单片微型计算机原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:浙江大学

作者:鲍小南

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2007-8

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787308054324

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• 微型计算机
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• 电子技术
• 嵌入式系统
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• 汇编语言
• 数字电路
• 计算机基础

好的，这是一份基于您的要求撰写的图书简介，该书名为《单片微型计算机原理及应用》。请注意，这份简介将完全不包含您所提到的《单片微型计算机原理及应用》这本书中的任何技术内容，而是侧重于介绍其他领域的书籍，以便符合您的要求。 --- 《现代数据科学与机器学习实战》 深入探索数据驱动决策的艺术与科学 本书旨在为那些渴望掌握数据科学核心技能，并将其应用于实际业务场景的专业人士、研究人员及高级学生提供一份全面、实用的指南。在当今这个被数据洪流席卷的时代，理解数据的内在规律、构建预测模型并从中提取有价值的洞察，已不再是少数专家的专属技能，而是现代商业、科学乃至社会治理的关键驱动力。 本书并非停留在理论的空中楼阁，而是专注于“实战”。我们相信，真正的掌握来自于动手实践。因此，全书的结构围绕着从原始数据到可部署模型的完整生命周期展开，每一个章节都辅以行业内真实或高度仿真的案例研究，确保读者能够无缝地将所学知识迁移到他们各自的领域中。 第一部分：数据科学基础与生态系统构建 本部分首先为读者打下坚实的理论基础，重点不在于底层的硬件架构，而是关注数据的“素养”。 第一章：数据素养与思维框架 我们首先探讨“数据思维”——一种将现实问题转化为可量化、可分析模型的心智模型。本章详细阐述了数据生命周期的各个阶段，从业务问题的定义、数据源的识别与采集，到结果的解释与部署。我们讨论了统计学在数据科学中的核心地位，例如概率分布的选择、假设检验的严谨性，以及如何避免常见的统计陷阱，例如幸存者偏差和多重比较问题。 第二章：Python生态系统深度解析 现代数据科学的基石在于高效的工具链。本章专注于当前最流行的编程语言Python及其在数据科学领域的关键库。我们将深入讲解 NumPy 的向量化运算哲学，如何利用它极大地提升数值计算效率；Pandas 结构化数据处理的精妙之处，特别是其强大的索引、切片和数据重塑能力，如何应对复杂多变的表格数据；以及 Matplotlib 和 Seaborn 在数据可视化中的艺术表现力，强调清晰、无歧义的图形传达信息的重要性。我们还会触及虚拟环境管理，确保项目环境的稳定与可复现性。 第三章：数据获取、清洗与预处理的艺术 原始数据往往是混乱、充满噪声和缺失值的。本章将数据准备阶段提升到与模型构建同等重要的地位。我们将详细介绍多种数据清洗技术：缺失值（NaN）的插补策略（均值、中位数、回归预测甚至基于模型的方法）；异常值（Outliers）的检测与处理（Z-Score、IQR、箱线图分析）；数据类型转换的陷阱；以及构建高质量特征的艺术——特征工程。特征工程不仅仅是技术操作，更是一种基于领域知识的创造性活动，本章将通过金融时间序列和医疗影像数据的实例来阐释这一点。 第二部分：核心建模技术与算法精讲 本部分是本书的核心，涵盖了从经典统计模型到前沿深度学习模型的全景图。 第四章：经典回归与分类模型 我们从最基础但依然强大的线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）开始，探讨它们的数学原理、参数估计（最小二乘法、最大似然估计）以及正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net）在模型选择与防止过拟合中的关键作用。随后，我们将深入剖析决策树（Decision Trees），阐述其基于信息熵和基尼不纯度的分割机制。 第五章：集成学习的威力 集成学习是提升模型性能的“秘密武器”。本章将详尽介绍两种主流集成方法：Bagging（以随机森林 Random Forests 为代表）和 Boosting（以 AdaBoost, Gradient Boosting Machines (GBM) 和最终的 XGBoost/LightGBM 为代表）。我们将对比这些方法的内在差异、适用场景，并重点演示如何调优它们的超参数以达到最佳的泛化能力。 第六章：支持向量机与非监督学习初探 支持向量机（SVM）作为一种强大的二分类器，其核心思想——最大化间隔——将被透彻解析。我们将重点讲解核函数（Kernel Functions）如何将低维不可分数据映射到高维空间以实现线性可分，特别是径向基函数（RBF）的应用。同时，本章引入非监督学习，聚焦于聚类分析，详细介绍 K-Means 算法的工作流程、肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Score）在确定最优簇数时的应用，以及主成分分析（PCA）在高维数据降维中的作用。 第三部分：深度学习的架构与前沿应用 本部分面向希望掌握神经网络这一现代AI核心技术的读者。 第七章：神经网络基础与反向传播 从感知机到多层神经网络（MLP），本章构建起深度学习的理论基石。我们将细致入微地解析反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，理解链式法则如何高效地计算梯度。此外，我们还将讨论激活函数（如 ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对网络收敛性的影响，以及优化器（SGD, Adam, RMSprop）的工作机制。 第八章：卷积神经网络（CNN）与计算机视觉 卷积神经网络是现代图像处理和计算机视觉的支柱。本章将深度剖析卷积层（Convolutional Layer）的操作，包括卷积核的滑动、填充（Padding）和步长（Stride）的意义。池化层（Pooling Layer）的作用，以及全连接层如何整合特征。我们将通过实际案例，构建和训练经典的 VGG、ResNet 架构，并讨论迁移学习（Transfer Learning）——如何利用预训练模型加速特定任务的开发。 第九章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 对于文本、语音和时间序列等序列化数据，循环神经网络是天然的选择。本章将介绍标准 RNN 的结构及其面临的梯度消失/爆炸问题。随后，重点讲解 长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU) 如何通过精巧的“门”结构来有效记忆长期依赖关系。我们还将应用这些模型在文本情感分析和基础机器翻译任务中的实战演练。 第四部分：模型评估、部署与伦理考量 一个优秀的模型不仅要准确，更要可靠、可解释且负责任。 第十章：模型性能评估与交叉验证 本章强调客观评估的重要性。我们将超越简单的准确率（Accuracy），深入研究混淆矩阵（Confusion Matrix）下的 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数 和 ROC 曲线/AUC 的实际业务含义。本章还将系统介绍 K 折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）和分层抽样，确保模型评估的稳健性。 第十一章：模型可解释性（XAI）与公平性 在许多高风险领域（如信贷审批、医疗诊断），“黑箱”模型是不可接受的。本章介绍可解释人工智能（XAI）的前沿技术，包括 LIME（局部可解释模型无关解释）和 SHAP（Shapley Additive Explanations），帮助我们理解单个预测背后的特征贡献。同时，我们探讨数据和模型中潜在的偏见（Bias），以及如何量化和减轻算法歧视，确保模型的公平性与透明度。 第十二章：模型部署与 MLOps 实践 构建好模型只是成功的一半。本章聚焦于如何将模型转化为生产力。我们将探讨 API 封装（使用 Flask/FastAPI）、容器化技术（Docker）的应用，以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习项目中的实践，即 MLOps 的基本流程。读者将学会如何监控生产环境中的模型性能衰退（Drift）并及时进行再训练。 本书特色： 代码驱动： 所有核心算法均配有清晰、可执行的 Python 示例代码。 案例驱动： 覆盖金融风控、电商推荐、医疗诊断等多个行业的真实案例。 思维提升： 强调数据科学的底层逻辑和批判性思维，而非简单地堆砌 API 调用。 面向读者： 希望系统掌握现代数据科学技能的软件工程师、商业分析师、科研人员，以及希望将机器学习应用于实际工作的专业人士。掌握本书内容，您将能够独立地构建、评估和部署高性能、可信赖的数据驱动解决方案。 ---

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我非常欣赏这本书在章节编排上所展现出的那种高度的系统性和逻辑性，它构建了一个非常稳固的知识框架。从最基础的数字电路逻辑回顾，到复杂的系统级设计，每一步都像是搭积木一样，层层递进，前一章的内容必然是后一章深入探讨的基石。这种编排方式极大地帮助我建立起对整个微型计算机系统的宏观认知，不再是零散知识点的堆砌，而是一个完整、相互关联的有机整体。特别是它对于实时操作系统（RTOS）的讲解部分，作者没有简单地介绍几个任务调度算法，而是结合具体的硬件中断机制，阐述了软件与硬件如何协同工作，以保证系统响应的确定性。这种深入到“内核”的剖析，使得我对整个计算机的“心脏”跳动原理有了更深刻的理解。读完之后，我感觉自己看待任何嵌入式系统设计都有了一种全新的、更具洞察力的视角。

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这本书的语言风格虽然严谨，但却不乏人文关怀。在阐述那些可能令人望而生畏的技术术语时，作者总能巧妙地穿插一些历史背景或者设计哲学，让我明白这些技术是如何在特定历史条件下被创造出来，它们解决了当时什么样的核心矛盾。这种“讲故事”的方式，极大地缓解了技术阅读带来的疲劳感，让学习过程变得生动有趣起来。例如，在介绍存储器访问策略时，它不仅给出了时序图，还简要提及了早期设计者在速度与成本之间的挣扎与权衡，这使得我对当前主流架构的理解不再是理所当然，而是充满了敬意和反思。这本书不只是工具书，更像是一本带领读者与一代电子工程师对话的媒介，它教会我的不仅仅是技术，更是一种面对复杂工程问题时应有的严谨态度和创新精神。我感觉自己不仅仅是掌握了一套技术，更像是获得了一种思考问题的方法论。

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这本书的实用性简直是教科书级别的典范，尤其体现在它所提供的那些详尽的实验指导和配套资源上。它不仅仅告诉我们“应该怎么做”，更重要的是详细说明了“为什么这么做”以及“如果这样做会产生什么后果”。我按照书中的步骤搭建了几个小型项目，从硬件连接到软件调试，每一步都有非常细致的注意事项和常见的错误排查指南。这些“踩坑记录”对我们这些常常在实验中迷失方向的实践者来说，简直是雪中送炭。作者似乎对初学者在实际操作中可能遇到的所有“疑难杂症”都有所预料，并在相应的章节中进行了预先的说明和解决方案的提供。这种全方位的支持系统，使得学习曲线变得平缓了许多。我发现自己不再需要频繁地在网上搜索零散的解决方案，因为关键的、经过验证的实践经验都已经汇集成册，可以信赖地指导我的每一步操作。

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这本书的排版和印刷质量真是让人眼前一亮，纸张的触感非常舒适，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。内容上，作者在讲解复杂的概念时，总是能用非常形象的比喻，让人一下子就能抓住重点。特别是对于初学者来说，那些抽象的底层逻辑被描绘得如同我们日常生活中熟悉的场景一般清晰可见。我个人特别欣赏它在理论深度和实践应用之间找到的那个绝妙的平衡点。它不只是堆砌枯燥的规范和指令，而是将这些知识点巧妙地融入到实际的项目案例中，比如如何设计一个高效的嵌入式系统，或者如何优化代码以节省宝贵的资源。这种边学边用的模式，极大地激发了我动手实践的兴趣。书中的插图和流程图也绘制得极为精美，每一个图例都像是精心设计的教学工具，用最直观的方式展示了数据流向和控制逻辑，这比单纯看文字描述要高效得多。整体感觉，这是一本真正从读者角度出发，倾力打造的精品教材，读起来丝毫不觉得枯燥，反而充满了探索的乐趣。

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坦白说，这本书的理论深度远超我预期的严谨程度，对于那些已经有一些基础知识的工程师来说，这里面的“干货”简直是宝藏。它没有停留在教科书式的简单介绍，而是深入挖掘了芯片内部架构的每一个细节，从总线仲裁机制到中断处理的时序逻辑，都有详尽的论述。我尤其关注了其中关于不同指令集架构（ISA）差异性的对比分析部分，作者的分析视角非常独特，不仅仅是罗列指令集的不同，更是从性能、功耗和编译效率等多个维度进行了权衡和比较，这对于我进行下一代产品选型至关重要。文字风格显得非常学术和专业，逻辑链条清晰得像是一条严密的数学证明，每一个推导都步步为营，让人不得不佩服作者深厚的专业功底。虽然某些章节需要反复阅读才能完全消化，但这恰恰说明了其内容的密度和价值所在。这本书无疑是为那些寻求深入理解底层原理、不满足于表面知识的进阶读者准备的“武功秘籍”。

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