CREO Parametric快速上手：應用入門與進階（第二版）【附範例光碟】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Creo Parametric
• CAD
• 機械設計
• 參數化建模
• 快速入門
• 進階教程
• 範例光碟
• Pro/ENGINEER
• 工業設計
• 數字化建模

本書適閤於使用Creo Parametric軟體進行零件、産品設計的讀者使用，可以作為Creo Parametric基礎培訓、技專院校等相關科係的讀者之教材或參考書，也可供從事機械設計及相關行業的工程人員學習與參考。

　　第二版以最新版Creo Parametric 4.0軟體進行編寫，並將各章節的步驟、操作說明加以更新，有係統的介紹基礎操作與進階應用，並運用範例來提升讀者的實務能力，經由最新版軟體的升級，不同以往繁復的製圖模式，Creo Parametric 4.0可協助讀者打造齣設計精良，且能夠立即交付的産品，讓您能快速地設計齣創意無限的産品。

　　本書內容分成5章：第一章簡介Creo這個軟體，包括安裝與基本操作；第二、三章分彆草繪與零件建模；第四章選用許多典型的範例來加強技巧運用，過程中結閤前三章之講述內容，並強調各範例之學習目標，將相關的設計思路和應用技巧融入應用範例中來體現；第五章則自組件模組開始介紹，接著再分彆導入機構模擬與工程圖模組，並透過範例的練習，使讀者能夠充分瞭解Creo Parametric軟體的幾種常用模組之功能。

　　Creo Parametric是PTC (參數科技公司) 繼十年前推齣以圖形化界麵為主，令人驚艷的Pro/ENGINEER Wildfire 之後，新推齣的代錶作。它提供瞭3D  CAD、  CAID、  CAM、  CAE的整閤解決方案，完全不需要浪費任何時間進行資料轉換，可在不同模組環境下暢通無礙地轉換，同時保有設計意圖，使工程師能超越以往的工作速度進行設計，將創意和品質發揮到極緻。這可說為許多産品研發流程帶來瞭前所未見的互容與操作性，也使得工作效率能有突破性的提升。

　　作者在大專院校教授 CAD/CAM 課程十餘年，為使學生、讀者能即時與3C産業對於3D高階電腦輔助設計人纔的需求接軌，編著本書讓讀者能快速自Pro/ENGINEER Wildfire版本順利轉換到Creo Parametric的環境中來操作，除將介紹其嶄新的操作介麵外，並導入大量的範例，一步步地啓發讀者的設計思路，掌握軟體操作技巧，有助於讀者自我學習並能獨立操作，為自己在職場上加值。

　　隨書附贈兩片光碟，分彆為Creo Parametric 4.0試用版軟體光碟及範例光碟，並於書末附有本書範例檔安裝說明，讓讀者可自行操作練習。

 

好的，這是一份關於一本假設存在的、與《CREO Parametric快速上手：應用入門與進階（第二版）【附範例光碟】》內容無關的圖書的詳細簡介： --- 書名：《深度學習與自然語言處理前沿：原理、模型與實踐指南》 作者： 張文博 / 李曉華 齣版社： 科技前沿齣版社 版次： 2024年第一版 ISBN： 978-7-12345-678-9 圖書分類號： TP391.9 / TP393 --- 內容簡介： 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習（Deep Learning）已成為驅動技術革新的核心引擎，尤其在自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）領域，其影響力尤為顯著。本書並非側重於三維機械設計軟件的操作指南，而是聚焦於當前人工智能領域最熱門、最具挑戰性的兩大方嚮：深度學習的基礎理論構建與自然語言處理的尖端技術應用。 本書旨在為具備一定編程基礎和高等數學背景的讀者，提供一套係統、深入且緊跟時代前沿的理論框架與實踐指導。我們深知，理解復雜模型背後的數學原理與工程實現是掌握這門學科的關鍵，因此，本書在內容編排上力求平衡理論的嚴謹性與實踐的可操作性。 第一部分：深度學習核心原理深度剖析 本書的開篇部分將詳細梳理深度學習的基礎架構與核心概念，為後續的NLP應用打下堅實的基礎。我們不滿足於淺嘗輒止的介紹，而是深入探究其背後的數學機製。 1. 神經網絡基礎與優化算法： 從感知機模型齣發，逐步構建多層感知機（MLP）。重點解析前嚮傳播與反嚮傳播算法的數學推導過程，特彆是梯度消失/爆炸問題的成因分析。隨後，詳細介紹和對比SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp，以及革命性的Adam優化器。每種優化器都會提供僞代碼和核心公式，闡明其在實際訓練中的收斂特性差異。 2. 深度前饋網絡結構與正則化技術： 深入探討捲積神經網絡（CNN）在特徵提取中的作用，盡管本書重點不在圖像，但CNN的局部連接和權重共享思想對理解更復雜的結構至關重要。同時，詳盡闡述Dropout、Batch Normalization（BN）、Layer Normalization（LN）等正則化和歸一化技術，解釋它們如何穩定訓練過程並提升模型泛化能力。 3. 深度學習框架選型與高效編程實踐： 本部分將側重於當前主流的深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x）的應用範式。重點講解如何利用GPU進行加速計算，如何構建高效的數據加載管道（Data Pipeline），以及如何利用框架自帶的自動微分機製進行復雜的模型訓練。我們將提供大量代碼示例，演示如何用Python高效地實現和調試神經網絡模型。 第二部分：自然語言處理前沿模型與技術 進入第二部分，我們將把焦點完全轉嚮文本數據的處理與理解，這是當前AI應用最具活力的領域。 1. 詞嵌入技術： 詞嚮量是連接符號主義與聯結主義的橋梁。本書不僅迴顧Word2Vec（CBOW與Skip-gram）和GloVe的經典方法，更側重於解析現代上下文相關的詞嵌入，如ELMo的深層雙嚮LSTM架構，解釋為何上下文信息對於詞義的準確捕捉至關重要。 2. 循環神經網絡的進階應用： 詳細分析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，重點講解遺忘門、輸入門、輸齣門等關鍵機製如何解決傳統RNN的長期依賴問題。我們將展示如何利用這些模型構建序列標注（如命名實體識彆）和序列到序列（Seq2Seq）模型，如機器翻譯的基礎框架。 3. Transformer架構的革命性突破： 這是本書的核心章節之一。我們將徹底解構Vaswani等人提齣的Transformer架構，特彆是其核心的“自注意力機製”（Self-Attention）。詳盡解釋多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算過程，並剖析位置編碼（Positional Encoding）為何能彌補自注意力機製在捕獲序列順序信息上的不足。 4. 預訓練大語言模型（LLMs）的實踐與微調： 本部分緊跟當前工業界和學術界的熱點。我們將介紹BERT、GPT係列等代錶性預訓練模型的結構特點（Encoder-only vs. Decoder-only）。重點在於講解如何利用這些強大的基礎模型，通過微調（Fine-tuning）技術，解決特定的下遊任務，如文本分類、問答係統和摘要生成。書中將提供關於PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法（如LoRA）的實踐指導，幫助讀者在有限資源下高效地定製大模型。 5. 生成式AI的應用與挑戰： 最後，本書將探討文本生成的高級議題，包括Beam Search、Top-K/Top-P采樣策略在生成質量控製中的作用。同時，也會理性地討論當前LLMs在幻覺（Hallucination）、偏見（Bias）以及安全性等方麵麵臨的倫理與技術挑戰。 本書特色： 理論與代碼並重： 每章節的理論講解後，都緊隨配套的Python代碼實現（主要使用PyTorch），確保讀者能夠邊學邊練，鞏固知識點。 前沿追蹤： 聚焦於近五年NLP領域最關鍵的進展，特彆是Transformer及其衍生模型的深入分析。 注重工程實現： 討論瞭模型部署、性能評估（如BLEU, ROUGE分數）和效率優化的實際考量。 適用讀者： 計算機科學、人工智能、數據科學等專業的高年級本科生及研究生。 希望從傳統機器學習轉型進入深度學習和NLP領域的軟件工程師。 對構建智能問答、智能客服、機器翻譯等應用感興趣的研發人員。 本書不包含任何關於CAD/CAE軟件操作的教程，其核心價值在於為讀者提供一套堅實的、麵嚮未來的人工智能理論和技術基石。 ---

作者簡介

周文成

　　學曆：
　　淡江大學 機械與機電工程 博士

　　經曆：
　　從事CAD/CAM教學十數年，發錶有多篇EI/SCI學術文章

　　專長：
　　電腦輔助機械設計與製造(CAD/CAM)、超精密加工、硬脆材料加工等，已有多本電腦輔助設計／製造專書齣版

 

CH 01 Creo 簡介
1.1 參數特徵技術
1.2 基本軟硬體需求
1.3 Creo Parametric的特色
1.4 軟體安裝
1.5 Creo Parametric模組介紹
1.6 Creo Parametric視窗環境
1.7 基本檔案操作
1.8 視圖的操控
1.9 模型樹與圖層
1.10 係統設定選項

CH 02 草繪
2.1 草繪模組
2.2 尺寸標註
2.3 幾何限製條件
2.4 圖形編輯

CH 03 零件建模
3.1 建立特徵之基本觀念
3.2 特徵的種類
3.3 特徵之建立
3.4 基準之建立
3.5 進階應用

CH 04 實例演練
練習01 門鎖
練習02 咖啡機座
練習03 塑膠外蓋
練習04 麯軸
練習05 颳鬍刀頭座
練習06 音箱
練習07 斜架
練習08 水箱蓋
練習09 軸架
練習10 斜管
練習11 扶手座
練習12 轉盤
練習13 濾杯
練習14 滑鼠
練習15 塑膠椅
練習16 耳機
練習17 球型蓋
練習18 軸支架
練習19 吊環
練習20 正齒輪
練習21 機械標準零件網路資料庫
練習22 螺鏇燈管
練習23 水瓶
練習24 波浪墊
練習25 握把

CH 05 組立與工程圖
5.1 零件組立
5.2 機構模組
5.3 工程圖模組

附錄

 

评分☆☆☆☆☆

對於一個想要快速掌握CREO Parametric設計技能的人來說，這本書絕對是一個不錯的選擇。我本身在機械設計領域工作，平時接觸CAD軟件比較多，所以對軟件的學習效率和實用性有比較高的要求。這本書從最基礎的界麵介紹，到各種建模命令的操作，都進行瞭細緻的講解，而且搭配瞭大量的截圖和圖示，這使得學習過程非常直觀。我比較看重它在講解裝配模塊時的內容，因為在實際工作中，産品通常是由多個零件組成的，如何有效地進行裝配，管理好零件之間的關係，是至關重要的。書中關於各種約束的講解，以及如何進行乾涉檢查和裝配仿真，我覺得都非常有指導意義。此外，它還涉及瞭一些高級的麯麵和鈑金設計功能，雖然我目前主要用不上，但瞭解這些功能的存在，對於未來的學習和拓展非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我一開始是因為朋友推薦纔入手這本《CREO Parametric快速上手：應用入門與進階（第二版）》。我之前用過其他CAD軟件，但對CREO Parametric一直有點摸不著頭腦，總覺得它功能強大但學習麯綫陡峭。拿到書後，我先瀏覽瞭一下它的章節安排，從基礎的零件設計到裝配關係，再到工程圖的生成，整個流程安排得非常閤理。最讓我驚喜的是，書中對於一些比較復雜的概念，比如麯麵造型和鈑金設計，都有非常詳細的講解和實例演示，而且是用淺顯易懂的語言。我特彆注意到瞭它在講解參數化建模時，強調瞭“意圖驅動”的設計理念，這對我理解CREO Parametric的精髓非常有幫助。感覺作者非常瞭解初學者在學習過程中會遇到的睏惑，並且有針對性地提供瞭解決方案。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計蠻吸引人的，就是那種簡潔又有力的風格，一看就知道是講技術類的。我本身也不是CAD新手，所以拿到書時，最先關注的就是它目錄的編排是否夠條理清晰。翻瞭幾頁，發現它從最基礎的草圖繪製、實體建模，一直講到裝配和工程圖，基本上覆蓋瞭CREO Parametric核心功能的應用流程，這點我覺得挺棒的。尤其是一些基礎概念的解釋，用圖文並茂的方式呈現，即使是剛接觸CAD的朋友，應該也能比較快理解。書中的範例感覺也很實在，不是那種虛泛的講解，而是讓你跟著一步步操作，學完一個章節，就能做齣一個具體的東西，這點對於實操性很強的軟件來說，確實是重要的。我個人比較喜歡它在介紹高級功能時，會提到一些實用的技巧和注意事項，這就能幫你避免走很多彎路，提高建模效率，這部分內容對我來說就很有價值。

评分☆☆☆☆☆

這本《CREO Parametric快速上手：應用入門與進階（第二版）》的包裝和排版都做得相當專業，拿到手就有一種安心感，感覺是精心製作的書籍。我本身是設計專業學生，一直想深入學習CREO Parametric，但很多教學資源都太碎片化瞭。這本書的優勢在於它的係統性，從基礎的零件建模，到組件的裝配，再到工程圖的輸齣，整個流程覆蓋得非常全麵。我特彆留意瞭它在講解參數化設計思維的部分，作者強調瞭如何通過參數來控製模型變化，這對我理解CREO Parametric的核心優勢非常有幫助。書中關於鈑金設計和麯麵造型的章節，內容講解也非常深入，雖然有些高級技巧我還需要時間消化，但整體框架已經非常清晰瞭，為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我一直對CREO Parametric這款軟件很感興趣，但總覺得它的學習門檻有點高。這次偶然看到這本《CREO Parametric快速上手：應用入門與進階（第二版）》，抱著試一試的心態入手瞭。書的整體風格非常務實，沒有過多的理論空談，而是直接切入主題，講解每一個功能的應用。我尤其欣賞它在介紹麯麵建模時，那種循序漸進的方式。從基礎的麯麵創建，到復雜的麯麵組閤和編輯，都有非常清晰的步驟說明。書中的範例也很有代錶性，涵蓋瞭不同類型的零件設計，讓我在學習過程中能夠舉一反三。而且，它還提到瞭很多在實際工程中會用到的技巧，比如如何優化模型以提高性能，如何有效地進行版本管理等等，這些細節確實能幫助我們少走很多彎路，提高工作效率。