凌阳16位单片机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北航

作者:罗亚非

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:32.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810774277

丛书系列:

图书标签:

• 单片机
• 凌阳16位
• 应用基础
• 嵌入式系统
• 电子工程
• 微控制器
• C语言
• 硬件开发
• 实践教程
• 入门教程

好的，这是一份关于其他主题的图书简介，字数约为1500字，旨在详细描述其内容，而不涉及“凌阳16位单片机应用基础”的相关知识。 --- 图书简介：《深度学习在自然语言处理中的前沿应用：理论、模型与实践》 图书概述 本书全面深入地探讨了当代自然语言处理（NLP）领域的核心技术，聚焦于如何运用深度学习模型来解决复杂的人工智能问题。我们不仅仅停留在对现有主流模型的介绍，更着重于剖析其背后的数学原理、计算架构及其在实际工业场景中的落地应用。全书旨在为具有一定编程基础和高等数学背景的读者，提供一个从理论构建到工程实践的完整知识框架。 第一部分：深度学习基础与NLP的数学基石 本部分是理解后续高级模型的前提，侧重于构建坚实的理论基础。 第一章：神经网络基础重构与高效训练方法 本章从经典的感知机模型出发，逐步引入多层前馈网络（MLP）。重点解析了反向传播算法的数学推导，强调了梯度消失与梯度爆炸问题的成因及现代解决方案，如ReLU激活函数的引入和残差连接（Residual Connections）的思想。此外，详细阐述了优化器（SGD, Adam, RMSProp）的内在机制，并对比了它们在处理不同类型数据集时的性能差异，包括动量（Momentum）在加速收敛中的作用。 第二章：词嵌入的演进：从统计到语义 词嵌入是现代NLP的基石。本章系统梳理了词嵌入技术的发展历程。首先回顾了基于矩阵分解的潜在语义分析（LSA），接着重点讲解了Word2Vec（CBOW与Skip-gram模型），并深入分析了负采样（Negative Sampling）和分层Softmax（Hierarchical Softmax）的工程优化。最后，探讨了GloVe模型，通过全局共现矩阵来捕获更丰富的统计信息，并对比了它们在稀疏数据上的表现。 第三章：序列建模的挑战与循环神经网络（RNN） 本章聚焦于处理序列数据的传统深度模型。详细介绍了标准RNN的结构、前向传播和反向传播（BPTT）过程。随后，集中分析了标准RNN在长期依赖问题上的局限性。本书对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构进行了详尽的图解和公式推导，特别是输入门、遗忘门和输出门在信息流动控制中的精确作用。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本部分是本书的核心，涵盖了当前NLP领域最前沿、最具影响力的技术——Transformer模型及其衍生。 第四章：注意力机制的诞生与精妙设计 本章深入剖析了注意力机制（Attention Mechanism）如何突破RNN对固定长度上下文向量的依赖。详细讲解了“软注意力”的计算过程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的构建。重点分析了自注意力（Self-Attention）机制，阐明了其如何允许模型在一步计算中同时考虑输入序列的所有元素，并引入了“多头注意力”（Multi-Head Attention）以捕获不同表示子空间的信息。 第五章：Transformer架构的完全解析 本章对2017年提出的Transformer模型进行了彻底的解构。详细分析了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，包括位置编码（Positional Encoding）的必要性及其实现方法。对自注意力层、前馈网络层以及层归一化（Layer Normalization）在模型中的具体功能进行了精确的数学描述。本章还讨论了Transformer在并行计算效率上相对于RNN的巨大优势。 第六章：预训练语言模型（PLMs）的飞跃 预训练模型是NLP领域近年的主要驱动力。本章系统介绍了基于Transformer的预训练范式。首先详述了BERT模型，重点解析了其两大预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。随后，对比了以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）模型，讨论了因果掩码（Causal Masking）在生成任务中的关键作用。此外，还涉及RoBERTa、ELECTRA等优化版本的核心创新点。 第三部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论模型与实际应用场景相结合，展示如何利用先进的PLMs解决具体的NLP难题。 第七章：机器翻译（NMT）的现代实现 本章专注于神经机器翻译（NMT）系统。详细介绍了基于Seq2Seq架构和Transformer的翻译流程，包括源语言编码和目标语言解码的机制。重点分析了束搜索（Beam Search）算法在生成高质量译文中的应用，并讨论了BLEU、METEOR等自动评估指标的局限性。此外，探讨了多语言翻译模型（Multilingual NMT）的设计挑战。 第八章：文本生成与摘要技术 文本生成任务，如故事创作、对话系统和文章摘要，是检验模型泛化能力的重要领域。本章深入探讨了序列到序列（Seq2Seq）生成模型的解码策略，包括温度采样（Temperature Sampling）和Top-K/Top-P（Nucleus Sampling）方法对生成文本多样性和连贯性的影响。对于摘要任务，区分了抽取式（Extractive）和抽象式（Abstractive）方法的模型实现差异和优劣。 第九章：大规模模型的微调（Fine-tuning）与部署 成功的NLP应用依赖于有效的模型微调。本章提供了针对特定下游任务（如情感分析、命名实体识别）的微调策略，包括任务特定的输入格式设计和高效的超参数搜索。在工程部署方面，讨论了模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积和推理延迟，并介绍了使用ONNX或TensorRT进行加速部署的实践流程。 读者对象 本书适合高等院校计算机科学、人工智能、电子信息工程专业的本科高年级学生、研究生，以及在互联网、金融、医疗等行业从事自然语言处理、机器学习或数据科学工作的工程师和研究人员。阅读本书需要具备Python编程基础以及线性代数、概率论与数理统计等相关学科知识。 ---

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我注意到这本书在讲解特定汇编指令集时，采取了一种非常注重历史背景和设计初衷的叙述方式。它不仅仅是告诉我这个指令是做什么用的，还会花篇幅解释为什么设计者会选择这种操作，以及它相对于前代（比如8位机）的改进点在哪里。这种“追根溯源”的写作风格，使得我对整个指令集的演变过程有了更深层次的理解，而不是仅仅停留在“记住哪个字母对应哪个功能”的层面。这种深入分析，在理解一些特定寻址模式的效率对比时尤其有用。例如，书中对程序跳转和子程序调用的堆栈操作进行了详尽的硬件级解释，这让我明白了为什么某些编译器会倾向于使用特定的跳转指令来优化代码段。这种对底层逻辑的剖析，极大地拓宽了我对微控制器编程思维的认知边界，它教会我如何从硬件限制的角度去思考软件优化，这才是真正的“应用基础”所应有的深度。

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这本书的封面设计给我的第一印象是那种经典的理工科教材风格，朴实无华，没有花哨的装饰，直奔主题。我是在课程要求下购买的，原本只是抱着应付作业的心态，但翻开目录后，才发现它在结构编排上确实下了一番功夫。它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的复杂概念，而是循序渐进地从最基础的硬件架构讲起，逐步深入到指令集和编程模型。我特别欣赏它对“位”这个概念的阐述，不同于一些教材那种过于抽象的描述，这本书通过大量的图示和具体的电路图来解释16位架构的特性，这对于我这种需要直观理解的初学者来说，无疑是极大的帮助。特别是关于寄存器组和内存寻址方式的讲解部分，作者似乎非常了解读者的困惑点，总是能恰到好处地穿插一些“小贴士”或者“注意事项”，让原本枯燥的技术细节变得生动起来。尽管我还没有完全吃透所有内容，但就目前阅读的进度来看，这本书为后续更深入的学习打下了非常坚实的基础，尤其是在理解微控制器内部工作机制方面，它的讲解清晰且逻辑严密，很少出现那种让人看了半天也抓不住重点的晦涩语句。

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这本书的排版设计，怎么说呢，它散发出一种浓厚的上世纪末技术书籍的气息。字体选择和行间距都偏小，导致大段文字阅读起来视觉疲劳感比较明显。更让我感到不便的是，虽然它提供了大量的理论阐述，但实践部分的引导似乎有些不足。例如，在介绍完某个复杂的定时器模式后，书中往往直接跳转到下一个理论概念，而缺乏一个清晰的、可以立即上机操作的、与该理论紧密相关的代码实例。我必须自己动手去设计一个完整的最小系统程序，然后对照书中的寄存器描述去逐一配置，这种“自我摸索”的过程虽然能加深记忆，但确实拖慢了学习进度。我期待的是那种“理论讲解—代码示例—运行结果分析”的循环模式，但这本书的结构更倾向于“理论集合”，更像是一本优秀的参考手册，而不是一本手把手的入门教程。对于那些习惯于通过模仿实例来学习新技术的读者来说，这本书的“理论先行”策略可能会让他们感到有些孤立无援。

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说实话，这本教材的阅读体验简直是一场对耐心的考验，尤其是在处理那些关于时序图和中断向量表的章节时。我感觉作者在内容深度上追求的是一种“学术的严谨性”，而非“读者的友好性”。它几乎将该系列单片机所有能涉及到的应用场景和底层机制都塞进了这本书里，内容密度高得惊人。我尤其头疼的是那些关于片上外设配置的章节，每一个寄存器的位定义都详细列出，甚至连保留位（Reserved Bits）的意义都做了标注。这固然是资料的完备性体现，但对于入门者来说，这种信息过载很容易让人迷失方向，感觉自己不是在学习应用，而是在背诵一本厚厚的硬件手册。我常常需要配合其他在线的参考资料或者开发板的例程才能真正理解书中某些特定操作码的实际效果。不过，从另一个角度看，这本书的优点在于它的“完整性”，如果你是那种希望一本书就能涵盖所有基础知识，不需要额外翻阅其他资料的学习者，那么这本书的详尽程度是无可挑剔的，它提供的每一个细节都值得被记录和研究，只是代价是阅读过程需要极高的专注度和持续的毅力。

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这本书的章节组织虽然严谨，但在内容的“关联性”处理上，我感觉还可以更进一步。举例来说，当我们在讨论模数转换器（ADC）的精度和采样率时，书中将这些内容放在了相对靠后的章节进行讲解，而此时我们对时钟源和预分频器的理解还停留在基础阶段。这意味着，读者必须在不同章节之间反复跳跃查阅，才能拼凑出一个完整的、关于如何精确控制采样率的概念框架。如果能在介绍时钟系统时，就预埋下未来在ADC和定时器模块中会如何使用这些概念的伏笔，或者在ADC章节明确指出需要回溯到时钟章节的哪个部分进行参考，想必能提供一个更流畅的学习路径。目前的结构虽然保证了每个模块自身的逻辑独立性，但在构建一个完整的系统应用时，这种知识点的分散性，还是需要读者投入额外的精力去进行整合和串联，让知识点之间的“粘合度”更高一些，会更利于构建整体认知。

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