汽车检测、诊断与维护

汽车检测、诊断与维护 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:夏均忠 编
出品人:
页数:242
译者:
出版时间:2009-9
价格:38.00元
装帧:
isbn号码:9787111275060
丛书系列:
图书标签:
  • 汽车检测
  • 汽车诊断
  • 汽车维护
  • 汽车维修
  • 汽车技术
  • 车辆工程
  • 汽车电子
  • 故障诊断
  • 维修保养
  • 汽车实操
想要找书就要到 本本书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

汽车维护是指为维持汽车完好技术状况或工作能力而进行的作业,对汽车维护作业技术要求的规定为汽车维护规范。《汽车检测、诊断与维护》从汽车维护的工程实际出发,全面系统地介绍了汽车发动机、底盘、车身、电器的检测、诊断与维护,主要包括汽车维护的分级、周期和技术规范,发动机动力性能、密封性能、点火系统、起动系统、燃油供给系统、润滑系统、冷却系统、电子控制系统、怠速控制系统的检测、诊断与维护,发动机综合性能检测仪的结构、工作原理、使用与维护,汽车传动系、制动系、转向系、行驶系,照明、信号装置及其他电器设备的检测、诊断与维护。

《汽车检测、诊断与维护》可供汽车使用、维修、检测和管理等行业的有关人员学习参考,也可作为大专院校汽车相关专业师生的参考书。

好的,这是一本关于深度学习在自然语言处理(NLP)中的前沿应用的书籍简介,内容详实,完全避开了您提供的“汽车检测、诊断与维护”的主题。 --- 书籍名称:《深度语义:前沿Transformer模型与高效能自然语言理解》 简介:迈入下一代文本智能的殿堂 在信息爆炸的时代,文本数据已成为数字世界的基石。要真正驾驭这股信息洪流,我们必须超越传统的统计方法,深入到语言的内在结构与深层语义。本书《深度语义:前沿Transformer模型与高效能自然语言理解》,正是为渴望掌握当前乃至未来NLP技术核心的工程师、研究人员和高级数据科学家量身打造的权威指南。 本书并非一本基础的入门读物,而是聚焦于2020年至今在NLP领域引发范式革命的Transformer架构及其衍生模型的深度实践、理论剖析与优化策略。我们致力于填补理论书籍与实际生产环境之间的鸿沟,提供一套从理论构建到大规模部署的完整知识体系。 第一部分:Transformer架构的再审视与精细化(The Transformer Deep Dive) 本部分将对Transformer的结构进行一次彻底的、不留死角的解构与重塑。我们不仅回顾了“Attention Is All You Need”的核心思想,更深入探讨了多头注意力机制的变体(如稀疏注意力、局部化注意力)如何解决二次复杂度带来的计算瓶颈。 自注意力机制的深入数学建模: 我们将详细解析Scaled Dot-Product Attention的计算拓扑,并引入线性化注意力机制(Linformer, Performer),讨论如何在保持表达能力的同时,将复杂度从$O(N^2)$降至$O(N)$或$O(N log N)$。 位置编码的创新之路: 从绝对位置编码到相对位置编码(如T5中的旋转位置嵌入RoPE),再到时间敏感型编码,分析不同编码方式对长文本理解任务的实际影响。 Encoder-Decoder架构的现代演进: 重点分析BART和T5在序列到序列任务中的统一框架,并提供在资源受限环境下(如移动端推理)对模型进行结构化剪枝与蒸馏的实战流程。 第二部分:大型预训练模型的生态与微调范式(LLM Ecosystem and Fine-Tuning Paradigms) 当前NLP的中心议题无疑是大型语言模型(LLM)。本书将剖析主流LLM的训练哲学、规模效应以及如何经济有效地利用它们。 GPT系列与Decoder-Only模型的涌现能力: 探讨Scaling Law的最新进展,分析模型规模、数据质量与训练步数对模型泛化能力和指令遵循能力的决定性影响。我们将提供一套评估“零样本(Zero-Shot)”与“少样本(Few-Shot)”性能的鲁棒性框架。 指令微调(Instruction Tuning)的艺术: 详细介绍FLAN、InstructGPT等模型如何通过构造高质量的指令数据集,实现模型从“文本补全器”到“任务执行者”的转变。章节中包含构建、清洗和评估指令数据集的具体Pipeline。 参数高效微调(PEFT)的全面对比: 针对企业级应用对模型修改成本的敏感性,本书重点对比和实践了LoRA、QLoRA、Prefix-Tuning和Adapter Tuning的性能指标、内存占用和收敛速度。附带详尽的PyTorch/Hugging Face代码实现,指导读者在单卡或有限GPU资源下完成百亿级参数模型的有效适配。 第三部分:跨模态与具身智能的边界拓展(Multimodality and Embodied AI) 真正的智能需要理解超越纯文本的信号。本书的后半部分将目光投向NLP与其他关键领域交叉的前沿。 视觉语言模型(VLM)的联合表征: 深入分析CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习在图像与文本嵌入空间之间建立对齐。我们将展示如何利用这种对齐能力实现高效的零样本图像分类和跨模态检索。 语音与对话系统的深度集成: 探讨如Whisper等模型在统一架构下实现语音识别与语言理解的机制,并设计更复杂的多轮对话状态跟踪(DST)系统,引入基于图神经网络(GNN)的知识图谱融合策略。 文本在具身智能中的作用: 讨论如何将高级指令转化为低级动作序列,涉及文本到动作(Text-to-Action)的序列生成模型,以及在模拟环境(如Habitat)中进行有效导航和操作的实践案例。 第四部分:可信赖AI与生产环境的挑战(Trustworthiness and Production Hurdles) 模型的性能不再是唯一标准,可解释性、鲁棒性和安全性成为部署的关键。 模型可解释性(XAI)在NLP中的应用: 不满足于简单的梯度可视化,本书将侧重于归因方法(如Integrated Gradients、Attention Rollout)在诊断模型“幻觉”和偏见源头方面的应用。 对抗性攻击与防御: 详细分析针对Transformer模型的文本扰动攻击(如同义词替换、字符级噪声注入)的原理,并提供基于对抗性训练和防御性蒸馏的实用防御框架。 负责任的AI部署: 探讨如何量化和缓解LLM中潜在的社会偏见(Bias)和有毒性(Toxicity)。附录提供了一套用于持续监控模型在生产环境中公平性和安全性的自动化工具集。 适用读者 本书面向: 1. 有扎实Python和深度学习基础,希望转向NLP前沿研究的研究生及博士生。 2. 在金融、医疗、法律等领域负责文本分析系统构建的高级软件工程师。 3. 希望将最新LLM技术落地到企业产品中的AI架构师。 通过本书的学习,读者将不仅理解“是什么”,更能掌握“如何做”以及“为什么这样做最有效”,从而在快速迭代的NLP领域中保持领先地位。 ---

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

作为一名对汽车充满热情但又非专业出身的爱好者,《汽车检测、诊断与维护》这本书,对我来说简直是一笔宝贵的财富。它最吸引我的地方在于,它并没有把读者仅仅定位为“维修工”,而是更侧重于“诊断”和“预防”。书中花了很大的篇幅去讲解各种故障的“信号”和“早期预警”,而不是等到问题已经非常严重了才去处理。比如,在讲解发动机工况时,书中详细阐述了氧传感器、空气流量计等关键部件的工作状态如何反映在车辆的性能和油耗上,以及当这些部件出现异常时,车辆会表现出哪些“早期症状”。这让我开始更加关注车辆的日常运行表现,学会从细微之处观察爱车的“健康状况”。而且,书中在讲解诊断方法时,也并非一味强调使用昂贵的专业设备,而是从最基础的“听、看、摸、闻”开始,引导读者如何运用自己的感官去捕捉异常。这让我觉得,即使没有先进的诊断仪,普通车主也能通过一些简单的方法,对车辆的潜在问题有一个初步的判断,从而做出更明智的决策,是去维修厂进行专业检查,还是可以先自己做一些简单的处理。这种“赋能”普通读者的方式,让我觉得这本书非常有价值。

评分

我必须说,《汽车检测、诊断与维护》这本书,完全颠覆了我对汽车维修书籍的刻板印象。我原本以为这类书籍会枯燥乏味,充斥着晦涩的专业术语,但这本书完全不是。它的语言风格非常亲切,更像是和一位经验丰富的老师在交流。书中在讲解每一个知识点的时候,都会先从一个实际生活中可能遇到的问题出发,然后层层剥茧,深入浅出地讲解其背后的原理。比如,在讲解制动系统的故障时,作者会先描述“刹车异响”、“刹车跑偏”等常见现象,然后才详细解释这些现象可能由哪些部件引起,以及如何通过简单的检查来判断。这种“问题导向”的学习方式,让我觉得非常有吸引力,也更容易将学到的知识与实际应用联系起来。此外,书中在讲解维护保养方面的内容也格外用心。它不仅列出了各种保养项目,还详细说明了这些保养项目的重要性,以及不按时保养可能带来的潜在风险。我特别欣赏书中关于“定期检查”的章节,它提供了一份非常实用的检查清单,涵盖了发动机、底盘、电气系统等各个方面,让我能够更系统、更有条理地对自己的爱车进行日常的检查和维护,这比单纯的“换机油、换三滤”要全面得多。

评分

我拿到《汽车检测、诊断与维护》这本书,纯粹是因为我对那些复杂的汽车电子系统产生了好奇。现在汽车越来越智能化,各种传感器、ECU(电子控制单元)让人眼花缭乱,传统的机械维修知识已经远远不够用了。这本书正好满足了我这方面的需求。它详细介绍了汽车电子控制系统的基本构成、工作原理,以及如何使用诊断仪进行数据读取和故障码分析。我特别喜欢书中关于CAN总线通信的部分,作者用非常通俗易懂的比喻,将原本晦涩的技术概念解释得明明白白,让我对车辆内部的数据交换有了全新的认识。书中的诊断流程也非常清晰,从初步的故障现象描述,到使用诊断仪进行系统扫描,再到针对特定故障码进行深入分析,每一步都考虑得非常周全。书中还涉及到了很多高级诊断技术,比如示波器在检测传感器信号、执行器波形方面的应用,虽然我目前还用不上这些设备,但了解了这些知识,至少知道遇到问题该往哪个方向去思考。这本书不仅仅是教你如何“修车”,更重要的是让你理解“车”是如何工作的,以及当它出现问题时,我们应该如何“对症下药”。它让我从一个旁观者,变成了一个能对汽车内部运作有更深层理解的“参与者”。

评分

《汽车检测、诊断与维护》这本书,我拿到手里,第一感觉就是厚实,分量十足,这让我对它所包含的内容充满了期待。翻开目录,我立刻被那些细致入微的章节划分所吸引。从最基础的汽车结构原理,到各种高科技的诊断设备使用,再到日常的保养流程和故障排除,简直是应有尽有。我尤其关注了其中关于发动机故障诊断的部分,作者花了大量的篇幅去讲解各种故障现象的产生原因,以及如何通过数据流分析、示波器波形解读等方法来精准定位问题。这对于像我这样,对汽车机械原理有着浓厚兴趣,但又缺乏专业知识的读者来说,简直是雪中送炭。书中还配有大量精美的插图和流程图,将复杂的理论知识形象化,让理解变得轻松不少。我尝试着按照书中的指导,对照自己爱车的一些小毛病,居然真的能找到一些蛛丝马迹,这让我对这本书的实用性有了更深的认识。而且,书中不单单是理论的堆砌,还穿插了大量的实际案例分析,这些案例都来自于真实的维修场景,读起来非常有代入感,也让我学到了很多书本上学不到的经验。总的来说,这本书就像一位经验丰富的老技师,手把手地教你如何了解、爱护和解决你的爱车遇到的问题。

评分

我拿到《汽车检测、诊断与维护》这本书,完全是出于一个“完美主义者”的心态。我总觉得,要真正拥有一辆车,不仅仅是开着它,更是要了解它,甚至可以说是“读懂”它。这本书,恰恰满足了我这种渴望。它不像市面上很多过于简化的维修手册,而是提供了一个非常系统和深入的视角。书中在阐述每一个维修步骤或诊断方法时,都会追溯到更深层的原理,例如,为什么需要更换某个部件,这个部件在整个系统中扮演着怎样的角色,它的失效会对其他部件产生怎样的影响。这种“溯源式”的讲解,让我觉得非常有说服力,也让我对汽车的整体运作有了更宏观的认识。我特别喜欢书中关于“预防性维护”的章节,作者用大量的图表和数据,说明了定期进行某些维护保养,能够显著延长车辆的使用寿命,并且降低未来发生昂贵维修的几率。这让我意识到,所谓的“维护”,不仅仅是“修理”,更是一种“投资”。读完这本书,我不再害怕听到爱车发出一些细微的异响,因为我已经有了一套基本的判断能力,知道哪些是正常现象,哪些是需要警惕的信号。它让我成为一个更自信、更负责任的汽车主人。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有