网络工程和综合布线工程师手册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:黎连业

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2003-11-1

价格:43.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302074885

丛书系列:

图书标签:

网络工程
综合布线
工程师
实战
技术
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具体描述

《网络工程和综合布线工程师手册》比较系统、全面地介绍了网络综合布线系统的基础知识、网络工程设计、施工技术、测试、验收鉴定过程和标准规范，基本上是反映了综合布线领域的最新技术和成果。

这是一部实用性很强的书籍，可供计算机、网络通信、楼宇自动化控制、建筑电气、消防、系统集成等领域的工程设计、施工、管理与技术人员使用，也可作为高等院校相关专业的教学参考书。

好的，这是一本关于《数字图像处理与计算机视觉基础》的图书简介，旨在为您提供一个详尽、专业且具有深度内容的介绍，完全不涉及您提到的《网络工程和综合布线工程师手册》的内容。 --- 图书简介：《数字图像处理与计算机视觉基础》导论：数字世界中的视觉革命在当代科技浪潮中，机器如何“看懂”世界，已成为人工智能领域最核心的挑战之一。本书《数字图像处理与计算机视觉基础》，正是为深入剖析这一核心机制而编写的专业技术著作。它不仅是面向电子信息、自动化、计算机科学等理工科专业本科高年级学生、研究生的一流教材，更是为奋战在机器人、自动检测、医疗影像分析、自动驾驶等前沿领域的工程师和研究人员提供坚实理论基石与实践指南的参考手册。本书的核心价值在于，它系统地、循序渐进地构建了从最基础的数字图像形成、表示，到复杂的场景理解与三维重建的完整知识体系。我们深刻认识到，有效的计算机视觉依赖于扎实的数学功底与精妙的算法设计，因此全书结构严谨，逻辑清晰，兼顾理论深度与工程实用性。第一部分：数字图像的基石——感知与表示本部分奠定了整个视觉系统的基础。我们没有停留在对图像采样与量化的简单描述，而是深入探讨了人眼视觉系统与数字传感器（如CCD/CMOS）的物理特性对比，这对于理解噪声模型和色彩空间的选择至关重要。 1. 图像的数学模型与色彩科学：详细阐述了灰度图像、彩色图像的数学描述，重点解析了RGB、HSV、CIE XYZ 等主流色彩空间之间的转换机理与应用场景。尤其对色彩恒常性（Color Constancy）的挑战进行了深入分析，这对后续的物体识别与环境适应性具有关键意义。 2. 图像增强与复原：这一章是解决“看得更清楚”的技术核心。从空域和频域两个维度，全面覆盖了点处理、直方图修正等基础技术。更重要的是，我们详细讲解了卷积定理在图像滤波中的应用，并对维纳滤波（Wiener Filter）、盲解卷积（Blind Deconvolution）等高级复原算法的数学原理与迭代过程进行了详尽的推导和实例演示，帮助读者理解如何有效去除噪声和运动模糊。第二部分：图像特征的提取与描述视觉的本质在于识别差异。本部分专注于如何从像素数据中有效地提炼出具有稳定性和判别性的特征。 3. 图像分割与边缘检测：分割是理解图像内容的前提。本书不仅介绍了经典的Sobel、Laplacian算子，更着重阐述了Canny边缘检测算法的优化步骤（如高低阈值连接的意义），并引入了基于能量泛函的水平集（Level Set）方法进行轮廓演化，展示了更精细的边界捕捉能力。 4. 经典特征点检测与描述子：现代视觉的基石在于局部特征。我们系统梳理了Harris角点检测的优劣，随后重点深入剖析了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF算法的构建流程，包括尺度空间构建、高斯差分、梯度方向直方图的生成。对于描述子的独特性和旋转不变性，我们提供了详尽的数学证明和性能对比。 5. 纹理分析与形态学处理：形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）被置于图像结构分析的框架下讲解。此外，我们引入了灰度共生矩阵（GLCM）来量化纹理特征，并简要介绍了基于小波变换的纹理分析方法，拓宽了特征描述的维度。第三部分：从二维到三维——几何视觉基础本部分是连接二维图像与真实三维世界的桥梁，是理解自动驾驶和机器人导航的关键。 6. 相机几何模型与标定：我们详尽解释了针孔相机模型（Pinhole Model）及其对内外参的依赖。书籍提供了经典的张正友标定法的完整数学推导，并讨论了如何通过实验设计来最小化标定误差。同时，对畸变模型（径向和切向畸变）的校正流程进行了细致的讲解。 7. 立体视觉与深度估计：深度信息是三维重建的核心。本书清晰地阐述了对极几何（Epipolar Geometry）的原理，包括基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解与应用。对于立体匹配，我们不仅介绍了早期的块匹配法，更详细分析了BM（Block Matching）和SGM（Semi-Global Matching）算法的优化思路与计算复杂度权衡。第四部分：现代视觉范式——基于学习的方法面对高维度、非线性约束的复杂场景，传统方法已显不足。本部分将经典技术与深度学习的最新进展有机结合。 8. 深度学习在图像识别中的应用：本章作为现代视觉的必修课，聚焦于卷积神经网络（CNN）的结构演进。我们详细剖析了AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式网络的设计哲学，特别是残差连接（Residual Connection）如何解决深层网络的梯度消失问题。读者将学习到如何利用预训练模型进行迁移学习，并掌握目标检测（如R-CNN系列、YOLO系列）和语义分割（如FCN、U-Net）的基本原理和网络结构。 9. 视觉跟踪与运动分析：结合深度学习，我们探讨了如何实现对动态目标的鲁棒跟踪。从早期的卡尔曼滤波和粒子滤波的运动预测，过渡到基于深度特征的深度学习跟踪器（如Siamese Network 基础的跟踪框架），旨在提供一个涵盖经典到现代的运动估计全景图。总结与展望《数字图像处理与计算机视觉基础》力求做到理论的严谨性、算法的先进性与工程的可实现性三者的高度统一。书中包含了大量具有代表性的MATLAB/Python伪代码和实例分析，旨在培养读者将理论转化为实际解决方案的能力。本书不只是一本知识的搬运工，更是一座引导读者深入理解“机器如何感知”这一科学难题的思维阶梯。掌握了这些基础，方能在未来人工智能驱动的视觉技术领域中，占据领先地位。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我的第一印象是它对“综合布线”这个主题的关注度远超我的预期。我更侧重于网络协议的深度解析和流量工程，所以对物理层的关注点主要停留在SFP模块的选择和光纤链路预算上。然而，这本书用了好几章的篇幅，详细讨论了从管道的弯曲半径到模块化配线架的安装规范，甚至还有大量篇幅用于讲解防火等级和线槽的承重计算。说实话，这些内容对于一个资深的网络架构师来说，显得过于“施工”和“土建”了。我理解布线是基础，但书中对最新的超高速（如400G及以上）布线兼容性和EMC干扰防护的探讨略显保守和笼统。比如，它提到了一些传统的屏蔽措施，但对于高频信号传输中越来越关键的串扰分析和时序优化，几乎没有深入的数学模型或实际案例支撑。我更希望看到的是如何在新一代数据中心高密度机柜环境中，通过先进的布线拓扑设计来降低延迟和功耗的策略，而不是停留在如何用扎带固定线缆的层面，感觉更像是给初级项目经理准备的培训材料。

评分☆☆☆☆☆

我注意到，这本书在网络安全方面的论述非常有限，主要集中在访问控制列表（ACL）的基础配置和防火墙的基本逻辑上，这些内容在任何一本基础网络技术书中都能找到。真正让我感到失望的是，它对现代安全框架的介绍近乎空白。比如，零信任（Zero Trust）架构的理念、网络微分段（Micro-segmentation）的实践、或者在DevOps流程中集成安全扫描工具（SAST/DAST）等内容，完全没有涉及。在当前网络攻击日益复杂化的背景下，仅仅依靠配置静态的ACL规则，无异于在信息高速公路上设置路障，根本无法应对高级持续性威胁（APT）。这本书似乎对“主动防御”和“安全自动化”的概念持回避态度，更像是在描述一个相对静态、封闭的网络环境。对于需要构建面向未来的、具备弹性防御能力的企业网络的人来说，这本书提供的安全视角显得过于陈旧和被动，无法提供构建现代安全体系的有效指导框架。

评分☆☆☆☆☆

整本书的案例研究部分，让我感觉像是回到了上个世纪末的实验室。所有的拓扑图都采用的是非常简单的两层或三层架构，使用的设备型号也明显是过时的企业级产品线。例如，在介绍广域网优化时，书中详细对比了MPLS L2/L3 VPN的特性，但对于当下企业越来越依赖的SD-WAN架构的选型、Overlay网络的隧道技术（如IPsec或DTLS）的性能考量，以及与云服务商VPC互联的最佳实践，几乎没有实质性的讨论。我尝试寻找一些关于容器化网络（如Kubernetes CNI插件）的配置示例，或者如何利用网络可编程性（NetDevOps）来管理和部署服务网格（Service Mesh）的章节，但一无所获。这本书的案例缺乏对网络服务化和云原生环境的适应性，使得它在指导构建面向未来的混合云网络架构方面，显得力不从心，更适合那些维护传统、固定场所网络环境的技术人员参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常正式、规整，像是一份国家标准文件汇编，缺乏一点点“人味儿”和实战的灵活性。每一个概念的提出，都伴随着极其详尽的定义和冗长的解释，引用了大量的行业术语，但很多时候，这些术语的实际应用场景描述得不够生动。例如，它花了大量篇幅解释MAC地址表的工作原理，并配上了流程图，但当我们谈论处理数百万条MAC地址的L2/L3交换机如何应对泛洪风暴时，书中提供的解决方案依然是那种教科书式的“隔离VLAN”或“启用抑制”，对于现代网络中常见的ARP欺骗和MAC地址漂移，缺乏有效的自动化检测和阻断脚本示例。我希望看到的是实际案例中遇到的各种“疑难杂症”的排查思路，比如当一个核心交换机的CPU利用率突然飙升时，如何快速定位是控制平面还是数据平面出了问题。这本书更像一个安静的参考字典，而不是一个能陪你熬夜解决紧急故障的实战伙伴，读起来让人感觉知识点很全，但就是缺乏那种“啊哈！”的顿悟时刻。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书摆在桌上，沉甸甸的，光是封面设计就透着一股务实劲儿。我本来是想找点关于最新SDN技术和云计算网络集成的资料，结果翻开目录才发现，里面的内容更像是给那些刚刚踏入网络行业的新人准备的“新手村”指南。章节结构很扎实，从最基础的OSI七层模型讲起，掰开了揉碎了讲明白每一层的作用，甚至连早期的拨号上网技术原理都提到了，这在现在这个光纤满天飞的时代，显得有点“复古”了。我倒是理解编者想打下坚实基础的心情，但对于我这种已经熟练配置BGP路由器的工程师来说，这些基础内容实在过于冗余了。特别是关于双绞线标准的介绍，居然详细到连线序的颜色代码都一一列举，虽然严谨，但对我来说，更像是在阅读一本历史文献。我期待的是如何用Python脚本自动化部署大规模企业网络，或者如何优化数据中心的东西向流量，这本书里完全没有触及这些前沿的应用场景，更像是停留在2010年左右的网络维护手册水平，让人在寻找“干货”的路上感到一丝迷茫，仿佛走进了一间摆满老式工具的仓库，虽然工具齐全，但很多已经不再是主流了。

评分☆☆☆☆☆

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