书名:电路分析实验 仿真与实训
:18.00元
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作者:任姝婕
出版社:机械工业出版社
出版日期:2010-08-01
ISBN:9787111311706
字数:207000
页码:124
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.300kg
本书在传统验证性实验的基础上,加大了设计性实验与综合性实验在实验课程中所占的比例,并介绍了本学科的发展动态与前沿技术。本书是与“电路分析基础”课程配套使用的实验类教材,也可以独立设课。全书共分5章。章介绍电类实验基础知识,包括常用元器件的识别与检测、常用仪表的原理、常用电参数的测量方法等内容;第2章介绍了10个典型的验证性实验;第3章介绍了5个设计性实验;第4章介绍了3个综合性实验;第5章介绍了常用的交、直流仪表。
本书分5章,章介绍电类实验基础知识;第2章介绍了10个典型的验证性实验,每个实验包括仿真训练与实际训练两部分;第3章和第4章分别介绍了5个设计性实验与3个综合性实验;第5章介绍了常用的交、直流仪表。
本书适合高等院校电类专业、计算机专业及通信类专业师生使用,建议学时数为16~30学时。
我对那种专注于讲解高级项目管理和敏捷开发流程转型的书籍非常感兴趣,但市面上的很多书籍要么过于理论化,充满了晦涩的术语定义,要么就是简单地将Scrum或Kanban的流程图展示一遍,缺乏实战中的“灰色地带”处理技巧。我真正想学到的是,当一个大型传统企业试图向DevOps文化过渡时,如何有效应对中层管理人员的阻力和固有的瀑布模型思维定势?这本书如果能提供详尽的案例研究,展示跨职能团队在面对技术债务(Technical Debt)积累时,如何制定出既能满足业务快速交付需求又能持续重构代码的平衡策略,那就太棒了。我尤其关注风险管理在迭代开发中的具体体现,比如如何在前置阶段识别出那些“不可见”的技术风险,并将其转化为可被团队消化的用户故事。此外,关于度量指标的选择也至关重要——如何避免用“代码行数”这类反向激励的指标来衡量开发团队的效率,转而采用更关注价值交付和流速(Throughput)的指标体系,是我想深入探讨的核心内容。
评分对于一本关于古典音乐史的著作,我期待它能超越简单的作曲家生平年谱和作品罗列,而是深入挖掘不同历史时期音乐风格背后的社会经济动因。例如,我想了解巴洛克时期繁复的对位法是如何与当时欧洲宫廷的礼仪和贵族阶层的审美趣味相呼应的。分析莫扎特的音乐时,这本书应该能提供对“维也纳古典主义”这一概念的深刻界定,探讨它在启蒙运动理性精神与日益崛起的市民阶层文化之间所扮演的角色。我特别希望看到关于配器法演变的长篇论述,比如管弦乐队规模的扩大、铜管乐器音色的革命性变化是如何直接催生了浪漫主义的戏剧性和情感张力。如果书中能配有高质量的乐谱片段分析,并辅以对特定历史录音版本的比较鉴赏,那将是极大的加分项。对我而言,一本好的音乐史,应该能帮助我理解:为什么在特定历史节点,音乐只能以那种特定的方式被创作出来,以及它如何反作用于当时的文化思潮。
评分翻开一本关于文学批评的书籍时,我最看重的是它是否能提供一套自洽且富有洞察力的分析框架,而不是仅仅停留在对作品情节的复述或作者生平的介绍上。我渴望看到那种能将福柯的权力话语理论与陀思妥耶夫斯基的道德困境进行深度对话的文本。例如,探讨在“卡拉马佐夫兄弟”中,个人自由意志与父权结构的张力时,批评家能否跳出传统的心理分析,引入后结构主义的解构视角,揭示语言本身是如何建构“罪”与“罚”的概念的?我希望看到对叙事声音(Narrative Voice)进行细致入微的考察,比如乔伊斯作品中那种意识流的破碎感,是如何在印刷媒介的限制下被成功转译的。如果这本书能提供一套严谨的术语系统,并且在引用经典文本时,能做到精准且富有启发性,引发我对我已读作品的重新审视,那它就是一本值得反复研读的佳作。我尤其期待它能探讨媒介变迁对文学形式的根本性影响,比如数字时代下“长篇小说”的未来形态。
评分这本书的装帧设计简直是教科书中的一股清流,封面采用了哑光纸质,手感温润而不失专业感,配色上大胆地使用了深蓝色与亮橙色的对比,既稳重又不失活力。初次翻阅时,我特别留意了目录结构,它显然是经过精心编排的,逻辑层次分明,从最基础的欧姆定律、基尔霍夫定律,到复杂的交流电路分析,再到实际的仪器使用规范,内容覆盖面极广,看得出作者在组织知识体系上下了很大功夫。尤其欣赏的是,书中在介绍每一个实验项目前,都有一个简短的理论回顾部分,这对于我们这些初次接触实验的同学来说,是非常及时的知识巩固。我注意到排版上大量使用了图示和表格,清晰地标示了元器件的型号和电路连接方式,即便是复杂的桥式电路,在图文配合下也变得直观易懂。更值得称赞的是,它似乎并未将重点仅仅放在“如何做”上,而是花了相当的篇幅去探讨“为什么这么做”,这为我们理解背后的物理原理打下了坚实的基础,而不是沦为纯粹的“操作指南”。整体来看,这本书在视觉呈现和内容结构上都达到了相当高的水准,让人有立刻动手实践的冲动。
评分我最近迷上了深度学习中关于卷积神经网络(CNN)的架构优化,特别是如何通过更精细的残差连接来提升模型的泛化能力。我尝试阅读了几篇前沿的学术论文,但往往因为数学推导过于抽象而感到吃力。我希望找到一本能用更直观的几何或拓扑学视角来解释这些高维空间映射的书籍。理想中的教材应该能用大量的可视化工具,比如三维投影或者流形学习的例子,来展示梯度下降在复杂损失函数曲面上的动态过程。我特别关注如何有效利用注意力机制(Attention Mechanism)来解决序列数据中的长距离依赖问题,以及如何设计更高效的内存优化策略,比如量化感知训练(Quantization-Aware Training)。如果能附带一些使用TensorFlow或PyTorch进行自定义层开发的实战案例,那就更完美了,最好是能涵盖图神经网络(GNN)在社交网络分析中的应用实例,毕竟现实世界的数据结构远非规则的网格或序列。这本书如果能触及这些尖端领域,那才真正是我的菜。
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