基本信息
书名:传感器与测试技术
定价:38.00元
售价:23.9元,便宜14.1元,折扣62
作者:叶湘滨
出版社:国防工业出版社
出版日期:2007-04-01
ISBN:9787118050790
字数:516000
页码:348
版次:1
装帧:平装
开本:
商品重量:0.4kg
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内容提要
本书分三篇,共16章,系统地论述了传感器与测试技术的理论基础、常用传感器的原理、特性以及典型参量的测试。篇共4章,主要介绍传感器与测试技术理论基础。内容包括:传感器与测试技术的基本概念、地位、作用以及发展动向,信号分析与处理,测量误差与数据处理,测试系统的特性分析。第二篇共7章,介绍常用传感器原理、特性、信号调理电路以及应用,简要介绍其他传感器的原理,包括微机械传感器、模糊传感器、基于人工神经网络的传感器和网络传感器。第三篇共5章,介绍典型参量的测试,其中主要介绍了位移、振动、温度、压力以及流量的测量。
本书可作为测控技术与仪器、机械工程及其自动化等专业的本科生教材,也可供其他相关专业的师生及工程技术人员参考。
目录
作者介绍
文摘
序言
我最近翻阅的这本关于量子计算的科普读物,其叙述的流畅度和逻辑的严谨性令人印象深刻。它成功地将一个通常被认为高深莫测的主题,拆解成了若干个易于理解的模块。作者运用了大量的类比和图示,尤其是在解释叠加态和纠缠现象时,那些精妙的比喻简直是化腐朽为神奇。比如,书中对“量子比特”的描述,不再是抽象的数学符号,而更像是在讲述一种全新的、与我们日常经验截然不同的信息载体。尽管主题前沿,但文字却保持了极高的可读性,没有出现那种让人望而生畏的专业术语堆砌。我个人非常喜欢它对“图灵机”与“量子霸权”之间历史性对话的描绘,这让原本冰冷的技术发展史,充满了戏剧张力和人文关怀。对于任何希望跨越门槛了解下一代计算范式的人来说,这都是一份不可多得的入门指南。
评分这本关于信息技术领域的专著,简直是一场思维的盛宴!作者以一种近乎诗意的笔触,探讨了数据结构与算法的深层奥秘。我尤其欣赏它对递归和迭代这两种核心编程思想的深入剖析。书中不仅提供了大量的经典案例,还巧妙地穿插了历史演变和哲学思考,让人在理解技术的同时,也对计算机科学的本质有了更深的敬畏。比如,在讲解图论算法时,作者没有停留在枯燥的公式推导,而是用生动的比喻将复杂的路径搜索问题具象化,让我这个初学者也能迅速抓住要领。更难能可贵的是,它没有故步自封于主流技术栈,而是花了相当篇幅去探讨函数式编程范式,展现了作者广阔的视野和对未来技术趋势的敏锐洞察力。读完后,感觉自己的编程内功得到了极大的提升,看问题的角度都变得更加立体和深入了。
评分这本关于嵌入式系统实时操作系统(RTOS)选型与裁剪的实战手册,简直是为工程现场量身打造的工具箱。它的语言风格非常直接、务实,充满了“别浪费时间在这些地方”的工程师式的口吻。书中对不同RTOS内核(如FreeRTOS、VxWorks等)的上下文切换开销、中断延迟和内存占用进行了表格化的、残酷的对比分析,数据详实到令人信服。最让我受益匪浅的是关于“资源受限设备上的功耗优化策略”那一章,作者提供了一套完整的、从硬件中断处理到任务调度优先级设定的决策树,每一步都附带着具体的汇编级考量。它没有华丽的辞藻,只有冰冷的、可量化的性能指标和经过无数次失败验证的“最佳实践”。对于任何需要将软件稳定运行在毫秒级时间窗口内的工程师来说,这本书的价值,远超其书本定价本身。
评分我必须承认,起初我对这本聚焦于自然语言处理(NLP)中的深度学习模型的教材持保留态度,因为这个领域更新太快了。然而,这本书的独到之处在于它选择了“不变的基础”来构建知识体系。它没有过多纠缠于最新发表的SOTA(State-of-the-Art)模型,而是将重点放在了Transformer架构的起源、注意力机制的数学基础以及循环神经网络的局限性上。作者的叙述风格非常像一位经验丰富的大师在传授内功心法,强调的是理解为什么某个模型有效,而不是简单地告诉你如何调用库函数。特别是书中对梯度消失/爆炸问题的历史性回顾,以及如何通过残差连接从根本上解决这一难题的论述,逻辑清晰,层层递进,极具说服力。它培养的不是工具的使用者,而是问题的设计者和解决者。
评分对于追求极致性能优化的系统工程师而言,这本关于内存管理与缓存一致性的书籍无疑是“圣经”级别的存在。它的深度令人咋舌,每一个章节都像是在解剖一个复杂的机械装置,精细到寄存器级别的操作都被描绘得淋漓尽致。作者的功力体现在其对不同硬件架构(如乱序执行、分支预测)与操作系统内核交互细节的把握上。我花了整整一周的时间,才消化完关于“伪共享”问题及其避免策略的那一章,其中引用的真实世界案例——一个高性能交易系统的延迟优化实践——展现了理论是如何指导实践的,让人茅塞顿开。书中的代码示例极其精炼,每一个字节的变动都蕴含着深刻的性能考量。读完它,我感觉自己不再是仅仅停留在应用层写代码的“码农”,而是真正开始理解计算的物理极限在哪里,那种对底层原理的掌控感是无与伦比的。
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