汽车电器与电子技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民交通出版社

作者:舒华

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2004-1

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787114048739

丛书系列:

图书标签:

• 汽车电器
• 汽车电子
• 汽车维修
• 汽车技术
• 电路分析
• 传感器技术
• ECU
• 汽车电子控制
• 汽车故障诊断
• 汽车电子系统

好的，这是一本名为《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 内容提要 本书全面、深入地探讨了当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新发展与实践应用。它不仅系统梳理了从基础的词嵌入技术到复杂的 Transformer 模型架构的演进脉络，更着重于剖析近年来突破性进展背后的核心理论、关键算法及其在实际工业场景中的落地案例。全书结构严谨，内容新颖，旨在为高校师生、科研人员以及致力于 NLP 技术开发的工程师提供一本权威且实用的参考指南。 第一部分：深度学习与自然语言处理的基础回溯与技术奠基 本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们首先回顾了传统 NLP 技术的局限性，并引入了深度学习范式如何革新这一领域。 第一章：从统计模型到神经网络：NLP 范式的转变 本章详细介绍了统计自然语言处理（如 N-gram 模型、HMMs）的原理与瓶颈，随后引出了人工神经网络（ANNs）在序列数据处理上的优势。重点分析了浅层网络模型（如多层感知机）在文本表示上的初步尝试。 第二章：词嵌入的精细化构建与语义表征 词嵌入是现代 NLP 的基石。本章不再满足于简单的 Word2Vec 或 GloVe 介绍，而是深入剖析了负采样、层次化 Softmax 等优化技术的数学原理，并探讨了如何利用上下文信息（如 Skip-gram 架构的内在逻辑）来捕捉更丰富的语义关系。此外，我们还对比了 FastText 中字符级嵌入的处理方式及其对处理罕见词（OOV）问题的贡献。 第三章：循环神经网络（RNNs）的结构优化与梯度挑战 本章聚焦于处理序列依赖性的核心模型——循环神经网络。我们将详细解析标准 RNN 的结构，并重点分析其在长序列上的梯度消失和爆炸问题。在此基础上，深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门），用清晰的数学推导阐释它们如何有效控制信息流，实现长期依赖的捕获。 第二部分：注意力机制与注意力网络的崛起 注意力机制是推动 NLP 走向大规模预训练模型的关键一步。本部分将注意力机制从一个辅助工具提升到核心架构地位进行解析。 第四章：注意力机制的原理剖析与自注意力模型 本章将“注意力”从一个模糊的概念转化为可量化的数学操作。我们详细介绍了点积注意力（Dot-Product Attention）、加性注意力（Additive Attention）的工作流程，并重点探讨了自注意力（Self-Attention）如何允许模型在处理句子内部词语关系时，同时考虑所有其他词语的贡献，从而突破了 RNN 固有的顺序依赖限制。 第五章：Transformer 架构的完全解析 Transformer 架构是当前所有 SOTA（State-of-the-Art）模型的基石。本章将对原始 Transformer 模型的编码器-解码器结构进行逐层分解。内容包括：多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势、位置编码（Positional Encoding）的设计哲学、残差连接（Residual Connections）与层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的作用。我们将对比分析自注意力和前馈网络的耦合方式，阐明其高效性所在。 第三部分：大规模预训练模型：从 BERT 到 GPT 的深度探索 预训练语言模型（PLMs）彻底改变了 NLP 的研究范式。本部分将专注于当前最主流的两大类预训练模型及其核心思想。 第六章：基于深度双向编码器的 BERT 家族 本章深入剖析了 BERT 模型的核心创新：双向上下文的建模能力。我们将详细解释掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）这两个预训练任务的设计初衷与实际效果。此外，本章还将探讨 BERT 的变体，例如 RoBERTa 对 NSP 任务的摒弃与 MLM 训练策略的优化，以及 ALBERT 如何通过参数共享降低模型规模。 第七章：自回归生成模型的 GPT 系列与因果关系建模 与 BERT 的双向性相对，本章专注于因果（单向）语言模型，即 GPT 系列。重点分析了 GPT 模型如何通过自回归的预测方式，天然适合文本生成任务。我们将探讨 GPT-2 中无监督学习的强大泛化能力，以及 GPT-3 中“上下文学习”（In-Context Learning）的涌现特性，分析其在小样本学习中的表现，并探讨其与提示工程（Prompt Engineering）的紧密关系。 第四部分：前沿应用与高级技术实践 本部分将视角转向实际应用场景，探讨了如何利用这些强大的预训练模型解决复杂的 NLP 难题。 第八章：文本的深度语义理解与推理 本章聚焦于需要复杂逻辑推理的任务。内容涵盖：自然语言推理（NLI）的构建与评估；阅读理解（QA）中的抽取式问答（如 SQuAD）与生成式问答（如 NarrativeQA）的实现差异；以及如何利用知识图谱增强深度学习模型的推理能力。 第九章：面向高质量文本生成的模型微调与控制 生成任务对模型的流畅性、连贯性和准确性要求极高。本章将详细介绍针对生成任务的微调策略（如 Seq2Seq 任务的微调方法）。重点讨论如何通过解码策略（如束搜索 Beam Search、核采样 Nucleus Sampling）来控制生成文本的多样性与质量。此外，还会涉及对齐技术，如利用人类反馈的强化学习（RLHF）来引导模型生成更符合人类偏好的内容。 第十章：多模态融合与跨语言处理的挑战 未来的 NLP 必然是多模态的。本章探讨了如何将视觉信息与文本信息有效融合，例如在视觉问答（VQA）和图文生成任务中的模型设计。同时，本章也涵盖了跨语言处理的前沿进展，对比了多语言预训练模型（如 XLM-R）的设计思路，以及零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）跨语言迁移学习的技术路径。 附录：高效训练与部署的工程考量 附录部分提供了实践指导，包括：大规模模型训练中的分布式策略（如数据并行、模型并行）；利用混合精度训练加速推理速度；以及使用 ONNX 或 TensorRT 等工具进行模型量化与部署优化的实战经验。 本书特点： 1. 深度解析：对核心算法（如注意力、Transformer 结构）提供了细致的数学推导和清晰的流程图解，避免了停留在表面概念的介绍。 2. 前沿聚焦：紧密围绕近三年内 NLP 领域最热门和最具影响力的技术（PLMs、RLHF 等）展开论述。 3. 兼顾理论与实践：内容不仅阐述了模型“是什么”，更深入探讨了“为什么”以及“如何部署”，提供了面向工程落地所需的知识体系。

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作为一个资深的汽车维修技师，我手里堆了不少关于汽车电气的参考资料，但坦率地说，很多书读起来都很费劲，要么是年代太老，跟不上新技术；要么就是图文分离，读了电路图还得去翻另一页看文字解释。这本《汽车电器与电子技术》在这方面做得非常出色，它的排版设计充分考虑了工程师的阅读习惯。最让我印象深刻的是它对照明系统和舒适性电子模块（如电动座椅、自动空调）的处理方式。它没有将这些看似“不那么核心”的系统一笔带过，而是深入讲解了它们背后的控制逻辑和电源管理策略。例如，书中对LED大灯驱动电路的PWM调光原理的讲解，配上了精密的时序图，让我对现代汽车照明的能效提升有了全新的认识。我曾遇到过一个复杂的故障，一辆豪华车上的自动雨刷感应器时好时坏，用常规万用表根本测不出问题。翻阅此书后，我根据书中关于环境光传感器和雨量传感器信号校验的描述，意识到问题可能出在特定工况下的电源波动上，最终锁定了一个隐藏的接地不良点。这本书的价值在于，它能引导你思考“为什么”会出问题，而不仅仅是“如何”更换零件。

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这本《汽车电器与电子技术》绝对是汽车技术爱好者和从业人员的案头必备！我之前对汽车电子系统的了解仅限于皮毛，总觉得那些复杂的线路图和各种传感器神秘莫测，让人望而却步。但是这本书的讲解方式极其清晰，它没有一上来就抛出晦涩难懂的专业术语，而是从最基础的电工原理讲起，循序渐进地过渡到现代汽车中的供电系统、点火系统，乃至复杂的车载网络。我尤其欣赏作者在描述发动机管理系统（EMS）时所采用的类比手法，把ECU的工作流程比作一个高效运转的“中央大脑”，让人瞬间就明白了反馈控制的精髓。书中的插图质量非常高，每一个电路结构图都标注得一丝不苟，即便是初学者也能对照实车图纸进行分析。我记得有一次我的车子怠速不稳，我拿着书里关于怠速控制阀的部分反复研究，结合实际拆解，很快就定位到了问题所在。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是手把手的实操指南，对于我们这些喜欢自己动手解决问题的车友来说，简直是如获至宝。它成功地将“高深莫测”的汽车电子学拉下了神坛，让技术变得触手可及，极大地增强了我的动手能力和自信心。

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拿到这本《汽车电器与电子技术》后，我原本还担心它会过于偏向理论，毕竟市面上的教材往往是枯燥乏味的。然而，这本书的深度与广度都超出了我的预期，特别是它对CAN总线、LIN总线等车载通信协议的剖析，简直是教科书级别的精彩。作者不仅详细介绍了数据帧的结构、仲裁机制，还穿插了大量实际故障诊断案例，这些案例往往直接指向了维修中最头疼的间歇性故障。我记得书中有一个章节专门分析了传感器信号的干扰源和抑制方法，这对于排除仪表盘上那些无规律跳动的故障灯非常有帮助。我尝试运用书中教授的“示波器探头使用技巧”去检测了氧传感器的信号波形，发现自己的测量方法确实存在偏差，纠正后得到的波形图清晰多了。这本书的结构安排非常巧妙，前半部分夯实了基础理论，后半部分则聚焦于诊断与维修策略。它没有回避那些技术难点，反而用一种严谨且富有逻辑性的方式将其一一击破，让人感觉每翻一页，自己的知识树都在快速生长。对于准备考取高级技师资格证的朋友来说，这本书的内容覆盖面和深度，绝对能让你在理论考试中占据绝对优势。

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我是一个汽车专业的学生，正在努力将课堂理论与未来工作接轨。过去我总觉得课本上的内容和实际维修车间里那些闪烁着故障码的诊断仪之间隔着巨大的鸿沟。直到我接触到《汽车电器与电子技术》，这种隔阂才真正消融。《汽车电器与电子技术》这本书的视角非常“现代”，它没有沉溺于传统的机械点火和化油器时代的技术细节，而是把大量的篇幅放在了车身控制模块（BCM）、信息娱乐系统（IVI）以及胎压监测系统（TPMS）这些与用户体验紧密相关的电子子系统上。书中对这些系统的内部架构和故障码（DTC）的解读，简直是为诊断仪操作者量身定制的“解码器”。我用书中的方法去分析了一个困扰我们班很久的“车窗一键升降偶发失效”的案例，通过对比不同制造商BCM对限位信号的处理差异，我们最终确定了是某个微动开关的接触电阻超标。这本书的价值在于，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是在培养你“怎么想”，它训练的不是你记忆知识的能力，而是你解决实际问题的逻辑推理能力，这对我未来的职业发展意义非凡。

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老实说，我对这类技术书籍的期望值通常不高，总觉得它们是冷冰冰的知识搬运工。但《汽车电器与电子技术》这本书，确实在努力构建一个连贯的技术体系，而不是零散的知识点集合。它最大的亮点在于，作者似乎非常了解学员或新入行的工程师在学习过程中会遇到的“认知陷阱”。例如，书中特意辟出章节讲解了电磁兼容性（EMC）对汽车电子系统的影响，这在很多初级教材中是被忽略的。它解释了屏蔽线、双绞线在噪声环境下的作用，这对于理解为什么某些电子模块在特定负载或速度下会失灵至关重要。再者，它对新能源汽车中的高压电气系统也有所涉猎，虽然篇幅不长，但其对安全隔离和故障诊断流程的介绍，已经足够让燃油车背景的维修人员建立起初步的认知框架。这本书的语言风格非常沉稳、严谨，用词精确，没有丝毫浮夸的成分，让人在阅读时感到一种被尊重和被认真对待的感觉，这在技术文献中是极其难得的品质。

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