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朱小祥 等 著

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• 芯片设计

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302286950

商品编码：29703849294

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名:EDA技术与应用

：36.00元

售价：26.3元,便宜9.7元,折扣73

作者:朱小祥 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2012-07-01

ISBN：9787302286950

字数：412000

页码：275

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.454kg

编辑推荐

《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》由朱小祥、游家发主编，本书根据不断发展的EDA技术以及编者多年的教学经验和工程实践，并在参阅同类教材和相关文献的基础上编写完成。本书在内容结构、基本概念、应用实例等方面的安排和取舍上，既考虑了EDA技术理论的系统性、完整性和简洁性，又注重了EDA技术教学的可操作性和实践性，尽量做到用理论指导电子设计实践，用设计实例验证理论技术，实现了理论与实践的**结合，并利用多块不同的EDA开发板验证设计，使学生从不同的角度进行设计验证。

内容提要

《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》由朱小祥、游家发主编，本书从应用的角度出发，首先介绍了EDA技术的基本概念、应用特点、可编程逻辑器件、硬件描述语言VHDL及常用逻辑单元电路的VHDL编程技术；然后以EDA应用为目的，通过EDA实例详细介绍了EDA技术的开发过程、开发工具软件QuartusⅡ的使用、EDA工程中典型的设计实例；后介绍了EDA小系统板的设计，使读者对其硬件有一个较充分的认识。本书各章节均配有习题及设计实例练习，便于读者学习和教学使用。书中程序考虑学生学习的多样性，在不同的EDA开发板上通过验证调试。《EDA技术与应用(21世纪高职高专规划教材)》注重精讲多练，先进实用，可作为高职高专院校应用电子技术、电子信息技术等专业的教材，也可作为相关技术人员的设计参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

探索未知，洞见未来：一本关于数据驱动决策与价值实现的深度指南 在这信息爆炸的时代，数据早已不再是简单的数字堆砌，而是蕴藏着无限潜能的宝藏。然而，如何从浩如烟海的数据中挖掘出有价值的洞察，将之转化为切实的行动，最终实现业务增长与战略目标，是摆在每一位决策者和实践者面前的重大课题。本书正是一部旨在为读者提供一套系统性、实践性、前瞻性的数据分析与应用框架，帮助您在复杂的数据世界中拨开迷雾，洞见趋势，做出更明智的决策，并最终驱动业务迈向新的高度。 告别盲目，拥抱清晰：理解数据背后的故事 本书的首要目标是帮助您建立起对数据的深刻理解。我们不只是简单地罗列统计方法或工具的使用技巧，而是从数据产生的源头开始，深入探讨数据的本质、特性以及其在不同场景下的应用价值。我们将带您走进数据采集、清洗、转换和存储的整个生命周期，让您了解数据质量的重要性，以及如何通过严谨的数据预处理步骤，为后续的分析打下坚实的基础。 在数据预处理的部分，我们将详细介绍各种常见的脏数据问题，例如缺失值、异常值、重复值、格式不一致等，并提供一系列行之有效的解决方案。您将学会如何根据数据的具体情况，选择最恰当的填充、删除、修正或转换方法，确保数据的准确性和完整性。此外，我们还将探讨数据标准化、归一化等技术，帮助您处理不同量纲、不同分布的数据，使其更适合进行进一步的分析。 更重要的是，本书将强调数据的可视化在理解数据中的关键作用。我们认为，一张精美的图表胜过千言万语。您将学习如何运用各种可视化工具和技术，将抽象的数据转化为直观的图形，从而更容易地发现数据中的模式、趋势、异常和相关性。从基础的柱状图、折线图、散点图，到更复杂的箱线图、热力图、网络图，我们将逐一解析其适用场景和最佳实践，帮助您用最有效的方式呈现数据信息，让您的洞察力得到极大的提升。 精益求精，洞悉规律：掌握核心分析方法 理解数据只是第一步，更重要的是从中提炼出有价值的信息。本书将系统地介绍一系列核心的数据分析方法，涵盖描述性分析、探索性分析、诊断性分析以及预测性分析等多个维度。 在描述性分析方面，我们将深入讲解如何利用各种统计指标，如均值、中位数、方差、标准差、百分位数等，全面地概括和描述数据的基本特征。您将学会如何计算和解读这些指标，并理解它们在评估数据分布、识别离群点等方面的作用。 探索性分析（EDA）将是本书的重中之重。我们将引导您通过多角度、多维度的观察和交互，主动地去发现数据中的潜在模式、关系和异常。您将学习如何构建各种探索性图表，例如分组对比图、相关性矩阵图、时间序列图等，以及如何运用分组、过滤、聚合等操作，深入挖掘数据细节。本书将强调“问题驱动”的探索性分析思路，鼓励您带着具体的问题去审视数据，从而更有效地找到问题的根源和潜在的解决方案。 诊断性分析将帮助您理解“为什么会发生”。我们不满足于知道发生了什么，更要探究其背后的原因。您将学习如何运用对比分析、因果分析、模式识别等方法，找出导致特定现象出现的关键因素。例如，在业务分析中，您将学会如何通过对比不同营销活动的效果，找出最有效的推广渠道；在产品分析中，您将学会如何分析用户行为数据，找出导致用户流失的关键节点。 预测性分析将带领您展望未来。我们将介绍一些基础但强大的预测模型，例如线性回归、逻辑回归、时间序列模型等，并讲解如何利用历史数据预测未来的趋势和结果。您将了解模型的构建过程，如何评估模型的准确性，以及如何利用预测结果来指导业务决策，例如预测销售额、预测客户流失率、预测设备故障等。 学以致用，创造价值：赋能业务的实践路径 理论的学习最终是为了指导实践。本书将重点强调如何将数据分析的技术和方法，有效地应用于实际的业务场景，从而创造切实的价值。我们将深入剖析多个典型行业的应用案例，例如： 市场营销与销售： 如何通过客户画像构建、精准营销活动设计、销售漏斗分析、客户生命周期管理等，提升营销ROI，促进销售增长。 产品开发与优化： 如何通过用户行为分析、A/B测试、用户反馈分析，洞察产品优化的方向，提升用户体验和产品竞争力。 运营管理： 如何通过效率指标监控、风险预警、资源优化配置，提升运营效率，降低运营成本。 金融与风险控制： 如何通过信用评分模型、欺诈检测模型，提升风险识别和控制能力。 人力资源管理： 如何通过员工绩效分析、人才招聘优化、员工流失预测，提升人力资源管理的科学性和有效性。 在每个案例中，我们将不仅介绍分析方法，更会强调从业务问题出发，如何定义分析目标，如何选择合适的数据，如何设计分析方案，以及如何将分析结果转化为可执行的商业洞察和行动建议。本书将帮助您学会如何与业务部门进行有效的沟通，如何用业务语言解释数据分析的结果，确保分析成果能够真正落地，产生影响力。 不止于技术，更关乎思维：培养数据驱动的思维模式 我们坚信，数据分析的真正力量在于其背后所蕴含的思维模式。本书将致力于培养读者的“数据驱动”思维。这意味着，在面对任何决策和问题时，您都会习惯性地去寻找相关数据，去审视数据所揭示的真相，去用数据来佐证或反驳自己的观点。 您将学会如何批判性地思考数据，避免被片面的信息误导；您将学会如何识别数据中的偏见，并采取措施加以纠正；您将学会如何从数据的角度去理解业务，并发现新的机遇。本书将鼓励您将数据分析视为一种持续学习和迭代的过程，不断地从数据中获取新的认知，并将其应用到实践中，形成良性循环。 展望未来，拥抱变革：应对数据时代的挑战与机遇 数据科学和相关技术正在以前所未有的速度发展。本书在介绍核心概念和方法的同时，也会适时地展望数据分析领域的未来发展趋势，例如机器学习、人工智能、大数据技术等。我们将探讨这些新兴技术如何进一步赋能数据分析，为业务带来更深远的变革。 我们鼓励读者保持终身学习的态度，不断地探索新的工具、新的方法和新的应用场景。本书旨在为您打下坚实的基础，让您能够在这个日新月异的数据时代，持续地学习和成长，把握机遇，应对挑战。 本书的独特之处： 体系化与实战性并重： 既有严谨的理论框架，又不乏丰富的实操指导，帮助读者从零开始，逐步掌握数据分析的精髓。 深入浅出，易于理解： 避免枯燥的学术术语，采用清晰易懂的语言，配以丰富的图示和案例，让复杂的概念变得触手可及。 强调商业价值： 始终围绕“如何利用数据创造商业价值”这一核心，将技术应用与业务目标紧密结合。 培养思维模式： 不仅传授技术，更着力于培养读者的数据驱动思维，提升其解决问题的能力。 面向广泛读者： 无论您是数据分析的初学者、业务分析师、市场营销人员、产品经理，还是希望提升数据素养的管理者，都能从中受益。 结语： 数据是新时代的石油，而数据分析则是提炼这桶金的利器。本书将为您提供一把开启数据宝藏的金钥匙，帮助您在数据的海洋中航行，发现宝藏，洞察未来。让我们一起，用数据驱动决策，用洞察创造价值，共同迎接一个更加智能、高效、美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

从配套资源和学习支持的角度来看，这本书的表现令人遗憾。一本技术类的书籍，如果能够提供代码示例、在线习题或者一个活跃的社区支持，无疑能极大地增强其价值。然而，这本书的附录中只有枯燥的参考文献列表，没有提供任何可供下载的源码包或者数据样本。当我尝试将书中描述的某个高级统计模型手动复现时，发现由于缺乏清晰的参数设定说明和基础数据集，我的尝试完全陷入了泥潭。这让我强烈地怀疑，作者是否真的在当前主流的编程环境中对所有内容进行了充分的验证。在数字时代，一本纯粹的“纸质知识”输出，如果没有配套的互动实践环境，其生命力是会大打折扣的。它更像是一份静态的理论报告，而不是一个动态的学习工具。读者在合上书本后，会发现自己依然需要花费大量时间去互联网上搜寻可以支撑书本内容的实战案例和代码实现，这无疑增加了学习的摩擦成本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度，说实话，让我有些措手不及。我原以为它会涵盖目前行业内主流的几种分析方法，但翻阅到数据清洗和预处理章节时，我发现作者在某些关键的异常值检测算法上着墨过多，而对当下越来越重要的文本数据和非结构化数据如何进行高效转换的探讨却显得捉襟见肘。尤其是在高维数据降维技术的讨论部分，虽然提到了主成分分析（PCA），但对于 t-SNE 和 UMAP 这类现代可视化降维技术的对比分析和适用场景的界定，几乎是寥寥数语带过，这在今天的分析实践中是巨大的疏漏。很多章节的论述，感觉像是停留在五年前的知识节点上，虽然基础理论扎实，但“应用”的色彩远没有我想象中那么浓烈。对于期望掌握最新工具链的读者来说，这本书的实用价值打了折扣。它更像是对经典统计学分析工具的一次详尽回顾，而非对当前前沿数据科学实践的全面覆盖。我更希望看到的是，如何将理论模型无缝嵌入到实际业务流程中的案例剖析，而不是仅仅停留在公式的推导上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，硬壳包裹着书脊，那种扎实的触感一下子就提升了阅读的仪式感。封面设计简约而不失内涵，黑白灰的主色调搭配着抽象的几何图形，仿佛在暗示着书中那些复杂概念的底层逻辑。然而，翻开内页后，我发现排版虽然清晰，但纸张的选择稍显普通，长时间阅读下来，墨迹的对比度似乎不够理想，眼睛容易感到疲劳。更让我感到困惑的是，前几章的理论铺垫显得有些过于宏大和空泛，作者似乎急于构建一个宏伟的知识体系，却忽略了对初学者更友好的循序渐进。比如，在介绍“核心框架构建”时，大量使用了晦涩的术语，而缺乏直观的图示或案例来辅助理解，这使得我这个期望能够快速上手实践的读者感到有些受挫。如果能增加一些图表对比和流程图的复杂度分解，或许阅读体验会大大改善。整体来看，这本书的包装和初期的文字功底是毋庸置疑的，但内容深处的引导性还有很大的提升空间，它更像一本面向已经有扎实基础的研究者准备的深度参考手册，而不是一本适合广泛入门的教材。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的结构组织方式，坦白讲，非常考验读者的耐心和专注力。它不像我们习惯的那样，是“问题—方法—解决方案”的线性叙事。相反，它似乎是按照作者的研究脉络来组织的，章节之间的跳转略显跳跃，常常需要在前言和后记中来回翻找才能确定当前讨论的主题在整个知识体系中的定位。我花了好大力气才适应这种非传统的结构。特别是当涉及到复杂算法的数学推导时，作者倾向于直接给出结论性的公式，然后跳转到下一个概念，这使得中间的逻辑链条常常是断裂的。举个例子，关于“模型评估指标选择”的那一部分，作者仅仅罗列了各种指标的定义，却很少深入探讨在具体业务场景下（比如金融风控与医疗诊断）如何根据业务目标来权衡召回率和精确率的取舍，缺乏那种“落地指导”的温度。这本书更像是为那些已经形成了自己独立分析框架的专家准备的，对于新手而言，这种碎片化的信息呈现方式，极大地增加了知识内化的难度。

评分☆☆☆☆☆

关于本书的语言风格，我必须指出，它非常学术化，甚至可以说有些“故作高深”。作者的遣词造句严谨到近乎苛刻，大量使用长句和复杂的修饰语，这使得原本就具有一定门槛的分析概念，在阅读过程中又被一层厚厚的书面语言包裹起来。我经常需要停下来，将一个句子拆解成好几部分才能理清其核心意思。例如，在探讨“数据质量管理”的部分，作者用了一整段话来描述“数据一致性”的哲学基础，而不是直接给出在ETL流程中如何设置校验规则的清晰步骤。这种处理方式的好处是理论上的严密性，但弊端是极大地降低了信息传递的效率。如果能用更口语化、更贴近工程实践的语言进行阐释，哪怕牺牲一点点形式上的完美，相信也会收获更广大的读者群。这本书读起来更像是在啃一本拉丁文译本的经典著作，需要不断地进行“二次翻译”才能领会其真意。