数字通信(修订本) (平装) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:王钦笙

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-11-01

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787115080400

丛书系列:

图书标签:

数字通信
通信工程
信号处理
信息论
无线通信
调制解调
编码译码
通信原理
电子工程
高等教育

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具体描述

本书是“数字通信”的修订本，在原书的基础上删除了落后、过时的内容，补充了先进的、有实用价值的内容。全书共分五章。第一章概述，介绍数字通信的特点的应用，数字通信的发展概况等。第二章数字终端技术，介绍脉冲编码通信原理、时分多路通信、单片PCM编解码器、DPCM及ADPCM的原理等。第三章数字传输技术，介绍数字信号的传输、再生以及传输码型等。第四章数字复接技术，介绍数字信号的复接、分接，PCM的高次群以

深度学习与神经网络：构建智能系统的基石作者： [虚构作者姓名 A] & [虚构作者姓名 B] 出版社：远景科技出版社出版日期： 2024年5月装帧：精装页数： 850页 --- 内容简介：《深度学习与神经网络：构建智能系统的基石》是一部全面、深入且极具实践指导意义的专著，旨在为读者构建对现代人工智能核心驱动力——深度学习和神经网络——的深刻理解。本书超越了基础理论的介绍，着力于揭示从经典感知机模型到尖端Transformer架构的完整技术演进脉络，并详细阐述了如何在实际工程环境中部署和优化这些复杂的模型。本书的结构精心设计，分为六个主要部分，逻辑清晰地引导读者从宏观概念走向微观实现，并最终触及前沿研究方向。 --- 第一部分：基础理论与计算范式 (Foundations and Computational Paradigms) 本部分奠定了理解深度学习所需的所有数学和计算基础。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与优化理论，确保所有读者具备必要的背景知识。随后，重点引入了传统人工神经网络（ANN）的基本结构，如多层感知机（MLP），并深入探讨了激活函数（Sigmoid, ReLU及其变种）的选择与影响。核心内容包括：反向传播算法（Backpropagation）：详细推导了链式法则在网络权重更新中的应用，这是理解所有现代深度学习算法的基石。优化器理论：不仅仅介绍SGD，更深入分析了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及自适应学习率方法如Adam的内在机制和收敛特性比较。正则化技术：探讨了L1/L2正则化、Dropout的原理及其对模型泛化能力的影响。 --- 第二部分：卷积神经网络的精深探究 (In-Depth Exploration of Convolutional Neural Networks - CNNs) CNN是计算机视觉领域无可争议的核心工具。本部分专注于解构CNN的各个组成部分，并追溯其从LeNet到现代架构的发展历程。关键章节聚焦于：卷积操作的数学本质：阐述了卷积核（Filter）如何在不同步长和填充策略下提取特征，以及其参数共享机制的优势。经典架构解析：详细剖析了AlexNet、VGGNet的简洁美学，以及ResNet（残差连接如何解决深度网络退化问题）、Inception（多尺度特征融合）和DenseNet（特征重用）的创新点。视觉任务实践：提供了目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列的基础思想）和语义分割（FCN, U-Net）的高级概述与实现要点。 --- 第三部分：循环神经网络与序列建模 (Recurrent Neural Networks and Sequence Modeling) 处理时间序列、文本和语音等非结构化序列数据是深度学习的另一大支柱。本部分系统地介绍了处理序列数据的挑战和解决方案。主要内容阐述： RNN的局限性：解释了标准RNN在处理长距离依赖时面临的梯度消失与爆炸问题。门控机制的突破：详尽分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流，实现长期记忆。序列到序列（Seq2Seq）模型：介绍了编码器-解码器框架，为机器翻译、文本摘要等复杂任务奠定了基础。 --- 第四部分：注意力机制与Transformer的革命 (Attention Mechanisms and the Transformer Revolution) 注意力机制是现代AI领域最大的范式转变之一。本部分将注意力机制从辅助工具提升到核心地位进行讲解。内容深度覆盖：注意力机制的原理：详细讲解了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量之间的相似度计算，以及Softmax归一化如何分配“注意力权重”。 Transformer架构：全面解析了Vaswani等人在“Attention Is All You Need”中提出的自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制。书中提供了清晰的图示，解释了层归一化、位置编码（Positional Encoding）对模型性能的关键作用。预训练模型的兴起：讨论了BERT（双向编码器）和GPT（自回归解码器）系列模型的设计哲学、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）及其在下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。 --- 第五部分：生成模型与对抗学习 (Generative Models and Adversarial Learning) 本部分聚焦于如何让模型“创造”新的、逼真的数据，这是衡量AI发展水平的重要指标。重点介绍以下模型：变分自编码器（VAE）：解释了如何通过引入潜在空间（Latent Space）和KL散度约束来实现数据的概率分布建模和可控的样本生成。生成对抗网络（GANs）：深入剖析了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈论框架。书中不仅讨论了DCGAN，还详细分析了解决模式崩溃（Mode Collapse）和提高训练稳定性的高级技术，如WGAN（Wasserstein GAN）和条件GAN（cGAN）。 --- 第六部分：模型部署、效率与伦理考量 (Deployment, Efficiency, and Ethical Considerations) 现代深度学习不仅要求模型强大，更要求其具备工程实用性。本部分转向实际应用与未来挑战。讨论了实用化议题：模型压缩与加速：探讨了量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和网络剪枝（Pruning）技术，以减小模型体积并加速推理速度，使其适应边缘计算环境。可解释性（XAI）：介绍了LIME和SHAP等方法，帮助用户理解复杂模型做出决策的内在逻辑，增强模型的透明度和可信度。偏见与公平性：探讨了训练数据中固有的偏见如何渗透到模型中，并讨论了缓解算法偏见和确保AI系统公平性的前沿研究方向。 --- 本书特色：本书的每一个关键概念都配有清晰的伪代码实现，并在关键算法后附有“工程陷阱”专栏，指出实践中常遇到的性能瓶颈和调试技巧。通过这种理论与实践紧密结合的方式，读者不仅能掌握深度学习的“是什么”，更能精通“怎么做”和“为什么”。本书是计算机科学、电子工程、数据科学等领域研究生、研究人员以及致力于构建下一代智能系统的工程师的必备参考书。（总字数：约1550字）

作者简介

目录信息

第一章　概论　1
第一节　数字通信的基本概念　1
一. 模拟信号和数字信号　1
二. 数字通信系统的模型　2
第二节　数字通信的特点及数字通信网的概念　3
一. 数字通信的特点　3
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须提一下这本书在配图和附录部分的用心程度，这几乎是区分“好书”和“伟大著作”的分水岭。这里的图表绝非简单的示意图，它们更像是作者精心设计的“认知辅助工具”。很多复杂的信号处理流程图，通过巧妙的色彩区分和流程箭头设计，将原本需要花费大量时间去梳理的逻辑关系，在视觉上瞬间被理清。特别是那些关于星座图和眼图的示例，它们不仅仅是展示了理想情况，还通过叠加噪声或引入特定干扰的方式，直观地展示了参数变化对系统状态的影响，这种“可视化教学”的力量是任何纯文字描述都无法比拟的。至于附录，它简直是一个小型工具箱，包含了关键公式的推导备份和重要的数学背景知识回顾。这意味着，如果你在阅读主干内容时暂时忘记了某个高等数学概念，无需中断阅读去翻阅其他参考书，直接在附录中就能找到需要的支撑材料。这种将学习资源高度整合的设计，极大地提升了阅读的流畅性和知识吸收的完整性。

评分☆☆☆☆☆

如果要让我用一个词来形容这本书的行文风格，我会选择“精准而富有洞察力”。作者在阐述原理时，用词极其考究，没有丝毫的冗余和含糊不清之处。他们似乎非常清楚哪些地方是容易产生歧义的关键点，并能在这些地方下足笔墨进行精妙的界定和区分。例如，在讨论信道编码和交织的作用时，书中对“随机性”和“相关性”的描述，那种细致入微的区分，让我立刻对之前模糊的概念有了豁然开朗的感觉。这不仅仅是知识的罗列，更是一种思维方法的传授。它教会你如何用一种严谨、审慎的态度去面对工程问题。更令人印象深刻的是，很多地方作者会引用一些经典的案例或者历史上的技术演进轨迹来佐证当前理论的合理性，这种“讲故事”的方式，让原本冰冷的理论变得鲜活起来，充满了历史的厚重感和逻辑的必然性。读下来，感觉自己不仅仅是在学习一套技术，更是在参与一场跨越数十年的科学对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节布局和逻辑递进简直是教科书级别的典范。我过去阅读过不少同领域的著作，很多时候都会遇到那种知识点堆砌、缺乏清晰脉络的困扰，读起来就像是在迷宫里乱撞。但这本书完全没有这个问题。它从最基础的概念开始，循序渐进地搭建起整个数字通信的理论框架，每引入一个新概念，都会用前一个章节的知识点作为铺垫和参照，使得知识点的衔接无比顺滑。尤其赞赏的是作者在处理那些高深莫测的数学推导时所采取的策略——他们并非是直接抛出最终公式，而是会先用通俗的比喻或清晰的语境来解释这个推导的“意义”所在，然后再细致地展示数学工具是如何实现这一目标的。这种“先知后术”的处理方式，极大地降低了初学者的理解门槛。而且，每一章末尾的总结部分，都像是给读者提供了一个清晰的“导航地图”，能够迅速帮你回顾本章的核心要义，对于构建完整的知识体系非常有帮助。这种对读者学习路径的体贴入微，是这本书超越一般教材的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度与广度达到了一个令人惊叹的平衡点。很多号称“全面”的教材，往往是广而不精，涉及了很多领域却都浅尝辄止，读完后感觉什么都知道一点，但真要动手解决实际问题时却发现无从下手。然而，这本书在关键的核心技术点上，挖掘得非常深。例如，在对某种调制解调技术的性能分析部分，书中不仅给出了理论上的误码率曲线，还深入探讨了非理想信道对性能的影响，甚至涉及到了实际硬件实现中可能遇到的噪声模型。这种深入到“骨髓”里的剖析，对于希望从事系统设计和性能优化的工程师来说，简直是无价之宝。同时，它又没有沉溺于单一的细节，而是巧妙地将这些深入的分析置于一个宏大的系统背景之下，确保读者能随时跳出细节，从系统层面上把握全局。这种既能“钻进去”又能“跳出来”的能力，是衡量一本优秀技术书籍的重要标准，而这本书完美地做到了这一点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实很有心思，封面的色彩搭配和字体选择都透露着一种沉稳又不失现代感的气息。初拿到手里，那种平装书特有的轻盈感让人感到很亲切，不像一些精装书那样显得过于正式和沉重，更适合在通勤路上或者咖啡馆里随时翻阅。我尤其喜欢封面上的那组抽象图形，它们似乎在暗示着信息如何在复杂的信道中穿梭与重构，这种视觉语言的暗示性很强，让人在尚未翻开内页之前，就已经对内容的主题有了一个初步而深刻的感知。内页的纸张质量也挺不错，印刷清晰，字迹锐利，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛很疲劳。要知道，对于技术类书籍来说，图文的清晰度直接影响着学习的效率和体验，这一点上，这本书的处理得非常到位。我试着在不同的光线下阅读，即便是昏暗的灯光下，那些复杂的公式和图表依然能够保持良好的可读性，这对于经常熬夜啃技术点的读者来说，简直是个福音。总的来说，从物理层面上看，这本书的制作工艺完全达到了一个令人愉悦的水平，让人在开始“硬核”的学习之前，就能享受到阅读本身的乐趣。

评分☆☆☆☆☆