人工智能：一种现代的方法（第3版 影印版） [Artificial Intelligence:A Modern Approach (3rd Edition)] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 拉塞尔（Stuart J.Russell），[美] 诺维格（Peter Norvig） 著

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• Python
• 知识表示
• 推理
• 搜索
• 规划
• 多智能体系统

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302252955

版次：1

商品编码：10779582

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 大学计算机教育国外著名教材系列

外文名称：Artificial Intelligence:A Modern Approach (3rd Edition)

开本：16开

出版时间：2011-07-01

产品特色

编辑推荐

　　美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所大学使用
　　Best computer science textbook ever。
　　A Must Read for AI
　　本书为英文影印版，对应翻译版：人工智能：一种现代的方法（第3版）（世界著名计算机教材精选）
　　其他相关图书：
　　Unity3D人工智能编程精粹
　　人工智能（第2版）（十二五”普通高等教育本科国家级规划教材）

内容简介

　　《大学计算机教育国外著名教材系列·人工智能：一种现代的方法（第3版）（影印版）》专业、经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。《大学计算机教育国外著名教材系列·人工智能：一种现代的方法（第3版）（影印版）》的全新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书仍分为八大部分：一部分“人工智能”，第二部分“问题求解”，第三部分“知识与推理”，第四部分“规划”，第五部分“不确定知识与推理”，第六部分“学习”，第七部分“通信、感知与行动”，第八部分“结论”。《大学计算机教育国外著名教材系列·人工智能：一种现代的方法（第3版）（影印版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，《大学计算机教育国外著名教材系列·人工智能：一种现代的方法（第3版）（影印版）》的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
　　《大学计算机教育国外著名教材系列·人工智能：一种现代的方法（第3版）（影印版）》适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的优选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。

作者简介

　　Stuart Russell，1962年生于英格兰的Portsmouth。他于1982年以一等成绩在牛津大学获得物理学学士学位，并于1986年在斯坦福大学获得计算机科学的博士学位。之后他进入加州大学伯克利分校，任计算机科学教授，智能系统中心主任，拥有Smith-Zadeh工程学讲座教授头衔。1990年他获得国家科学基金的“总统青年研究者奖”（Presidential Young Investigator Award），1995年他是“计算机与思维奖”（Computer and Thought Award）的获得者之一。1996年他是加州大学的Miller教授（Miller Professor），并于2000年被任命为首席讲座教授（Chancellor's Professorship）。1998年他在斯坦福大学做过Forsythe纪念演讲（Forsythe Memorial Lecture）。他是美国人工智能学会的会士和前执行委员会委员。他已经发表100多篇论文，主题广泛涉及人工智能领域。他的其他著作包括《在类比与归纳中使用知识》（The Use of Knowledge in Analogy abd Induction）．以及（与Eric Wefald合著的）《做正确的事情：有限理性的研究》（Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality）。

　　Peter Norvig，现为Google研究院主管（Director of Research），2002-2005年为负责核心Web搜索算法的主管。他是美国人工智能学会的会士和ACM的会士。他曾经是NASAAmes研究中心计算科学部的主任，负责NASA在人工智能和机器人学领域的研究与开发，他作为Junglee的首席科学家帮助开发了一种zui早的互联网信息抽取服务。他在布朗（ Brown）大学得应用数学学士学位，在加州大学伯克利分校获得计算机科学的博士学位。他获得了伯克利“卓越校友和工程创新奖”，从NASA获得了“非凡成就勋章”。他曾任南加州大学的教授，并是伯克利的研究员。他的其他著作包括《人工智能程序设计范型：通用Lisp语言的案例研究》（Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp）和《Verbmobil：一个面对面对话的翻译系统》（Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog），以及《UNIX的智能帮助系统》（lntelligent Help Systemsfor UNIX）。

目录

Ⅰ artificial intelligence
1 introduction
1.1what is al?
1.2the foundations of artificial intelligence
1.3the history of artificial intelligence
1.4the state of the art
1.5summary, bibliographical and historical notes, exercises
2 intelligent agents
2.1agents and environments
2.2good behavior: the concept of rationality
2.3the nature of environments
2.4the structure of agents
2.5summary, bibliographical and historical notes, exercises
Ⅱ problem-solving
3 solving problems by searching
3.1problem-solving agents
3.2example problems
3.3searching for solutions
3.4uninformed search strategies
3.5informed (heuristic) search strategies
3.6heuristic functions
3.7summary, bibliographical and historical notes, exercises
4 beyond classical search
4.1local search algorithms and optimization problems
4.2local search in continuous spaces
4.3searching with nondeterministic actions
4.4searching with partial observations
4.5online search agents and unknown environments
4.6summary, bibliographical and historical notes, exercises
5 adversarial search
5.1games
5.2optimal decisions in games
5.3alpha-beta pruning
5.4imperfect real-time decisions
5.5stochastic games
5.6partially observable games
5.7state-of-the-art game programs
5.8alternative approaches
5.9summary, bibliographical and historical notes, exercises
6 constraint satisfaction problems
6.1defining constraint satisfaction problems
6.2constraint propagation: inference in csps
6.3backtracking search for csps
6.4local search for csps
6.5the structure of problems
6.6summary, bibliographical and historical notes, exercises
Ⅲ knowledge, reasoning, and planning
7 logical agents
7.1knowledge-based agents
7.2the wumpus world
7.3logic
7.4propositional logic: a very simple logic
7.5propositional theorem proving
7.6effective propositional model checking
7.7agents based on propositional logic
7.8summary, bibliographical and historical notes, exercises
8 first-order logic
8.1representation revisited
8.2syntax and semantics of first-order logic
8.3using first-order logic
8.4knowledge engineering in first-order logic
8.5summary, bibliographical and historical notes, exercises
9 inference in first-order logic
9.1propositional vs. first-order inference
9.2unification and lifting
9.3forward chaining
9.4backward chaining
9.5resolution
9.6summary, bibliographical and historical notes, exercises
10 classical planning
10.1 definition of classical planning
10.2 algorithms for planning as state-space search
10.3 planning graphs
10.4 other classical planning approaches
10.5 analysis of planning approaches
10.6 summary, bibliographical and historical notes, exercises
11 planning and acting in the real world
11.1 time, schedules, and resources
11.2 hierarchical planning
11.3 planning and acting in nondeterministic domains
11.4 multiagent planning
11.5 summary, bibliographical and historical notes, exercises
12 knowledge representation
12.1 ontological engineering
12.2 categories and objects
12.3 events
12.4 mental events and mental objects
12.5 reasoning systems for categories
12.6 reasoning with default information
12.7 the intemet shopping world
12.8 summary, bibliographical and historical notes, exercises
Ⅳ uncertain knowledge and reasoning
13 quantifying uncertainty
13.1 acting under uncertainty
13.2 basic probability notation
13.3 inference using full joint distributions
13.4 independence
13.5 bayes' rule and its use
13.6 the wumpus world revisited
13.7 summary, bibliographical and historical notes, exercises
14 probabilistic reasoning
14.1 representing knowledge in an uncertain domain
14.2 the semantics of bayesian networks
14.3 efficient representation of conditional distributions
14.4 exact inference in bayesian networks
14.5 approximate inference in bayesian networks
14.6 relational and first-order probability models
14.7 other approaches to uncertain reasoning
14.8 summary, bibliographical and historical notes, exercises
15 probabilistic reasoning over time
15.1 time and uncertainty
15.2 inference in temporal models
15.3 hidden markov models
15.4 kalman filters
15.5 dynamic bayesian networks
15.6 keeping track of many objects
15.7 summary, bibliographical and historical notes, exercises
16 making simple decisions
16.1 combining beliefs and desires under uncertainty
16.2 the basis of utility theory
16.3 utility functions
16.4 multiattribute utility functions
16.5 decision networks
16.6 the value of information
16.7 decision-theoretic expert systems
16.8 summary, bibliographical and historical notes, exercises
17 making complex decisions
17.1 sequential decision problems
17.2 value iteration
17.3 policy iteration
17.4 partially observable mdps
17.5 decisions with multiple agents: game theory
17.6 mechanism design
17.7 summary, bibliographical and historical notes, exercises
V learning
18 learning from examples
18.1 forms of learning
18.2 supervised learning
18.3 leaming decision trees
18.4 evaluating and choosing the best hypothesis
18.5 the theory of learning
18.6 regression and classification with linear models
18.7 artificial neural networks
18.8 nonparametric models
18.9 support vector machines
18.10 ensemble learning
18.11 practical machine learning
18.12 summary, bibliographical and historical notes, exercises
19 knowledge in learning
19.1 a logical formulation of learning
19.2 knowledge in learning
19.3 explanation-based learning
19.4 learning using relevance information
19.5 inductive logic programming
19.6 summary, bibliographical and historical notes, exercis
20 learning probabilistic models
20.1 statistical learning
20.2 learning with complete data
20.3 learning with hidden variables: the em algorithm.
20.4 summary, bibliographical and historical notes, exercis
21 reinforcement learning
21. l introduction
21.2 passive reinforcement learning
21.3 active reinforcement learning
21.4 generalization in reinforcement learning
21.5 policy search
21.6 applications of reinforcement learning
21.7 summary, bibliographical and historical notes, exercis
VI communicating, perceiving, and acting
22 natural language processing
22.1 language models
22.2 text classification
22.3 information retrieval
22.4 information extraction
22.5 summary, bibliographical and historical notes, exercis
23 natural language for communication
23.1 phrase structure grammars
23.2 syntactic analysis (parsing)
23.3 augmented grammars and semantic interpretation
23.4 machine translation
23.5 speech recognition
23.6 summary, bibliographical and historical notes, exercis
24 perception
24.1 image formation
24.2 early image-processing operations
24.3 object recognition by appearance
24.4 reconstructing the 3d world
24.5 object recognition from structural information
24.6 using vision
24.7 summary, bibliographical and historical notes, exercises
25 robotics
25.1 introduction
25.2 robot hardware
25.3 robotic perception
25.4 planning to move
25.5 planning uncertain movements
25.6 moving
25.7 robotic software architectures
25.8 application domains
25.9 summary, bibliographical and historical notes, exercises
VII conclusions
26 philosophical foundations
26.1 weak ai: can machines act intelligently?
26.2 strong ai: can machines really think?
26.3 the ethics and risks of developing artificial intelligence
26.4 summary, bibliographical and historical notes, exercises
27 al: the present and future
27.1 agent components
27.2 agent architectures
27.3 are we going in the right direction?
27.4 what if ai does succeed?
a mathematical background
a. 1complexity analysis and o0 notation
a.2 vectors, matrices, and linear algebra
a.3 probability distributions
b notes on languages and algorithms
b.1defining languages with backus-naur form (bnf)
b.2describing algorithms with pseudocode
b.3online help
bibliography
index

前言/序言

探索思维的奥秘：智能的边界与未来 本书并非对特定著作的介绍，而是邀请读者踏上一段关于“智能”本质的深度探索之旅。我们将追溯人类对自身智慧的认知历程，审视不同学科如何尝试解析思维的运作机制，并展望一个由智能驱动的未来。 第一章：思维的追溯——从古至今的哲学思辨 自古以来，人类就对“思维”这一概念着迷。哲学家们，从亚里士多德的逻辑学到笛卡尔的“我思故我在”，再到康德对人类认知能力的划分，都在试图理解意识、理性、情感以及知识是如何形成的。这些早期哲学思辨，尽管缺乏科学实证，却为我们思考智能的本质奠定了基础。它们提出的问题——例如，思维是否是一种物质过程？机器能否拥有意识？——至今仍在人工智能领域引发深刻的讨论。 我们将深入探讨这些哲学思潮，分析它们如何影响了我们对智能的定义。例如，理性主义强调逻辑推理和演绎，这直接影响了早期符号主义人工智能的发展；而经验主义则关注感官输入和学习，为后来的连接主义和机器学习奠定了思想土壤。我们将审视那些关于心智二元论、唯物论、功能主义的辩论，理解它们如何塑造了我们对智能体（agent）的理解，以及智能与物质载体之间的关系。 第二章：认知科学的视角——解码大脑的奥秘 随着科学的发展，认知科学成为理解智能的关键领域。它跨越了心理学、神经科学、语言学、计算机科学和哲学，试图以更科学、更系统的方式来理解思维。本书将从认知科学的视角出发，剖析人类认知能力的构成要素：感知（perception）、注意（attention）、记忆（memory）、学习（learning）、推理（reasoning）和语言（language）。 我们将详细介绍大脑的结构和功能，特别是那些与认知过程密切相关的区域，如前额叶皮层、海马体等。通过神经影像学技术（如fMRI, EEG）的研究成果，我们将了解信息在大脑中是如何被编码、处理和存储的。同时，我们将探讨不同类型的记忆，如工作记忆、长期记忆、情景记忆和语义记忆，以及它们在认知任务中的作用。 学习，作为智能的核心能力，将是本章的重点。我们将介绍学习的不同模式，如联想学习、操作性条件反射、观察学习，以及更高级的学习机制，如概念形成和问题解决。我们将审视认知心理学家在理解人类如何学习新知识、掌握新技能方面的经典实验和理论，例如皮亚杰的认知发展理论、维果茨基的社会文化理论等。 语言，作为人类智能最显著的标志之一，也将被深入探讨。我们将分析语言的生成和理解过程，探索语法、语义、语用学的基本概念，并了解语言是如何与思维紧密相连的。我们将讨论语言的神经机制，以及语言障碍（如失语症）如何揭示大脑语言处理的复杂性。 第三章：人工智能的崛起——模仿与超越 人工智能（AI）作为一门学科，其目标是创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器。本书将追溯人工智能发展的历史，从早期的符号主义（Symbolic AI）到后来的连接主义（Connectionism），再到当前备受瞩目的机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）。 我们将详细介绍符号主义的核心思想，即通过逻辑规则和符号操作来模拟智能。图灵测试的概念，以及早期的专家系统（Expert Systems），将作为这一时期的代表性成就进行分析。我们将探讨逻辑推理、搜索算法（如A算法）、规划（Planning）等技术在符号主义AI中的应用。 随后，我们将转向连接主义，它受到生物神经系统的启发，试图通过人工神经网络（Artificial Neural Networks）来模拟智能。我们将深入讲解神经网络的基本结构（感知机、多层感知机）、激活函数、反向传播算法等核心概念。我们将分析神经网络在模式识别、分类等任务上的强大能力，并介绍一些经典的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 接着，我们将聚焦于机器学习，它赋予机器从数据中学习的能力，而无需进行显式编程。我们将介绍监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）这三大类机器学习范式。我们将详细讲解各种主流的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、聚类算法（如K-means）等，并分析它们在不同应用场景下的优缺点。 特别是，我们将深入探讨深度学习（Deep Learning）的革命性进展。我们将解析深度神经网络（DNN）的层级结构，以及如何通过更深的网络来提取更抽象、更具代表性的特征。我们将介绍在图像识别（如AlexNet, VGG, ResNet）、自然语言处理（如Word2Vec, Transformers）、语音识别等领域取得突破性进展的深度学习模型和技术。 第四章：智能体的构建——感知、决策与行动 智能体（Agent）是人工智能研究中的核心概念，它是一个能够感知其环境并采取行动以实现目标的实体。本书将从智能体的角度出发，构建一个理解智能的框架。 我们将详细阐述智能体的构成要素：传感器（Sensors）用于感知环境，效应器（Actuators）用于执行动作，以及内部的决策机制（Decision-making mechanism）。我们将讨论不同类型的智能体：简单反射式智能体（Simple reflex agents）、基于模型的反射式智能体（Model-based reflex agents）、基于目标的智能体（Goal-based agents）和效用最大化智能体（Utility-based agents）。 我们将深入研究智能体的决策过程，包括状态空间搜索（State-space search）、博弈论（Game Theory）在多智能体系统中的应用。我们将讨论如何为智能体设计有效的搜索策略，以便在复杂环境中找到最优解。例如，在自动驾驶领域，智能体需要感知路况、行人、其他车辆，并根据这些信息做出转向、加速、刹车等决策，以安全高效地抵达目的地。 我们还将探讨智能体如何处理不确定性，以及概率推理（Probabilistic Reasoning）和贝叶斯网络（Bayesian Networks）在智能体决策中的作用。例如，一个医疗诊断AI需要根据患者的症状、病史和检查结果，概率性地推断出可能的疾病。 第五章：智能的未来——挑战与机遇 人工智能的飞速发展，预示着一个由智能驱动的未来。本书将展望人工智能的未来发展方向，探讨其面临的挑战和带来的机遇。 我们将讨论当前人工智能领域的一些前沿研究方向，如： 可解释人工智能（Explainable AI, XAI）： 如何理解AI的决策过程，提高AI的透明度和可信度。 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）： 追求能够执行任何智力任务的人工智能，而不仅仅是专注于特定领域的弱人工智能。 多模态AI（Multimodal AI）： 整合不同类型数据（如文本、图像、音频、视频）进行理解和交互的AI系统。 AI伦理与安全： 关注AI发展带来的社会、伦理和安全问题，如偏见、隐私、失业、超级智能的风险等。 人机协作（Human-AI Collaboration）： 如何设计AI系统，使其能够与人类高效协作，共同解决复杂问题。 我们将分析人工智能在各个领域的潜在影响，包括医疗（疾病诊断、药物研发）、金融（风险评估、欺诈检测）、教育（个性化学习）、交通（自动驾驶）、科学研究（数据分析、模型构建）等。 同时，本书也将深入探讨人工智能发展所面临的严峻挑战。这包括数据依赖性、算法的鲁棒性、计算资源的限制、以及如何构建真正具备常识性推理和创造力的AI。我们也将探讨，在追求更高智能的同时，如何确保AI的发展符合人类的价值观和利益，避免潜在的风险。 结语 “思维的奥秘：智能的边界与未来”是一场穿越古今、跨越学科的智能探索。它旨在激发读者对智能本质的思考，理解人工智能的演进历程，并对其未来的发展方向产生深刻的洞察。无论是对科学研究者、技术开发者，还是对关注未来社会发展的普通读者，都将从中获得启发，共同迎接智能时代的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太丰富了，每次阅读都能有新的发现和领悟。我尤其喜欢书中对于“学习”的深入剖析，不仅仅是简单的模式识别，而是从数据中提取规律、建立模型、并不断优化的过程。书中对各种机器学习算法的介绍，从最基础的监督学习到更高级的强化学习，都用清晰的逻辑和丰富的例子来阐述，让我能够理解它们的工作原理和适用场景。我甚至开始尝试着将书中的一些概念应用到我自己的学习和工作中，效果出乎意料地好。而且，书中对人工智能在各个领域的应用也进行了广泛的介绍，比如在医疗、金融、交通等方面的案例，让我看到了人工智能的巨大潜力。这本书不仅仅是一本技术教材，更像是一本关于未来科技的启蒙读物，它让我对人工智能有了更全面、更深入的理解，也为我未来的学习和职业发展提供了重要的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度让我一开始有些畏惧，但当我真正沉浸其中时，才发现它所包含的内容是如此的精彩和有价值。不同于一些只注重技术细节的书籍，这本书更注重人工智能的整体框架和发展脉络。作者巧妙地将人工智能的各个分支，如搜索、规划、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，有机地串联起来，让我能够清晰地看到它们之间的内在联系和相互影响。我尤其喜欢书中关于“智能体”的概念，它提供了一个统一的视角来理解和设计人工智能系统，让我能够从一个更宏观的角度去审视不同的人工智能应用。此外，书中对于人工智能的伦理和社会影响的讨论，也让我受益匪浅。在快速发展的人工智能时代，深刻理解其潜在的风险和挑战，对于负责任地发展和应用这项技术至关重要。这本书不仅传授知识，更引导我进行批判性思考，让我对人工智能的未来有了更全面和深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于人工智能的浩瀚宇宙。我一直对机器学习背后的数学原理感到困惑，总觉得那些公式和算法离我太远，但在这本书里，作者用一种非常优雅的方式将这些复杂的概念呈现出来。他并没有直接抛出晦涩难懂的公式，而是先从问题的本质出发，然后逐步引入数学工具来解决问题，仿佛是为我量身定制了一堂数学课，只不过这次的学习目的更加明确，应用场景更加丰富。我特别欣赏书中关于“学习”本身的探讨，不仅仅是数据驱动的模式识别，更包含了从经验中提取知识、进行推理和决策的过程。这种对“智能”的哲学思考，让我对人工智能的理解不再局限于技术层面，而是上升到了更深层次的认知。阅读过程中，我时常会停下来，思考作者提出的问题，并尝试将书中的理论与我所接触到的现实世界的应用联系起来。这种互动式的阅读体验，极大地增强了我的学习动力和对人工智能的探索热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我的新世界大门！我一直对人工智能这个概念充满好奇，但总觉得它高不可攀，离我的日常生活很遥远。直到我偶然翻开这本《人工智能：一种现代的方法（第3版 影印版）》，我才发现，原来人工智能并不是那么神秘莫测，它的原理和应用就蕴藏在我们身边。书中的语言虽然是影印版，但翻译过来读起来依然很顺畅，很多概念的解释都非常直观，甚至还穿插了一些生动形象的比喻，让我这个非科班出身的读者也能很快理解。我尤其喜欢作者在讲解某些算法的时候，会从最基础的逻辑推理开始，一步步剥茧抽丝，直到最终形成复杂的模型。这种由浅入深的讲解方式，让我感觉自己是真的在学习，而不是被动地接收信息。而且，书中的案例也十分丰富，涵盖了从早期的逻辑推理到现代的机器学习、深度学习，让我对人工智能的发展历程有了更清晰的认识。读这本书，我感觉自己不再是被动的技术消费者，而是能够开始理解和欣赏这些智能技术背后的智慧，甚至萌生了自己动手尝试一些小项目的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为人工智能就是那些科幻电影里的机器人，但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常通俗易懂的方式，将人工智能的核心思想和关键技术娓娓道来。我印象最深刻的是书中对于“搜索”算法的讲解，它不仅是解决问题的通用框架，更是理解很多复杂人工智能任务的基础。从简单的迷宫寻路到复杂的国际象棋对弈，都可以用搜索的思路来解决，这让我惊叹于算法的强大和通用性。而且，书中对于“表示”的探讨也非常深入，不同的知识表示方法对于问题的解决效率有着至关重要的影响。我开始意识到，人工智能并非是一个单一的技术，而是由多种技术和思想融合而成的复杂体系。这本书就像一扇窗，让我窥见了人工智能这个宏大世界的冰山一角，但却足以激发我继续探索的欲望。读完之后，我不再害怕人工智能，而是对它充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

一直想学这个软件，准备这次好好学学。

评分☆☆☆☆☆

内容很深入，需要花时间好好学习，希望能看到高水准的中文版本。

评分☆☆☆☆☆

权威就是不一样

评分☆☆☆☆☆

可以可以紫薯布丁紫薯布

评分☆☆☆☆☆

书很好，但是快递很差

评分☆☆☆☆☆

不错，质量挺好的

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

全英的，不过内容很强大

评分☆☆☆☆☆

很不错的书籍，值得一读。