技术物理基础实验与实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:卢灿华 编

出品人:

页数:175

译者:

出版时间:2005-7

价格:8.30元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040169157

丛书系列:

图书标签:

• 技术物理
• 物理实验
• 基础实验
• 实训
• 高等教育
• 理工科
• 实验教学
• 物理学
• 教学参考书
• 实验指南

好的，这是一份图书简介，内容完全基于假设的、与《技术物理基础实验与实训》无关的领域。 --- 《空间数据可视化与分析技术》 图书简介 内容概要： 本书深入探讨了现代空间数据可视化与分析领域的前沿技术与实践方法。在信息爆炸的时代，地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和全球导航卫星系统（GNSS）生成的海量空间数据对传统的数据处理和分析工具构成了严峻挑战。本书旨在为研究人员、数据科学家以及行业专业人士提供一套系统的理论框架和实用的操作指南，帮助他们高效地从复杂、多源、多尺度的空间数据中提取有价值的洞察，并以清晰、直观的方式进行呈现。 全书内容围绕“数据驱动的决策支持”这一核心目标展开，共分为六个主要部分，共计十八章。 第一部分：空间数据基础理论与预处理 本部分首先回顾了空间数据模型（如矢量数据模型、栅格数据模型）的演变与核心特性，并重点阐述了空间数据的内在不确定性及其处理方法。随后，我们详细解析了空间数据质量评估的标准（包括拓扑一致性、精度验证等）。在数据预处理环节，本书详尽介绍了坐标系统转换的数学基础，涵盖了从大地测量学到常用地图投影（如墨卡托投影、UTM 投影）的转换算法及其在不同软件环境下的实现细节。此外，还涵盖了空间数据融合与插值技术，特别是克里金法（Kriging）在处理地质、环境数据时的适用性分析。 第二部分：高级数据可视化技术 本部分是本书的重点之一，侧重于将抽象的空间关系转化为易于理解的视觉表达。我们超越了基础的地图制图，深入研究了三维（3D）空间可视化，包括数字高程模型（DEM）的渲染优化、三维场景构建的算法（如体渲染、等值面提取），以及如何有效地在三维环境中进行交互式导航和测量。此外，本书专门辟章节讲解了“时间序列空间数据”的可视化方法，如动态轨迹追踪、时空立方体（Space-Time Cube）的构建与可视化，以及利用动画和时间滑块来揭示空间现象的演变过程。特别地，书中提供了基于 WebGL 和 CesiumJS 框架的高性能实时可视化案例分析。 第三部分：空间统计学与模式识别 空间统计学是理解空间现象内在规律的关键。本部分系统介绍了空间自相关性的度量（如 Moran's I、Getis-Ord $G_i^ $），并区分了全局模式与局部异常值的检测。我们详细阐述了空间回归模型（Spatial Regression Models），包括空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的数学推导、参数估计与模型诊断。在模式识别方面，本书聚焦于空间聚类分析（如 DBSCAN、ST-DBSCAN）在识别热点区域（Hot Spot Analysis）中的应用，以及如何利用分形几何理论来描述复杂地理边界的自相似性。 第四部分：深度学习在空间分析中的应用 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习正在重塑空间数据分析的范式。本部分聚焦于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理遥感影像和地理文本数据方面的突破。我们提供了使用 U-Net 架构进行高精度地物分类的实战教程，包括数据集的构建、迁移学习的应用以及模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在空间决策中的初步探索。此外，还讨论了图神经网络（GNN）在建模交通网络、城市基础设施连接性方面的潜力与挑战。 第五部分：大数据环境下的空间处理框架 处理 PB 级别以上的地理空间数据集需要分布式计算框架的支持。本书详细介绍了 Apache Hadoop 生态系统（HDFS, MapReduce）以及 Spark 框架在空间数据处理流水线中的优化策略。我们着重讲解了空间索引结构（如 R-Tree、Quadtree）在大数据背景下的演进，以及如何利用并行计算来加速大规模空间连接（Spatial Join）和缓冲区分析。书中提供了基于 Dask 和 GeoPandas 在多核环境优化操作的具体代码示例。 第六部分：专题案例与未来展望 最后一部分通过三个深入的专题案例，展示了本书所学技术的集成应用：智慧城市基础设施监测、气候变化对生态系统影响的模拟预测、以及基于众包数据的城市动态风险评估。这些案例强调了跨学科知识的融合。在未来展望中，本书探讨了边缘计算（Edge Computing）在实时环境监测中的角色，以及合成数据生成（Synthetic Data Generation）在保护隐私和增强模型鲁棒性方面的潜在用途。 本书特色： 1. 理论与实践并重： 每一章节都包含丰富的数学原理阐述和配套的 Python/R 编程实践案例，确保读者能够从算法层面理解技术，并能立即应用于实际问题。 2. 前沿技术覆盖： 系统性地涵盖了从传统 GIS 到最新的深度学习空间建模的前沿技术栈。 3. 面向应用驱动： 强调技术在解决实际地理问题（如城市规划、环境科学、资源管理）中的指导作用，而非纯粹的理论堆砌。 目标读者： 地理信息科学、遥感科学、数据科学、城市规划、环境工程、土木工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及需要掌握先进空间分析技能的行业工程师和研究人员。阅读本书前，建议读者具备一定的编程基础（Python 或 R 优先）和基础的线性代数知识。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论阐述的深度上显得有些浮于表面，对于核心概念的挖掘远远不够扎实。比如，在讨论某些关键物理现象时，作者往往只是简单地罗列了公式，而缺乏对公式背后物理意义的深入剖析和直观的物理图像的构建。对于初学者来说，这种“只知其然，不知其所以然”的讲解方式无疑是致命的。我期望看到的是那种能引人深思、激发好奇心的叙述，而不是教科书式的、干巴巴的定义堆砌。更令人沮丧的是，书中很多章节的逻辑跳转显得非常生硬，前后的衔接上总感觉缺少必要的过渡和铺垫，使得读者在试图建立知识体系时，不得不花费大量的精力去自行填补这些逻辑断层。这种结构上的松散，极大地削弱了教材的有效性和指导性，让原本就复杂的概念变得更加难以捉摸。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示质量，简直让人怀疑出版部门的专业素养。图表的清晰度和分辨率低得令人发指，很多关键的结构示意图和波形图，细节模糊不清，线条交错在一起，根本无法有效识别其中的关键特征。更有甚者，有些图注和正文描述出现了明显的矛盾，这让人在对照学习时感到极度困惑，不知道该相信哪个版本。在技术领域，一图胜千言的重要性不言而喻，然而这本书中的图示却成了理解内容的障碍而非助力。如果说文字可以有不同的表达方式，那么严谨的图示是衡量技术教材专业性的硬指标，而这本书显然在这个环节彻底失分。希望未来的再版能够引入专业的制图工具和更高的印刷标准，否则这些“马赛克”般的图例只会让读者更加沮丧。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在引用和参考资料的规范性上存在着严重的疏漏。很多重要的理论结论和实验数据，作者似乎没有提供可靠的出处，这使得读者在进一步探索或需要验证某个关键数据时无从下手。一本严肃的技术参考书，其可信赖度很大程度上取决于其引用的严谨性。缺乏明确的、可追溯的参考文献列表，使得书中的某些论述显得缺乏根基，让人不得不打一个大大的问号。此外，书中使用的术语和符号在不同章节之间甚至在同一章节内也存在不一致的情况，这对于需要精确理解的学科来说是致命的缺陷。读者不得不花费大量时间去猜测作者在不同场合下使用同一符号的真正含义，极大地拖慢了学习进度，也反映出整个编辑校对流程的疏忽。

评分☆☆☆☆☆

从实操指导的角度来看，这本书的实验环节描述简直是令人哭笑不得，充满了理论指导书的通病——脱离实际操作环境的空泛指导。它似乎假定读者已经拥有一套最理想化的、实验室级别的设备和完美的环境参数，对于实际操作中可能遇到的各种“疑难杂症”和替代方案几乎只字未提。例如，当一个实验步骤因为仪器精度问题未能达到预期的读数时，书中没有提供任何关于误差分析和修正的有效建议，读者只能在原地打转。这种“完美世界”的实验设计，对于需要动手能力的学习者来说，简直是一种折磨和误导。它未能教会我们如何像真正的工程师那样去调试、去变通，而只是提供了一套在理想状态下才能成立的“标准流程”，实用价值大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计简直是灾难，封面那种老掉牙的排版和色调，让人一看就提不起兴趣。内页的纸张质量也堪忧，摸上去粗糙得很，油墨的味道还挺冲，翻阅起来总感觉掉渣渣的。我本来是冲着内容来的，但光是拿到书的那个瞬间，就已经被这种“复古”到不行的物理形态劝退了大部分热情。而且，这本书的页边距设计得极其不合理，文字堆叠得太满，视觉上造成了很大的压迫感，眼睛稍微看久一点就容易疲劳。要知道，一本技术类的书籍，阅读体验也是相当重要的，这本在这一点上完全没有做到位，让人感觉出版方在制作上是多么的敷衍了事。如果作者真的想让读者深入学习那些深奥的原理，至少也应该提供一个让人愿意坐下来翻开的载体吧？这本书的物理属性，无疑是给其内容的传播设置了巨大的障碍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆