Digital Fundamentals (10th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Thomas L. Floyd

出品人:

页数:880

译者:

出版时间:2008-03-29

价格:USD 148.80

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132359238

丛书系列:

图书标签:

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深度学习与强化学习前沿：面向复杂系统建模与决策的理论与实践 图书简介 本手册旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角，探讨当前人工智能领域最具活力的两个前沿方向：深度学习（Deep Learning, DL）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）。本书超越了基础算法的罗列，聚焦于将这些强大的数学框架应用于解决现实世界中高度非线性、高维度的复杂系统建模、预测与决策优化问题。全书结构严谨，内容涵盖从理论基础的严密推导到前沿模型的创新应用，力求构建起一个从微观结构到宏观策略的完整知识体系。 第一部分：深度学习的理论基石与高级结构 本部分详细梳理了支撑现代深度学习范式的核心数学原理和网络架构，重点关注其在复杂特征提取和表征学习方面的能力。 第一章：概率图模型与深度网络的融合 本章首先回顾了贝叶斯网络、马尔可夫随机场等经典概率图模型（PGM）的局限性，随后引入了变分推断（Variational Inference, VI）和概率图模型与神经网络结构相结合的最新进展，例如神经概率模型（Neural Probabilistic Models）。我们深入探讨了如何利用深度网络的非线性映射能力来参数化复杂的概率密度函数，并详细分析了证据下界（Evidence Lower Bound, ELBO）的精确计算与高效优化策略，特别是针对高维数据的挑战。 第二章：生成模型与隐空间优化 本章专注于生成式深度学习模型，包括变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。除了标准架构，重点剖析了条件生成模型（Conditional Generation）、Wasserstein GAN (WGAN) 及其改进版（如WGAN-GP），用以解决模式崩溃和梯度消失问题。同时，书中对隐空间（Latent Space）的结构化和可解释性进行了深入研究，探讨了如何通过约束隐变量的分布来实现更具语义意义的数据重构和内容生成。 第三章：图神经网络（GNNs）的拓扑学基础 本章将焦点转向处理非欧几里得结构化数据（如图、网格、流体网络）的图神经网络。我们从谱域方法（Spectral Methods）出发，介绍拉普拉斯算子在图上的离散化，引出图卷积网络（GCN）的数学形式。随后，过渡到空间域的卷积操作，详述了图注意力网络（GAT）如何通过自适应权重分配来捕获邻域信息的重要性。特别关注GNNs在复杂网络上的信息传播机制、过平滑问题（Over-smoothing）的缓解方案，以及如何将GNNs应用于分子结构预测和社交网络分析等领域。 第二部分：强化学习的决策理论与算法革新 本部分构建了强化学习的完整决策框架，从经典的基于价值和策略的方法，深入到处理大规模环境和不确定性的前沿算法。 第四章：马尔可夫决策过程（MDP）的精确求解 本章奠定了RL的数学基础——马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。我们详细推导了贝尔曼方程（Bellman Equation）的数学形式，并系统地介绍了动态规划（Dynamic Programming）的两种核心算法：值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）。本章强调了这些精确求解方法在状态空间有限环境下的理论完备性及其在小型控制任务中的应用价值。 第五章：基于模型的强化学习（Model-Based RL）的效率提升 本章探讨了如何通过学习环境的动态模型（转移概率和奖励函数）来提高样本效率。我们对比了基于模型的规划方法（如Dyna-Q）和基于模型的学习方法。重点介绍先进的基于模型的RL算法，例如Model Predictive Control (MPC) 与深度学习的结合，以及如何利用世界模型（World Models）进行前瞻性规划，显著减少与真实环境的交互次数。 第六章：深度无模型控制与策略梯度优化 本章聚焦于处理连续动作空间和高维状态空间的无模型方法。详细分析了策略梯度（Policy Gradient）方法的数学原理，从REINFORCE算法开始，深入探讨了如何通过引入基线（Baseline）和重要性采样（Importance Sampling）来降低方差。随后，我们将重点放在近端策略优化（PPO）和信任域策略优化（TRPO）上，分析它们如何通过限制策略更新步长来保证训练的稳定性和收敛性，这对于工业级应用的鲁棒性至关重要。 第三部分：前沿交叉与复杂系统应用 本部分将深度学习与强化学习的成果进行整合，探讨它们在需要跨领域知识和复杂交互的场景中的实际部署。 第七章：多智能体强化学习（MARL）的协调与竞争 在多智能体系统中，智能体之间的交互引入了非平稳性（Non-stationarity）和信用分配（Credit Assignment）的难题。本章深入分析了集中式训练/分散式执行（CTDE）的范式，重点介绍如 QMIX 和 VDN 等方法，它们如何有效地将全局回报分解到个体智能体上。同时，探讨了零和博弈（Zero-Sum Games）和一般博弈（General-Sum Games）的纳什均衡求解策略在复杂资源调度中的应用。 第八章：可解释性、鲁棒性与安全AI 随着AI系统在关键基础设施中的部署，其决策的透明度和安全性成为核心关切。本章首先介绍了后霍克（Post-hoc）和内省式（Intrinsically Interpretable）的可解释性方法，例如LIME和SHAP值在深度模型中的应用。随后，我们探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的生成机制及其防御策略，包括对抗性训练和梯度掩码技术，以确保决策系统的长期鲁棒性。 第九章：知识蒸馏与模型压缩在边缘计算中的部署 本章侧重于将大型、复杂的深度学习模型（如Transformer架构）部署到计算资源受限的设备上。详细阐述了知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的原理，其中“教师”模型指导“学生”模型的训练过程。并介绍了模型剪枝（Pruning）、权重共享和低秩分解等模型压缩技术，以实现推理速度和内存占用之间的最佳平衡，确保实时决策能力。 结论与展望 本书最后总结了当前研究的瓶颈，如稀疏奖励环境下的探索效率低下、模型的泛化能力受限于训练数据的分布等，并展望了因果推断（Causal Inference）与表示学习在未来AI系统中的融合潜力。本书旨在为读者提供一个扎实且面向未来的研究工具箱，以应对下一代复杂计算挑战。

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作为一本号称是“第十版”的教材，其内容更新的滞后性令人难以接受。数字系统领域日新月异，新的标准、新的功耗限制和新的设计范式层出不穷，但翻开这本书，我感受到的是一股强烈的时代停滞感。例如，在讨论存储器结构时，它似乎只关注静态随机存取存储器（SRAM）和动态随机存取存储器（DRAM）的基本原理，对于现代系统中普遍使用的非易失性存储器，如Flash或MRAM，则完全没有涉及，或者只是轻描淡写地提了一句。此外，对于现代数字系统设计中至关重要的低功耗设计技术，比如时钟门控（Clock Gating）或电源门控（Power Gating），这本书里几乎找不到系统性的介绍，仿佛功耗问题在作者的认知中是不存在的。在今天，一个数字电路工程师如果不了解如何管理功耗，其设计成果将无法被主流市场接受。这本书的“新版”更像是对旧版内容的简单修补，而非对当前工程前沿的深刻 반영。它更像是一个历史档案，而不是一本引领未来的教科书。

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这本书的排版设计简直是一场视觉灾难，阅读体验极其糟糕。字体选择保守得令人发指，而且行间距和段落间的留白处理得毫无章法，读起来眼睛非常容易疲劳。更要命的是，那些用来解释复杂概念的示意图，分辨率低到让人怀疑这是不是扫描自上世纪八十年代的复印件。很多关键的逻辑图，比如状态机的转换图，线条模糊不清，箭头都快看不见了，我不得不拿出笔在一张白纸上重新画一遍才能理解它想表达的意思。每次遇到需要对照图表来理解文本时，我都感到一阵抓狂，这简直是对读者时间的极大浪费。而且，书中大量的例题和习题设置也显得非常陈旧，它们似乎只关注于最基础的布尔代数化简和简单的组合逻辑电路分析，完全脱离了实际应用场景。我尝试用书中的方法去分析一个简单的微处理器指令解码器的时序，结果发现书中的理论框架根本无法有效支撑我的分析，很多必要的逻辑门延迟和竞争冒险（Race Condition）问题被完全忽略了。我甚至怀疑作者是否真正进行过现代FPGA或ASIC的设计工作。这本书与其说是学习数字电路的指南，不如说是一本充满了视觉噪音的阅读障碍物，希望未来的版本能够彻底翻新版式和图示质量。

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我发现这本书最大的问题在于其理论深度与实际工程应用的脱节程度令人咋舌。它花了大量篇幅去介绍那些在现代数字设计中几乎已经绝迹的逻辑家族，比如早期的TTL系列，但对于VHDL或Verilog这种硬件描述语言的介绍却少得可怜，仅仅在附录里草草提了几页，远不如一本入门级的HDL教程来得实用。当我们现在讨论数字系统设计时，我们谈论的是层次化设计、IP核复用和综合工具的使用，而这本书似乎还停留在用离散逻辑门搭建算术单元的阶段。例如，在介绍乘法器时，它只是用最基础的移位和加法来解释原理，却没有触及阵列乘法器或 Booth 算法的高效实现，更不用说在FPGA资源上如何优化这些结构。对于一个期望掌握现代数字系统设计技能的人来说，这本书提供的知识体系是残缺不全的。它培养出来的学生，很可能只会搭积木，却不知道如何使用更高级的“蓝图”来指导整体的架构。如果要我推荐给希望进入ASIC/SoC领域工作的学生，我可能会建议他们直接跳过这本书，转而学习那些以HDL为核心的教材，因为这本书的实用价值几乎为零。

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坦白说，这本书的作者似乎对如何引导学生建立直觉性理解缺乏经验。知识点的呈现是生硬的、碎片化的，缺乏那种“豁然开朗”的感觉。举例来说，当讲解时序逻辑电路的反馈机制时，它只是给出了一个电路图和一堆数学公式，要求读者自己去推导稳定状态，但没有提供任何关于“为什么会这样”的物理或功能上的直观解释。这种“填鸭式”的教学方法，使得很多概念仅仅停留在死记硬背的层面，一旦遇到稍微变动形式的问题，学生就立刻束手无策。我记得在学习有限状态机（FSM）的部分，作者没有用图形化的方式（如Mealy和Moore机对比）来帮助区分这两种模型在输出生成上的本质差异，而是混杂着晦涩的术语进行描述，导致我花了数倍于正常学习时间才勉强理清头绪。这本书更像是为那些已经有深厚电子学背景的人准备的参考手册，而不是一本真正面向初学者、旨在培养设计思维的入门教材。它缺失的，是一种能够将抽象概念与真实电路行为连接起来的“桥梁”。

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这本书简直是电路理论的活化石，里面的讲解方式和插图风格都透露着一股浓浓的复古气息。内容上，它似乎将所有的基础知识点都堆砌在一起，但缺乏一个清晰的逻辑主线来串联。初学者可能因为信息量太大而感到无从下手，就像面对一堆散落的乐高积木，不知道该从哪里开始拼装。对于我这种已经接触过一些现代数字电路设计概念的人来说，书中对CMOS逻辑门的工作原理描述得有些过于简化，完全没有提及亚阈值导通、噪声容限在实际应用中的重要性。感觉作者停留在上个世纪的思维定势里，没有与时俱进地融入现代集成电路工艺带来的挑战和优化方向。举个例子，关于时序逻辑的设计部分，它只是罗列了D触发器和JK触发器的基本功能表，却对建立时间（Setup Time）和保持时间（Hold Time）的实际违例分析一带而过，这在高速数字系统设计中是致命的缺陷。我期待能看到更多关于信号完整性和电源去耦的讨论，但这本书里几乎找不到这些与工程实践紧密相关的细节。总的来说，它更像是一本教科书的“历史文献”，而不是一本能指导当下实践的工具书。如果你想了解数字电路的“历史渊源”，或许可以翻阅，但若想应对现代复杂的系统设计任务，这本书的参考价值实在有限，我更倾向于寻找那些注重仿真和设计流程的现代教材。

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今天突然在想数电明明这么好玩为什么我这学期没有好好学——大概是因为见英文秒怂吧……【五星求保佑】

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All the concepts are explained pretty clearly. Exercises can be skimmed, for they are boring (too easy).

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算是读的第一本纯英文教材，手段比阎石老头来的直说的更像给米国小学生看的因而更适合给我看只不过国内的渣引进降低了该书逼格

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今天突然在想数电明明这么好玩为什么我这学期没有好好学——大概是因为见英文秒怂吧……【五星求保佑】

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算是读的第一本纯英文教材，手段比阎石老头来的直说的更像给米国小学生看的因而更适合给我看只不过国内的渣引进降低了该书逼格