本书以MN101C系列单片机为例，系统地介绍了嵌入式单片机的结构原理、指令系统、汇编语言、中断系统、计数定时器、串行接口、自动传送、模数转换和数模转换等接口技术。
结合开发实例，本书介绍了嵌入式单片机硬件系统的设计、调试，以及软件方面的嵌入式实时操作系统的移植。
为了便于读者学习、掌握嵌入式单片机技术，本书针对嵌入式单片机学习板AM Starter Kit设计了几个实验，并且给出了有关的思路和提示。
本书共12章，系统详细地介绍了嵌入式单片机的结构原理和各种具体功能和技术，如中断、端口、定时计数、串行通信、自动传送控制、模数和数模转换，以及指令系统、汇编语言，并且结合实例，介绍了嵌入式单片机的应用系统的设计、调试，以及嵌入式实时操作系统的移植。最后，读者可以通过单片机学习板AM Starter Kit及相应的几个实验，验证自己学习、设计嵌入式单片机应用系统的效果和能力。除第12章外每章后面都有习题。
本书是清华大学计算机基础教学的教材之一，适合作为大专院校非计算机类各专业的本科生的教材，也可以作为计算机培训教材以及从事单片机应用系统开发的工程技术人员的参考书。
《人工智能：深度学习与神经网络的革命》 简介： 这是一本深入探索人工智能核心技术，特别是深度学习和神经网络最新进展的学术专著。本书旨在为读者提供一个全面而深刻的视角，理解人工智能如何从概念走向现实，驱动着前所未有的技术变革。全书以严谨的学术态度，融合了理论推导、算法解析、模型构建和实际应用案例，力求在理论与实践之间架起坚实的桥梁。 内容概要： 本书共分为十五章，每一章都紧密围绕人工智能的前沿领域展开，逐步深入，层层递进。 第一章：人工智能的崛起与历史回溯 本章将带领读者回顾人工智能漫长而跌宕的历史。从早期逻辑推理的萌芽，到专家系统的兴起，再到“AI寒冬”的挑战，最终迎来当前深度学习引领的复兴。我们将梳理人工智能概念的演变，探讨不同时期代表性的理论和技术，并分析是什么促成了本轮人工智能的爆发式增长。本章旨在为读者建立一个宏观的历史视野，理解人工智能发展的脉络和驱动因素，为后续深入学习打下基础。 第二章：数学基石：线性代数与微积分在AI中的应用 人工智能，尤其是深度学习，在底层逻辑上高度依赖数学工具。本章将聚焦于线性代数和微积分这两个核心数学分支，详细阐述它们在人工智能中的关键作用。我们将讲解向量、矩阵、张量的基本概念及其运算，以及它们如何用于表示数据和模型参数。同时，微积分中的导数、梯度、链式法则等概念将通过生动的例子，解释神经网络如何通过反向传播算法进行学习和优化。本章的目标是让读者充分理解AI算法背后的数学原理，为理解复杂的模型和算法打下坚实的基础。 第三章：概率论与统计学：理解不确定性与数据分布 现实世界充满了不确定性，而概率论和统计学正是处理这种不确定性的有力工具。本章将深入探讨概率论的基本原理，如概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等，并阐述它们在机器学习中的应用，例如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。我们将讲解统计学中的数据分析、假设检验、模型评估等方法，帮助读者理解如何从数据中提取有价值的信息，如何评估模型的性能，以及如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。 第四章：传统机器学习算法回顾与展望 在深度学习大行其道的今天，回顾和理解经典的机器学习算法仍然具有重要意义。本章将系统性地介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等经典算法。我们将详细解析这些算法的原理、优缺点、适用场景，并辅以相应的数学推导和示例。此外，本章还将探讨集成学习、降维技术（如PCA）等概念，为读者构建一个完整的传统机器学习知识体系，并为理解其与深度学习的联系和区别提供视角。 第五章：神经网络的起源与基本结构 本章将追溯人工神经网络的起源，从感知机模型讲起，逐步引入多层感知机（MLP）。我们将详细阐述神经元的工作原理，激活函数的选择及其重要性，以及网络层之间的连接方式。本章将重点解析前向传播的过程，即数据如何通过网络传递并产生输出。通过对基本结构的透析，为读者理解更复杂的神经网络模型奠定坚实的基础。 第六章：反向传播算法：神经网络学习的核心机制 反向传播（Backpropagation）算法是神经网络训练的核心。本章将以清晰的逻辑和详细的数学推导，深入讲解反向传播算法的工作原理。我们将剖析梯度下降法如何用于优化网络参数，并重点讲解链式法则在计算梯度中的应用。通过具体的计算流程演示，帮助读者理解神经网络是如何通过不断迭代调整权重和偏置，从而逼近最优解的。 第七章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的革命者 卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了巨大的成功。本章将深入剖析CNN的独特结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。我们将详细解释卷积操作如何提取图像的局部特征，池化操作如何实现特征的降维和鲁棒性增强。本书将介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并分析它们在图像分类、物体检测、图像分割等任务中的应用。 第八章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：序列数据的处理利器 对于文本、语音等序列数据，循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）扮演着至关重要的角色。本章将详细讲解RNN的循环机制如何处理序列信息，并分析其在语言建模、机器翻译、语音识别等领域的应用。我们将重点介绍LSTM如何通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）有效解决RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长距离依赖关系。 第九章：Transformer模型与注意力机制：NLP领域的颠覆者 近年来，Transformer模型凭借其强大的并行计算能力和对长距离依赖的优异处理能力，在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命。本章将深入讲解Transformer模型的核心组件，特别是自注意力（Self-Attention）机制。我们将阐述注意力机制如何让模型关注输入序列的不同部分，从而更好地理解上下文信息。本书将介绍BERT、GPT等一系列基于Transformer的预训练模型，并探讨其在问答、摘要、文本生成等任务中的强大表现。 第十章：生成对抗网络（GAN）：创造逼真的数据 生成对抗网络（GAN）是一种强大的生成模型，能够生成逼真的图像、文本甚至音乐。本章将深入剖析GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗学习过程。我们将详细讲解GAN的训练原理、不同变体（如DCGAN、StyleGAN）及其应用，包括图像合成、图像风格迁移、超分辨率等。本书将展示GAN在艺术创作、数据增强等领域的令人惊叹的应用。 第十一章：强化学习：智能体的学习之道 强化学习（Reinforcement Learning）是人工智能的一个重要分支，专注于让智能体通过与环境的交互来学习最优策略。本章将介绍强化学习的基本概念，如状态、动作、奖励、策略、价值函数等。我们将详细解析Q-learning、SARSA等经典的强化学习算法，并介绍深度强化学习（DRL）如何将深度学习与强化学习相结合，从而解决更复杂的问题。本书将探讨强化学习在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、推荐系统等领域的突破性进展。 第十二章：无监督学习与表示学习 无监督学习旨在从无标签数据中发现隐藏的模式和结构。本章将介绍聚类算法（如K-means、DBSCAN）、降维技术（如t-SNE）等经典的无监督学习方法。我们将重点探讨表示学习（Representation Learning）的概念，以及如何通过深度学习模型（如自编码器、生成模型）学习数据的有效表示，从而为下游任务提供更好的输入。 第十三章：模型评估与优化：确保AI系统的可靠性 开发出强大的AI模型只是第一步，如何有效地评估和优化模型的性能同样至关重要。本章将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解交叉验证、留出法等模型选择和评估策略。我们将深入探讨过拟合和欠拟合的成因，以及正则化、早停、数据增强等多种优化技术。 第十四章：AI伦理与社会影响：负责任地发展人工智能 随着人工智能技术的飞速发展，其伦理和社会影响也日益受到关注。本章将探讨AI带来的潜在风险，包括算法偏见、隐私泄露、就业冲击、安全问题等。我们将讨论如何构建公平、透明、可解释且对社会负责任的人工智能系统，并展望AI在促进人类福祉方面的巨大潜力。 第十五章：AI的未来趋势与开放性问题 本章将对当前人工智能领域的前沿研究方向进行展望，包括多模态学习、联邦学习、可解释AI（XAI）、AI for Science等。我们将探讨当前AI技术仍面临的挑战和开放性问题，并鼓励读者参与到AI的研究和发展中来，共同塑造人工智能的美好未来。 本书特点： 理论严谨与实践结合： 本书不仅提供了深厚的理论基础，还通过大量的算法解析、模型构建和应用案例，帮助读者理解理论如何落地。 覆盖全面且深入： 涵盖了从基础数学到前沿AI模型，从传统机器学习到深度学习的各大核心领域，力求为读者构建一个完整的AI知识体系。 逻辑清晰，循序渐进： 内容组织结构合理，从基础概念到复杂模型，层层深入，易于理解和掌握。 注重数学原理： 详细推导关键算法的数学公式，帮助读者理解AI的内在机理。 前沿性与时效性： 及时跟踪AI领域的最新研究动态和技术发展，确保内容的先进性。 目标读者： 本书适合计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等领域的学生、研究人员、工程师，以及对人工智能技术感兴趣的广大科技爱好者。阅读本书需要具备一定的数学基础（微积分、线性代数）和编程基础（如Python）。
