制冷设备维修工 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:宋友山 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787563616329

丛书系列:

图书标签:

• 制冷
• 维修
• 设备
• 工种
• 技术
• 实操
• 冷媒
• 故障诊断
• 空调
• 电工

《深度学习在计算机视觉中的应用》 内容简介： 本书深入探讨了深度学习技术如何革新计算机视觉领域，从基础理论到前沿应用，为读者构建一个全面而深入的学习框架。书中不仅详细阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等核心深度学习模型在图像识别、目标检测、语义分割、姿态估计、图像生成等任务中的原理与实践，更进一步介绍了Transformer等新型网络结构在计算机视觉领域的突破性进展。 核心内容提炼： 1. 深度学习基础理论与模型： 卷积神经网络（CNN）： 详细讲解了CNN的演进历程，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等经典架构的设计思想、层级结构（卷积层、池化层、全连接层）及其在特征提取中的作用。书中会深入剖析卷积核的工作原理、感受野的计算、不同激活函数的选择（ReLU及其变种）以及批标准化（Batch Normalization）的引入对模型训练稳定性和收敛速度的影响。 循环神经网络（RNN）及其变种： 阐述了RNN在处理序列数据方面的优势，尤其是在视频理解、图像字幕生成等场景的应用。书中会详细介绍RNN的内部结构（循环连接、隐藏状态传递），并重点讲解LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何有效解决梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长距离依赖关系。 生成对抗网络（GAN）： 深入解析了GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗博弈机制，以及其在图像生成、风格迁移、超分辨率、数据增强等领域的强大能力。书中会介绍DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等代表性GAN模型的结构与训练技巧，并讨论其在实际应用中面临的挑战，如模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定性。 Transformer模型在视觉领域的崛起： 重点介绍Vision Transformer（ViT）及其变种，分析其如何将自注意力机制（Self-Attention）应用于图像处理，打破CNN在局部特征提取上的固有模式，实现全局感受野的建模。书中会探讨ViT在图像分类、目标检测、分割等任务上的优异表现，并介绍其在多模态学习中的潜力。 2. 关键计算机视觉任务的深度学习解决方案： 图像分类： 介绍如何利用CNN等模型实现对图像内容的精确分类，包括图像预处理、数据增强策略、损失函数的选择（交叉熵、Focal Loss等）以及模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等）。 目标检测： 详细讲解了单阶段（如YOLO系列、SSD）和两阶段（如Faster R-CNN）目标检测算法的原理，包括锚框（Anchor Boxes）机制、非极大值抑制（NMS）、IoU（Intersection over Union）计算等关键技术，以及如何实现对图像中多个目标的位置和类别进行识别。 语义分割与实例分割： 阐述了FCN（全卷积网络）、U-Net、Mask R-CNN等模型如何逐像素地为图像中的每个像素分配类别标签（语义分割），以及如何区分同一类别的不同实例（实例分割）。书中会涉及感受野的重构、跳跃连接（Skip Connections）等设计。 姿态估计： 探讨了深度学习在人体关键点检测和身体姿态识别中的应用，介绍基于回归和基于热力图（Heatmap）的方法，以及如何构建多尺度特征表示来提高准确性。 图像生成与风格迁移： 深入研究了GAN在生成逼真图像、风格迁移、超分辨率、图像修复等方面的具体实现，包括如何控制生成图像的质量、多样性以及风格的转换。 3. 模型训练、优化与部署： 数据预处理与增强： 强调高质量数据对深度学习模型性能的重要性，介绍常见的图像数据增强技术（裁剪、翻转、旋转、颜色抖动、Mixup、CutMix等）及其原理，以及如何构建高效的数据加载管道。 模型训练策略： 讲解了梯度下降及其优化器（SGD、Adam、RMSprop等）、学习率调度（Learning Rate Scheduling）、正则化技术（L1/L2正则化、Dropout、早停法）等在提高模型泛化能力方面的作用。 迁移学习与模型微调： 详细介绍如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）进行迁移学习，通过微调（Fine-tuning）来加速模型收敛并提高在特定任务上的性能。 模型评估与调优： 阐述了交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等评估方法，以及如何根据评估结果对模型进行参数调优和结构改进。 模型部署与推理优化： 探讨了如何将训练好的模型部署到实际应用环境中，包括模型量化、模型剪枝、硬件加速（GPU、TPU）以及推理框架（TensorRT、OpenVINO）的应用，以实现高效的实时推理。 本书特色： 理论与实践并重： 既有对深度学习算法原理的深入剖析，也提供了丰富的代码示例（可能涉及Python、PyTorch、TensorFlow等主流框架），帮助读者将理论知识转化为实际操作。 前沿技术追踪： 涵盖了当前计算机视觉领域最热门的技术和模型，如Transformer在视觉中的应用、新的GAN架构等。 问题导向： 针对计算机视觉领域常见的挑战，提出相应的深度学习解决方案，引导读者思考和解决实际问题。 适用人群： 适合计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉领域的学生、研究人员、工程师以及对深度学习在图像处理方面感兴趣的从业者。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解深度学习如何赋能计算机视觉，掌握构建、训练和部署高性能视觉模型的关键技术，为解决现实世界中的图像理解和分析问题奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是灾难，封面那种老旧的、仿佛是从上世纪八十年代的工具书里抠出来的色块组合，初次拿到手里的时候，我差点以为自己买到的是本盗版印刷品。内页的纸张质量也令人不敢恭维，那种泛黄、粗糙的质感，翻动时发出的“沙沙”声，让我在阅读那些密密麻麻的技术图表时，眼睛非常容易疲劳。更不用说排版了，很多重要的电路图和流程说明图，竟然被压缩得小得像指甲盖，需要借助放大镜才能勉强看清那些细微的标记和符号。我尝试去查找关于高效能变频压缩机维护的章节，结果发现相关的配图模糊不清，线条重叠，完全无法从中辨认出正确的接线顺序或者拆装步骤。这本书的编辑团队显然没有意识到，对于维修技师来说，清晰、直观的视觉信息是多么关键，他们似乎更专注于塞满文字内容，而完全忽略了阅读体验和实际操作中的参照需求。如果能重新设计一下封面，采用现代化的、清晰的布局，并使用高质量的铜版纸印刷，哪怕只是把关键图示放大一倍，这本书的实用价值都能提升好几个档次。就目前这个样子，它更像是一本留给历史的参考资料，而不是一本能真正指导现代维修工作的实用手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格异常地、近乎固执地保持着一种“老派的技术人员叙事腔调”，用词极其专业化，但又缺乏必要的解释性缓冲。它不像是写给一个正在学习或需要快速查阅的技工看的，而更像是一位资深专家在对另一位同行进行口头汇报。例如，描述一个现象时，会直接使用诸如“高压侧积碳引发的膨胀阀节流滞后效应”这样的复合术语，却很少提供“这意味着什么”或“如何现场验证”的补充说明。对于我这种需要将书本知识转化为实际操作的读者来说，这种缺乏“翻译”的语言让人感觉非常受挫，我需要的是那种能用清晰、简洁的白话文将复杂技术转化为可执行步骤的指导。整本书读下来，我感觉自己像是在努力破译一本使用着过时加密算法的密码本，而不是在学习一项实用技能。如果作者能在保持专业性的同时，增加更多的“实战经验分享”和“新手友好型注解”，这本书的价值会大大提升，但目前这种高高在上、不接地气的表达方式，让它更像是一本晦涩的学术论文集，而非一本面向操作层面的维修指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度上的把握，说实话，有些让人摸不着头脑，它在某些基础概念上大刀阔斧地进行了简化，似乎默认读者已经具备了非常扎实的电工基础，但当涉及到高阶的故障诊断逻辑时，讲解又变得过于学院化和晦涩。比如，它花了大量篇幅去阐述制冷循环的热力学原理，引用了许多复杂的公式，但对于实际操作中如何通过测量高低压表读数来快速判断制冷剂充注量是否合理，却只是一笔带过，给出的经验值也相当保守，与我日常工作中遇到的那些复杂、多变的实际工况相去甚远。我更期待的是一种基于大量实际案例的、自上而下的故障树分析方法，而不是这种偏重于教科书式的推导。书中对几种主流品牌变频器的控制逻辑分析也显得非常笼统，没有深入到固件级别的诊断代码解读，这对于需要处理那些非标准故障代码的资深维修人员来说，几乎没有参考价值。读完后，我感觉自己对“制冷原理”的理论框架更清晰了，但一想到要拿起工具箱去面对一台实际出问题的设备，我发现自己依然缺乏那种能立刻转化为行动的、实用的判断力。这本书更适合作为大学课堂的辅助读物，而不是车间里应急的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织简直是一团乱麻，它似乎是把不同时间点撰写的、针对不同设备类型的资料强行拼凑在一起。章节之间的跳转毫无逻辑可言，上一页还在详细讨论家用窗式空调的氟利昂替换流程，下一页突然跳到了工业冷水机的螺杆式压缩机润滑油更换周期，两者之间没有任何过渡性的说明或者关联性解释，让人很难建立起一个连贯的学习路径。特别是关于安全操作规范的部分，分散在全书不同的角落里，有时藏在某个设备的拆解步骤中间，有时又以脚注的形式出现，我不得不来回翻阅几十页才能把一套完整的应急处理流程拼凑起来。这种碎片化的信息呈现方式，极大地增加了学习的难度和查找的效率成本。一个好的维修手册，应当是按照“系统识别—常见故障—诊断步骤—维修流程—安全总结”这样的清晰脉络来组织的。遗憾的是，这本书完全没有做到这一点，它更像是一个资料的堆砌场，而不是一个经过精心设计的知识导航系统，让读者在试图寻找特定答案时，常常迷失在无关信息的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

书中对新技术的覆盖面显得严重滞后，我购买这本书的初衷之一，就是希望能了解目前市场上越来越普及的环保型制冷剂（比如R32或R500系列）在操作和回收上的特殊要求和注意事项。然而，全书的案例和操作流程几乎还停留在使用传统氟利昂的时代，对于新型制冷剂的压力特性、对某些密封材料的兼容性影响，以及相应的法律法规变化，几乎没有提及。例如，在讨论真空泵抽取的章节，它只是泛泛地提到了“抽真空至一定压力”，但没有区分不同制冷剂所需的最终真空度指标，也没有强调使用专用回收设备的重要性。这对于一名需要紧跟行业标准、确保合规操作的专业人士来说，是非常致命的缺陷。我需要的是与时俱进的、能够指导我在现代工作环境中安全高效操作的参考资料，而不是一本定格在过去十年技术水平的参考书。购买一本技术手册，最怕的就是它无法反映当前的行业前沿和操作规范，这本书恰恰犯了这样的错误，使得它的时效性大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆