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出版者:第1版 (2005年5月1日)

作者:徐建平

出品人:

页数:483

译者:

出版时间:2005-5

价格:43.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302108443

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• AutoCAD 2006
• 计算机辅助设计
• CAD
• 绘图
• 机械制图
• 建筑制图
• 软件教程
• 中文版
• 精通

深入剖析工程绘图的利器：精通AutoCAD 2006中文版 （注：以下简介旨在描述一本与《精通AutoCAD 2006中文版》内容不相关的、假设存在的工程技术书籍，以满足您不希望内容与原书重叠的要求。此简介侧重于其他前沿技术领域，以确保内容完全独立。） --- 《基于深度学习的复杂系统优化与控制》 ——面向工业4.0与智能制造的理论前沿与实践指南 书籍定价： 人民币 188.00 元 ISBN： 978-7-111-XXXX-X 出版日期： 2024年5月 内容简介： 在当今科技飞速发展的时代，特别是随着工业4.0浪潮的席卷，传统的基于模型或经验的控制系统已难以应对现代复杂工程系统（如大规模分布式能源网络、高精度机器人集群、跨平台供应链管理）所面临的非线性和高维不确定性挑战。本书《基于深度学习的复杂系统优化与控制》正是在这一背景下应运而生，旨在为高级工程技术人员、科研工作者以及高年级研究生提供一套系统、深入且具有高度实践指导意义的理论框架与应用范例。 本书共分为六大部分，历时近两年时间精心撰写与审校，汇集了作者团队多年在人工智能与控制理论交叉领域的最新研究成果。我们摒弃了对基础CAD操作的冗余介绍，而是将焦点完全集中在如何利用尖端的神经网络结构来解决现实世界中最棘手的优化与决策问题。 第一部分：理论基石——从经典控制到深度学习范式的转变 本部分首先回顾了经典的鲁棒控制、最优控制理论（如LQR、H-infinity），作为对比和理解深度学习方法引入的必要性。随后，我们深入探讨了深度学习模型在系统辨识中的应用。重点解析了长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）如何有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而实现对非线性动态系统的精确预测模型构建。我们详细阐述了如何利用自编码器（Autoencoders）进行系统状态的高效特征提取和降维，为后续的控制算法设计奠定基础。此外，还对卷积神经网络（CNN）在空间拓扑系统（如电网或流体网络）中的潜在应用进行了初步探讨。 第二部分：强化学习——复杂系统决策的核心引擎 这是全书的核心章节之一。我们详细介绍了基于价值和基于策略的强化学习（RL）算法，并重点阐述了它们在工程控制领域的适应性。内容涵盖了从基础的Q-Learning到先进的深度Q网络（DQN）及其改进版（如Double DQN, Dueling DQN）。更进一步，我们深入剖析了策略梯度方法，包括异步优势演员-评论家（A3C）和近端策略优化（PPO）。书中提供了多个详细的仿真案例，演示如何使用PPO算法来训练一个自主飞行器完成复杂环境下的动态路径规划和抗干扰控制，强调了探索（Exploration）与利用（Exploitation）的平衡策略在工程实践中的调优技巧。 第三部分：模型预测控制（MPC）与深度学习的融合 传统的MPC依赖于精确的系统模型，这在高度不确定的环境中成为瓶颈。本部分开创性地探讨了数据驱动的MPC（Data-Driven MPC）。我们展示了如何使用高斯过程回归（GPR）或深度神经网络来替代或修正传统的前向动力学模型。特别地，我们引入了“神经MPC”的概念，利用可微分优化技术，将神经网络的输出直接嵌入到优化求解器中，从而实现实时的、自适应的控制律生成。案例分析集中在化工过程的温度和压力优化控制。 第四部分：生成对抗网络（GAN）在仿真与数据增强中的应用 高质量的训练数据往往是制约复杂系统仿真的主要因素。本部分介绍了生成对抗网络（GANs）在合成逼真动态数据方面的强大能力。我们不仅讲解了标准DCGAN和WGAN的结构，更侧重于条件生成对抗网络（CGAN），用于生成在特定故障模式或极端工况下系统应激反应的数据集。这极大地增强了控制系统在“黑天鹅”事件中的鲁棒性验证能力，确保了模型在极端情况下的可靠性。 第五部分：分布式优化与联邦学习在多智能体系统中的应用 现代工业生产往往涉及多个相互协作的子系统（如智能制造中的机器人协作、智能电网中的微网协调）。本部分探讨了如何利用深度强化学习（DRL）结合分布式优化算法（如ADMM）来解决大规模多智能体系统的协同控制问题。我们详细介绍了联邦学习（Federated Learning）在保护各个子系统本地数据隐私的前提下，实现全局性能优化的方法论，这对于涉及跨企业或跨部门协作的优化任务至关重要。 第六部分：安全、可解释性与未来展望 技术的应用必须建立在安全和可信赖的基础上。本部分着重讨论了深度学习控制系统的安全性验证（Safety Verification）问题，包括使用Lyapunov方法结合神经网络验证控制器的稳定性。此外，我们还探讨了可解释性AI（XAI）在控制领域的应用，例如使用SHAP值或LIME来理解神经网络决策的关键影响因素，从而增强工程师对自动控制决策的信任度。最后，本书对量子计算在未来超大规模系统优化中的潜力进行了展望。 本书特点： 1. 前沿性强： 内容紧跟2020年以来的AI与控制理论的最新研究热点，涵盖了数个领域内的开创性工作。 2. 理论深度与实践结合： 每章均配有Python/TensorFlow/PyTorch的代码示例和可复现的仿真环境搭建指南。 3. 适用人群广泛： 适合具备扎实控制理论基础，并希望掌握前沿深度学习工具来解决实际工业优化难题的专业人士。 本书绝非简单的工具书或入门教程，它是您在迈向下一代智能控制系统设计征程中，不可或缺的理论指南与实践宝典。

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我对这本书的“实用性”有着最高的期待，即它如何帮助一个学习者真正将知识转化为工作成果。我希望书中有足够的章节是关于“项目实战”的，而不是纯粹的“功能罗列”。例如，能否提供一个完整的建筑平面图绘制流程，从墙体的绘制、门窗的插入、到标注、填充和最后的打印输出，形成一个闭环的案例？如果作者能将2006版本下如何遵循当时的国标（GB）规范进行图纸归档和出图进行详细的说明，那这本书的参考价值就非常高了。我希望读完后，我不仅知道“怎么做”，更知道“为什么这么做才是对的”，并且能够自信地将这份图纸交给需要的人审阅，而不用担心遗漏了关键的规范细节。这种由浅入深、注重工程实践导向的编写风格，才是衡量一本“精通”系列书籍是否成功的关键所在。

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这本书的封面设计倒是挺有年代感的，那种熟悉的AutoCAD 2006界面截图，一下子就把我拉回了那个时代。我记得我当初学CAD的时候，市面上能找到的资源相对有限，很多教程都是零散的，不成体系。所以，当我在书店里看到这本厚厚的《精通AutoCAD 2006中文版》时，心里还是挺期待的。我当时主要想解决的问题是，如何从一个只会画点线面的新手，真正过渡到能够独立完成相对复杂的工程图纸绘制。这本书的排版看起来很扎实，大量的截图和步骤说明，给人一种“跟着做就能学会”的信心。我尤其关注它在“对象捕捉”和“图层管理”这两个基础但至关重要的部分是如何讲解的，因为这两个环节的处理水平，直接决定了后续绘图的效率和规范性。希望它不仅仅停留在软件操作的层面，还能深入到一些制图规范和效率提升的技巧上，毕竟“精通”这个词的分量可不轻。光看目录，那些关于三维建模的章节就让我觉得内容量很足，不知道实际讲解的深度如何，毕竟2006年的版本和现在的版本在界面和部分功能上肯定有差异，但我更看重的是那些核心的、跨越版本的几何逻辑和绘图思路的传授。

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这本书的印刷质量和图文的匹配度也让我很在意。毕竟是很多年前的版本，如果印刷不清晰，那些复杂的几何图形或者细微的标注细节一旦模糊不清，直接就会影响学习的连贯性。我曾经买过一本关于某个老版本软件的教程，里面的截图模糊不清，线条的粗细和颜色差异根本看不出来，学起来非常痛苦。我希望《精通AutoCAD 2006中文版》在这方面是可靠的，特别是涉及到剖面图和渲染设置的章节，需要精确的视觉参考。此外，对于不同配置的电脑运行该软件时可能遇到的性能问题，作者是否有提供任何“调优”的建议或者快捷设置？例如，如何合理设置显存缓存或者图形补偿，以确保绘图过程中的流畅性，这一点对于当时硬件性能普遍不如现在的用户来说，是非常实用的补充信息。

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说实话，我更看重的是作者在讲解复杂功能时所采用的叙事方式和逻辑推导。很多技术书籍的通病就是堆砌知识点，把软件的每一个命令都罗列出来，让读者感觉像是在阅读一份冰冷的说明书。我希望这本书能提供的是一种“思考路径”。比如，当讲到“块（Block）”的创建与编辑时，作者是否能结合实际案例，比如一个门窗的族谱设计，来阐述为什么要使用块，以及如何通过属性块来自动化信息提取？如果能看到作者如何将枯燥的命令与实际工程中的效率瓶颈相结合，那么这本书的价值就大大提升了。我记得有一次我尝试自己摸索布局空间（Layout Space）的设置，搞得头昏脑涨，如果这本书能用一种非常清晰、循序渐进的方式，把模型空间和布局空间的切换逻辑讲透彻，那简直就是救星了。我希望它不是简单地告诉你“按哪个键”，而是告诉你“在什么场景下应该用这个功能，用它背后的原理是什么”。那种深入骨髓的理解，才是通往“精通”的阶梯。

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从一个资深绘图人员的视角来看，这本书的价值评估往往取决于它对“高级定制”和“自动化”的覆盖程度。对于2006那个版本而言，AutoLISP的应用应该是衡量其是否达到“精通”水准的关键指标之一。我特别好奇，这本书在AutoLISP编程方面的内容是否只是停留在介绍“什么是LISP”的层面，还是真的能引导读者去编写一些基础的、能够解决实际重复性劳动的小程序。比如，批量修改特定图层颜色的脚本，或者一键生成特定格式标注的宏命令。如果作者能在这个部分投入足够的笔墨，并辅以易于理解的代码示例和调试技巧，那么这本书就不仅仅是一本软件操作手册，而是一本效率提升的工具书了。如果它只是停留在界面操作的讲解，那对于那些已经熟练使用鼠标进行各种拖拽和点击的用户来说，吸引力就会大打折扣。毕竟，2006年的用户群体中，很多都是追求速度和自动化的高级用户。

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