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出版者:科学出版社

作者:潘松、黄继业

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2010-6

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787030276797

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是根据您的要求撰写的一份图书简介，重点突出不包含《EDA技术实用教程》中的内容，并力求详细、自然、避免AI痕迹。 --- 图书简介：数字时代下的跨学科前沿探索 书名暂定：《硅谷往事：半导体工业的早期拓荒者与设计哲学的演变》 内容聚焦：深入探究半导体设计理念的起源、集成电路制造工艺的突破性节点，以及支撑现代计算核心的理论基石，而非侧重于具体EDA工具的使用方法。 --- 第一部分：晶体管时代的黎明——从真空管到集成电路的哲学蜕变 本书旨在带领读者回溯半导体工业从萌芽到成熟的波澜壮阔的历史画卷。我们不关注当下软件界面上的具体点击操作，而是深入挖掘驱动这些工具诞生的根本思想和工程智慧。 1. 理论基石的构建： 本部分详述了固态物理学如何为晶体管的诞生铺平道路。我们会详细探讨肖克利、巴丁和布拉顿在贝尔实验室的突破，重点分析半导体PN结的物理机制，以及如何利用量子力学原理来精确预测载流子的行为。内容将详尽阐述“能带理论”在材料选择中的决定性作用，以及早期研究人员如何从理论层面理解“开关”的本质。这部分知识是理解后续所有电子设计的基础，但其核心在于物理学和材料科学，而非电子设计自动化流程本身。 2. 集成电路的诞生与早期设计挑战： 我们聚焦于德州仪器和仙童半导体的早期竞争。书中会生动再现杰克·基尔比和罗伯特·诺伊斯在“把所有元件放在同一块半导体材料上”这一理念上的不同路径。随后的章节将深入剖析早期的离散元件到集成电路（IC）的迁移过程中，设计人员面临的巨大挑战：如何手工布局、如何解决电迁移问题、以及最初的“版图设计”如何受到物理限制的严酷考验。 3. 早期设计哲学：从系统级思维到器件级优化： 在EDA工具尚未成熟的年代，设计决策的质量完全依赖于工程师的经验和对物理定律的深刻理解。本部分将详细分析早期的逻辑设计是如何基于门级抽象展开的，探讨如何通过优化晶体管尺寸（W/L比）来平衡速度与功耗，这种工程权衡艺术是现代设计流程中依然在延续的核心思想。我们探讨的是“为什么这样设计是合理的”，而非“如何使用特定软件快速实现这种设计”。 --- 第二部分：工艺的战争——超越摩尔定律的制造前沿 本书的第二核心部分，将视角从设计理念转向制造现场，探讨支撑现代芯片性能飞跃的那些决定性制造技术，这些技术是设计工具不断迭代背后的驱动力。 1. 光刻技术的革命性飞跃： 我们深入探讨从紫外光刻到深紫外（DUV）光刻，再到极紫外（EUV）光刻的技术演进。重点分析光刻掩模版（Mask）的制造精度要求，以及光学邻近效应校正（OPC）在纳米尺度下是如何从一个理论概念演变为必须采用的复杂算法。读者将了解到，OPC的出现，本质上是基于对光波衍射和干涉理论的深刻应用，它修正的是光刻物理过程，而不是数字电路功能。 2. 互连线与薄膜沉积的艺术： 随着特征尺寸的缩小，金属互连线的重要性日益凸显。本部分将详细论述从铝到铜的过渡，以及“低介电常数”（Low-k）材料在降低RC延迟中的关键作用。我们将分析原子层沉积（ALD）和化学气相沉积（CVD）等先进工艺，如何实现对薄膜厚度和均匀性的原子级控制。这些制造工艺的细节决定了最终电路的速度和可靠性，它们是超越传统电路理论范畴的工程实践。 3. 先进封装技术：系统集成的新战场： 现代计算不再仅仅依赖于单一芯片的进步。本部分将介绍三维集成（3D IC）、芯片堆叠（Chiplet）以及混合键合（Hybrid Bonding）等前沿封装技术。我们分析如何通过TSV（硅通孔）技术实现芯片之间的垂直互联，以及这种趋势如何改变了传统SoC（系统级芯片）的设计范式，使其更接近于一个复杂的系统级集成问题。 --- 第三部分：计算理论的深度——从布尔代数到可验证性 本书的第三部分回归到计算的数学和逻辑基础，探究那些使得复杂数字系统能够被形式化验证和自动化的更深层次理论。 1. 可靠性与形式化验证的理论基础： 我们不再讨论如何使用仿真器检查波形，而是探讨如何从数学上证明一个设计满足其规范。重点分析线性时序逻辑（LTL）、计算树逻辑（CTL）等工具的理论框架，以及模型检测算法（Model Checking）的原理。读者将理解，这些验证工具背后的逻辑推导系统，远比其图形用户界面复杂得多。 2. 功耗管理的理论模型： 功耗已成为现代设计的主要瓶颈。本部分将介绍动态功耗和静态功耗的数学模型，以及电压频率调节（DVFS）背后的优化理论。我们将探讨如何使用概率论和随机过程模型来预测和管理芯片在真实工作负载下的能耗，这属于应用数学和系统建模的范畴。 3. 逆向工程与安全分析的逻辑渗透： 在信息安全日益重要的今天，理解芯片如何抵抗恶意攻击至关重要。本部分将介绍侧信道攻击（Side-Channel Attacks）的理论基础，例如如何通过分析功耗或电磁辐射来推断密钥信息。同时，探讨硬件安全模块的设计原则，重点关注抗故障注入攻击（Fault Injection）的电路设计策略，这些都要求对底层逻辑状态的精确数学描述。 --- 总结：超越工具，直击本质 《硅谷往事》旨在为有志于深入理解现代电子系统设计的人士提供一个坚实的理论和历史框架。本书清晰地避开了对任何特定EDA软件的流水线式教学，如原理图输入、逻辑综合的特定语法、静态时序分析（STA）的具体命令行参数，或版图物理验证（DRC/LVS）的特定规则集。相反，我们专注于支撑这些工具的物理学、数学模型、设计哲学以及历史性的工程决策。阅读本书，您将掌握的，是能够在任何设计流程、任何工艺节点下，都能进行深刻洞察和创新的底层能力。

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坦白说，在阅读《EDA技术实用教程》之前，我对数据分析领域的许多术语和概念都有些畏惧，总觉得高深莫测。然而，这本书的作者以一种非常平易近人的方式，将复杂的概念变得通俗易懂。他善于将抽象的统计学概念与实际的业务场景相结合，让我能够理解为什么需要进行某些统计分析。例如，在讲解相关性分析时，作者不仅介绍了皮尔逊相关系数，还生动地解释了相关性不等于因果关系这一重要概念，并用了一些非常贴切的生活化例子来加深我的理解。此外，书中关于特征工程的章节也让我眼前一亮。我了解到，仅仅进行数据清洗和探索是不够的，还需要对原始数据进行转换和组合，以提取出更有意义的特征，从而提升模型的性能。作者介绍了一些常用的特征工程技术，如特征编码、特征缩放、特征组合等，并详细说明了它们的原理和适用场景。这对我来说是一个全新的领域，这本书为我打开了另一扇大门。

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《EDA技术实用教程》最让我赞赏的一点是它对数据可视化在EDA中的核心地位的强调。书中花费了大量的篇幅来讲解如何利用各种图表来探索数据，并且不仅仅是罗列图表类型，更重要的是教我如何“读懂”图表，如何从图表中提取有价值的信息。作者详细介绍了不同图表能够揭示的数据特性，例如散点图可以帮助我们发现变量之间的线性或非线性关系，箱线图可以直观地展示数据的分布、中位数、四分位数以及异常值，而热力图则能有效地展示特征之间的相关性矩阵。更令人称道的是，作者还分享了一些高级的可视化技巧，例如如何通过多子图、颜色编码、交互式图表等方式来增强数据的表达能力，让分析结果更加直观易懂。这些内容对于我构建引人入胜的数据报告至关重要。

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《EDA技术实用教程》不仅仅是一本技术手册，更是一本激发思考的书。在阅读过程中，我经常会停下来，结合自己的工作经验来思考书中提出的观点和方法。作者鼓励读者保持好奇心，用数据去“提问”，去“探索”，而不是被动地接受数据。他强调，EDA的过程本身就是一种学习的过程，每一次数据探索都可能带来意想不到的发现。书中提供了一些启发性的问题，引导我去思考数据的潜在模式和规律。例如，在分析用户行为数据时，作者会引导我去思考“用户为什么会在这个节点流失？”“哪些用户群体表现出相似的行为模式？”等等。这些问题促使我去更深入地挖掘数据，去寻找隐藏在数字背后的故事。这种以问题驱动的学习方式，让我能够更主动地参与到数据分析的过程中，而不是机械地执行指令。

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本书的作者在解释数据预处理的各个环节时，表现出了极高的专业性和细致性。从最初的数据加载、数据概览，到后面更为复杂的转换和清理，每一个步骤都提供了清晰的指导和实用的建议。特别是针对不同数据类型（如数值型、类别型、时间序列型）的处理方法，作者都进行了深入的探讨，并给出了针对性的解决方案。我特别喜欢书中关于异常值检测的部分，作者介绍了几种不同的异常值识别技术，包括基于统计的方法（如Z-score、IQR）以及基于模型的方法，并详细阐述了它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。这让我能够根据数据的特点来选择最合适的异常值处理策略，而不是简单地一刀切。同时，书中关于特征选择的讲解也让我获益匪浅，学习了如何从众多特征中找出对模型预测最有价值的特征，从而提高模型效率和准确性。

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这本书的叙述风格非常流畅且易于理解，作者并没有使用过于晦涩的技术术语，而是用一种平实质朴的语言来解释复杂的概念。即使是一些初学者，也能轻松地跟上作者的思路。我尤其欣赏作者在引入新的概念时，总是会先从一个实际的场景出发，然后引出相应的技术和方法。例如，在讲解数据归一化时，作者会先描述在不同量纲的数据进行比较时可能遇到的问题，然后引出Min-Max归一化和Standardization等方法。这种“情景导入”的方式，能够让我更快地理解技术背后的逻辑和应用价值。此外，书中对于代码的注释也十分到位，每一段代码都清晰地解释了其功能和目的，这大大提高了我的学习效率，让我在实践中能够更好地掌握所学知识。

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这本书简直是我的数据探索之旅中的“定海神针”！我之前一直对数据探索（EDA）的概念模糊不清，虽然知道它很重要，但具体怎么做，用什么工具，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，常常让我感到无从下手。翻开《EDA技术实用教程》，我仿佛走进了数据世界的明镜，一切都变得豁然开朗。作者用极其生动形象的比喻，将抽象的概念一一拆解，比如将数据比作一锅需要细细品味的汤，EDA就是品汤的过程，需要尝出其中的酸甜苦辣，才能明白它的本质。书中对Python及相关库，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等，进行了详尽的介绍，并且不仅仅是罗列函数，而是真正教会我如何运用它们来解决实际问题。我印象最深刻的是关于数据清洗的部分，作者列举了各种常见的脏数据情况，例如缺失值、异常值、重复值等，并提供了行之有效的处理方法，包括各种插补策略、删除逻辑以及如何识别和纠正错误数据。这部分的内容让我受益匪浅，因为在实际工作中，我经常会遇到各种“不听话”的数据，而这本书给了我强大的武器来驯服它们。

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对于任何想要在数据领域有所建树的人来说，《EDA技术实用教程》都是一本不可或缺的宝藏。这本书为我提供了坚实的基础，也点燃了我对数据探索的热情。它不仅仅是一本“教你做什么”的书，更是“教你如何思考”的书。通过这本书的学习，我不仅掌握了许多实用的数据分析技术，更重要的是培养了一种科学严谨的数据分析思维。我学会了如何带着问题去审视数据，如何用数据来回答问题，以及如何将数据分析的结果清晰地传达给他人。这本书是我数据探索之路上的重要里程碑，我相信它也会成为许多其他数据爱好者的指路明灯。我强烈推荐这本书给所有对数据分析感兴趣的朋友，无论是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中获益匪浅。

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《EDA技术实用教程》在内容深度和广度上都做到了很好的平衡。它既涵盖了EDA所需的基本概念和技术，又深入探讨了一些进阶的主题，如特征工程、降维技术等。作者并没有止步于基本的数据探索，而是引导读者进一步思考如何将EDA的成果应用于后续的建模和分析。书中也提供了一些关于模型评估和解释的初步指导，这让我对整个数据科学工作流程有了更全面的认识。例如，在讨论如何选择最佳特征时，作者会结合一些简单的模型评估指标，来展示特征选择对模型性能的影响，这让我能够更清楚地认识到EDA在模型构建过程中的重要作用。这本书的系统性让我能够构建起一个完整的知识体系，而不是零散地学习一些技术点。

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这本书的精髓在于它对“实践”二字的极致追求。翻阅《EDA技术实用教程》的过程中，我最大的感受就是这本书不是纸上谈兵，而是真正地将理论付诸实践。每一章节都配有大量的代码示例，并且这些示例都来源于真实的数据集，或者模拟了真实的数据场景。作者不仅提供了完整的代码，还对每一行代码的作用进行了详细的解释，让我能够理解“为什么”要这么做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，在可视化那一章，我学习到了如何使用Matplotlib和Seaborn绘制各种类型的图表，散点图、折线图、柱状图、箱线图等等，更重要的是，我学会了如何根据数据的类型和想要探索的目的来选择最合适的图表。作者强调，好的可视化不仅仅是展示数据，更是讲述数据背后的故事。书中对于如何通过可视化来发现数据中的趋势、关联和异常提供了许多巧妙的技巧，例如利用颜色、大小、形状等视觉元素来增强信息传达的效率。这让我意识到，EDA不仅仅是技术操作，更是一种思维方式和沟通艺术。

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这本书在知识的组织和呈现上，给我留下了深刻的印象。作者非常有条理地将EDA过程分解成几个关键的步骤，并围绕这些步骤展开详细的讲解。从数据的初步了解、数据质量的检查、数据探索性分析，到最后的洞察提取，整个流程清晰而完整。每一部分的内容都衔接自然，层层递进，让人在学习过程中不容易迷失方向。我尤其欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨性，他不仅提供了实现方法，还会提醒读者在实践中需要注意的细节和潜在的陷阱。例如，在处理缺失值时，除了介绍填充方法，还会提示不同填充方法可能对后续分析造成的影响。这种周全的考虑，让我在学习时能够更加全面地理解问题的本质。书中对于如何构建一份完整的EDA报告也有着非常实用的指导，包括报告的结构、内容的组织以及如何清晰地呈现分析结果，这对于我今后向他人展示我的分析工作非常有帮助。

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基本上没用到，实验课都是改老师给的代码框架

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