EDA应用技术 章彬宏 9787564011314 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

章彬宏 著

图书标签:

• EDA
• 应用技术
• 数字电路
• Verilog
• FPGA
• VHDL
• 电路设计
• 电子工程
• 高等教育
• 教材
• 章彬宏

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564011314

商品编码：29572918046

包装：平装

出版时间：2007-07-01

基本信息

书名：EDA应用技术

定价：32.00元

作者：章彬宏

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2007-07-01

ISBN：9787564011314

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

---

内容提要

---

EDA技术作为现代电子设计*技术的结晶，给电子系统的设计带来了革命性的变化。本书着重介绍运用EDA技术进行电子系统设计的有关知识和相关EDA工具的应用，即如何应用Protel99 SE、Quartus II等EDA工具及 VHDL来完成印制电路板设计、可编程逻辑器件的设计与应用等，从而对EDA技术有一个较全面的了解。
本书可作为高等学校电子信息、通信、自动化、计算机等相关专业的教材及社会相关技术的培训教材，同时也可作为相关专业技术人员的参考书。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《数据探险家：深度洞悉数据内在脉络的艺术与科学》 探索未知，发掘价值：一本引领你穿越数据迷雾的指南 在这个信息爆炸的时代，数据如同浩瀚的海洋，其中蕴藏着无限的机遇与挑战。我们每天都在生成、收集和处理海量的数据，但数据的真正价值并非显而易见。要从中提炼出有价值的洞见，揭示隐藏在数字背后的规律和趋势，需要一套系统的方法和敏锐的洞察力。这正是“数据探险家”系列图书所致力于提供的——一套全面、深入且实用的数据分析技术指南，旨在帮助读者掌握从数据探索到模型构建，再到价值实现的完整流程。 本系列图书，以其前瞻性的视角和对实践的深度关注，将带领你踏上一段激动人心的“数据探险”之旅。它不仅仅是一本关于工具和技术的介绍，更是一门关于如何思考、如何提问、如何与数据对话的艺术。我们将跳出枯燥的理论框架，深入到实际应用场景中，学习如何像一个侦探一样，带着好奇心和批判性思维，去审视、去解读、去理解数据。 第一卷：《数据侦察：从原始数据到洞察初阶》 在数据分析的征途中，一切始于对原始数据的细致审视。本卷将聚焦于数据探索（Exploratory Data Analysis, EDA）这一至关重要的环节。EDA是数据科学的基石，是任何后续高级分析工作不可或缺的前提。它不仅仅是简单地计算均值、方差，而是通过可视化、统计学方法和领域知识，去理解数据的结构、分布、特征之间的关系，以及识别潜在的问题和异常。 我们将从数据清洗与预处理的艺术开始。真实世界的数据往往是混乱、不完整且充满噪声的。本卷将详细讲解如何有效地处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化与归一化，以及如何将不同格式、不同来源的数据整合成统一的分析平台。这些步骤看似基础，却直接影响到分析结果的准确性和可靠性，是数据科学家必须精通的“内功”。 接着，我们将深入数据可视化的力量。图表不仅仅是数据的直观呈现，更是揭示数据模式、趋势和关系的强大工具。本卷将介绍各种经典和创新的可视化技术，从简单的柱状图、折线图，到复杂的散点图矩阵、热力图、箱线图，以及如何利用交互式可视化来动态探索数据。我们将学习如何选择最适合特定分析目标的图表类型，如何通过颜色、形状、大小等视觉元素来传达信息，以及如何避免常见的可视化陷阱，确保图表能够清晰、准确地反映数据特征，而不是误导读者。 此外，本卷还将侧重于描述性统计的深度应用。我们将学习如何利用均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位距等统计量来量化数据的中心趋势和离散程度，理解概率分布的重要性，以及如何通过这些统计指标来初步判断数据的特性。我们将探讨不同类型的变量（定性变量和定量变量）各自适合的统计分析方法，并学习如何通过这些方法来发现数据中隐藏的统计规律。 更重要的是，本卷将强调领域知识在数据探索中的关键作用。数据分析并非孤立的技术活动，而是需要与具体的业务场景相结合。我们将通过丰富的案例，演示如何将领域知识融入数据探索过程，例如在金融领域，我们会关注交易量的分布和异常交易模式；在医疗领域，我们会关注患者的生理指标变化和疾病的发生率。通过将统计方法与业务理解相结合，我们才能提出更有意义的问题，从而获得真正有价值的洞察。 本卷的最终目标是培养读者成为一名敏锐的数据侦察员，能够从海量原始数据中识别出关键特征，发现潜在的模式，并为后续更深入的建模分析奠定坚实的基础。你将学会提问“正确的问题”，以及如何利用数据本身来寻找答案。 第二卷：《模式寻踪：数据关联、聚类与降维的奥秘》 在完成了对数据的初步审视之后，我们常常会发现数据之间存在着各种有趣的关联，或者数据点可以被划分为不同的群体。本卷将带领读者深入探索数据中的模式，学习如何量化变量之间的关系，如何发现隐藏在数据中的自然分组，以及如何简化高维数据，使其更易于理解和分析。 我们将从相关性分析的艺术开始。理解变量之间的线性或非线性关系，是揭示数据内在联系的关键。本卷将详细讲解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等常用指标，以及如何通过散点图矩阵、相关性热力图等可视化手段来直观地展示变量间的相关性。我们将探讨相关性和因果性之间的区别，以及如何在分析中避免混淆。 接着，我们将深入聚类分析的强大功能。聚类是将相似的数据对象分组到同一个簇中的过程，常用于用户分群、市场细分、异常检测等场景。本卷将介绍几种经典的聚类算法，包括基于划分的K-Means算法，基于层次的凝聚型和分裂型聚类，以及基于密度的DBSCAN算法。我们将学习如何选择合适的聚类数量，如何评估聚类结果的质量，以及如何为不同的应用场景选择最恰当的聚类方法。通过案例分析，你将掌握如何利用聚类来发现数据中未知的群体结构，从而指导更具针对性的决策。 此外，本卷还将聚焦于降维技术。现实世界的数据往往具有非常高的维度，这不仅增加了计算的复杂度，也使得数据难以可视化和理解。降维技术能够将高维数据映射到低维空间，同时尽量保留原始数据中的重要信息。我们将详细介绍主成分分析（PCA）这一经典的线性降维方法，学习其原理、应用场景以及如何解释降维后的结果。此外，我们还将探讨一些非线性降维方法，如t-SNE等，了解它们在可视化高维数据方面的独特优势。通过降维，我们将能够更清晰地看到数据的结构，发现隐藏在高维空间中的模式。 本卷将强调理论与实践的结合。我们将通过丰富的代码示例，演示如何在实际编程环境中实现上述分析技术，并对分析结果进行解读。你将学习如何运用Python等流行的数据分析语言及其相关的库，如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn等，来高效地执行这些分析任务。 通过本卷的学习，你将能够更自信地在数据中寻找关联，识别群体，简化复杂性，从而更深入地理解数据的内在结构，为构建更精准的模型打下坚实的基础。 第三卷：《模型构建与评估：预测、分类与决策的智慧》 数据分析的终极目标往往是构建能够进行预测、分类或辅助决策的模型。本卷将带领读者进入机器学习的世界，学习如何选择、构建、训练和评估各种预测和分类模型，将数据中的洞察转化为可执行的智能。 我们将从监督学习的魅力开始。监督学习是利用带有标签的数据来训练模型，使其能够对新的未知数据进行预测。本卷将涵盖两大核心任务：回归和分类。 在回归方面，我们将深入线性回归模型，理解其原理、假设以及如何进行模型诊断。我们将学习如何处理非线性关系，引入多项式回归和多项式特征。随后，我们将探索更强大的回归模型，如决策树回归、随机森林回归和梯度提升回归（如XGBoost, LightGBM），理解它们如何通过集成学习来提高预测精度和鲁棒性。 在分类方面，我们将从逻辑回归这一经典的二分类模型入手，学习其概率输出的特性。接着，我们将深入决策树分类，理解其分支和剪枝的机制。随机森林分类将提供一种集成学习的强大方法，能够有效处理高维数据和避免过拟合。我们还将探讨支持向量机（SVM）的原理，了解其在高维空间中的分类能力。对于多类别分类问题，我们将学习如何将其转化为二分类问题，或直接使用支持多分类的模型。 本卷还将重点介绍模型评估的重要性。一个模型的好坏，不能仅凭直觉判断，而需要科学的评估指标。我们将学习各种回归和分类的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、R平方值（R-squared）用于回归；准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值用于分类。我们将学习如何进行交叉验证，以获得对模型泛化能力的更可靠估计，并理解过拟合与欠拟合的概念及其应对策略。 此外，本卷还将涉及模型选择的艺术。在众多模型中，如何选择最适合当前问题的模型，是一个重要的决策。我们将讨论特征工程的重要性，如何通过创建新的特征来提升模型性能。同时，我们将介绍一些常用的模型选择技术，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数调优方法。 最后，本卷将探讨模型在实际应用中的部署和迭代。一个训练好的模型，最终需要能够为业务带来价值。我们将简要介绍模型部署的基本流程，以及如何通过持续的监控和迭代来保持模型的有效性。 通过本卷的学习，你将能够掌握构建和评估各种预测和分类模型的技能，将数据中的模式转化为能够解决实际问题的智能工具，从而在数据驱动的决策中发挥关键作用。 《数据探险家》系列图书，为所有渴望驾驭数据力量的你而准备。无论你是初涉数据科学的学生、希望提升技能的分析师，还是寻求业务创新的决策者，都能从中获得宝贵的知识和启发。让我们一同踏上这场精彩的数据探险，解锁数据中蕴藏的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

收到这本《EDA应用技术》的时候，我首先是被它的厚度所吸引，感觉内容应该会相当充实。我一直对数据科学领域充满兴趣，尤其是在数据分析的早期阶段，EDA扮演着至关重要的角色，它能帮助我们快速了解数据，发现数据中的噪声、异常值以及潜在的关联性。这本书的书名直接点明了主题，我非常期待它能够在我日常的数据处理和分析工作中提供实质性的帮助。我个人比较倾向于那些能够理论联系实际的书籍，希望这本书能够不仅仅停留在概念的介绍，而是能够深入讲解各种EDA技术的应用场景、优缺点，以及如何选择合适的技术来解决具体问题。如果书中能提供一些代码示例，或者推荐一些常用的EDA工具，那就更完美了。我希望能通过阅读这本书，建立起一套更加科学、高效的EDA流程。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初入数据分析领域的新手，我对各种理论和技术都感到有些不知所措，尤其是EDA，我总觉得它既重要又难以掌握。看到《EDA应用技术》这本书，我仿佛看到了救星。我希望这本书能够用一种相对容易理解的方式，为我讲解EDA的核心概念和常用方法。我特别希望它能包含一些从零开始的案例，一步一步地展示如何进行数据探索，包括如何清洗数据、如何进行可视化分析、如何找出数据中的规律等等。对于我这样的新手来说，清晰的步骤和详细的解释比任何高深的理论都来得重要。我希望这本书能够成为我的启蒙读物，帮助我建立起对EDA的初步认知，并能够掌握一些基础的实践技能，让我能够独立完成一些简单的数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我书架上已经躺了一段时间了，一直想找个机会深入翻阅一下。最近恰好项目上需要一些数据分析的灵感，于是乎，我便迫不及待地翻开了它。一拿到手里，就觉得沉甸甸的，纸质不错，印刷也很清晰，这对我这种喜欢手捧纸质书阅读的人来说，绝对是个加分项。从书名“EDA应用技术”来看，我就知道这本书应该会侧重于实际操作和案例分析，而章彬宏这个名字，我也隐约有点印象，感觉是在这个领域比较有经验的专家。我期待着它能给我带来一些新的思路和方法，尤其是在数据探索的初期阶段，如何更有效地理解数据、发现潜在规律，这些都是我一直以来比较头疼的问题。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实用的技巧和工具，能够直接应用到我的工作当中，帮助我更快、更好地完成数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

我对《EDA应用技术》这本书的期待，主要集中在它能否提供一些“独门秘籍”或者“隐藏技巧”上。在接触数据分析的过程中，我发现很多时候，数据清洗和探索阶段的效率，直接决定了后续建模的成败。市面上关于EDA的书籍不少，但很多都只是泛泛而谈，或者提供一些通用的流程。我希望这本书能够更深入地挖掘一些更加精细化的技术，比如在处理高维数据时如何进行有效的降维和可视化，或者在面对不平衡数据时，有哪些特殊的EDA策略。另外，我对作者章彬宏这个名字本身也带着一丝好奇，不知道他是否有在某个特定行业或领域积累了独特的EDA经验，如果书中能分享一些他个人的心得体会或者一些不为人知的“小窍门”，那将是极大的惊喜。我期待这本书能给我带来一些“顿悟”式的启发。

评分☆☆☆☆☆

最近工作压力比较大，好不容易挤出点时间来充实一下自己，偶然间看到这本《EDA应用技术》。说实话，我对EDA（Exploratory Data Analysis）这个概念并不陌生，但总觉得自己在实际运用中还不够得心应手，总是在一些细节上卡壳，或者花费大量时间却收效甚微。这本书的出现，就像是及时雨。我更关注的是它能否提供一些系统性的方法论，而不是零散的技巧。我希望作者能够将EDA的流程、常用的可视化手段、以及如何进行特征工程等方面进行一个比较全面的梳理。而且，如果书中能够穿插一些实际项目中的例子，并且详细讲解每一步的操作逻辑和思考过程，那就再好不过了。毕竟，理论知识再多，如果不能落地，终究是纸上谈兵。我对它抱有很高的期望，希望能借此机会，将我的EDA技能提升到一个新的台阶。