EDA技術與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃小祥 等 著

圖書標籤:

• EDA
• 集成電路設計
• 數字電路
• 模擬電路
• 驗證
• 測試
• FPGA
• ASIC
• 電子設計自動化
• 芯片設計

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302286950

商品編碼：29703849294

包裝：平裝

齣版時間：2012-07-01

基本信息

書名:EDA技術與應用

：36.00元

售價：26.3元,便宜9.7元,摺扣73

作者:硃小祥 等

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2012-07-01

ISBN：9787302286950

字數：412000

頁碼：275

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.454kg

編輯推薦

《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書根據不斷發展的EDA技術以及編者多年的教學經驗和工程實踐，並在參閱同類教材和相關文獻的基礎上編寫完成。本書在內容結構、基本概念、應用實例等方麵的安排和取捨上，既考慮瞭EDA技術理論的係統性、完整性和簡潔性，又注重瞭EDA技術教學的可操作性和實踐性，盡量做到用理論指導電子設計實踐，用設計實例驗證理論技術，實現瞭理論與實踐的**結閤，並利用多塊不同的EDA開發闆驗證設計，使學生從不同的角度進行設計驗證。

內容提要

《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》由硃小祥、遊傢發主編，本書從應用的角度齣發，首先介紹瞭EDA技術的基本概念、應用特點、可編程邏輯器件、硬件描述語言VHDL及常用邏輯單元電路的VHDL編程技術；然後以EDA應用為目的，通過EDA實例詳細介紹瞭EDA技術的開發過程、開發工具軟件QuartusⅡ的使用、EDA工程中典型的設計實例；後介紹瞭EDA小係統闆的設計，使讀者對其硬件有一個較充分的認識。本書各章節均配有習題及設計實例練習，便於讀者學習和教學使用。書中程序考慮學生學習的多樣性，在不同的EDA開發闆上通過驗證調試。《EDA技術與應用(21世紀高職高專規劃教材)》注重精講多練，先進實用，可作為高職高專院校應用電子技術、電子信息技術等專業的教材，也可作為相關技術人員的設計參考書。

目錄

作者介紹

文摘

序言

探索未知，洞見未來：一本關於數據驅動決策與價值實現的深度指南 在這信息爆炸的時代，數據早已不再是簡單的數字堆砌，而是蘊藏著無限潛能的寶藏。然而，如何從浩如煙海的數據中挖掘齣有價值的洞察，將之轉化為切實的行動，最終實現業務增長與戰略目標，是擺在每一位決策者和實踐者麵前的重大課題。本書正是一部旨在為讀者提供一套係統性、實踐性、前瞻性的數據分析與應用框架，幫助您在復雜的數據世界中撥開迷霧，洞見趨勢，做齣更明智的決策，並最終驅動業務邁嚮新的高度。 告彆盲目，擁抱清晰：理解數據背後的故事 本書的首要目標是幫助您建立起對數據的深刻理解。我們不隻是簡單地羅列統計方法或工具的使用技巧，而是從數據産生的源頭開始，深入探討數據的本質、特性以及其在不同場景下的應用價值。我們將帶您走進數據采集、清洗、轉換和存儲的整個生命周期，讓您瞭解數據質量的重要性，以及如何通過嚴謹的數據預處理步驟，為後續的分析打下堅實的基礎。 在數據預處理的部分，我們將詳細介紹各種常見的髒數據問題，例如缺失值、異常值、重復值、格式不一緻等，並提供一係列行之有效的解決方案。您將學會如何根據數據的具體情況，選擇最恰當的填充、刪除、修正或轉換方法，確保數據的準確性和完整性。此外，我們還將探討數據標準化、歸一化等技術，幫助您處理不同量綱、不同分布的數據，使其更適閤進行進一步的分析。 更重要的是，本書將強調數據的可視化在理解數據中的關鍵作用。我們認為，一張精美的圖錶勝過韆言萬語。您將學習如何運用各種可視化工具和技術，將抽象的數據轉化為直觀的圖形，從而更容易地發現數據中的模式、趨勢、異常和相關性。從基礎的柱狀圖、摺綫圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、熱力圖、網絡圖，我們將逐一解析其適用場景和最佳實踐，幫助您用最有效的方式呈現數據信息，讓您的洞察力得到極大的提升。 精益求精，洞悉規律：掌握核心分析方法 理解數據隻是第一步，更重要的是從中提煉齣有價值的信息。本書將係統地介紹一係列核心的數據分析方法，涵蓋描述性分析、探索性分析、診斷性分析以及預測性分析等多個維度。 在描述性分析方麵，我們將深入講解如何利用各種統計指標，如均值、中位數、方差、標準差、百分位數等，全麵地概括和描述數據的基本特徵。您將學會如何計算和解讀這些指標，並理解它們在評估數據分布、識彆離群點等方麵的作用。 探索性分析（EDA）將是本書的重中之重。我們將引導您通過多角度、多維度的觀察和交互，主動地去發現數據中的潛在模式、關係和異常。您將學習如何構建各種探索性圖錶，例如分組對比圖、相關性矩陣圖、時間序列圖等，以及如何運用分組、過濾、聚閤等操作，深入挖掘數據細節。本書將強調“問題驅動”的探索性分析思路，鼓勵您帶著具體的問題去審視數據，從而更有效地找到問題的根源和潛在的解決方案。 診斷性分析將幫助您理解“為什麼會發生”。我們不滿足於知道發生瞭什麼，更要探究其背後的原因。您將學習如何運用對比分析、因果分析、模式識彆等方法，找齣導緻特定現象齣現的關鍵因素。例如，在業務分析中，您將學會如何通過對比不同營銷活動的效果，找齣最有效的推廣渠道；在産品分析中，您將學會如何分析用戶行為數據，找齣導緻用戶流失的關鍵節點。 預測性分析將帶領您展望未來。我們將介紹一些基礎但強大的預測模型，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、時間序列模型等，並講解如何利用曆史數據預測未來的趨勢和結果。您將瞭解模型的構建過程，如何評估模型的準確性，以及如何利用預測結果來指導業務決策，例如預測銷售額、預測客戶流失率、預測設備故障等。 學以緻用，創造價值：賦能業務的實踐路徑 理論的學習最終是為瞭指導實踐。本書將重點強調如何將數據分析的技術和方法，有效地應用於實際的業務場景，從而創造切實的價值。我們將深入剖析多個典型行業的應用案例，例如： 市場營銷與銷售： 如何通過客戶畫像構建、精準營銷活動設計、銷售漏鬥分析、客戶生命周期管理等，提升營銷ROI，促進銷售增長。 産品開發與優化： 如何通過用戶行為分析、A/B測試、用戶反饋分析，洞察産品優化的方嚮，提升用戶體驗和産品競爭力。 運營管理： 如何通過效率指標監控、風險預警、資源優化配置，提升運營效率，降低運營成本。 金融與風險控製： 如何通過信用評分模型、欺詐檢測模型，提升風險識彆和控製能力。 人力資源管理： 如何通過員工績效分析、人纔招聘優化、員工流失預測，提升人力資源管理的科學性和有效性。 在每個案例中，我們將不僅介紹分析方法，更會強調從業務問題齣發，如何定義分析目標，如何選擇閤適的數據，如何設計分析方案，以及如何將分析結果轉化為可執行的商業洞察和行動建議。本書將幫助您學會如何與業務部門進行有效的溝通，如何用業務語言解釋數據分析的結果，確保分析成果能夠真正落地，産生影響力。 不止於技術，更關乎思維：培養數據驅動的思維模式 我們堅信，數據分析的真正力量在於其背後所蘊含的思維模式。本書將緻力於培養讀者的“數據驅動”思維。這意味著，在麵對任何決策和問題時，您都會習慣性地去尋找相關數據，去審視數據所揭示的真相，去用數據來佐證或反駁自己的觀點。 您將學會如何批判性地思考數據，避免被片麵的信息誤導；您將學會如何識彆數據中的偏見，並采取措施加以糾正；您將學會如何從數據的角度去理解業務，並發現新的機遇。本書將鼓勵您將數據分析視為一種持續學習和迭代的過程，不斷地從數據中獲取新的認知，並將其應用到實踐中，形成良性循環。 展望未來，擁抱變革：應對數據時代的挑戰與機遇 數據科學和相關技術正在以前所未有的速度發展。本書在介紹核心概念和方法的同時，也會適時地展望數據分析領域的未來發展趨勢，例如機器學習、人工智能、大數據技術等。我們將探討這些新興技術如何進一步賦能數據分析，為業務帶來更深遠的變革。 我們鼓勵讀者保持終身學習的態度，不斷地探索新的工具、新的方法和新的應用場景。本書旨在為您打下堅實的基礎，讓您能夠在這個日新月異的數據時代，持續地學習和成長，把握機遇，應對挑戰。 本書的獨特之處： 體係化與實戰性並重： 既有嚴謹的理論框架，又不乏豐富的實操指導，幫助讀者從零開始，逐步掌握數據分析的精髓。 深入淺齣，易於理解： 避免枯燥的學術術語，采用清晰易懂的語言，配以豐富的圖示和案例，讓復雜的概念變得觸手可及。 強調商業價值： 始終圍繞“如何利用數據創造商業價值”這一核心，將技術應用與業務目標緊密結閤。 培養思維模式： 不僅傳授技術，更著力於培養讀者的數據驅動思維，提升其解決問題的能力。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是數據分析的初學者、業務分析師、市場營銷人員、産品經理，還是希望提升數據素養的管理者，都能從中受益。 結語： 數據是新時代的石油，而數據分析則是提煉這桶金的利器。本書將為您提供一把開啓數據寶藏的金鑰匙，幫助您在數據的海洋中航行，發現寶藏，洞察未來。讓我們一起，用數據驅動決策，用洞察創造價值，共同迎接一個更加智能、高效、美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度，說實話，讓我有些措手不及。我原以為它會涵蓋目前行業內主流的幾種分析方法，但翻閱到數據清洗和預處理章節時，我發現作者在某些關鍵的異常值檢測算法上著墨過多，而對當下越來越重要的文本數據和非結構化數據如何進行高效轉換的探討卻顯得捉襟見肘。尤其是在高維數據降維技術的討論部分，雖然提到瞭主成分分析（PCA），但對於 t-SNE 和 UMAP 這類現代可視化降維技術的對比分析和適用場景的界定，幾乎是寥寥數語帶過，這在今天的分析實踐中是巨大的疏漏。很多章節的論述，感覺像是停留在五年前的知識節點上，雖然基礎理論紮實，但“應用”的色彩遠沒有我想象中那麼濃烈。對於期望掌握最新工具鏈的讀者來說，這本書的實用價值打瞭摺扣。它更像是對經典統計學分析工具的一次詳盡迴顧，而非對當前前沿數據科學實踐的全麵覆蓋。我更希望看到的是，如何將理論模型無縫嵌入到實際業務流程中的案例剖析，而不是僅僅停留在公式的推導上。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，硬殼包裹著書脊，那種紮實的觸感一下子就提升瞭閱讀的儀式感。封麵設計簡約而不失內涵，黑白灰的主色調搭配著抽象的幾何圖形，仿佛在暗示著書中那些復雜概念的底層邏輯。然而，翻開內頁後，我發現排版雖然清晰，但紙張的選擇稍顯普通，長時間閱讀下來，墨跡的對比度似乎不夠理想，眼睛容易感到疲勞。更讓我感到睏惑的是，前幾章的理論鋪墊顯得有些過於宏大和空泛，作者似乎急於構建一個宏偉的知識體係，卻忽略瞭對初學者更友好的循序漸進。比如，在介紹“核心框架構建”時，大量使用瞭晦澀的術語，而缺乏直觀的圖示或案例來輔助理解，這使得我這個期望能夠快速上手實踐的讀者感到有些受挫。如果能增加一些圖錶對比和流程圖的復雜度分解，或許閱讀體驗會大大改善。整體來看，這本書的包裝和初期的文字功底是毋庸置疑的，但內容深處的引導性還有很大的提升空間，它更像一本麵嚮已經有紮實基礎的研究者準備的深度參考手冊，而不是一本適閤廣泛入門的教材。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的結構組織方式，坦白講，非常考驗讀者的耐心和專注力。它不像我們習慣的那樣，是“問題—方法—解決方案”的綫性敘事。相反，它似乎是按照作者的研究脈絡來組織的，章節之間的跳轉略顯跳躍，常常需要在前言和後記中來迴翻找纔能確定當前討論的主題在整個知識體係中的定位。我花瞭好大力氣纔適應這種非傳統的結構。特彆是當涉及到復雜算法的數學推導時，作者傾嚮於直接給齣結論性的公式，然後跳轉到下一個概念，這使得中間的邏輯鏈條常常是斷裂的。舉個例子，關於“模型評估指標選擇”的那一部分，作者僅僅羅列瞭各種指標的定義，卻很少深入探討在具體業務場景下（比如金融風控與醫療診斷）如何根據業務目標來權衡召迴率和精確率的取捨，缺乏那種“落地指導”的溫度。這本書更像是為那些已經形成瞭自己獨立分析框架的專傢準備的，對於新手而言，這種碎片化的信息呈現方式，極大地增加瞭知識內化的難度。

評分☆☆☆☆☆

從配套資源和學習支持的角度來看，這本書的錶現令人遺憾。一本技術類的書籍，如果能夠提供代碼示例、在綫習題或者一個活躍的社區支持，無疑能極大地增強其價值。然而，這本書的附錄中隻有枯燥的參考文獻列錶，沒有提供任何可供下載的源碼包或者數據樣本。當我嘗試將書中描述的某個高級統計模型手動復現時，發現由於缺乏清晰的參數設定說明和基礎數據集，我的嘗試完全陷入瞭泥潭。這讓我強烈地懷疑，作者是否真的在當前主流的編程環境中對所有內容進行瞭充分的驗證。在數字時代，一本純粹的“紙質知識”輸齣，如果沒有配套的互動實踐環境，其生命力是會大打摺扣的。它更像是一份靜態的理論報告，而不是一個動態的學習工具。讀者在閤上書本後，會發現自己依然需要花費大量時間去互聯網上搜尋可以支撐書本內容的實戰案例和代碼實現，這無疑增加瞭學習的摩擦成本。

評分☆☆☆☆☆

關於本書的語言風格，我必須指齣，它非常學術化，甚至可以說有些“故作高深”。作者的遣詞造句嚴謹到近乎苛刻，大量使用長句和復雜的修飾語，這使得原本就具有一定門檻的分析概念，在閱讀過程中又被一層厚厚的書麵語言包裹起來。我經常需要停下來，將一個句子拆解成好幾部分纔能理清其核心意思。例如，在探討“數據質量管理”的部分，作者用瞭一整段話來描述“數據一緻性”的哲學基礎，而不是直接給齣在ETL流程中如何設置校驗規則的清晰步驟。這種處理方式的好處是理論上的嚴密性，但弊端是極大地降低瞭信息傳遞的效率。如果能用更口語化、更貼近工程實踐的語言進行闡釋，哪怕犧牲一點點形式上的完美，相信也會收獲更廣大的讀者群。這本書讀起來更像是在啃一本拉丁文譯本的經典著作，需要不斷地進行“二次翻譯”纔能領會其真意。