說實話,一開始抱著“看看國外教材怎麼寫”的心態拿起瞭這本書,但很快就被其內容的深度和廣度所吸引。書中對現有移動通信係統的分析,從2G到4G,其演進的邏輯和技術瓶頸的突破,我都覺得寫得非常到位。但最讓我驚喜的是,它並沒有止步於此,而是將目光投嚮瞭更為廣闊的未來。書中對6G的設想,不僅僅是理論上的推演,還結閤瞭許多最新的研究成果和技術趨勢,讓我看到瞭一個更加智能化、更具感知能力的通信網絡的雛形。例如,關於利用太赫茲頻段、人工智能在網絡優化中的作用、以及天地一體化通信等章節,都讓我大開眼界。這本書並非簡單地羅列技術名詞,而是深入剖析瞭每一種技術背後的驅動因素、麵臨的挑戰以及潛在的應用場景。作為一名對無綫通信充滿好奇的業餘愛好者,我從中獲得瞭前所未有的啓發,讓我對這個領域有瞭更深刻的理解和更具前瞻性的認識。
评分這本書的齣現,無疑是給國內移動通信領域的學習者和研究者帶來瞭一股清新的空氣。我作為一個對此領域懷揣熱忱的普通讀者,在翻閱過程中,深深地被其前沿的視角和深厚的理論功底所摺服。書中對於第五代甚至更先進通信技術的探討,觸及瞭我們日常生活中無處不在的無綫連接的未來圖景,從物聯網的爆炸式增長到自動駕駛的實現,再到沉浸式虛擬現實體驗的普及,似乎都離不開書中描繪的那一張張宏偉的藍圖。我尤其欣賞作者在解釋復雜概念時所采用的清晰且富有邏輯的論證方式,即便是一些初次接觸的讀者,也能在反復研讀後逐漸領悟其精髓。它不僅僅是一本教材,更像是一扇窗,透過它,我得以窺見通信技術的無限可能,也激發瞭我深入探索更多未知領域的渴望。那些關於頻譜利用效率的提升、新型調製解調技術的演進、以及網絡架構的智能化重塑的章節,都讓我對移動通信的未來發展充滿瞭無限遐想,也為我日後的學習和工作指明瞭方嚮。
评分作為一名多年從事通信領域的老兵,我深知理論知識的更新換代速度有多快。因此,當我看到這本《國外電子與通信教材係列:移動通信》時,我對其內容的實用性和前瞻性抱有很大的期待。閱讀過程中,我發現這本書確實沒有讓我失望。它不僅涵蓋瞭移動通信領域的核心理論知識,更重要的是,它對當前和未來幾年移動通信技術的發展方嚮進行瞭深入的剖析。書中關於5G Advanced以及未來6G的設想,從關鍵技術突破到潛在應用場景,都進行瞭非常詳盡的論述。我尤其欣賞作者在分析復雜技術問題時,能夠站在宏觀的角度,將其置於整個通信生態係統中進行考量,並提齣具有建設性的解決方案。這本書為我提供瞭一個全新的視角來審視當前移動通信的發展現狀,也讓我對未來的技術變革有瞭更清晰的認識和更充分的準備。
评分當我拿到這本《移動通信》教材時,我並沒有想到它能給我帶來如此大的觸動。書中的內容,特彆是關於未來通信網絡架構的設計理念,讓我耳目一新。不同於我之前接觸的一些比較偏重於基礎理論的教材,這本書更注重將理論與實際應用相結閤,並且對新興技術的發展趨勢有著精準的把握。例如,書中對於雲原生網絡、軟件定義網絡(SDN)和網絡功能虛擬化(NFV)在移動通信中的應用,以及這些技術如何賦能更靈活、更智能的網絡部署,都進行瞭深入的闡述。我特彆喜歡書中通過大量圖示和案例來解釋抽象概念的方式,這極大地降低瞭理解難度,也讓知識點更加生動形象。這本書不僅僅是關於“如何通信”,更是關於“如何構建一個智能、高效、可演進的通信係統”。它讓我看到瞭移動通信技術的無限潛力,也為我思考未來通信網絡的發展方嚮提供瞭寶貴的參考。
评分這本書絕對是移動通信領域的一本瑰寶。它的內容深度和廣度都讓我印象深刻,尤其是對於下一代通信技術的展望,更是充滿瞭令人興奮的洞見。書中詳細介紹瞭諸如人工智能在通信網絡中的融閤、邊緣計算的部署、以及天地一體化通信的潛力等前沿話題,這些內容都緊密聯係著未來的技術發展方嚮。我非常欣賞作者在處理復雜技術細節的同時,依然能保持內容的邏輯性和易讀性。通過書中精妙的圖解和生動的比喻,許多原本晦澀難懂的概念都變得清晰起來。這本書不僅僅是知識的傳授,更是一種思維的啓迪,它鼓勵讀者跳齣傳統的框架,去思考通信技術的未來形態以及它們將如何深刻地改變我們的生活和社會。對於任何想要深入瞭解移動通信前沿技術的人來說,這都是一本不容錯過的佳作。
评分当今各行业,尤其是互联网,数据规模越来越大,要从中有效地发现模式来提高生产力,用传统的方式已经几乎不可能,只能借助计算机来完成诸多使命。因此,机器学习这一新兴的学科变得越来越重要,它已经在搜索、推荐、数据挖掘等多个领域闪耀光芒。机器学习是一门交叉学科,内容涉及概率论、统计学、高等数学、计算机科学等多门学科。该学科致力于设计一种让计算机具有“学习”能力的算法,通过发现经验数据中隐藏的模式,实现对未知数据的预测。
评分今天,文学生态的多样性正在恢复,在主流文学中,想像力复活了,像汹涌的春水冲破了堤坝。遗憾的是,科幻文学却只是在文学主流视野之外悄然崛起,文学界还没有意识到,科幻文学的兴起,正是另一种意义上,对幻想文学传统的有力接续。所以如此的原因,是因为,在幻想前面有了一个限制词:科学。正也由于此,我在前面袭用了一个大概是来自佛经的词:变身。也就是说,当幻想在文学中重新出现时,如果说在主流文学中,大致还能看到原来的模样的话,那么,当幻想出现在科幻文学当中时,完全是一副很当代很时尚的样子了。特别是因为,科幻文学这一特别的样式,首先是从欧美兴起,转而进入中国,我们因而难以确认科幻文学与中国文学中的幻想传统有无一种传承的关系。现在,大批的青少年刚开始文学阅读,便把兴趣投向了科幻文学;更多想在文学上一试身手的青少年一开始便从科幻小说创作起步,而且进步神速,这样一种现象,很难完全归功于欧风美雨的吹沐。在我更愿意看成是,幻想传统在新的时代条件下以一种新的姿态的复苏与重建。所以,这种“变身”是值得学界重视的,也是值得我们为之欢呼的。
评分Mischa Schwartz,从1974年开始在美国哥伦毕业大学电子工程系任职,现在是Charles Batchelor名誉教授。他编写或合作编写了9本著作,其中包括通信系统和计算机网络方面的畅销书。Schwartz教授是美国国家工程学会成员,IEEE会员和前理事,IEEE通信协会前会长,他还是IEEE信息理论分会的前任主席。1983年和2009年,他获得了IEEE教育奖。在1984年的IEEE调查中,他是前十位的电子工程最佳教育者之一。Schwartz还是美国科学技术研究院的成员,1994年因对计算机通信方面的贡献而获得了纽约市市长奖,2003年因对电信和工程教育的贡献,还获得了日本Okawa奖。2009年因在电气工程教育、理论和实践上的杰出贡献获得IEEE教育活动委员会副总统表彰奖。Schwartz教授在哥伦比亚大学的贡献主要包括:重合检测和顺序检测的研究;计算机网络中性能分析和排队论的研究;信息传输、调制和噪音等。
评分常常有这样一种现象,当讨论到世界文化的绝大多数成就时,我们都能从本国古人的成就中找到佐证,证明吾国的创造与发明远比洋人们要早很多很多。这固然有一定的事实基础,就比如幻想性吧,《庄子》就以丰沛无边的想象来说明哲理,后起的希腊哲人则不是这样的方式。
评分从此,我们有整整两三代人的双眼中,再难从文学中看到幻想炫目的光芒,我们的两耳再也听不到想像力优美的吟唱。所以,现在才会有人站在正在重新开阔、重新恢复想像力的文学之河的岸边说:中国文学没有幻想的传统。这妄自菲薄时的大胆确实令人非常吃惊。而事实仅仅是,我们只是在短短的几十年中丢掉了优美的幻想传统。而新时期文学开始的二十多年来,文学与出版界最有意义的努力之一就是:在与我们整个文化传统接续上中断的联系,同时,恢复与整个世界的对话与交流能力。而科幻这个舶来的文学品种,之所以在这些年内获得长足进展,就是因为这不但符合科技时代的审美潮流,更暗合了人们对接续幻想文学传统的一种渴望。科幻是幻想文学在现代的变身。只不过,时代前进了,幻想重新上路时,除了渴望超越现实的心灵需求依旧之外,更重要的是站在了坚实的科学知识与科学眼光的基石之上。
评分书中所有算法都采用R语言实现。R语言是一门用于统计学的开源脚本语言,基于它的开源性,有来自世界各地的开源拥护者贡献的各种统计学相关的程序包,稳定且方便,尤其是它对数据可视化的支持,更是一柄利器,既轻巧又实用。书中所有源代码和数据在原书的官方网站上都可以免费下载。在阅读过程中,犹如作者亲至身侧,为你讲解代码和思路,为你排除错误和优化效果。
评分关于中国文学,我们要讨论的不是有没有幻想传统,而是我们为何丢掉了这一传统,今天又该如何来接续并光大这个传统。从任何一本简明至极的文学史中,都会出现富于幻想性的作品的名字:《山海经》《西游记》《聊斋志异》和《镜花缘》等。甚至“五四”新文化运动以后鲁迅的《故事新编》,也是一部充满了奇丽幻想的伟大作品。只是,在刚刚过去的那个世纪中期,中国文学宽阔河床上浩荡的水流一下被紧紧收束进高高的堤坝之中,众多的支流消失了,这条人工收束的河道以被曲解的“现实主义”来命名。
评分从此,我们有整整两三代人的双眼中,再难从文学中看到幻想炫目的光芒,我们的两耳再也听不到想像力优美的吟唱。所以,现在才会有人站在正在重新开阔、重新恢复想像力的文学之河的岸边说:中国文学没有幻想的传统。这妄自菲薄时的大胆确实令人非常吃惊。而事实仅仅是,我们只是在短短的几十年中丢掉了优美的幻想传统。而新时期文学开始的二十多年来,文学与出版界最有意义的努力之一就是:在与我们整个文化传统接续上中断的联系,同时,恢复与整个世界的对话与交流能力。而科幻这个舶来的文学品种,之所以在这些年内获得长足进展,就是因为这不但符合科技时代的审美潮流,更暗合了人们对接续幻想文学传统的一种渴望。科幻是幻想文学在现代的变身。只不过,时代前进了,幻想重新上路时,除了渴望超越现实的心灵需求依旧之外,更重要的是站在了坚实的科学知识与科学眼光的基石之上。
评分大数据时代是机器学习最美好的时代,因为数据不再是问题,各类问题都可以收集到海量的数据。但是,对于很多人来说,这一门交叉学科本身却神秘而陌生,对于没有系统学习过相关基础学科的人来说尤其感到“高不可攀”。如今已出版的机器学习相关书籍中,很多都有这个特点:公式多,晦涩难懂。这让很多程序员出身的人望而却步。然而,在第一次读到本书的英文版时,译者就彻底相信:机器学习完全可以讲解得通俗易懂,让知识的传递实现“润物细无声”。
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