EDA技术基础

EDA技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:焦素敏 编
出品人:
页数:317
译者:
出版时间:2009-8
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787302202936
丛书系列:
图书标签:
  • EDA
  • 集成电路设计
  • 数字电路
  • 模拟电路
  • 验证
  • 测试
  • FPGA
  • ASIC
  • 电子设计自动化
  • 电路分析
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具体描述

《EDA技术基础》从EDA技术的应用角度出发,简明而系统地介绍了EDA技术的相关内容。包括EDA技术的概念及特点,EDA技术的物质载体——可编程逻辑器件,EDA技术的设计语言——硬件描述语言VHDL,EDA技术的开发设计流程和工具软件MAX+plusIl及Quartusll。此外,第5章给出了大量常用VHDL设计实例,第8章详细阐述了几个典型的EDA技术综合应用设计实例,并在第9章编写了多个实验项目。

全书在取材和编排上,力求理论联系实际,由浅入深,循序渐进。每章后面附有小结和习题,便于读者学习和教学使用。

《EDA技术基础》可作为高职高专电子信息、通信、自动化、计算机等相关专业的教材及社会相关技术的培训教材,也可作为相关学科工程技术人员的参考书,还可作为电子产品制作、科技创新实践、EDA课程设计和毕业设计等实践活动的参考书。

《数据透视:洞察信息奥秘的探索之旅》 在这信息爆炸的时代,海量数据如同一片浩瀚的汪洋,蕴藏着无穷的价值和深刻的洞见。然而,如何从这片汪洋中撷取有用的信息,识别其中的模式,理解其背后的规律,往往是摆在我们面前的一大挑战。本书《数据透视:洞察信息奥秘的探索之旅》并非旨在教授复杂的统计模型或高级的机器学习算法,而是将您带入一个更为基础却也极为关键的领域——探索性数据分析(Exploratory Data Analysis, EDA)。 本书是一本循序渐进的指南,旨在帮助您掌握一套行之有效的方法论,从而能够“读懂”您的数据。我们将从最基本的概念入手,理解数据的种类、结构以及如何对它们进行初步的检查和整理。您将学会如何运用各种可视化工具,将抽象的数据转化为直观的图形,从而快速地识别数据的潜在问题,如缺失值、异常值,以及数据分布的偏态程度。 内容概要: 理解数据,知其然更知其所以然: 我们将深入探讨不同类型的数据,如数值型数据(离散型与连续型)、类别型数据(名义型与顺序型)以及日期时间型数据。理解数据的本质是进行有效分析的第一步,我们将详细讲解每种数据类型的特点、存储方式以及它们在分析中可能扮演的角色。 数据清洗与预处理:基础但至关重要: 真实世界的数据往往是“脏”的,充满了各种不一致和缺失。本书将教授您如何系统地处理缺失值,是填充、删除还是视为一种特殊值?如何识别和处理异常值,它们是错误还是有意义的极端情况?我们将介绍常用的数据清洗技术,让您能够为后续的分析打下坚实的基础。 描述性统计:量化数据的特征: 在可视化之外,通过计算描述性统计量,我们可以更精确地量化数据的特征。我们将详细讲解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等核心统计指标的含义、计算方法以及它们在数据理解中的作用。理解这些指标如何反映数据的集中趋势、离散程度和分布形态,是洞察数据分布的关键。 可视化:让数据“开口说话”: 可视化是 EDA 中最强大、最直观的工具之一。本书将引导您掌握各种基础而强大的可视化技术,包括: 单变量分析: 柱状图、直方图、箱线图(箱形图)、密度图等,它们如何帮助我们理解单个变量的分布、中心位置和离散程度。 双变量分析: 散点图、折线图、条形图(分组/堆叠)、热力图等,它们如何揭示变量之间的关系,是正相关、负相关还是没有明显关系? 多变量分析: 散点图矩阵、配对图(Pair Plot)等,在有限的二维空间中如何初步探索多个变量之间的复杂相互作用。 类别变量的分析: 饼图、条形图(频数/比例)等,如何可视化类别数据的构成和分布。 识别数据中的模式与关系: 通过综合运用描述性统计和可视化技术,您将学会如何识别数据中潜在的模式、趋势和相关性。是存在线性关系还是非线性关系?是否存在周期性波动?这些发现将为后续更深入的建模和分析提供宝贵的线索。 基础的假设检验与特征工程的启蒙: 在理解数据的基础上,我们还会初步触及一些简单的假设检验概念,例如如何判断两个样本的均值是否存在显著差异。此外,本书还将引导您思考如何基于对数据的理解,创造新的、更有信息量的特征,为模型训练做好准备。 实用案例与工作流程: 为了让理论与实践相结合,本书将贯穿多个真实世界的数据分析案例,覆盖从数据获取、清洗、探索到初步洞察输出的完整流程。您将跟随作者的脚步,一步步地完成数据分析任务,并从中学习到实用的技巧和注意事项。 《数据透视:洞察信息奥秘的探索之旅》是一本为所有希望在数据驱动的世界中游刃有余的人士量身打造的书籍。无论您是初学者,还是希望巩固基础的数据分析从业者,亦或是需要从数据中获取商业洞察的管理人员,本书都将为您提供一份坚实的基础和清晰的指引。它不是一本速成手册,而是一次关于如何与数据对话、如何从海量信息中发掘真相的深度体验。让我们一同踏上这场数据探索的旅程,解锁信息背后的无限可能。

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读后感

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用户评价

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语言风格方面,这本书给人的感觉是极其刻板和不近人情。作者的叙述完全是技术手册式的陈述,没有丝毫的温度和引导性。在解释那些抽象概念时,本应采用类比或者生动的描述来降低读者的认知负荷,但这本书却一味地使用高度浓缩的专业术语,使得本就困难的理解过程雪上加霜。读起来像是在跟一个机器人对话,缺乏互动感和启发性。对于非纯学术背景的读者,这种冰冷的叙述方式会极大地消磨学习的热情。我希望未来的版本能加入一些人性化的讲解,让技术学习不再是一件枯燥到令人望而却步的事情。

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这本书的排版和设计简直是一场灾难。打开书页,首先映入眼帘的是密密麻麻的公式和代码块,几乎没有留白,让人感觉像是直接从技术手册里复制粘贴过来的。插图更是少得可怜,即便有,也大多是模糊不清的流程图,根本无法帮助理解复杂的概念。作者似乎完全没有考虑到读者的阅读体验,只是堆砌了大量看似专业实则晦涩的术语。读起来非常吃力,每翻一页都需要集中大量的精力去辨认那些扭曲的字体和拥挤的段落。我本来是想通过这本书系统地学习相关知识的,但光是适应这种阅读方式就花了不少时间,实在让人提不起兴趣继续深入。如果出版方在设计上能更用心一些,增加一些视觉引导和结构性的图表,这本书的价值或许能提升不止一个档次。

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作为一个资深从业者,我发现这本书的示例代码质量实在堪忧。很多代码片段不仅过时,而且存在明显的逻辑错误和风格问题。跟着书中的指引敲一遍,发现程序根本无法编译运行,或者运行结果与预期严重不符。这不仅浪费了大量调试时间,更重要的是,它建立了一种错误的实践范式。我怀疑作者是否真的在实际项目中应用过这些代码。在技术领域,代码是最好的老师,但这本书提供的“老师”却误导了我好几次。对于想通过动手实践来巩固知识的读者来说,这本书的实践环节几乎是负分,需要读者自行修正和重写大部分内容才能使其具备参考价值。

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全书的结构逻辑混乱,章节之间的衔接非常生硬,仿佛是把几篇独立的技术报告强行拼凑在一起。前面对A概念的介绍,在后面介绍B概念时又被反复提及,但每一次的解释角度和侧重点都不尽相同,让人感到困惑,分不清哪个才是标准定义。更别提索引部分了,查找特定术语就像大海捞针,许多关键概念在索引里找不到对应的页码,或者指向的页面内容与标题严重不符。这种组织上的松散直接影响了学习的效率,我不得不依赖于外部的知识图谱来构建自己的理解框架,这本书本身提供的结构性帮助微乎其微,更像是一本未经编辑的草稿集。

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这本书在理论深度上显得有些捉襟见肘。它似乎试图涵盖一个非常广泛的领域,但结果却是每一部分都只是浅尝辄止。比如,在介绍核心算法时,作者只是简单地罗列了步骤,对于背后的数学原理和推导过程一笔带过。对于真正想深入理解“为什么”的读者来说,这本书提供的解释远远不够。我不得不频繁地跳到其他更专业的文献和在线资源去寻找缺失的细节。更令人失望的是,书中对实际应用场景的讨论也显得非常单薄,缺乏真实世界的案例来支撑理论的有效性。读完后,我感觉自己掌握了一些零散的概念,但距离能独立解决实际问题还相去甚远,这本书更像是面向完全初学者的入门速查手册,而非一本能引导人成长的参考书。

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