电子整机原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:王献中

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:2004-9

价格:18.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787120000172

丛书系列:

图书标签:

• 电子技术
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• 仪器仪表
• 电子工程

科技前沿探索：人工智能与未来计算导论 内容简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的现代信息技术知识体系，重点聚焦于当前科技浪潮中最核心的驱动力——人工智能（AI）的理论基础、关键技术分支、前沿应用以及伦理治理。不同于侧重于特定硬件结构或传统电子系统工作原理的著作，本书的视角立足于“智能”的构建与实现，为理解未来计算范式的转变提供坚实的基础。 第一部分：智能的基石——数学与计算理论基础 本部分将从支撑现代AI发展的底层数学框架入手，确保读者对复杂的算法逻辑有深刻的理解。 第一章：线性代数与高维空间几何 本章深入探讨了在数据科学和机器学习中至关重要的线性代数概念。内容包括向量空间、矩阵分解（如奇异值分解SVD、特征值分解EVD）在数据降维和特征提取中的应用。重点讲解了张量（Tensors）的概念及其在深度学习框架中的多维数据表示与运算机制。我们还将讨论欧几里得空间、赋范空间以及度量学习中的距离函数，为理解数据相似性与聚类奠定基础。 第二章：概率论、统计推断与信息论 本章构建了AI决策制定的不确定性框架。内容涵盖了概率分布（如高斯分布、伯努利分布）的性质、贝叶斯定理在推理中的核心作用，以及最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。在统计推断方面，我们将介绍假设检验、置信区间等方法，用于评估模型的有效性。信息论部分则会详细阐述熵、互信息和交叉熵的概念，这些是衡量数据不确定性和模型拟合优劣的关键指标。 第三章：优化理论与凸分析 优化是训练所有机器学习模型的核心环节。本章聚焦于如何有效地在复杂的、高维度的目标函数空间中寻找全局或局部最优解。内容包括无约束优化（梯度下降及其变体如SGD、Adam）、约束优化（拉格朗日乘数法、KKT条件）以及凸优化与非凸优化的区别及其对模型训练的意义。我们将细致分析损失函数的构造及其在不同学习任务（回归、分类）中的具体表现形式。 第二部分：核心学习范式与模型架构 本部分是全书的核心，系统介绍主流的机器学习与深度学习模型及其背后的运作逻辑。 第四章：传统机器学习算法深度解析 本章回顾了支撑早期AI系统的经典算法。内容包括：线性回归、逻辑回归（作为基础分类器）、支持向量机（SVM）的核技巧与间隔最大化原理、决策树的构建与剪枝策略，以及集成学习方法（如Bagging, Boosting, 随机森林和梯度提升机GBDT）。对K近邻（KNN）的距离度量标准和性能权衡也将进行详尽的分析。 第五章：人工神经网络与反向传播机制 本章是通往深度学习的桥梁。我们将从神经元模型（感知机）开始，逐步构建多层前馈网络（MLP）。重点讲解了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对梯度流的影响，以及训练网络的基石——反向传播算法的数学推导和计算效率优化。 第六章：深度学习：卷积网络（CNN）的视觉革命 本章专门探讨卷积神经网络在图像处理领域的统治地位。内容覆盖卷积层的数学操作（局部感受野、权重共享）、池化层的目标与实现、经典架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演进历程及其核心创新点（如残差连接）。此外，还将讨论目标检测（如YOLO系列）和图像分割的基础框架。 第七章：序列建模：循环网络（RNN）与注意力机制 针对文本、语音等时间序列数据，本章详细介绍了循环神经网络（RNN）的结构及其面临的长期依赖问题。随后，将深入解析解决该问题的关键技术：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作原理。最后，本章将引入突破性的“注意力机制”（Attention Mechanism），阐述其如何赋予模型聚焦关键信息的能力，并作为Transformer架构的奠基石。 第八章：生成模型与表示学习 本章关注于如何让机器理解数据内在的分布并进行创造。内容包括：变分自编码器（VAE）的概率图模型基础和重参数化技巧；生成对抗网络（GANs）的零和博弈框架、判别器与生成器的相互学习过程，以及稳定训练的策略（如WGAN）。此外，还将探讨自监督学习（Self-Supervised Learning）中对比学习（Contrastive Learning）的核心思想。 第三部分：前沿应用、系统实现与未来展望 本部分将视角转向如何将理论付诸实践，并探讨AI在特定领域中的深度应用。 第九章：自然语言处理（NLP）的前沿架构 本章专注于基于Transformer模型的大型语言模型（LLMs）。内容涵盖了Transformer的Encoder-Decoder结构、多头自注意力机制的计算效率、位置编码的重要性。我们将剖析预训练范式（如BERT, GPT系列）的原理，以及指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在提升模型对齐性方面的作用。 第十章：强化学习：决策与控制的艺术 强化学习（RL）关注智能体如何在与环境的交互中通过试错学习最优策略。本章介绍马尔可夫决策过程（MDPs）、价值函数和策略函数的概念。重点讲解了基于价值的方法（如Q-Learning, DQN）和基于策略的方法（如REINFORCE, A2C, PPO），以及Actor-Critic架构的协同工作模式。 第十一章：AI系统工程与高性能计算 本章讨论将训练有素的模型部署到实际应用环境中所面临的工程挑战。内容涉及GPU/TPU等并行计算硬件的架构基础、数据并行与模型并行策略、模型量化（Quantization）与剪枝（Pruning）以优化推理速度和内存占用，以及联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私下的分布式训练框架。 第十二章：人工智能的伦理、安全与社会影响 随着AI能力的增强，其社会责任愈发凸显。本章探讨模型的可解释性（XAI）技术，如SHAP值和LIME；算法偏见（Bias）的来源与缓解策略；以及AI系统的鲁棒性（Robustness）与对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御措施。最后，本章将对通用人工智能（AGI）的发展前景、监管框架和对未来劳动力的深远影响进行批判性分析。 本书结构严谨，从最基本的数学原理出发，层层递进至复杂的深度学习架构和前沿应用，旨在培养读者系统思考和解决复杂智能问题的能力，而非仅仅停留在对现有工具的简单调用层面。

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这本书给我的整体感觉是“厚重而不沉闷”。它像是一部精心打磨的百科全书，内容涵盖的领域很广，但叙述的深度又足以让人信服。在某些章节中，它会涉及到一些跨学科的知识点，比如在探讨嵌入式系统的稳定性时，会自然而然地引用到一些控制论的基础概念，但这引入的方式非常自然，绝非生硬的堆砌术语。我特别喜欢它对“未来趋势”的展望部分，虽然没有给出任何确凿的预言，但它基于现有技术瓶颈和发展轨迹，提出了几种潜在的设计范式转变的可能性。这种前瞻性的讨论，激发了我对电子工程更深层次的思考：我们现在所学的知识，将如何支撑未来十到二十年的技术发展？这本书没有直接教授我们如何使用某个特定软件或工具，它教授的是一种思维模式，一种面向未来、能够适应快速变化的技术环境的底层逻辑。它塑造的不是一个知道特定答案的工程师，而是一个能够提出正确问题的思考者。对于希望在专业领域建立稳固理论基础，并培养批判性分析能力的读者来说，这本书绝对是一笔宝贵的财富。

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拿到这本《电子整机原理》，我真是心潮澎湃，迫不及待地翻开了第一页。这本书的封面设计简约而不失内涵，那种深邃的蓝色调仿佛在向我诉说着电子世界的奥秘。内容上，它并没有像我预期的那样，直接深入到复杂的电路图和晦涩的公式中去。相反，它以一种非常宏观的视角，勾勒出了现代电子设备从概念到实际运作的完整脉络。作者似乎非常注重“整机”这个概念，不仅仅关注单个元器件的工作原理，更强调了各个子系统如何协同工作，形成一个有机的整体。比如，在讲述电源管理的那一章，它没有陷入对某个特定芯片拓扑的纠缠，而是从能效、可靠性、热管理等多个维度，探讨了电源在整机中的战略地位。这种“大局观”的叙事方式，让我这个初学者能够快速建立起对整个电子系统架构的认知框架，而不是一开始就被细节淹没。我特别欣赏它对“系统思维”的强调，这对于未来从事复杂工程设计工作来说，无疑是至关重要的软技能。书中的一些案例分析，虽然没有直接展示最终产品的内部结构，但其推演过程的逻辑严密性，足以让人在脑海中构建起一个清晰的模型。总而言之，这本书更像是一部引领我进入电子工程殿堂的“导览图”，而不是一本详尽的“操作手册”。

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我一直寻找一本能够跨越不同电子产品类别，提供通用设计哲学层面的书籍，而这本《电子整机原理》似乎正中下怀。它没有将重点放在某一种特定的消费电子产品（比如手机或电脑）的内部构造上，而是探讨了所有“整机”共有的核心特征和设计约束。比如，对可靠性工程的讨论，它并没有仅仅停留在MTBF的计算上，而是深入挖掘了环境温度、振动冲击以及寿命周期成本对整体方案选择的影响。这种超越具体应用范畴的探讨，赋予了这本书极高的生命力，意味着它不太容易随着某项技术的快速迭代而过时。我尤其欣赏其中关于“设计权衡”（Trade-off）的章节。作者清晰地阐述了在资源有限的情况下，工程师如何在性能、成本、功耗和体积之间进行艰难的抉择。这种对工程现实的深刻洞察，是很多纯理论教材所缺乏的。通过阅读这些内容，我开始意识到，电子工程的精髓往往不在于找到“最佳”的解决方案，而在于找到在给定约束下的“最优可行”方案。这本书成功地将这种工程智慧传递给了读者，让我在阅读后，对未来遇到的复杂项目产生了更务实的期待和准备。

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拿到书后，我首先注意到的是它的排版风格，非常注重视觉的引导性。虽然内容本身是技术性的，但大量的图示和流程图被精心布局，与文字形成了极佳的互文关系。这些图表并非是简单的示意图，它们往往以一种“去繁就简”的方式，提炼了核心的逻辑关系，让复杂的概念一目了然。比如，对于一个复杂的反馈回路系统，书中给出的图形化表达，比我以往在其他资料中学到的任何图示都要清晰易懂。这对于需要通过可视化来加深理解的读者来说，简直是福音。此外，作者在行文过程中，似乎非常注意知识点的层级结构。核心概念被反复强化，而衍生细节则被巧妙地放置在脚注或者特定的拓展框中，这使得读者可以根据自己的节奏来决定深入的程度。我个人倾向于先抓住主干，这本书记载的主干脉络非常清晰有力。阅读体验是流畅且高效的，没有感到任何知识点上的跳跃或断裂感，每一次翻页都感觉自己是踏踏实实地向前迈进了一步。这种精心设计的阅读体验，极大地提升了学习的效率和乐趣。

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说实话，我对技术书籍的阅读习惯比较挑剔，尤其是一些理论性太强的著作，读上几页就容易让人昏昏欲睡。然而，这本《电子整机原理》却展现出一种令人耳目一新的叙事张力。它的文字功底相当了得，那种仿佛在与一位经验丰富的前辈促膝长谈的语感，使得原本可能枯燥的原理讲解变得生动起来。我印象最深的是它在描述信号处理流程时所采用的比喻手法，极其巧妙地将抽象的电信号流转化成了可以感知的“信息传递链条”。比如，它用“信息驿站”来形容关键的转换模块，用“数据高速公路”来形容总线结构，这些比喻极大地降低了理解门槛。而且，这本书在理论深度和广度之间拿捏得恰到好处。它不会过度简化，保留了必要的专业术语和概念深度，但同时又通过大量情景化的描述，确保读者不会迷失在术语的迷宫里。我感觉作者在创作这本书时，是把自己完全代入了目标读者的角色，预判了我们在学习过程中可能遇到的所有知识盲点和困惑点，并提前用巧妙的语言进行了铺垫和解答。这本书读起来，更像是完成了一次结构化的思维体操训练，收获的不仅仅是知识点，更是一种系统分析问题的能力。

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