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朱小祥 等 著

图书标签:

• EDA
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• ASIC
• 电子设计自动化
• 芯片设计

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302286950

商品编码：29735209912

包装：平装

出版时间：2012-07-01

基本信息

书名：EDA技术与应用

定价：36.00元

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：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.454kg

编辑推荐

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《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

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《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

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章 绪论第2章 可编程逻辑器件第3章 VHDL硬件描述语言第4章 EDA开发工具第5章 基本逻辑电路VHDL设计第6章 有限状态机VHDL设计第7章 数字系统VHDL设计第8章 EDA小系统板设计参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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智慧之光，数据之舞：解锁信息时代的无限可能 在这个信息爆炸的时代，海量的数据如同奔腾的河流，蕴藏着无限的价值与机遇。然而，如何在这片数据的汪洋中 navigates，提取出有价值的洞察，将原始的数字转化为驱动决策的智慧，一直是困扰着各行各业的难题。本书并非一本枯燥的数据分析指南，而是一场关于“理解”与“沟通”的探索之旅，聚焦于如何通过直观、有效的方式，让数据“开口说话”，为我们揭示隐藏在数字背后的故事。 一、 数据之眼：看见未见的模式与关联 数据本身是沉默的，它们静静地躺在数据库、文件或传感器中，等待着被赋予生命。而本书所倡导的，正是赋予数据“眼睛”的能力，让它们能够展现出肉眼难以察觉的模式、趋势和关联。这不仅仅是简单的图表绘制，更是一种思维方式的转变。我们学会的，是如何提炼数据的核心信息，将其可视化，从而获得对事物更深层次的理解。 想象一下，一个零售商想要了解其产品的销售情况。如果仅仅罗列出一长串的销售数字，很难发现什么规律。但是，如果我们将这些数据通过时间序列图展现出来，就能清晰地看到销售的季节性波动；如果我们用地图可视化不同地区的销售额，就能 pinpoint 出表现优异或滞后的市场；如果我们进一步将销售数据与促销活动、天气信息等关联起来，或许就能发现意想不到的销售驱动因素。本书将引导读者掌握一系列强大的可视化技术，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、热力图，再到交互式仪表盘的设计，帮助读者构建起“数据之眼”，洞察数据的内在逻辑。 更重要的是，本书强调的不仅仅是“看见”，更是“看见什么”。这需要我们对业务场景有深刻的理解，能够提出正确的问题，并知道如何通过数据来回答这些问题。例如，在用户行为分析中，我们不仅仅是统计页面浏览量，而是要去理解用户为什么会访问某个页面，他们在页面上做了什么，以及他们的行为最终是否带来了预期的转化。通过对这些行为数据的可视化分析，我们可以发现用户流失的关键节点，优化产品设计，提升用户体验。 二、 数据之笔：用故事解读信息，驱动行动 数据可视化只是第一步，真正让数据发挥作用的是对这些可视化的解读和沟通。冰冷的数据需要被赋予温度，被转化为能够引起共鸣、启发思考的故事。本书将深入探讨如何运用叙事的力量，将复杂的数据洞察清晰、生动地传达给不同的受众，无论是技术专家、业务决策者，还是普通用户。 我们学习的，是如何将图表、图形和关键指标编织成一个引人入胜的故事。这包括确定故事的“主角”（例如，某个产品、某个用户群体），“情节”（例如，销售额的增长、用户行为的变化），以及“结局”（例如，我们从中获得的启示，以及下一步应该采取的行动）。一个好的数据故事，能够让抽象的数字变得具体，让枯燥的报告变得有趣，从而有效地影响他人的认知和决策。 本书将介绍多种数据叙事的方法，例如： 强调关键发现： 如何通过视觉元素和简洁的文字，突出最重要的洞察，让观众一眼就能抓住重点。 展示因果关系： 如何通过设计，清晰地展现数据之间的因果联系，帮助观众理解“为什么会这样”。 引导行动： 如何在数据故事的结尾，提出明确的建议或行动呼吁，驱动听众采取相应的措施。 个性化呈现： 如何根据不同的听众群体，调整数据的呈现方式和侧重点，确保信息的有效传达。 想象一下，一个市场营销团队正在分析一项广告活动的成效。如果他们只是展示广告点击率和转化率的原始数据，很难让高层理解活动的真实价值。但是，如果他们能够通过一个数据故事，展示广告活动如何触达目标用户，如何引导用户浏览产品，最终如何带来销售额的增长，并且与之前的营销活动进行对比，突出其优越性，那么这个故事将更有可能获得认可和支持。 三、 数据之桥：连接技术与业务，实现价值 在当今的数字化浪潮中，数据不再是技术部门的专属资产，而是驱动整个组织创新和发展的核心引擎。然而，技术人员与业务人员之间往往存在沟通的鸿沟，这使得数据的价值难以充分发挥。本书旨在架起这座“数据之桥”，帮助读者理解如何将技术能力与业务需求相结合，将数据转化为实实在在的商业价值。 这意味着，我们不仅要掌握数据处理和可视化的技术，更要理解这些技术在解决实际业务问题中的应用。例如，在客户服务领域，我们可以通过分析客户的反馈数据，发现服务中的痛点，并利用数据可视化来展示这些问题，从而驱动服务流程的改进。在产品开发方面，我们可以通过分析用户的使用数据，了解用户对产品的喜好和需求，为产品的迭代和创新提供依据。 本书将引导读者思考： 如何将业务问题转化为数据分析任务： 明确我们需要通过数据解决什么问题，以及为了解决这个问题，我们需要收集和分析哪些数据。 如何选择合适的数据分析工具和技术： 根据业务需求和数据特点，选择最有效的数据处理和可视化工具。 如何与业务部门有效沟通数据洞察： 用业务人员能够理解的语言，清晰地解释数据分析的结果，并提出可行的建议。 如何衡量数据分析的价值和影响力： 追踪数据分析带来的实际业务成果，证明数据驱动决策的有效性。 本书并非局限于某个特定的行业或技术，而是提供了一种通用的、灵活的方法论，适用于各种规模和类型的组织。无论是初创公司希望通过数据更好地了解客户，还是大型企业希望优化运营效率，亦或是研究机构希望发现新的科学规律，本书都将提供宝贵的启示和实用的方法。 结语 在这个瞬息万变的时代，掌握驾驭数据的能力，就是掌握了洞察未来、驱动创新的核心竞争力。本书致力于成为您探索数据世界、解锁信息时代无限可能的向导。它将帮助您培养一双“数据之眼”，看见隐藏的模式；赋予您一支“数据之笔”，讲述有力的故事；并为您架起一座“数据之桥”，连接技术与业务，最终实现数据价值的最大化。让我们一起，用智慧之光照亮数据之路，用数据的舞蹈奏响成功的乐章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨，用词考究，处处体现出作者的专业素养。每一句话都像经过了精密的计算，不带一丝多余的情感色彩，这在学术著作中是优点，但在需要激发读者学习热情的领域，可能就显得有些冷峻了。我尝试着去跟着书中的步骤操作，但很快就遇到了问题：书中大量使用了缩写词（如KDE, IQR等）而没有在首次出现时给出完整的解释，这对于非统计学背景的读者来说，是一个不小的阅读障碍。此外，书中对一些关键概念的解释，比如“偏差-方差权衡”（Bias-Variance Tradeoff）的图形化展示非常缺乏。我需要看到清晰的图示来帮助我理解这些抽象的统计学概念是如何在实际模型训练中体现的，但这本书更多的是文字描述，让我在脑海中构建一个完整的认知图景变得相当吃力。总而言之，它更适合那些已经有扎实统计学背景的研究人员，而不是那些想通过这本书迅速掌握EDA技能的工程师或分析师。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的章节安排逻辑性很强，从数据采集到数据预处理，再到最终的特征工程，整个流程梳理得非常清晰。但是，在处理数据不平衡和异常值检测这两个关键环节时，我感觉作者的笔触略显轻描淡写了。例如，在异常值检测部分，书中提到了箱线图和Z-score方法，这些都是非常基础且常用的技术。然而，对于更现代、更强大的基于机器学习的异常检测算法，比如孤立森林（Isolation Forest）或者局部离群因子（Local Outlier Factor），书中几乎没有提及或者只是寥寥数语带过。这让我非常失望，因为在实际工作中，这些更复杂的算法往往能提供更精确的结果。我期待的是一本能够涵盖行业前沿技术的书籍，能够指导我如何应对真实世界中那些错综复杂的数据问题，而不是停留在教科书式的基础介绍上。对于一个希望提升自己数据处理能力的进阶读者来说，这本书提供的价值有限，它更像是一个导论性的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想学习如何利用EDA来指导特征工程和模型选择，特别是针对时间序列数据的一些特定技巧。这本书在时间序列数据的分解和趋势分析部分确实花了一些笔墨，展示了如何使用移动平均线和季节性分解图。然而，当涉及到更高级的时间序列建模准备工作时，比如协整检验或如何处理非平稳性数据，内容就戛然而止了。作者似乎默认读者已经完全理解了这些概念，没有提供任何实操指导或相关的R语言/Python包的使用说明。我花了大量时间在网络上搜索补充资料，来弥补书中留下的知识空白。这本书的覆盖面很广，但深度上却像一片广袤的浅滩，看似包罗万象，但真正能让人潜下去、发现宝藏的地方却不多。它更像是一个大纲，而不是一本详尽的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有质感，那种深邃的蓝色调配上银色的字体，一下子就抓住了我的眼球。我本来就是对数据分析和可视化这类主题很感兴趣的人，所以看到书名《EDA技术与应用》时，内心还是挺期待的。然而，当我翻开第一章，开始阅读时，我发现书里的内容似乎更侧重于理论概念的讲解，而不是我所期望的那种能立刻上手实践的、贴近实际项目案例的指导。比如，在讲解探索性数据分析的核心思想时，作者花了大量的篇幅去追溯统计学的发展脉络，这虽然能体现作者深厚的学术功底，但对于一个希望快速掌握EDA工具和技巧的初学者来说，可能会显得有些枯燥和晦涩难懂。我更希望看到的是一些具体的Python代码示例，比如如何使用`matplotlib`或`seaborn`快速生成高质量的图表，或者讲解如何用`pandas`进行高效的数据清洗和预处理。书中的图表实例也相对简单，缺乏对复杂、高维度数据进行可视化的深入探讨，让人感觉在技术应用层面有所欠缺，更像是一本偏向理论基础的教材，而非一本实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量着实不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里很有分量感。然而，真正让我感到困惑的是，书中提供的所有案例数据似乎都是完全干净、没有缺失值、没有重复记录的“理想状态”数据。这与我在实际工作中遇到的泥潭简直是天壤之别。现实世界的数据充满了噪声和不规范，我真正需要学习的是如何与这些“脏数据”搏斗，如何设计鲁棒的清洗流程。这本书里几乎没有关于数据缺失值插补策略（比如使用KNN、回归插补等）的详细比较和性能分析。如果作者能加入一个专门章节，用一个真实且“混乱”的数据集作为贯穿始终的案例，一步步展示如何从零开始进行彻底的EDA，哪怕牺牲一些理论的篇幅，这本书的实用价值都会得到质的飞跃。目前的版本，更像是一套为完美数据准备的“演示文稿”的文字版。