| 图书基本信息 | |||
| 图书名称 | 电子技术 | 作者 | 路金星 |
| 定价 | 30.00元 | 出版社 | 化学工业出版社 |
| ISBN | 9787122057006 | 出版日期 | 2010-02-01 |
| 字数 | 页码 | ||
| 版次 | 1 | 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 | 商品重量 | 0.459Kg |
| 内容简介 | |
| 本教材共分7个学习情境,包括二极管整流稳压电源的组装与调试、实用功放电路的组装与调试、函数信号发生器的制作与测试、收音机的组装与调试、四人表决器的逻辑电路设计与制作、加法器的逻辑电路设计与制作、数字钟的电路设计与制作。每个学习情境下设任务,每个任务由任务描述、任务目标、知识准备、任务实施、知识拓展、学习小结、自我评估和评价标准8个环节构成,切实贯彻“工学结合、任务导向、‘教学做’一体化”的方针,实用性强。 本书适用于高职高专电子类、机电类和计算机类专业“电子技术”课程。 |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 学习情境1 二极管整流稳压电源的组装与调试 任务1.1 二极管的识别与检测 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.半导体的知识 2.PN结及其单向导电性 3.半导体二极管 【任务实施】二极管的识别与检测 【知识拓展】 1.半导体二极管的型号 2.稳压二极管的符号与伏安特性 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务1.2 二极管整流电路的组装与调试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.单相半波整流电路 2.单相全波桥式整流电路 3. 滤波电路的组成与工作原理 【任务实施】二极管整流电路的组装与调试 【知识拓展】 1. PCB的基本知识 2.印制线路板的设计与制作 3.焊接训练 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务1.3 二极管整流稳压电源的组装与调试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.稳压二极管的基本知识 2.并联型稳压电路的组成与工作原理 【任务实施】二极管直流稳压电路的组装与调试 【知识拓展】常用仪器仪表的使用训练 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 学习情境2 实用功放电路的组装与调试 任务2.1 三极管的识别、检测与选用 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.三极管的结构与符号 2.三极管各极电流的形成与电流控制作用 3.三极管的共射输入、输出特性曲线 4.三极管的主要参数 5.三极管的简易测试 【任务实施】三极管的识别与检测 【知识拓展】 1.万用表测试三极管电流放大系数 2.三极管开关特性应用举例 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务2.2 三极管电压放大器的组装与调试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.放大器概述 2.放大器的性能指标 3.低频小信号共射放大器 4.共集电极放大器 【任务实施】单管共射分压偏置放大器的组装与调试 【知识拓展】 放大器的频率特性 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务2.3 实用功放电路的组装与调试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.功率放大器 2.乙类互补对称功率放大电路 3.甲乙类互补对称功率放大电路 4. DG4100集成功率放大器简介 【任务实施】音响放大器的组装与调试 【知识拓展】 1.集成运放简介 2.有源滤波电路 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 学习情境3 函数信号发生器的制作与测试 任务3.1 集成运算放大器的应用 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.集成运算放大器的组成 2.集成运放的主要参数及种类 3.理想集成运算放大器 4.模拟运算电路 5.信号处理电路 6.非正弦波信号产生电路 【任务实施】 1.集成运算放大器的指标测试 2.集成运算放大器组成模拟运算电路 3.集成运算放大器组成波形运算电路 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务3.2 正弦波振荡器的制作与测试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.产生正弦波振荡的条件 2. RC正弦波振荡电路 3. LC振荡电路 【任务实施】 1. RC正弦波振荡器的制作与测试 2. LC正弦波振荡器的制作与测试 【知识拓展】 石英晶体振荡器简介 1.石英晶体的特点 2.石英晶体正弦波振荡电路 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 任务3.3 函数信号发生器电路的制作与调试 【任务描述】 【任务分析】 【知识准备】 1.集成函数发生器ICL8038电路结构 2.集成函数发生器ICL8038工作原理 3.集成函数发生器ICL8038常用接法 4.ICL函数发生器的主要参数 【任务实施】函数信号发生器的电路制作与调试 【学习小结】 【自我评估】 【评价标准】 学习情境4 收音机的组装与调试 学习情境5 四人表决器的逻辑电路设计与制作 学习情境6 加法器的逻辑电路设计与制作 学习情境7 数字钟的电路设计与制作 参考文献 |
| 编辑推荐 | |
| 文摘 | |
| 序言 | |
我最近迷上了探索时间序列的奥秘,所以毫不犹豫地入手了《金融市场高频数据的建模与回溯测试》。这本书的视角非常独特,它没有过多纠缠于宏观经济理论,而是完全聚焦于微观层面的市场微观结构和噪声处理。我特别欣赏作者对“信息熵”在预测模型中的应用这一章节的论述。不同于一般书籍只是简单提及,这本书深入探讨了如何利用信息熵来量化市场信息的突变点,并结合卡尔曼滤波来平滑高频噪声。书中的Python实现部分,尤其是在处理纳秒级时间戳数据时的内存优化技巧,对我来说价值连城。我之前尝试用Pandas处理这类数据时经常遇到内存溢出,而这本书提供的基于`numpy`和`cython`的混合编程方案,完美解决了我的燃眉之急。更让我惊艳的是,它对各种回溯测试框架(如Zipline的底层逻辑)进行了剖析,指出了传统向量化回溯中容易忽略的滑点和流动性冲击问题,并提供了相应的修正模型。阅读完这本书,我感觉自己看市场的眼睛都变得敏锐了许多,不再满足于日线级别的K线图,而是开始关注那些隐藏在毫秒间的博弈。这本书的深度和专业性,绝对是为有一定基础的量化研究者准备的硬核干货,读起来酣畅淋漓,挑战性十足。
评分老实说,我原本对《深度学习框架PyTorch实战指南》这类书籍抱持着一丝怀疑态度的——毕竟框架更新速度太快了,书本很容易过时。然而,这本书完全颠覆了我的看法。它没有把重点放在API的罗列上,而是将核心的理念——自动微分(Autograd)的工作原理——讲解得淋漓尽致。作者用了一个非常巧妙的例子,构建了一个简单的计算图,然后反向传播每一步的梯度计算过程,清晰地展示了计算图如何构建以及如何被“逆流”利用。这让我终于明白,为什么PyTorch如此灵活,以及如何在自定义损失函数和复杂网络结构中游刃有余地进行梯度计算。另一个亮点是它对动态图优势的体现。书中展示了如何用PyTorch实现一个序列到序列(Seq2Seq)模型,特别是在处理可变长度输入序列时,动态图的调试便利性简直是救星。我以往在静态图框架中调试这类模型时经常抓耳挠腮,而这本书里的调试过程简直是一气呵成。此外,作者还花了很大篇幅介绍如何利用TorchScript进行模型序列化和部署优化,这对于我未来想将研究成果落地到生产环境的计划来说,提供了非常实用的路线图。这本书的生命力在于它抓住了框架的核心思想,而不是表面的语法糖,非常值得收藏。
评分《操作系统:原理、设计与实现》这本书,对于我这个沉浸在应用层开发多年的程序员来说,真是一剂猛药,强迫我重新审视计算机运行的最底层逻辑。这本书的结构安排非常严谨,从硬件的初始化开始,一步步搭建起抽象层次。我最欣赏它在并发控制部分的处理方式。它没有仅仅停留在经典的信号量和管程理论上,而是深入讲解了现代多核处理器中,如何利用缓存一致性协议(如MESI)和内存屏障(Memory Barriers)来保证并发操作的正确性。书中对死锁的预防、检测与恢复策略进行了详尽的对比,特别是对时间片轮转和多级反馈队列调度算法的性能分析,提供了大量的性能指标和仿真数据,让我清晰地理解了不同调度策略背后的权衡——是追求响应速度还是吞吐量最大化。另一个让我受益匪浅的地方是文件系统的设计。它用一个假想的文件系统作为引子,逐步引入了i节点、数据块的分配策略以及日志型文件系统的崩溃恢复机制,这使得我过去在Linux上看到的那些文件操作,突然间拥有了清晰的物理对应关系。读完后,我感觉自己对性能调优的理解提升了一个维度,不再是盲目地增加线程数,而是开始思考如何减少上下文切换和提高缓存命中率。这本书厚重却扎实,是理解现代计算平台基石的必备读物。
评分我是一个对计算机视觉领域充满好奇心的爱好者,被《生成对抗网络(GANs)的前沿与应用》这本书深深吸引住了。这本书的叙事风格非常具有感染力,作者仿佛是一位走在科研前沿的向导,带领读者穿越了GANs从DCGAN到StyleGAN3的演变历程。最让我感到震撼的是关于“模式崩溃”(Mode Collapse)问题的论述。书中详细分析了为什么GANs容易陷入这种困境,并系统性地对比了WGAN、LSGAN以及最新的Wasserstein距离改进方案,每一种改进方案的优缺点都配上了直观的损失函数曲线变化图,使得原本抽象的优化难题变得可触摸。在应用层面,这本书的案例分析令人拍案叫绝。特别是关于使用CycleGAN进行非配对图像翻译的章节,作者不仅展示了如何将夏天的风景变成冬天的样子,还深入探讨了这种技术在医学影像增强(如X光片到CT图的风格迁移)中的伦理和技术挑战。阅读过程中,我最大的感受是,GANs不再是“黑箱”,而是可以通过精妙的架构设计和损失函数设计来“驯服”的野兽。这本书不仅仅是知识的传递,更像是一场激发创造力的思想碰撞,让我开始思考如何将生成模型应用于我自己的设计项目中。
评分这本《大数据时代的数据挖掘实践》简直是为我这种刚刚踏入数据科学领域的新手量身定做的!书里对数据预处理的讲解细致入微,从缺失值处理到异常值检测,每一步都有清晰的代码示例和背后的逻辑解释。我印象最深的是关于特征工程那一章,作者没有停留在理论层面,而是用真实的电商评论数据作为案例,手把手教我们如何通过文本向量化、词性标注等技术,将原始、杂乱的文本转化为模型可以理解的有效特征。特别是关于如何选择合适的降维方法,比如PCA和t-SNE,书里不仅对比了它们的数学原理,更重要的是给出了在不同类型数据集上应用它们的实际效果对比图,这对于我理解“选择比努力更重要”这句话有了更深刻的体会。我拿着书里的代码在自己的笔记本电脑上跑了一遍,发现即使是对我本地的小数据集,模型性能也有了显著提升,这种立竿见影的效果极大地增强了我继续深入学习的信心。而且,作者在讲解复杂的聚类算法,比如DBSCAN和谱聚类时,并没有用晦涩难懂的公式堆砌,而是通过生动的比喻和图示,将抽象的概念变得直观易懂,这对于我们这些非纯数学背景的读者来说,简直是救星。这本书真正做到了理论与实践的完美结合,让我感觉自己不再是孤军奋战,而是有了一位经验丰富的导师在身边指引方向。
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