞬间茅塞顿开。书中的插图设计也极其用心，那些三维的能带图不再是冷冰冰的线条，而是充满了逻辑的流动感。虽然涉及的理论深度不浅，但其循序渐进的讲解节奏，让我在不知不觉中就掌握了**MOSFET的基本开关特性**。唯一的小遗憾是，在介绍**高级集成电路的制造工艺**时，篇幅略显不足，可能需要结合其他资料来补充，但作为入门级的理论奠基石，这本书绝对是无可替代的精品。
评分作为一名刚接触**深度学习中的循环神经网络（RNN）**的研究生，我被《**概率图模型与贝叶斯推理**》这本书的严谨性深深折服。它不像市面上很多速成的深度学习书籍那样只关注模型的“黑箱”应用，而是扎扎实实地从**马尔可夫链的稳态分布**开始，逐步构建起**隐马尔可夫模型（HMM）**的理论框架。作者在解释**前向-后向算法**时，对贝叶斯推断的每一步都进行了细致的数学推导，确保读者能够理解为什么在计算序列概率时需要使用动态规划而非暴力枚举。书中对**Gibbs采样和MCMC方法**的介绍尤其精彩，它没有停留在表面的算法描述，而是深入剖析了为什么这些采样方法能够在高维、复杂的后验分布中找到近似解，并讨论了其收敛性的判断标准。虽然这本书的数学门槛相对较高，需要一定的概率论基础，但它提供的理论深度，使得我对现在流行的**变分自编码器（VAE）**的底层概率假设有了全新的认识，不再是盲目地相信“它能工作”。
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