Air Conditioning Principles and Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pita, Edward G.

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:2001-6

价格:$ 201.37

装帧:

isbn号码:9780130928726

丛书系列:

图书标签:

• 空调原理
• 空调系统
• 制冷技术
• 暖通空调
• HVAC
• 热力学
• 流体力学
• 工程技术
• 机械工程
• 能源效率

好的，这是一份关于《暖通空调原理与系统》（假设原书名为《Air Conditioning Principles and Systems》的中文对应书名）以外其他主题图书的详细简介。 --- 图书简介：《深度学习：从基础理论到前沿应用》 第一章：人工神经网络的基石——结构与数学原理 本书深入剖析了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的数学基础与核心结构，旨在为读者构建坚实的理论框架。 1.1 神经元模型与激活函数： 我们从最基本的计算单元——生物神经元模型出发，探讨其在计算层面的抽象过程。重点讲解了线性模型（如感知机）的局限性，并详细阐述了非线性激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体）在引入模型表达能力中的关键作用。特别分析了梯度消失问题在Sigmoid函数中的体现及其对深层网络训练的影响。 1.2 前馈网络（FNN）的构建与前向传播： 本章详细描述了多层感知机（MLP）的拓扑结构，包括输入层、隐藏层和输出层的连接方式。前向传播算法被分解为矩阵乘法和非线性映射的序列，清晰展示了输入数据如何一步步转化为预测输出。我们提供了详细的数学推导，解释了每一步张量运算的几何意义。 1.3 损失函数与优化目标： 效能评估是模型训练的核心。本章系统介绍了回归问题中的均方误差（MSE）、分类问题中的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）及其在信息论层面的解释。我们强调了损失函数的设计如何直接影响模型学习到的特征分布。 第二章：优化算法与反向传播机制 高效地调整网络权重是深度学习成功的关键。本章聚焦于优化算法的演进及其背后的微积分原理。 2.1 反向传播（Backpropagation）： 这是深度学习的“引擎”。我们采用链式法则，以直观和严谨的方式推导出网络中任意权重相对于最终损失的梯度计算过程。通过实例演示，揭示了梯度是如何从输出层逐层回传至输入层的计算流程，并讨论了其在计算效率上的优势。 2.2 梯度下降的变体： 纯粹的梯度下降法（Batch Gradient Descent）在处理大规模数据集时的效率低下。因此，本章重点介绍了随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-Batch GD）的实施细节。更进一步，我们深入讲解了动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp以及当前最主流的Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器。对这些优化器内部参数（如一阶矩和二阶矩估计）的更新机制进行了详细的数学建模和比较分析。 2.3 正则化技术： 为防止模型在训练数据上过度拟合，正则化至关重要。本章详细阐述了L1和L2权重正则化如何通过惩罚项影响损失函数。此外，Dropout技术的随机失活机制及其在不同层上的应用策略被深入探讨，并从集成学习的角度解释了其有效性。 第三章：卷积神经网络（CNN）的革命 卷积神经网络是计算机视觉领域的核心技术。本章将重点剖析其独特的结构组件及其在图像处理中的优势。 3.1 卷积操作的本质： 卷积层是CNN的特征提取器。我们首先定义了二维卷积操作，解释了滤波器（或核）如何在输入特征图上滑动、执行元素乘积和求和的过程。讨论了填充（Padding）和步幅（Stride）参数对输出尺寸和特征重叠的影响。 3.2 层次结构与经典架构： 本章构建了典型的CNN结构：卷积层、激活层、池化层（Pooling）和全连接层。池化层（最大池化与平均池化）在降维和保持平移不变性方面的作用被清晰阐述。随后，我们回顾了LeNet、AlexNet、VGGNet等里程碑式的网络架构，分析了它们在层深和参数效率上的演进路径。 3.3 现代CNN技术： 针对深层网络的退化问题，本章详述了残差网络（ResNet）中的“跳跃连接”（Skip Connection）原理，解释了它如何解决梯度回传中的信息瓶颈。同时，也探讨了Inception模块的多尺度特征融合策略。 第四章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列数据和自然语言依赖关系需要特殊的网络结构。本章专注于RNN及其改进型网络。 4.1 基础RNN结构与时间依赖： 我们解释了RNN如何通过隐藏状态（Hidden State）在时间步之间传递信息，从而捕捉序列的短期依赖性。然而，基础RNN在处理长序列时面临的长期依赖问题（即梯度消失或爆炸）被明确指出。 4.2 长短期记忆网络（LSTM）的精妙设计： LSTM是解决长期依赖问题的关键。本章详细解析了其核心组件：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），以及细胞状态（Cell State）的精确数学表达式。我们分析了这些门控机制如何协同工作，选择性地允许信息流入、流出或保留在记忆单元中。 4.3 门控循环单元（GRU）与序列到序列（Seq2Seq）： GRU作为LSTM的简化版本，用更少的参数实现了相似的性能，其更新门和重置门的工作原理被细致比较。随后，本章引入了Seq2Seq模型，重点讨论了编码器-解码器架构，为自然语言翻译和文本生成奠定了基础。 第五章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制是近年来深度学习领域的重大突破，它彻底改变了序列模型的范式。 5.1 注意力机制的直观理解： 本章首先从“聚焦于重要信息”的角度，阐述了注意力机制的核心思想。在Seq2Seq框架下，我们介绍了如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，并使用点积（Dot Product）或加性方法计算注意力权重。 5.2 Transformer架构的完全解耦： Transformer完全摒弃了循环结构，完全依赖于多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）。我们详细解析了自注意力层如何让序列中的每个元素同时关注序列中的所有其他元素，并量化了这种全局依赖捕获的能力。 5.3 位置编码与Transformer堆叠： 由于缺乏循环结构，位置信息必须被显式注入。本章解释了正弦和余弦函数构成的“位置编码”（Positional Encoding）如何为模型提供序列顺序信息。最后，我们将编码器和解码器堆叠起来，构建完整的Transformer模型，并讨论其在并行计算上的巨大优势。 第六章：生成模型与强化学习基础 本书的最后部分拓展至深度学习的前沿应用领域，特别是模型的生成能力和决策制定。 6.1 生成对抗网络（GANs）： GANs由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，构成一个零和博弈。我们详细分析了这种“猫捉老鼠”式的训练过程，解释了纳什均衡的概念。本章还讨论了WGAN（Wasserstein GAN）等改进模型，以解决模式崩溃（Mode Collapse）问题。 6.2 变分自编码器（VAEs）： 与GANs不同，VAEs是基于概率图模型的生成器。我们探讨了如何通过学习数据的潜在空间（Latent Space）分布（通常是高斯分布）来实现数据重构和新样本生成。关键在于对编码器输出的均值和方差进行采样，以及KL散度在损失函数中的作用。 6.3 强化学习（RL）入门： 强化学习关注智能体（Agent）如何在环境中通过试错学习最优策略。本章介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基本要素。随后，我们介绍了策略梯度（Policy Gradients）方法，特别是Actor-Critic架构，该架构结合了策略网络（Actor）和价值网络（Critic），用于更稳定地估计回报。 --- 目标读者： 计算机科学、电子工程、应用数学等相关专业的本科生、研究生，以及希望从基础原理层面系统掌握现代深度学习技术的工程师和研究人员。 本书特点： 本书强调数学推导的严谨性与算法实现的直观性相结合，力求在理论深度和工程实践之间架起一座坚实的桥梁。

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这本书，说实话，拿到手的时候还挺让人期待的。毕竟“空调原理与系统”这个名字听起来就涵盖了从最基础的热力学定律到复杂系统集成的大部头。然而，读完之后，我感觉这更像是一本为已经有一定基础的工程师准备的参考手册，而不是一本给初学者打开新世界大门的入门指南。它在深入阐述压缩循环、传热效率计算这些核心技术点时，展现出了令人敬佩的专业深度。比如，它对不同制冷剂特性曲线的分析，细致到了小数点后好几位，这对于在设计阶段优化能耗比（EER）至关重要。但是，当我试图寻找关于现代变频技术（如VRF系统）如何与楼宇自控（BAS）深度集成的实例时，内容就显得有些捉襟见肘了。书中关于控制逻辑和故障诊断的部分，更多地停留在传统的PID控制层面，对于如今市场上主流的模糊控制和自适应算法的介绍非常简略，仿佛时间定格在了上个世纪末的中央空调系统设计规范中。对于那些希望了解如何将最新的物联网技术和能源管理系统无缝嵌入到HVAC设计中的读者来说，这本书提供的指导价值有限，它更像是一份扎实但略显陈旧的技术宝典，适合去翻阅那些经典的设计规范和公式推导，而不是跟上行业技术迭代的步伐。

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这本书的写作风格，用“严谨到近乎刻板”来形容或许最为贴切。作者的语言表达非常学术化，每一个句子都像是经过了无数次逻辑推敲才写下来的，很少出现任何口语化或引导性的词汇。这种风格的优点在于，它保证了信息的准确性和权威性，你几乎不用怀疑公式的推导过程是否有漏洞。但是，对于像我这样需要将理论知识快速转化为实际操作指导的读者来说，这种风格显得过于晦涩和疏离。它更像是冰冷的数据和公式的堆砌，缺乏那种能点燃学习热情的“故事性”或“应用案例的启发性”。例如，在讲解热泵循环的除霜逻辑时，它仅仅给出了几种理论上的切换条件，却从未穿插哪怕一个简短的案例来描述，在寒冷潮湿的地区，如何根据室外环境温度和蒸发器表面温度的综合数据，动态调整除霜周期的优化策略。读完后，我脑海里充斥着大量的符号和变量，但如何将这些符号组合起来，应对真实世界中那变幻莫测的温度和湿度，反而需要自己再花大力气去摸索和揣摩。

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从一个教材的评估角度来看，这本书的“系统”部分明显弱于“原理”部分。理论基础，尤其是关于热力学第二定律在制冷过程中的应用、等熵效率的计算、以及各种循环（比如吸收式、蒸汽喷射式）的优劣势比较，都处理得相当扎实和全面。作者似乎对理论公式的推导有着近乎偏执的追求，很多罕见的热力学公式都被完整地搬录了出来，这对于科研工作者来说是福音。然而，当涉及到“系统”的集成与实际应用时，内容就变得非常碎片化。例如，在讨论大型冷水机组系统布局时，对水泵选型、管路水力平衡、以及如何有效布局冷却塔和冷源设备以最小化系统压降的讨论，远不如对制冷剂相变过程的讨论来得深入。书中对于不同类型系统——比如变风量（VAV）系统与定风量（CAV）系统的动态能耗对比分析，更多的是停留在定性描述，缺乏通过系统仿真软件（如TRACE 700 或 HAP）得出的量化数据支撑，这使得读者在实际进行系统方案比选时，缺乏足够的量化依据来做出最佳决策。总而言之，它是一本优秀的“原理手册”，但作为指导“系统集成”的工具书，它的深度和广度都略显不足。

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这本书的版式和图表质量，坦白说，有点让人提不起精神。我明白，对于这种偏重理论和工程计算的教科书来说，内容的重要性远超外观，但当你在深夜对着复杂的管路图和热力学图表苦苦思索时，如果插图模糊不清，或者关键的流程图被挤在一个角落里，那简直是雪上加霜的体验。特别是在讲解那些涉及到多相流和相变过程的章节，本应清晰展示的焓湿图（Mollier Diagram）的标注模糊不清，导致我不得不频繁地查阅附录中尺寸小得可怜的图例，或者干脆自己动手用软件重新绘制一遍。这种体验极大地削弱了学习的流畅性。此外，书中对不同地区（比如北美ASHRAE标准和欧洲EN标准）在空气处理和水系统设计上的差异对比分析几乎没有涉及，似乎默认所有读者都只遵循某一套标准体系进行学习和工作。这种“一刀切”的叙述方式，让身处其他规范环境下的专业人士在应用这些原理时，需要额外花费大量精力去进行“翻译”和本地化调整，大大增加了实践应用的门槛。

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我必须承认，这本书在系统故障分析和维护章节的处理上，给了我一些意想不到的收获，尽管这个收获是通过“排除法”得来的。它花了相当大的篇幅去描述那些经典的、机械性故障的处理流程，比如冷媒泄漏的检测方法、膨胀阀调节不当的后果，以及风机轴承磨损的早期预警信号。这些内容非常详实，充满了经验主义的智慧，对于一个刚开始接触现场维护工作的新手来说，绝对是一份救急的锦囊。然而，这种详细恰恰暴露了它在面对现代复杂系统时的局限性。例如，对于现代冷水机组中常见的电子膨胀阀（EEV）的通讯故障、变频器驱动模块的过热保护机制，或者 chiller 组群中负载均衡算法的调试步骤，书中几乎没有着墨。这些恰恰是如今大型商业建筑中最常出现的、且最难通过传统万用表和压力表来诊断的问题。所以，如果你的目标是成为一名“老派”的制冷专家，这本书是宝贵的；但如果你想成为一个能搞定联网智能楼宇空调系统的“新派”技术人才，你可能需要寻找更多关于软件诊断和网络协议（如BACnet/IP）的书籍来补充。

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