接入网技术与系统 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京邮电大学出版社作者:李转年出品人: 页数:0 译者: 出版时间:2003-8-1 价格:22 装帧: isbn号码:9787756350733 丛书系列:

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具体描述

本书共分5章：第1章介绍接入网的基本概念，重点介绍了它的定义、结构、接口、分类以及它在现代电信网中的地位与作用；第2章介绍铜线接入网，对xDSL特别是ADSL进行了重点介绍；第3章介绍光纤接入网，重点介绍了其关键技术和典型实用系统；第4章主要介绍无线接入网，重点介绍了移动与固定蜂窝系统、卫星接入系统以及无线局域网；第5章较系统地介绍了V5接口及其在接入网中的应用。紧紧围绕各种接入网的关键技术及其典型实用系统来组织内容是本书的一个特色，其目的是力图使其内容新颖、通俗易懂、便于自学，并能结合工程实际。

本书可作为高等职业与成人教育通信专业的本、专科教材或教学参考书、通信技术专业岗位培训教材、通信行业职业技能鉴定辅助教材。

书籍简介：深度学习的未来图景与实践指南本书旨在为读者提供一个全面、深入、富有洞察力的视角，探讨当前人工智能领域最前沿、最具颠覆性的技术分支——深度学习（Deep Learning）的理论基础、核心算法、前沿应用及其未来发展趋势。本书内容横跨理论建构、工程实践、算法创新与伦理考量等多个维度，力求构建一个扎实的知识体系，帮助研究人员、工程师和决策者把握深度学习技术浪潮的核心脉络。 --- 第一部分：深度学习的基石与理论脉络本部分聚焦于深度学习的数学基础和核心概念的构建，为后续复杂模型的理解奠定坚实的地基。我们不会停留在表层的应用介绍，而是深入挖掘驱动这些模型高效运行的底层原理。第一章：人工神经网络的回归与超越本章首先回顾了传统前馈网络（FNN）的结构、激活函数（如ReLU、Sigmoid的局限性）及其梯度消失/爆炸问题的成因。随后，我们将重点解析现代深度学习范式如何通过引入深度结构来解决浅层网络无法处理的复杂特征层次提取问题。内容将细致阐述反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，强调其在计算梯度链式法则中的关键作用，并对比不同优化器（如Momentum, Adam, RMSProp）在收敛速度和泛化能力上的差异。第二章：核心优化理论与正则化策略深度学习模型的性能极大依赖于优化器的选择和训练策略。本章将深入探讨随机梯度下降（SGD）的变体，分析批次大小（Batch Size）对训练稳定性和最终解质量的影响。一个重要的议题是自适应学习率方法的深入剖析，例如AdaGrad、RMSProp以及目前工业界广泛使用的Adam系列算法的内在机制和超参数敏感性。在正则化方面，我们将详尽介绍L1/L2正则化、Dropout（包括空间Dropout和变体）的统计学意义——即它们如何通过引入随机性来惩罚模型的复杂度，从而提升模型的泛化能力。此外，还将介绍更先进的正则化技术，如批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN），解释它们如何稳定层间输入分布，加速训练过程。第三章：概率图模型与深度学习的融合深度学习的成功并非孤立的。本章探索深度模型如何与经典的概率建模范式相结合。内容包括变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）的推导，重点分析其在潜在空间表示学习和生成模型中的应用，以及如何利用重参数化技巧（Reparameterization Trick）实现梯度传播。同时，也将涉及生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，深入解析判别器和生成器之间的纳什均衡探索过程，以及WGAN、DCGAN等改进模型如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题。 --- 第二部分：关键架构与前沿模型解析本部分是本书的核心，它系统梳理了当前深度学习领域几大支柱性架构的演进路径、核心创新点及其在特定任务上的表现。第四章：卷积神经网络（CNN）的深度演化 CNN是视觉领域的核心驱动力。本章将从LeNet到AlexNet的跨越开始，详细解读VGG网络对网络深度重要性的验证。随后，将聚焦于突破性的结构创新： 1. 残差学习（ResNet）：深入分析残差块（Residual Block）的机制，解释恒等映射（Identity Mapping）如何有效缓解深层网络的训练难度。 2. 密集连接（DenseNet）：探讨特征重用（Feature Reuse）的理念，以及它如何促进梯度流动和参数效率。 3. 轻量化网络：针对移动端和边缘计算的需求，详细介绍MobileNet系列（如Depthwise Separable Convolution）和ShuffleNet的结构设计哲学。第五章：循环网络与序列处理的范式转换在处理文本、语音等序列数据时，循环神经网络（RNN）曾是主流。本章首先梳理标准RNN的局限性，随后重点解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门”的精妙设计——输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流的保留与遗忘。然而，序列处理的重心已转向注意力机制。因此，本章的重点转向Transformer架构：详细解析自注意力机制（Self-Attention）如何实现对序列内所有元素之间依赖关系的并行计算，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。我们将剖析编码器-解码器结构在机器翻译中的应用，并为后续的大型语言模型（LLM）打下基础。第六章：图神经网络（GNN）与非欧数据处理随着数据结构日益复杂，处理图结构数据成为重要挑战。本章介绍图神经网络的基本框架，包括如何将图结构信息编码为可计算的向量表示。内容覆盖： 1. 图卷积网络（GCN）：基于谱域和空间域的卷积操作及其在节点分类、链接预测中的应用。 2. 图注意力网络（GAT）：引入注意力机制来动态调整邻居节点的重要性。 3. 异构图处理：探讨处理具有不同类型节点和边的复杂网络结构的方法。 --- 第三部分：前沿交叉与工程落地本部分将目光投向深度学习在实际应用场景中的突破，以及支撑这些突破背后的工程化挑战与解决方案。第七章：可解释性AI（XAI）与模型透明度随着深度模型在关键决策中的参与度增加，理解“为什么”变得至关重要。本章系统介绍现有的可解释性技术： 1. 梯度敏感方法：如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）及其变体，用于可视化模型关注的区域。 2. 扰动敏感方法：如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations），用于局部解释预测结果。 3. 内在可解释模型：讨论设计本身就具有透明性的模型结构。第八章：联邦学习与隐私保护计算在数据孤岛日益明显的背景下，如何在不泄露原始数据的前提下利用分布式数据进行模型训练是关键。本章深入探讨联邦学习（Federated Learning, FL）的架构设计，包括客户端选择策略、模型聚合算法（如FedAvg）的局限性。同时，我们将介绍差分隐私（Differential Privacy, DP）在模型训练中的应用，以及同态加密（Homomorphic Encryption）等密码学技术如何保障训练过程中的数据安全。第九章：高效训练与部署策略将尖端模型投入实际应用需要高效的工程手段。本章关注模型压缩与加速： 1. 模型剪枝（Pruning）：结构化和非结构化剪枝技术，旨在移除冗余连接。 2. 量化（Quantization）：将浮点数权重转换为低精度整数表示（如INT8）的理论与实践，及其对硬件加速器的适配。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型的训练，以达到性能与效率的平衡。 --- 结语：面向未来的挑战与机遇本书的最后将展望深度学习的未来方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在解决标注稀缺问题上的潜力、因果推断与深度模型的结合，以及迈向通用人工智能（AGI）的理论瓶颈与可能的突破口。本书期望成为读者在复杂、快速迭代的深度学习领域中，一座坚实且深入的知识灯塔。

作者简介

目录信息

第1章接入网概论
1.1 电信网模型
1.1.1 传统网络
1.1.2 现代网络
1.1.3 接入网的由来
1.2 接入网定义与定界
1.2.1 定义
1.2.2 定界
1.3 接入网功能结构
1.3.1 用户口功能组
1.3.2 业务口功能组
1.3.3 核心功能组
1.3.4 传送功能组
1.3.5 系统管理功能组
1.4 接入网分层模型
1.4.1 电路层
1.4.2 通道层
1.4.3 传输媒质层
1.5 接入网接入类型
1.6 接入网支持业务
1.6.1 话音类业务
1.6.2 数据类业务
1.6.3 图像通信类业务
1.6.4 多媒体业务
1.6.5 支持业务的分类
1.7 接入网接口
1.7.1 UNI
1.7.2 SNI
1.7.3 Q3
1.8 接入网管理
1.8.1 功能管理结构
1.8.2 AN—NEF管理
1.8.3 AN—SMF管理
1.9 接入网分类
1.9.1 按传输媒质分类
1.9.2 按传输带宽分类
1.9.3 按传输技术分类
1.10 接入网供电
1.10.1 问题提出
1.10.2 远端供电
1.10.3 本地供电
1.10.4 电源备份
1.11 IP接入网
1.11.1 定义与定界
1.11.2 应用与位置
1.11.3 主要特点
1.11.4 演进策略
小结
习题
第2章铜线接入网
2.1 用户线路网
2.1.1 音频对称电缆
2.1.2 拓扑结构
2.1.3 配线方式
2.1.4 传输设计
2.1.5 加感技术
2.2 数字传输技术
2.2.1 双工技术
2.2.2 线路编码
2.2.3 调制技术
2.2.4 均衡技术
2.2.5 噪声与回波
2.2.6 误码控制
2.3 铜线对增容系统
2.3.1 信号复用技术
2.3.2 线路集中技术
2.3.3 PGS系统特点
2.4 数字用户环路概述
2.4.1 DSL发展现状
2.4.2 xDSL系统概述
2.5 高速数字用户环路系统
2.5.1 系统构成
2.5.2 关键技术
2.5.3 性能损伤
2.5.4 传输标准
2.5.5 性能指标
2.5.6 接口参数
2.5.7 支持业务
2.5.8 应用实例
2.5.9 HDSL2简介
2.6 非对称数字用户环路系统
2.6.1 系统构成
2.6.2 调制技术
2.6.3 性能损伤
2.6.4 支持业务
2.6.5 应用实例
2.6.6 系统安装
2.7 电缆电视系统
2.7.1 CATV系统构成
2.7.2 CATV系统双向化
小结
习题
第3章光纤接入网
3.1 概述
3.1.1 发展概况与动力
3.1.2 发展目标与意义
3.1.3 系统分类与特点
3.2 功能结构
3.2.1 参考配置
3.2.2 基本功能块
3.3 拓扑结构
3.3.1 单星形结构
3.3.2 有源多星形结构
3.3.3 无源多星形结构
3.3.4 总线形结构
3.3.5 环形结构
3.4 关键技术
3.4.1 光器件技术
3.4.2 双工技术
3.4.3 复用技术
3.4.4 多址技术
3.5 NPON系统
3.5.1 系统特点
3.5.2 关键技术
3.5.3 帧结构
3.5.4 工作过程
3.6 SDH-AON系统
3.6.1 系统特点
3.6.2 应用方案
3.7 APON系统
3.7.1 系统特点
3.7.2 帧结构
3.7.3 关键技术
3.8 EPON系统
3.8.1 系统特点
3.8.2 帧结构
3.8.3 系统类型
3.8.4 关键技术
3.9 系统举例
3.9.1 SDD／TDM／TDMA系统
3.9.2 TDD／TDM／TDMA系统
3.9.3 FDD／TDM／FDMA系统
小结
习题
第4章无线接入网
第5章 V5接口
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书给我的感觉，就像是走进了一家装潢精美的餐厅，点了一份写着“招牌菜”的菜单，结果服务员端上来的是一碗热气腾腾的家常面。我原本期待的是能在这个领域深入探索，学习到前沿的理论知识和实操经验，比如数据传输速率的提升、网络延迟的优化、不同接入方式的优劣对比等等。然而，这本书却洋洋洒洒地写满了关于…嗯，该怎么说呢？更像是几位经验丰富的工匠在交流如何打磨一件玉器。书中充满了各种关于“精益求精”、“细致入微”、“一丝不苟”的论调，以及对“工艺流程”的反复强调。虽然我对工匠精神本身是尊重的，但这份尊重并不能弥补我对技术知识的渴望。书中对一些古老的手工艺制作过程描述得倒是相当生动，像是把我看了一场非物质文化遗产的纪录片，每个步骤都讲得清清楚楚，甚至连工具的使用方式、材料的选择都有详尽的说明。但这一切都与我购买这本书的初衷——学习通信技术——毫无关系。读到最后，我只感觉自己仿佛变成了一名古代工匠的学徒，对某些手工技艺有了初步的认识，但关于“接入网”这三个字，我依然是云里雾里，完全找不到任何头绪。这种落差感，实在是太大了，让人有些哭笑不得。

☆☆☆☆☆

这本书的书名是《接入网技术与系统》，但我拿到手之后，发现这本书完全没有讲我最感兴趣的《接入网技术与系统》这个主题，这让我感到非常失望。书里充斥着大量关于古代宫廷斗争的细节描写，从皇子们的勾心斗角，到后宫妃嫔们的尔虞我诈，再到大臣们的党同伐异，事无巨细，无所不包。我本来以为会看到关于光纤接入、xDSL、无线接入等技术原理和实际应用的介绍，结果却是一篇篇关于权力斗争的檄文。书中对人物心理的刻画倒是相当深入，从不同角色的动机、欲望、恐惧等方面进行了细致的分析，仿佛把我带进了那个波诡云谲的年代。但是，作为一个对通信技术充满好奇的读者，我真心希望能够学习到一些硬核知识，而不是在这里消耗大量时间去理解封建王朝的权力运作。这本书的叙事方式也比较老套，大量的旁白和人物对话，很少有场景的生动描绘，读起来总有一种隔靴搔痒的感觉。而且，书中出现的许多历史事件和人物，如果不是对中国古代史有一定了解的读者，恐怕会感到非常吃力，难以理解其中的背景和脉络。总而言之，这本书的定位似乎完全偏离了书名所暗示的内容，对于想要学习接入网技术的人来说，这是一次极大的浪费。

☆☆☆☆☆

我之所以选择这本书，是因为我对现代通信网络是如何将我们紧密相连的世界感到无比好奇，尤其是那些看不见摸不着却又无处不在的“接入网”。我曾设想，这本书会详细解析各种连接方式背后的科学原理，比如光信号是如何传输的，射频技术是如何工作的，以及这些技术如何被集成到我们的日常生活中的。然而，当我认真阅读这本书时，我发现内容几乎全部集中在…怎么说呢，是一种对古籍的考证和解读。书中大量的篇幅都在探讨某段古文的真实含义，分析某个历史人物的生平细节，或者比较不同版本的史料记载的差异。作者的研究态度非常严谨，旁征博引，证据确凿，每一点论述都建立在详实的史料基础上。这无疑是一本在学术研究上非常扎实的著作。但是，对于一个想要了解“接入网技术与系统”的读者来说，这些内容完全无法满足我的需求。我感觉像是进入了一个古籍图书馆，被淹没在浩瀚的文献海洋中，虽然这些文献本身价值不菲，但它们与我原本想要寻找的“网络技术”这个主题，完全是两个次元的产物。我花了大量的时间去理解那些晦涩的古代文字和复杂的历史考证，但关于通信技术，我依然一无所知。

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拿到《接入网技术与系统》这本书，我以为会打开一扇通往数字世界的大门，学习到关于宽带、光纤、无线通信等方方面面的知识。我期待的是那些关于数据流、协议栈、网络拓扑的精彩讲解，是关于如何构建高效、可靠、安全的通信网络的蓝图。然而，这本书的内容，却让我大跌眼镜。它更像是一本…关于烹饪的食谱，但又不是我们日常所见的普通食谱。书中详细地记录了各种复杂的、甚至是有些匪夷所思的食材搭配和烹饪技巧，比如如何将某种罕见的香料与某种特定的蔬菜结合，才能激发出最独特的风味，或者某种温度下需要精确控制的烹饪时间，才能保证菜肴的最佳口感。作者对烹饪的热爱和钻研精神跃然纸上，每一道菜的制作过程都被描绘得细致入微，仿佛能够闻到厨房里飘出的香气。但是，这一切都与“接入网技术”毫不沾边。我试图在这些精致的菜谱中寻找一丝关于网络连接的隐喻，却徒劳无功。阅读这本书的过程，让我感觉像是在一本关于米其林三星级大厨的手稿里翻找，每一个字都透着专业，但那个专业，完全不在我想要的方向上。我只能无奈地放下书，继续我在“接入网技术”海洋中的茫然漂泊。

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我翻开这本书，脑子里充满了对未来通信世界的畅想，想着可以了解5G、Wi-Fi 6E，甚至更先进的技术如何将我们连接起来。我期待的是那些充满逻辑和创新的技术细节，是关于如何克服信号干扰、如何提高带宽的巧妙设计。但很可惜，《接入网技术与系统》这本书，并没有给我任何这样的启示。相反，它像是一本被遗忘的日记，里面记录了作者童年时期在乡村的成长经历。书中充满了对田园风光的细致描绘，对儿时伙伴的生动刻画，以及对家庭温情的娓娓道来。我可以清晰地“看到”夏日午后，知了在树上声嘶力竭地叫着，可以“闻到”奶奶做饭时飘出的阵阵香气，可以“感受到”和伙伴们一起追逐嬉戏时的纯真快乐。作者的笔触细腻而温暖，文字充满画面感，仿佛将我拉回了那个无忧无虑的年代。但是，这一切都与“接入网技术”没有任何交集。我尝试着在字里行间寻找一丝相关的线索，却一无所获。这就像我走进一家科技展，却发现里面摆满了旧时的农具，虽然这些农具本身或许有其历史价值，但它们与我想要了解的未来科技，实在是风马牛不相及。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是怀旧，一种与我本意完全不符的怀旧。

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