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《电子工程师自学宝典-器件仪器篇》是电子工程师自学宝典系列的其中一册，除了这本书，还有另外两册分别是《电子工程师自学宝典-电路精解篇》和《电子工程师自学宝典-嵌入设计篇》，其实这个系列的三本书也是由浅入深，由易到难的。 每本书具体的讲解内容，见下 面的附图，各位想入门学习的同学，可以根据实际情况选购学习。 这次申请到的是电子工程师自学宝典-器件仪器篇》这本书，如果想了解电子技术的基础以及最基本的电子元器件的测试测量，那么本书值得推荐，如果有了一定基础，可以选择其他两本进阶的书籍继续精进阅读。 阅读本书后，下面对本书的特点做下介绍，供需要的同学做下参考 1、对初学者友好，通俗易懂。 对于每种元器件的讲解，都会附上实物图，这种附上实物图的方式，就对初学者非常有好，因为随着制作工艺的不断改进，电路元器件的外观形态与十几二十几年前的形态差别巨大，但是我们学校课本里学习的知识，讲解的内容，并没有随着这种变化改进。 比如电阻、电容、电感这种基础元器件，它们的外观形态根据应用场景的不同以及生产工艺水平的不同有着很大差别。我记得有位刚入职的同事，问过我一个问题，“我上课时候，我记得电阻都是那种大的，带着一圈一圈颜色，两端有两个长长的脚的是电阻，为什么咱板卡上的电阻这么小？” 我被这么一问，有点哭笑不得，但是我也能理解他为什么这么想，因为他学的时候，就只见过色环电阻，并且自己从事这个行业之前，也没有做过多的实习和学习，自然就会问出这样的问题。 2、例证到位，讲解细致。 在大学学习模拟电路时候，其中讲到电容两端电压不能突变这件事，我们是作为定律死记硬背下来的，进行电路分析时候，总是那这句话出来说，因为电容两端电压不能突变，所以……。当时的我是很困惑的，为啥不能突变？ 通过下面的例子讲解，就比较容易明白电容两端电压不能突变的原因。当关闭S1后，B点的电压是发生了突变的，也就是从0V变成了3V。此时，由于电容两端的电压不能突变，所以F点的电压变成了9V，这样看，那电容两端的电压不是发生了突变吗？一个电极（B点）由0V突变为3V，一个电极（F点）由6V突变为9V。 其实通过这个例子再仔细一想，其实本质是电容两极之间的电压差不能发生突变，这样就好理解了，即关闭S1前后，Uc的电压值一直保持为6V，这才是两端电压不能突变。 3、讲解方式多样，总有一种适合你。 书中的讲解，基本都使用了仪器测量+电路图+实物图+文字描述+视频的多角度立体式的讲解，无论你是更倾向于哪种学习方式，都可以满足你的学习需求。 作者在测量过程中，把对应元器件的内部电路也做了绘制和讲解，对测量结果和测量方法也进行文字描述，对着实物进行演示，同时还录制了讲解视频，感兴趣的可以扫码观看了解。 4、讲解实用，贴近生活。 耳机是我们日常生活中经常用到的一种电子设备，我们在使用时候，有时候会遇到一个耳机有声一个耳机没声音的情况，通过下图描述，我们可以明白其中的原因所在，如果动手能力强，甚至可以自己尝试修一下。 以上，就是我阅读《电子工程师自学宝典-器件仪器篇》这本书后的几点感悟，对于要入门的新手同学，可以买来从头到尾看一遍，就基本对电子学以及日常生活中的一些常用电子产品有了一个初步的了解。

随着前段时间ChatGPT的发布，但凡跟智能沾边的书籍、课程，如雨后春笋般都冒了出来。 我想，这么先进的技术，作为一个技术人也不能冷眼旁观呀。总要躬身入局 ， 亲自感受 了解 一番。 看到这本书 在评测 就申请了 ， 收到货已经有两周多了， 但是拿到书的当天，翻看目录，我就有点头大。 是不是像极了我们的课本的目录？ 而且 书的开本是 16开的 ， 这就更像一本课本了。 翻看 里面的内容 ，满满的文字，拗口的人名，太多之前听过但是并不了解的概念和名词。 导致 我 看这本书的时候， 一度 有好几次看着看着就睡着了。 如果能对这个行业和相关的概念有一定的认知，或许再来看这本书就不会这么枯燥了，总之，个人感觉要能看得进去这本书，并且连接作者想要表达的意思，是需要一定知识积累和门槛的，这不是一本通俗的大众读物，而是感觉有点近似学术报告的文章了，当然书中也讲了好多现实当中的例子，帮助读者进一步理解这消化哪些晦涩难懂的概念。 总算利用这个周末 ， 把这本书从头到尾过了一遍。 谈到人工智能，就不得不提到一个人 ， 叫图灵。 1937年，图灵提出了一个图灵机的概念 ， 所谓的图灵机并不是由齿轮或者晶体管构成的物理结构。相反，它是一个抽象的计算思想，它是一种可以实现任何计算函数的理想系统的数学描述。是一种定义了基本计算过程的计算模型，理论上可以用来模拟任何的算法逻辑。 我之前看过一部电影，名字叫《模仿游戏》，里面的主人公就是图灵，他设计了一个叫做图灵机的机器，破解了二战时期德军的作战密码，从而扭转了战局，电影很不错，感兴趣的小伙伴可以找来看看。因为那部电影的缘故，我一直以为图灵机是一个机器，现在看书有了新的认识。 在1950年 ， 图灵又提出了 一个叫“ 模仿游戏 ” 的测试，以确定计算机是否能够思考。如果一台机器能够进行一场与人类无法区分的对话，那么我们将认为这台计算机是智能的。这种测试方式后来也称之为图灵测试。 学习的每个方面或智能的任何特征，原则上都可以被精确的描述，所以就可以制造一台机器来模拟它。 用 符号方法是尝试构建智能机器的第一步 ， 基于这样一个观点，构建智能机器的过程是可以被精确描述的，因此它侧重于解决 具有 描述步骤的任务。如果我们能够精确的描述智能的过程，那么就可以设计一套规则，由计算机来模拟它们。 而 机器学习不是为机器提供一套明确的规则，告诉他在每种情况下该做什么，而是为机器提供一套隐含规则，使他能够学习在各种情况下应该做什么 ， 学习能力也是智能的标志。 在这个学习过程中，存在两种方式，分别是监督学习和无监督学习。 监督学习是一种更直接的提供反馈的方法 ，通过人为的方式，对系统的结果进行调整。 在无监督学习中，系统从其工作的数据中获得反馈，而没有任何明确的人类反馈， 这显然更符合人类期望的智能的概念。 但是，这种无监督的学习，也是由人来设计出框架来实现的， 机器学习是统计学和人工智能的结合。 计算机强大的存储和无所不知的能力，让刚接触他的人感觉神奇，如果用计算机来模拟人脑的计算，不就可以让计算机达到智能的效果了吗？这很难吗？ 是的，这非常不容易，单从算力来讲，计算机与人脑就无法匹敌。 人脑的计算能力 ， 相当于每秒 10 18 次 计算 ， 如果用一台电脑来模拟人脑的计算速度。世界上已知最快的超级计算机 ， 神威 · 太湖之光可以达到约93 ×10 15 。 其运算速度 不到整个人脑运算速度的1%。 如果再来计算运行同样速度的前提下，消耗的功耗，那恰恰是相反的结果，人脑的计算值消耗了极少的能量，而神威·太湖之光， 包括40个运算机柜和8个网络机柜，每个运算机柜由4组32块运算插件组成，共安装了40960个自主研发的“申威26010”众核处理器。 大脑不仅仅是一个静态的结构，而是一个随时间变化的复杂的动态系统。即使在成熟之后，仍然能够适应它所接收到的输入中发生的巨大变化。 2016年3月击败了世界上最好的围棋选手李世石的AlphaGo ，虽然引起了不小的轰动， 但是AlphaGo运行在1920个标准处理器和280个图形处理单元上 ， 分布在多个数据中心内。而李世石却只用了大脑。 目前的人工智能很大程度上来自设计者的聪明设计，而要实现通用人工智能，就需要找到一种方法来复制这种代表性的创造力。但迄今为止，这种创造力一直依赖于人类的能力和天赋。专家和精英运动员通常需要花费大约十年的时间来完善他们的 技能 以达到精英的水平。 如果让计算机来实现，恐怕这个时间会极大缩短。 几乎所有的人都是在幼儿时期学习语言的，而这一阶段通常很少得到帮助和正式的指导。另外，成为专家需要广泛的深思熟虑的实践，这种差异是程度的问题，还是两个学习任务中使用的机制不同？ 如果这其中仅仅是程度问题，那么让机器来实现这种程度差异时，可以极大缩短时间，但若是机制不同，我们就需要找到这种机制的差异性，通过机器语言描述出来，才能让计算机实现这种机制。 在影响机器学习的因素中，问题和输入数据的表示可以说是最重要的 ， 在这一点上，表示的选择仍然由机器学习系统的设计者决定 ，比如最近的ChatGPT，使用的就是就是互联网上已存在的数据进行的训练，使其达到了类似人的效果。 但一个真正通用的人工智能将需要创建自己的表示能力， 而不仅仅依赖输入， 我们离自动化实现这一目标还有很长的路要走。 这中间就不得不提到一个悖论，就是因为ChatGPT的训练是基于互联网的海量数据，这里面的数据有真有假，这就会导致ChatGPT被训练出来的结果偶尔也会出现事实性错误，这一方面涉及到输入数据的噪声问题，就是要让ChatGPT区分出数据的真假；另一方面，ChatGPT训练出来的数据也会流入到互联网上，那么如果他用自己生成的数据来训练自己，这又会反过来污染了整个互联网的数据，不过，我想设计者应该会通过算法，规避以上2种情况。 算法的使用使人类的思维更加有效，并使得计算机自动处理成为可能。 计算机一开始的设计，就是严格遵循逻辑，精确的目的。如果 当信息不完善， 计算机的处理，就更要依赖设计者的算法设计，针对信息不完善的情况，为了 使 决策最优 ， 我们 倾向于成本较低的错误 。 机器学习的工作原理是通过 参数 调优 ， 使其更接近目标。 科学家把其想法保持在熟悉范围内的趋势称为范式。 智能由三种适应能力组成，分析、创造和实践。 通用是指我们的人工通用智能应该能够在某个时候解决任何一种问题，而不是同时解决每一种问题。 因为即便是我们人类，也只能是经过多年的训练之后，能解决某一类的问题，而不存在一个样样精通的全才。 目前的发展，我们能创造出诸如扫地机器人，搬运机器人等诸如此类的专用人工智能设备，但是要想实现通用人工智能，实现一种机器人的多场景适用，恐怕未来的路还有很远。 回到题目提出的问题，我们离通用人工智能还有多远？ 我想我们面临和解决的问题不止一个，在当前范式内，我们是否能实现通用人工智能有待商榷，不过如果产生大的范式转变，这又可能柳暗花明；如何让计算机实现自我思考，而不再依赖人类的数据喂养，这又需要生物技术的不断进步，进一步对我们人脑的探索达到一个新的高度，通过生物技术迁移到人工智能。最后，还有能量消耗的问题需要解决，毕竟人思考消耗的能量和目前计算机所谓的人工智能消耗的能量差距太大，如何让计算机在计算时消耗更少的能量，也是需要解决的问题。 如今，ChatGPT，通用机器人，超导材料等不断取得新的进展，未来通用人工智能的实现，恐怕也只是时间问题。

目录： 第 1章 进入32位时代，谁能成为下一个8051 第 2章 开源蜂鸟E203超低功耗RISC-V Core与SoC 第3章 大道至简—RISC-V架构之魂 第4章 RISC-V架构的中断和异常 第5章 开源蜂鸟E203 MCU SoC总体介绍 第6章 开源蜂鸟E203 MCU SoC外设介绍 第7章 开源蜂鸟E203 MCU开发板与调试器 第8章 编译过程简介 第9章 嵌入式开发特点与RISC-V GCC工具链 第10章 RISC-V汇编语言程序设计 第11章 基于HBird-E-SDK平台的软件开发与运行 第12章 开源蜂鸟E203 MCU的更多示例程序 第13章 Windows IDE集成开发调试环境 第14章 开源蜂鸟E203 MCU开发板移植RTOS 本书和好多基于STM32 ARM嵌入式图书一样，意在促进RSIC-V在国内广大工程师队伍中的普及，本书没有针对一款固定的型号的IC来介绍，而是通过讲述RSIC-V的前世今生，以及已经知名度，普及程度很高的ARM做了一些列的对比，形象的让我们了解了RSIC-V这种新型内核架构。作为工作了10年的嵌入式老鸟，之所以对RSIC-V这么关注，也是源于其自身独特的属性： 完全开源 架构简单 易于移植linux等实时操作系统 模块化设计 完整的工具链 经历了这次中美贸易战后，国产芯片开始追求自主可控的芯片指令集架构。国外的指令集架构本质上是一种授权付费的，很难实现国产自主。而国内自己定义一套指令集架构又没有太大意义，因为处理器架构必须是全球范围的一个通用架构，必须获得生态支持。因此，RISC-V架构近两年备受国内厂商追捧。 书中介绍RSIC-V架构的目标：成为一种完全开放的指令集，可以被任何学术机构或商业组织所自由使用。真正做到免费且开源。当然光是免费开源是不够的，因为RSIC-V不是第一个免费开源的内核，其另外一个目标是：成为一种真正适合硬件实现且稳定的标准指令集。 2015年，RISC-V成立了基金会，初创企业包括谷歌、西部数据、台湾晶心、联发科、杭州中天微、华为等。目前RISC-V基金会成员已有235家, 包含国际知名的系统公司、半导体公司、 硅智财公司、软硬件发展工具公司及伯克利、MIT等名校。比如国内的阿里巴巴、华米、乐心等都加入了RISC-V基金会。基金会会负责维护标准的RISC-V架构和编译器等CPU所需的软件工具链，任何组织和个人可以随时在RISC-V基金会网站上免费下载。 从RSIC-V的指令手册中，我截图了它最新的指令集图卡，当然书中也给出了指令集图卡，拍照有点模糊，所以我找了电子档的RSIC-V指令手册，并截图给大家看一看， 如下： 本书第4章单独把中断和异常拉出来讲，玩过单片机的都知道，中断是精髓，不能什么事情都在while里面轮询吧，也不可能所有事情都能轮询，单片机的各种中断就是其特点所在。玩的溜不溜就看你对某款IC的中断熟悉不熟悉咯。还有异常也是要了解一下的，栈溢出或者硬件异常，都会进入其异常中断，这个给调试带来了很大帮助的。 本书第5章到第7章是简单介绍了一款E203蜂鸟开发板，是一款把RSIC-V内核做到FPGA里面，可以理解为一款带有最原始RSIC-V芯片的开发板。E203开发板是基于开源的Freedom E310Soc平台的开发板。FreedomE300平台是由SiFive公司推出，SiFive公司是由美国加州大学伯克利分校发明RSIC-V架构的几个主要发起人创办的公司，力图加速RSIC-V的推广。 本书第8章和第9章介绍了编译的过程以及GCC工具链的使用，当然也都是针对E203蜂鸟而言的。这里对交叉编译开发感兴趣的同学可以读一读，或者一直使用IDE开发，没有使用过交叉编译开发的同学可以了解一下。毕竟RSIC-V成熟的IDE支持在后续的13章里面介绍，如果不感兴趣的同学可以直接去阅读13章，所以交叉编译开发还是有必要的。 本书第10章是介绍关于RSIC-V汇编的相关知识。相信很多从事8051开发的大大们对汇编还是很熟悉的，本人没有用汇编正式做过产品，对汇编还是敬而远之的，还是希望用C来做开发，当然对汇编了解一下也是应该的，毕竟它是最直接的方式。 本书第11章开始，到最后14章，都是基于E203蜂鸟开发板，介绍针对RSIC-V的一些实战应用，从GPIO的控制，到最后的RTOS的移植，可以细细品味，为后续实战RSIC-V的某款IC做好准备。 看完全书，肯定有种跃跃欲试的冲动，但是说一句E203的体验成本还是有点高的，听闻国内GD等大厂已经推出了RSIC-V的IC了，应该不久的将来，性价比更高的学习平台也会出现，当然，更多的教程也会有。但是，这一切都是源于这本《RISC-V架构与嵌入式开发快速入门》对我的启蒙。燃起我对RSIC-V兴趣，感谢作者，同时也感谢面包板组织了这么好一个活动。或许很多年以后，RSIC-V已经占据一定份额的时候，这次的活动，仍然会被我们工程师聚聚们津津乐道。 希望RSIC-V是一位强有力的挑战者，也是国产IC一种新的思路。

很荣幸能申请到《自制 CPU 入门》这本实体书，之前听说过这本书，也挺想对 CPU 运行原理能够深入了解下。对于 CPU 的原理基本上处于微机原理的水平，所以很多东西知其然不知所以然。这本书正好从自制角度一一对计算机体系进行了理论和实践剖析。 这本书的大体结构如下： 第一章：本章 本章是全书的重点， 对计算机系统、数字电路基础、 Verilog HDL 语言进行了概述，重点从 FPGA 的角度对总线、存储器、核心 CPU 、 I/O 进行了原理讲解和编程实现。 第二章：本章介绍了器件选型、电路设计、印制板制作、电路板制作、器件焊接、电路板测试等内容，介绍了一整套电路板自制的步骤，如果按照本书步骤，对于硬件选型、硬件工艺、硬件设计流程都会有全新的认识，当然对于熟悉硬件设计的人可以略过此章节。 第三章：本章基于电路板和 FPGA 编写的 CPU 进行应用程序编写，重点可学习开发环境的部署和汇编语言的应用，这个过程也可以检验自制 CPU 是否能够正常运行。 这本书优势在于理论联系实践，是国内大多数教材的短板，国内大部分教材重理论清实践，实验教材又常常只有实验过程，跟理论结合的理论又是一带而过，本书恰恰避免了以上两种短板。 一部分章节后面还贴心地推荐了相关章节的参考书籍，一本是针对专业人士，一本是针对非专业人士，笔者建议在仍然有疑惑的情况下去查阅这些推荐书籍，肯定有意想不到的收获。整本书强调的是动手，虽然理论知识并非是面面俱到，但是也是有的放矢，具有一定基础的人一看就能理解个大概，不懂的地方细细琢磨，如若需要对某一部分进行深入学习，需要再多参考其他教材，相信大部分人都能够通过查阅资料进行快速学习，最终能够更深入理解计算机体系的各部分及其联系。 所谓师傅领进门，修行在个人，最重要的还是能够动手做起来。