机器学习 计算机与互联网 书籍|8185 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 Tom Mitchell 著，曾华军 张银奎 等 译

图书标签:

• 机器学习
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：7111109937

商品编码：16007151390

丛书名： 计算机科学丛书

出版时间：2003-01-01

页数：280

书[0名0]：	机器[0学0]习|8185
图书定价：	35元
图书作者：	（美）Tom Mitchell
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2003/1/1 0:00:00
ISBN号：	7111109937
开本：	16开
页数：	280
版次：	1-1

作者简介

TOM M.Mitchell是卡内基梅隆[0大0][0学0]的教授，讲授“机器(AAA)的主席：美[0国0]《Machine Leaming》杂志、[0国0]际机器[0学0]习年度[0会0]议（ICML）的创始人：多种技术杂志的撰稿人，曾发表过许多文章，出版过多本专著，是机器[0学0]习[0领0]域的著[0名0][0学0]者。

内容简介

本书展示了机器[0学0]习中核心的算[0法0]和理论，并阐明了算[0法0]的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计[0学0]、人工智能、哲[0学0]、信息论、生物[0学0]、认[0知0]科[0学0]、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算[0法0]和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业 本科生、研究生教材，也可作为相关[0领0]域研究人员、教师的参考书。

目录

[0第0]1章 引言 1．1 [0学0]习问题的标准描述 1．2 设计-个[0学0]习系统 1．2．1 选择训练经验 1．2．2 选择目标函数 1．2．3 选择目标函数的表示 1. 2．4 选择函数逼近算[0法0] 1．2．5 终设计 1．3 机器[0学0]习的一些观点和问题 1．4 如何阅读本书 1．5 小结和补充读物 习题 [0第0]2章 概念[0学0]习和一般到特殊序 2．1 简介 2．2 概念[0学0]习任务 2．2．1 术语定义 2．2．2 归纳[0学0]习假设 2．3 作为搜索的概念[0学0]习 2．4 FIND-S：寻找[0极0][0大0]特殊假设 2．5 变型空间和候选消除算[0法0] 2．5．1 表示 2．5．2 列表后消除算[0法0] 2．5．3 变型空间的更简洁表示 2．5．4 候选消除[0学0]习算[0法0] 2．5．5 算[0法0]的举例 2．6 关于变型空间和候选消除的说明 2．6．1 候选消除算[0法0]是否[0会0]收敛到正确的假设 2．6．2 下一步需要什么样的训练样例 2．6．3 怎样使用不完全[0学0]习概念 2．7 归纳偏置 2．7．1 -个有偏的假设空间 2．7．2 无偏的[0学0]习器 2．7．3 无偏[0学0]习的无用性 2．8 小始和补充读物 习题 [0第0]3章 决策树[0学0]习 3．1 简介 3．2 决策树表示[0法0] 3．3 决策树[0学0]习的适用问题 3．4 基本的决策树[0学0]习算[0法0] 3．4．1 哪个属性是佳的分类属性 3．4．2 举例 3．5 决策树[0学0]习中的假设空间搜索 3．6 决策树[0学0]习的归纳偏置 3．6．1 限定偏置和[0优0]选偏置 3．6．2 为什么短的假设[0优0]先 3．7 决策树[0学0]习的常见问题 3．7．1 避免过度拟合数据 3. 7．2 合并连续值属性 3．7．3 属性选择的其他度量标准 3．7．4 处理缺少属性值的训练样例 3．7．5 处理不同代价的属性 3．8 小结和补充读物 习题 [0第0]4章 人工神经网络 4．1 简介 4．2 神经网络表示 4．3 适合神经网络[0学0]习的问题 4．4 感[0知0]器 4．4．1 感[0知0]器的表征能力 4. 4．2 感[0知0]器训练[0法0]则 4．4．3 梯度下降和delta[0法0]则 4．4．4 小结 4．5 多层网络和反向传播算[0法0] 4．5．1 可微阈值单元 4．5．2 反向传播算[0法0] 4．5．3 反向传播[0法0]则的推导 4．6 反向传播算[0法0]的说明 4．6．1 收敛性和局部[0极0]小值 4．6．2 前馈网络的表征能力 4．6．3 假设空间搜索和归纳偏置 4．6．4 隐藏层表示 4．6．5 泛化、过度拟合和停止判据 4．7 举例：人脸识别 4．7．1 任务 4．7．2 设计要素 4．7．3 [0学0]习到的隐藏层表示 4．8 人工神经网络的高级课题 4．8．1 其他可选的误差函数 4．8．2 其他可选的误差小化过程 4．8．3 递归网络 4．8．4 动态修改网络结构 4．9 小结和补充读物 习题 [0第0]5章 [0评0]估假设 5．1 动机 5．2 估计假设精度 5．2．1 样本错误率和真实错误率 5．2．2 离散值假设的置信区间 5．3 采样理论基础 5．3．1 错误率估计和二项比例估计 5．3．2 二项分布 5．3．3 均值和方差 5．3．4 估计量、偏差和方差 5．3．5 置信区间 5．3．6 [0[0双0]0]侧和单侧边界 5．4 推导置信区间的一般方[0法0] 5．5 两个假设错误率间的差异 5．6 [0学0]习算[0法0]比较 5．6. 1 配对t测试 5．6．2 实际考虑 5．7 小结和补充读物 习题 [0第0]6章 贝叶斯[0学0]习 6．1 简介 6．2 贝叶斯[0法0]则 6．3 贝叶斯[0法0]则和概念[0学0]习 6．3．1 BRUTE-FORCE贝叶斯概念[0学0]习 6．3．2 MAP假设和一致[0学0]习器 6．4 [0极0][0大0]似然和小误差平方假设 6．5 用于预测概率的[0极0][0大0]似然假设 6．6 小描述长度准则 6．7 贝叶斯[0优0]分类器 6．8 GIBBS算[0法0] 6．9 朴素贝叶斯分类器 6．10 举例：[0学0]习分类文本 6．11 贝叶斯信念网 6．11．1 条件[0独0]立性 6．11．2 表示 6．11．3 推理 6．11．4 [0学0]习贝叶斯信念网 6．11．5 贝叶斯网的梯度上升训练 6．11．6 [0学0]习贝叶斯网的结构 6．12 EM算[0法0] 6．12．1 估计k个高斯分布的均值 6．12．2 EM算[0法0]的一般表述 6．12．3 k均值算[0法0]的推导 6．13 小结和补充读物 习题 [0第0]7章 计算[0学0]习理论 7．1 简介 7．2 可能[0学0]习近似正确假设 7．2．1 问题框架 7．2．2 假设的错误率 7．2．3 PAC可[0学0]习性 7．3 有限假设空间的样本复杂度 7．3．1 不可[0知0][0学0]习和不一致假设 7．3．2 布尔文字的合取是PAC可[0学0]习的 7．3．3 其他概念类别的PAC可[0学0]习性 7．4 无限假设空间的样本复杂度 7．4．1 打散一个实例集合 7．4．2 Vapnik-Chervonenkis维度 7．4．3 样本复杂度和VC维 7．4．4 神经网络的VC维 7．5 [0学0]习的出错界限模型 7．5．1 FIND-S算[0法0]的出错界限 7．5．2 HALVING算[0法0]的出错界限 7．5．3 [0优0]出错界限 7．5．4 加[0权0]多数算[0法0] 7．6 小结和补充读物 习题 [0第0]8章 基于实例的[0学0]习 8．1 简介 8．2 k-近邻算[0法0] 8．2．1 距离加[0权0]近邻算[0法0] 8．2．2 对k-近邻算[0法0]的说明 8．2．3 术语注解 8．3 局部加[0权0]回归 8．3．1 局部加[0权0]线性回归 8．3．2 局部加[0权0]回归的说明 8．4 径向基函数 8．5 基于案例的推理 8．6 对消[0极0][0学0]习和积[0极0][0学0]习的[0评0]论 8．7 小结和补充读物 习题 [0第0]9章 遗传算[0法0] 9．1 动机 9．2 遗传算[0法0] 9．2．1 表示假设 9．2．2 遗传算子 9．2．3 适应度函数和假设选择 9．3 举例 9．4 假设空间搜索 9．5 遗传编程 9．5．1 程序表示 9．5．2 举例 9．5．3 遗传编程说明 9．6 进化和[0学0]习模型 9．6．1 拉马克进化 9．6．2 鲍德温效应 9．7 并行遗传算[0法0] 9．8 小结和补充读物 习题 [0第0]10章 [0学0]习规则集合 10．1 简介 10．2 序列覆盖算[0法0] 10．2．1 一般到特殊的柱状搜索 10．2．2 几种变型 10．3 [0学0]习规则集：小结 10．4 [0学0]习一阶规则 10．4．1 一阶Horn子句 10．4．2 术语 10．5 [0学0]习一阶规则集：FOIL 10．5．1 FOIL中的候选特化式的生成 10．5．2 引导FOIL的搜索 10．5．3 [0学0]习递归规则集 10．5．4 FOIL小结 10．6 作为逆演绎的归纳 10．7 逆归纳 10．7．1 一阶归纳 10．7．2 逆归纳：一阶情况 10．7．3 逆归纳小结 10．7．4 泛化、-包容和涵蕴 10．7．5 PROGOL 10．8 小结和补充读物 习题 [0第0]11章 分析[0学0]习 11．1 简介 11．2 用完美的[0领0]域理论[0学0]习：PROLOG-EBG 11．3 对基于解释的[0学0]习的说明 11．3．1 发现新特征 11．3．2 演绎[0学0]习 11．3．3 基于解释的[0学0]习的归纳偏置 11．3．4 [0知0]识级的[0学0]习 11．4 搜索控制[0知0]识的基于解释的[0学0]习 11．5 小结和补充读物 习题 [0第0]12章 归纳和分析[0学0]习的结合 12．1 动机 12．2 [0学0]习的归纳-分析途径 12．2．1 [0学0]习问题 12．2．2 假设空间搜索 12．3 使用先验[0知0]识得到初始假设 12．3．1 KBANN算[0法0] 12．3．2 举例 12．3．3 说明 12．4 使用先验[0知0]识改变搜索目标 12．4．1 TANGENTPROP算[0法0] 12．4．2 举例 12．4．3 说明 12．4．4 EBNN算[0法0] 12．4．5 说明 12．5 使用先验[0知0]识来扩展搜索算子 12．5．1 FOCL算[0法0] 12．5．2 说明 12．6 研究现状 12．7 小结和补充读物 习题 [0第0]13章 增强[0学0]习 13．1 简介 13．2 [0学0]习任务 13．3 Q[0学0]习 13．3．1 Q函数 13．3．2 一个[0学0]习Q的算[0法0] 13．3．3 举例 13．3．4 收敛性 13．3．5 实验策略 13．3．6 更新序列 13．4 非确定性回报和动作 13．5 时间差分[0学0]习 13．6 从样例中泛化 13．7 与动态规划的联乐 13．8 小结和补充读物 习题 附录 符号约定

编辑推荐

《计算机科[0学0]丛书:机器[0学0]习》编辑推荐：如何让计算机随着经验的积累自动提高性能？这就是机器[0学0]习的目的。《机器[0学0]习》展示了机器[0学0]习中核心的算[0法0]和理论，并阐明了算[0法0]的运行过程。《机器[0学0]习》综合了许多的研究成果，例如统计[0学0]、人工智能、哲[0学0]、信息论、生物[0学0]、认[0知0]科[0学0]、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算[0法0]和其中的隐含假定。

《人工智能：深度探索与实践指南》 引言 我们正身处一个由数据和算法驱动的时代。从智能手机的个性化推荐到自动驾驶汽车的精准导航，人工智能（AI）早已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的现实力量。这股技术浪潮的核心，正是机器学习，它赋予了计算机从海量数据中学习、识别模式并做出预测或决策的能力。 然而，伴随着AI的蓬勃发展，公众对其理解却常常停留在概念层面，缺乏深入的技术洞察和实践指导。《人工智能：深度探索与实践指南》正是为了弥合这一鸿沟而生。本书并非仅仅罗列技术名词，而是致力于为读者提供一个全面、系统且深入的AI知识体系，从理论基石到前沿应用，再到实际落地所需的工程化思考，力求让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 第一部分：人工智能的基石——理解机器学习的核心思想 机器学习是实现人工智能的关键技术，其核心在于让机器具备从数据中学习的能力，而不是通过手工编写复杂的规则。本部分将循序渐进地揭示机器学习的内在逻辑。 第一章：从数据到智能——机器学习的本质 什么是机器学习？ 我们将从最基础的概念出发，解释机器学习与传统程序设计的根本区别。不再是死板的指令，而是通过观察和分析数据来“自主”学习。我们会探讨机器学习是如何模拟人类的学习过程，以及它在解决复杂问题上的优势。 数据在机器学习中的角色 数据是机器学习的“燃料”。本章将深入剖析不同类型的数据（结构化、非结构化、半结构化）对模型训练的影响，以及数据质量、数据预处理（清洗、转换、特征工程）的重要性。一个高质量的数据集是构建强大AI模型的第一步。 监督学习、无监督学习与强化学习 这是机器学习的三大基本范式。 监督学习：通过带有“正确答案”的标签数据进行训练，如同学生跟着老师学习。我们将详细介绍回归（预测连续值，如房价）和分类（预测离散类别，如垃圾邮件识别）两大类任务，并介绍一些经典的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）以及决策树。 无监督学习：在没有标签的情况下，让机器自己发现数据中的隐藏结构和模式。聚类（如用户分群）和降维（如主成分分析PCA）是无监督学习的典型应用，我们将解析这些技术如何帮助我们理解数据的内在规律。 强化学习：机器通过与环境互动，不断试错来学习最优策略，就像动物学习捕食一样。我们将介绍其核心概念（智能体、环境、状态、动作、奖励）以及在游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制等领域的应用。 第二章：算法的演进——经典与现代的机器学习模型 回归与分类算法详解 线性模型：从简单的线性回归到多项式回归，再到能够处理非线性关系的逻辑回归，我们将详细推导这些模型的原理，并探讨它们的应用场景与局限性。 支持向量机（SVM）：深入理解其核技巧如何实现高维空间的线性可分，以及它在文本分类、图像识别等领域的强大表现。 决策树与集成学习：决策树的直观性和可解释性，以及随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等集成方法如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型。 聚类与降维技术 K-Means聚类：理解其迭代过程和质心更新，以及它在市场细分、社交网络分析中的应用。 主成分分析（PCA）：学习如何通过线性变换找到数据的主要变化方向，从而达到降维和特征提取的目的。 神经网络与深度学习：这是当前AI领域最热门的分支。 神经网络的基本结构：神经元、激活函数、层（输入层、隐藏层、输出层）的概念。 反向传播算法：理解它是如何训练多层神经网络的关键。 深度学习的崛起：为何深层网络能涌现出更强大的特征学习能力？我们将介绍卷积神经网络（CNN）在图像处理中的突破，以及循环神经网络（RNN）和Transformer在序列数据（如文本、语音）处理中的革命性进展。 第二部分：人工智能的应用与实践——从理论走向现实 掌握了基础的机器学习理论后，本部分将聚焦于AI如何在实际场景中落地，以及实现这些场景所需的工程化思考。 第三章：计算机视觉——让机器“看见”世界 图像识别与目标检测：如何让计算机理解图像内容？我们将探讨CNN在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的核心技术，如卷积层、池化层、全连接层的作用。 人脸识别与图像生成：从身份验证到艺术创作，人脸识别技术的发展历程与挑战。GAN（生成对抗网络）等技术如何生成逼真图像，乃至创造全新的视觉内容。 视频分析与行为识别：如何处理时间序列信息，理解视频中的动作和事件。 第四章：自然语言处理（NLP）——赋予机器“听”与“说”的能力 文本理解与情感分析：词嵌入（Word Embeddings）如何表示词语的语义。RNN、LSTM、GRU在处理文本序列中的作用。如何分析文本的情感倾向。 机器翻译与问答系统：从统计机器翻译到基于神经网络的神经机器翻译（NMT）。如何构建能够理解并回答用户问题的智能系统。 文本生成与对话系统：GPT系列等大型语言模型（LLM）如何生成连贯、有创造力的文本。构建智能客服、虚拟助手等对话AI。 第五章：推荐系统——个性化信息的传递者 协同过滤：基于用户行为（如购买、评分）进行推荐的原理，包括用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤。 基于内容的推荐：根据物品的属性与用户的偏好匹配进行推荐。 混合推荐系统：结合多种推荐策略，提升推荐的准确性和多样性。 深度学习在推荐系统中的应用：如何利用深度神经网络捕捉更复杂的特征交互，提升用户体验。 第六章：AI工程化实践——从模型到产品 模型开发与训练流程：数据准备、特征工程、模型选择、超参数调优、模型评估（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）。 模型部署与服务：如何将训练好的模型集成到实际应用中，包括API设计、容器化（Docker）、微服务架构。 模型监控与迭代：模型上线后的性能跟踪、漂移检测以及持续优化。 MLOps（机器学习运维）：自动化、标准化和优化机器学习生命周期的最佳实践，确保AI应用的稳定、高效和可靠。 伦理、隐私与可解释性：AI发展中不可忽视的关键问题。如何构建公平、透明、可信赖的AI系统，以及数据隐私保护的挑战。 第三部分：面向未来——AI的前沿探索与展望 在深入理解了AI的理论与实践后，本部分将目光投向AI的未来发展方向，激发读者的探索欲望。 第七章：前沿技术与新兴领域 图神经网络（GNN）：处理图结构数据的强大工具，在社交网络分析、知识图谱、药物发现等领域展现出巨大潜力。 联邦学习：在保护数据隐私的前提下进行模型训练，解决数据孤岛问题。 可解释AI（XAI）：提升AI模型的透明度和可信度，让决策过程更易于理解和审计。 AI for Science：AI在生命科学、材料科学、天文学等科学研究领域的颠覆性应用。 具身智能：结合感知、认知与行动，让AI在物理世界中与环境交互。 第八章：人工智能的未来图景 通用人工智能（AGI）的挑战与机遇：AGI的定义、实现路径以及对社会可能带来的深远影响。 人机协作的新范式：AI如何成为人类的得力助手，增强人类的能力，而非简单替代。 AI伦理与治理的挑战：如何制定有效的AI伦理准则和法律法规，确保AI技术造福人类。 可持续AI：关注AI模型的能耗问题，开发更高效、环保的AI技术。 结语 《人工智能：深度探索与实践指南》并非一个终点，而是一扇通往AI无限可能世界的大门。本书力求以严谨的逻辑、清晰的语言和丰富的案例，引领读者穿越AI的迷雾，理解其内在机制，掌握其实践方法，并展望其未来前景。无论您是渴望进入AI领域的初学者，还是希望深化理解的从业者，亦或是对未来技术充满好奇的探索者，本书都将是您宝贵的知识伙伴。愿您在阅读过程中，不仅收获知识，更能点燃探索AI世界的激情，共同塑造一个更智能、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

评价一：对经典著作的深度致敬 这本书简直是信息时代的灯塔，那种对事物本质的穿透力，让人读完之后，看待世界的方式都仿佛被重新校准了。它不仅仅罗列了各种技术名词和算法细节，更重要的是，它探讨了这些技术背后的哲学基础和演化逻辑。我特别欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的那种沉稳和耐心，如同老练的工匠在雕琢一块璞玉。书中对计算理论的梳理，尤其是在涉及图灵机模型和可计算性边界的讨论部分，极富启发性。它没有停留在表面的应用层面，而是深入挖掘了“计算”这个行为本身的含义和局限。对于希望从根本上理解计算机科学，而不是仅仅停留在使用层面的人来说，这本书无疑是一部里程碑式的作品。书中对早期互联网架构的追溯，也为我们理解如今这个错综复杂的网络世界提供了必要的历史纵深感。那种对知识体系的宏大叙事，让人感觉自己正在攀登一座知识的高峰，视野开阔，心胸为之舒展。

评分☆☆☆☆☆

评价三：对基础理论构建的精妙阐述 这本书的结构设计堪称一绝，它没有急于展示最新的炫酷技术，而是花了大量的篇幅来夯实理论地基。对于概率论在现代信息处理中的核心作用，作者的讲解深入浅出，即便是对数学有一定抗拒心理的读者，也能被其清晰的逻辑链条所折服。我个人尤其喜欢它对算法复杂性理论的介绍，那种层层递进，由易到难的讲解方式，彻底消除了我对“NP完全问题”这类概念的恐惧感。它不是简单地罗列公式，而是将每一个数学工具放在它应该发挥作用的场景中去解释其价值和意义。读完这部分内容后，我再去看任何一篇关于优化或效率提升的论文，都会有一种豁然开朗的感觉，因为我看到了驱动这一切的底层引擎。这本书的价值在于，它教会了你如何思考问题，而不是直接给你答案。它对“系统”这个概念的解构与重塑，是整本书中最令人难忘的部分之一。

评分☆☆☆☆☆

评价二：一场关于数字未来的沉浸式体验 拿到这本书的时候，我原本以为会是一本枯燥的技术手册，没想到却是一场酣畅淋漓的思维探险。作者的文笔极其流畅，仿佛带着你在数字世界的迷宫中穿梭，每到一个拐角都能发现令人惊喜的景象。特别是在描述数据流动和网络拓扑结构时，那种画面感和动感十足的描述，让我几乎能“听”到数据包的奔跑声。它对于信息安全和隐私伦理的探讨，更是直击当下的痛点，提出的观点既尖锐又充满建设性。我感觉这本书更像是一份给未来架构师的“使用说明书”，但它教的不是如何搭建现有系统，而是如何思考下一个十年更公平、更高效的数字社会形态。阅读过程中，我经常需要停下来，合上书本，思考自己日常接触的App和平台，它们是如何被这些底层逻辑所驱动和塑造的。这种强烈的反思和代入感，是很多同类书籍所不具备的深度。

评分☆☆☆☆☆

评价五：跨学科视野下的技术融合与未来展望 最让我感到惊喜的是，这本书并未将计算机与互联网视为孤立的技术领域，而是将其置于更广阔的社会、经济乃至认知科学的背景下进行审视。作者在探讨人机交互界面时，引入了心理学和感知科学的理论，使得对“用户体验”的理解上升到了一个新的维度。这种跨学科的融合，让整本书的视野变得极其开阔，不再局限于“如何让代码跑得更快”，而是延伸到“如何让人与机器更好地协作共存”。书中对于数据伦理和人工智能未来走向的预判，尤其发人深省，它迫使读者思考技术进步的最终目的应该指向何方。这本书的语言风格在严谨和思辨之间找到了完美的平衡点，既有严谨的论证，又不乏对人类未来命运的浪漫想象。读完之后，我感到自己对这个飞速发展的数字时代，有了一种更负责任、更有深度的参与感和理解力。

评分☆☆☆☆☆

评价四：一位资深从业者的经验之谈与行业洞察 这本书的作者显然是浸淫行业多年的老兵，言谈中充满了对技术局限性的深刻理解和对工程实践的尊重。与其他只谈理想模型不同，这本书大量穿插了实际工程中遇到的“坑”以及如何优雅地规避它们。比如，在谈到分布式系统的一致性问题时，作者没有回避CAP理论带来的实际困境，而是分享了多种权衡取舍的真实案例，这对于正在构建大型系统的工程师来说，简直是无价的经验之谈。书中对于“遗留系统维护”这一常常被忽视的环节的讨论，也体现了作者的全面视角。它不像一本学院派的教科书，更像是一份传帮带的师徒记录，充满了实战的烟火气。读起来让人感到非常踏实，因为你知道你正在学习的知识，是经过市场残酷检验的有效方法论，而不是实验室里未经打磨的空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆

很及时，质量可以

评分☆☆☆☆☆

还可以的。书很不错的?

评分☆☆☆☆☆

都坏了。。

评分☆☆☆☆☆

内容有点老了，但老师一直推荐

评分☆☆☆☆☆

快递很好，商品质量很好

评分☆☆☆☆☆

凑单买的，质量挺好

评分☆☆☆☆☆

快递很好，商品质量很好

评分☆☆☆☆☆

有一定深度和广度，好用

评分☆☆☆☆☆

书很不错