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出版者:清华大学出版社

作者:焦李成

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2017-6

价格:0

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isbn号码:9787302473671

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具体描述

《深度学习、优化与识别》的特色

深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，最后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点：

一、内容系统全面

全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，如卷积神经网络、深度生成模型等；第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用，如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及最新研究进展，提供可基于5种平台实现的47中深度网络代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

二、叙述立场客观

作为深度学习的入门教材，尽可能不带偏见地对材料进行分析、加工以及客观介绍。本书理论部分均从模型产生的本源来介绍，并给出各个经典模型之间内在的相互联系。本书实践应用部分对相关任务做了详尽的分析，并给出深度学习应用实践的经验总结。

三、设计装帧精美

该书设计人性化，文字、公式、数学符号混排格式美观精致，特别是，全书采用全彩印制，软精装装帧。封面设计清新却不脱俗、学术化，足可以看出出版社和作者的用心。

内容简介

书籍

计算机书籍

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及最新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

《智能进化：跨越边界的感知与决策》一、核心理念与技术基石在日新月异的科技浪潮中，一个全新的智能时代正悄然来临。《智能进化：跨越边界的感知与决策》并非一本简单的技术手册，而是一次关于构建真正“思考”机器的深度探索。本书聚焦于当前人工智能领域最前沿的几个核心驱动力，并以前瞻性的视角，勾勒出未来智能系统发展的宏伟蓝图。我们深知，要实现机器的智能化，离不开强大的“学习”能力。本书的第一部分，将深入剖析现代“学习”理论的演进，从经典的监督、无监督学习方法，到如今风靡业界的深度神经网络架构，为读者构建一个扎实的理论基础。我们将不仅仅停留在算法的描述，更会着重讲解这些“学习”范式背后的数学原理、梯度下降的奥秘，以及如何通过反向传播实现参数的精细调整。此外，我们还会探讨迁移学习、元学习等更具智慧的学习策略，让机器能够触类旁通，在未知领域快速适应。二、优化：驱动智能突破的引擎 “学习”的本质是为了找到最优解，而“优化”正是实现这一目标的关键。本书的第二部分，将以“优化”为核心，揭示驱动智能系统不断突破瓶颈的动力。我们将从基础的梯度下降算法出发，逐步深入到更高效、更鲁棒的优化器，如Adam、RMSprop等，并详细阐述它们在实际应用中的优势与局限。更进一步，本书还将带领读者领略无约束优化、约束优化等高级优化技巧，以及如何应对实际场景中可能出现的局部最优、鞍点等挑战。我们还会探讨全局优化算法的最新进展，例如模拟退火、遗传算法等，以及它们在复杂优化问题中的应用潜力。最终，我们将强调，精妙的“优化”设计，是赋予机器强大“解决问题”能力的不二法门。三、识别：赋能机器理解世界的桥梁智能的最终体现，在于机器能够“理解”并“识别”我们所处的这个复杂世界。本书的第三部分，将聚焦于“识别”技术，展现人工智能如何成为连接数字世界与物理世界的桥梁。我们将深入浅出地讲解图像识别、语音识别、自然语言处理等多个维度的“识别”技术。在图像识别领域，读者将了解卷积神经网络（CNN）的强大之处，以及如何利用其捕捉图像中的空间特征，实现物体的精确分类与检测。在语音识别方面，本书将探讨循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理序列数据上的优势，以及如何将声学信号转化为可理解的文本。对于自然语言处理，我们将剖析Transformer架构的革命性意义，以及它在机器翻译、文本生成、情感分析等任务上的卓越表现。四、融合与展望：构建通用人工智能的未来《智能进化：跨越边界的感知与决策》的独特之处在于，它并非孤立地探讨“学习”、“优化”与“识别”，而是着重强调它们之间的内在联系与协同作用。我们认为，一个真正强大的智能系统，必然是这三大核心要素深度融合的产物。本书的第四部分，将深入探讨如何将先进的“学习”算法与高效的“优化”策略相结合，以驱动更精准、更快速的“识别”能力。我们将分析强化学习如何在“优化”的环境中通过试错进行“学习”，并实现复杂的决策“识别”。此外，我们还会探讨多模态学习，即如何让机器同时“学习”并“识别”来自不同渠道的信息，例如结合图像与文本，实现更深层次的理解。最后，本书将以开放的姿态，对通用人工智能（AGI）的未来发展趋势进行展望。我们将讨论当前人工智能面临的挑战，例如可解释性、鲁棒性、伦理问题等，并分享最新的研究方向，包括因果推理、知识图谱、具身智能等，旨在激发读者对智能科学未来的无限想象与积极思考。谁将受益于此书？计算机科学与工程专业的学生：本书将提供坚实的理论基础和前沿的技术视野，助力他们在人工智能领域取得学术成就。人工智能研究者与开发人员：书中深入的技术解析和实际应用案例，将为他们提供灵感和实用的工具，加速研究与开发进程。对人工智能充满好奇的业余爱好者：本书将以清晰易懂的方式，引导读者穿越复杂的技术迷雾，理解人工智能的运作机制，感受智能科技的魅力。寻求技术转型的企业与决策者：本书提供的战略性洞察，将帮助他们更好地理解人工智能的潜力和应用场景，为企业的未来发展提供决策依据。《智能进化：跨越边界的感知与决策》是一次关于智能本质的深刻对话，一次关于科技未来的前瞻性布局。它将带您领略智能的脉搏，洞悉未来的方向，为构建一个更智能、更美好的世界贡献力量。

作者简介

目录信息

第1章深度学习基础 1
1.1 数学基础 2
1.1.1 矩阵论 2
1.1.2 概率论 3
1.1.3 优化分析 5
1.1.4 框架分析 6
1.2 稀疏表示 8
1.2.1 稀疏表示初步 8
1.2.2 稀疏模型 20
1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式 24
1.3 机器学习与神经网络 31
1.3.1 机器学习 31
1.3.2 神经网络 36
参考文献 38
第2章深度前馈神经网络 41
2.1 神经元的生物机理 42
2.1.1 生物机理 42
2.1.2 单隐层前馈神经网络 43
2.2 多隐层前馈神经网络 45
2.3 反向传播算法 47
2.4 深度前馈神经网络的学习范式 48
参考文献 51
第3章深度卷积神经网络 54
3.1 卷积神经网络的生物机理及数学刻画 55
3.1.1 生物机理 55
3.1.2 卷积流的数学刻画 56
3.2 深度卷积神经网络 61
3.2.1 典型网络模型与框架 61
3.2.2 学习算法及训练策略 69
3.2.3 模型的优缺点分析 71
3.3 深度反卷积神经网络 73
3.3.1 卷积稀疏编码 74
3.3.2 深度反卷积神经网络 75
3.3.3 网络模型的性能分析与应用举例 77
3.4 全卷积神经网络 77
3.4.1 网络模型的数学刻画 77
3.4.2 网络模型的性能分析及应用举例 79
参考文献 80
第4章深度堆栈自编码网络 83
4.1 自编码网络 84
4.1.1 逐层学习策略 84
4.1.2 自编码网络 84
4.1.3 自编码网络的常见范式 87
4.2 深度堆栈网络 90
4.3 深度置信网络/深度玻尔兹曼机网络 93
4.3.1 玻尔兹曼机/受限玻尔兹曼机 93
4.3.2 深度玻尔兹曼机/深度置信网络 94
参考文献 96
第5章稀疏深度神经网络 99
5.1 稀疏性的生物机理 100
5.1.1 生物视觉机理 100
5.1.2 稀疏性响应与数学物理描述 102
5.2 稀疏深度网络模型及基本性质 102
5.2.1 数据的稀疏性 103
5.2.2 稀疏正则 103
5.2.3 稀疏连接 104
5.2.4 稀疏分类器设计 106
5.2.5 深度学习中关于稀疏的技巧与策略 108
5.3 网络模型的性能分析 110
5.3.1 稀疏性对深度学习的影响 110
5.3.2 对比实验及结果分析 110
参考文献 111
第6章深度融合网络 113
6.1 深度SVM网络 114
6.1.1 从神经网络到SVM 114
6.1.2 网络模型的结构 115
6.1.3 训练技巧 117
6.2 深度PCA网络 117
6.3 深度ADMM网络 119
6.4 深度极限学习机 121
6.4.1 极限学习机 121
6.4.2 深度极限学习机 123
6.5 深度多尺度几何网络 125
6.5.1 深度脊波网络 125
6.5.2 深度轮廓波网络 127
6.6 深度森林 130
6.6.1 多分辨特性融合 131
6.6.2 级联特征深度处理 131
参考文献 133
第7章深度生成网络 136
7.1 生成式对抗网络的基本原理 137
7.1.1 网络模型的动机 137
7.1.2 网络模型的数学物理描述 139
7.2 深度卷积对抗生成网络 141
7.2.1 网络模型的基本结构 141
7.2.2 网络模型的性能分析 144
7.2.3 网络模型的典型应用 146
7.3 深度生成网络模型的新范式 151
7.3.1 生成式对抗网络的新范式 151
7.3.2 网络框架的性能分析与改进 154
7.4 应用驱动下的两种新生成式对抗网络 155
7.4.1 堆栈生成式对抗网络 155
7.4.2 对偶学习范式下的生成式对抗网络 158
7.5 变分自编码器 160
参考文献 162
第8章深度复卷积神经网络与深度二值神经网络 167
8.1 深度复卷积神经网络 168
8.1.1 网络模型构造的动机 168
8.1.2 网络模型的数学物理描述 168
8.2 深度二值神经网络 172
8.2.1 网络基本结构 172
8.2.2 网络的数学物理描述 173
8.2.3 讨论 176
参考文献 177
第9章深度循环和递归神经网络 180
9.1 深度循环神经网络 181
9.1.1 循环神经网络的生物机理 181
9.1.2 简单的循环神经网络 181
9.1.3 深度循环神经网络的数学物理描述 183
9.2 深度递归神经网络 188
9.2.1 简单的递归神经网络 188
9.2.2 深度递归神经网络的优势 189
9.3 长短时记忆神经网络 190
9.3.1 改进动机分析 190
9.3.2 长短时记忆神经网络的数学分析 191
9.4 典型应用 192
9.4.1 深度循环神经网络的应用举例 193
9.4.2 深度递归神经网络的应用举例 194
参考文献 194
第10章深度强化学习 197
10.1 深度强化学习基础 198
10.1.1 深度强化学习的基本思路 198
10.1.2 发展历程 198
10.1.3 应用的新方向 200
10.2 深度Q网络 201
10.2.1 网络基本模型与框架 201
10.2.2 深度Q网络的数学分析 202
10.3 应用举例—AlphaGo 204
10.3.1 AlphaGo原理分析 205
10.3.2 深度强化学习性能分析 206
参考文献 207
第11章深度学习软件仿真平台及开发环境 209
11.1 Caffe平台 210
11.1.1 Caffe平台开发环境 210
11.1.2 AlexNet神经网络学习 210
11.1.3 AlexNet神经网络应用于图像分类 212
11.2 TensorFlow平台 215
11.2.1 TensorFlow平台开发环境 215
11.2.2 深度卷积生成式对抗网DCGAN 216
11.2.3 DAN应用于样本扩充 217
11.3 MXNet平台 220
11.3.1 MXNet平台开发环境 220
11.3.2 VGG-NET深度神经网络学习 222
11.3.3 图像分类应用任务 225
11.4 Torch 7平台 226
11.4.1 Torch 7平台开发环境 226
11.4.2 二值神经网络 227
11.4.3 二值神经网络应用于图像分类 239
11.5 Theano平台 233
11.5.1 Theano平台开发环境 233
11.5.2 递归神经网络 234
11.5.3 LSTM应用于情感分类任务 237
参考文献 238
第12章基于深度神经网络的SAR/PolSAR影像地物分类 240
12.1 数据集及研究目的 241
12.1.1 数据集特性分析 241
12.1.2 基本数据集 244
12.1.3 研究目的 247
12.2 基于深度神经网络的SAR影像地物分类 251
12.2.1 基于自适应自编码和超像素的SAR图像分类 251
12.2.2 基于卷积中层特征学习的SAR图像分类 257
12.3 基于第一代深度神经网络的PolSAR影像地物分类 263
12.3.1 基于稀疏极化DBN的极化SAR地物分类 263
12.3.2 基于深度PCA网络的极化SAR影像地物分类 267
12.4 基于第二代深度神经网络的PolSAR影像地物分类 271
12.4.1 基于深度复卷积网络的极化PolSAR影像地物分类 271
12.4.2基于生成式对抗网的极化PolSAR影像地物分类 274
12.4.3基于深度残差网络的极化PolSAR影像地物分类 278
参考文献 280
第13章基于深度神经网络的SAR影像变化检测 284
13.1 数据集特点及研究目的 285
13.1.1 研究目的 285
13.1.2 数据基本特性 288
13.1.3 典型数据集 291
13.2 基于深度学习和SIFT特征的SAR图像变化检测 293
13.2.1 基本方法与实现策略 284
13.2.2 对比实验结果分析 295
13.3基于SAE的SAR图像变化检测 299
13.3.1 基本方法与实现策略 299
13.3.2 对比实验结果分析 303
13.4基于CNN的SAR图像变化检测 305
13.4.1基本方法与实现策略 305
13.4.2对比实验结果分析 307
参考文献 309
第14章基于深度神经网络的高光谱图像分类与压缩 311
14.1 数据集及研究目的 312
14.1.1 高光谱遥感技术 312
14.1.2 高光谱遥感的研究目的 313
14.1.3 常用的高光谱数据集 314
14.2 基于深度神经网络的高光谱影像的分类 318
14.2.1 基于堆栈自编码的高光谱影像的分类 319
14.2.2 基于卷积神经网络的高光谱影像的分类 325
14.3基于深度神经网络的高光谱影像的压缩 333
14.3.1 基于深度自编码网络的高光谱图像压缩方法 334
14.3.2 实验设计及分类结果 336
参考文献 338
第15章基于深度神经网络的目标检测与识别 340
15.1 数据特性及研究目的 341
15.1.1 研究目的 341
15.1.2 常用数据集 343
15.2 基于快速CNN的目标检测与识别 345
15.2.1 R-CNN 346
15.2.2 Fast R-CNN 348
15.2.3 Faster R-CNN 349
15.2.4 对比实验结果与分析 352
15.3 基于回归学习的目标检测与识别 353
15.3.1 YOLO 353
15.3.2 SSD 356
15.3.3 对比实验结果分析 359
15.4 基于学习搜索的目标检测与识别 360
15.4.1 基于深度学习的主动目标定位 360
15.4.2 AttentionNet 363
15.4.3 对比实验结果分析 365
参考文献 366
第16章总结与展望 368
16.1 深度学习发展历史图 369
16.1.1 从机器学习、稀疏表示学习到深度学习 370
16.1.2 深度学习、计算与认知的范式演进 371
16.1.3 深度学习形成脉络 375
16.2 深度学习的典型应用 375
16.2.1 目标检测与识别 375
16.2.2 超分辨 376
16.2.3 自然语言处理 376
16.3 深度神经网络的可塑性 377
16.3.1 旋转不变性 377
16.3.2 平移不变性 378
16.3.3 多尺度、多分辨和多通路特性 378
16.3.4 稀疏性 379
16.4 基于脑启发式的深度学习前沿方向 380
16.4.1 生物神经领域关于认知、识别、注意等的最新研究进展 380
16.4.2 深度神经网络的进一步研究方向 382
16.4.3 深度学习的可拓展性 383
参考文献 383
附录A 基于深度学习的常见任务处理介绍 386
附录B 代码介绍 393
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

低质量国内学术专著的典型！唯一适用的读者是欲报考作者实验室的研究生，用来了解该实验室的研究方向之用。很明显本书第一作者是靠其行政职级才得到署名的，书籍的实际作者应该是后面的几个教授(其实更有可能是其带的研究生)。书籍的内容包括两个方面：基本理论的简单复制粘贴...

评分☆☆☆☆☆

第一遍确实看不懂，然后去看了下吴恩达的深度学习视频，看懂了很多。但是这本书从推导或者其他方面来说只能算作一本介绍的书，他介绍了很多，并没有深入，可能是败笔，所以导入这和国内很多博客的东西很像。所以还是不推荐，大家疯狂给差评或许是因为卖的太贵了，所以导致大家...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有吸引力，我一直对深度学习领域的发展很感兴趣，尤其是它在优化和识别方面的应用。虽然我还没有机会深入阅读这本书，但从书名来看，它很可能涵盖了当前深度学习研究中最热门和最核心的几个方面。深度学习的强大之处在于它能够自动从海量数据中学习复杂的特征表示，而优化算法则是驱动模型训练、提升性能的关键。识别任务，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等，更是深度学习大放异彩的舞台。我猜测这本书可能会从深度学习的基础理论讲起，逐步深入到各种先进的优化方法，比如各种梯度下降的变种、二阶优化方法，甚至是更前沿的元学习优化。然后，它会详细阐述如何将这些深度学习模型和优化技术应用于各种实际的识别问题，可能还会涉及一些具体的案例分析和算法实现。我非常期待这本书能够提供一些实用的指导，帮助我理解深度学习模型是如何工作的，以及如何有效地训练和部署它们来解决现实世界中的挑战。这本书的篇幅和深度应该是相当可观的，足以让一个对该领域有一定基础的读者获得更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

对于“深度学习、优化与识别”这本书，我目前的了解仅限于书名，但光是这三个词的组合，就足以勾起我无限的遐想。我猜想，这本书的作者一定对这三个领域有着深刻的洞察，并且能够将它们有机地结合起来，呈现出一幅宏大的技术图景。我一直觉得，深度学习之所以能够取得如今的成就，很大程度上归功于算法上的不断突破，而优化算法无疑是其中最核心的部分。想象一下，模型训练的过程就像是在一个高维的山脉中寻找最低点，而各种优化算法就是登山杖、绳索、甚至直升机，帮助我们更高效、更稳健地抵达目的地。这本书是否会详细讲解不同优化器的优劣势，例如SGD、Adam、RMSprop在不同场景下的表现？又或者，它会介绍一些更高级的正则化技术，如Dropout、Batch Normalization，它们如何在优化过程中帮助模型避免过拟合，提升泛化能力？而“识别”这个词，则将这些理论和技术落地，让我想到了诸如人脸识别、物体检测、自然语言理解等一系列令人兴奋的应用。我非常期待这本书能够深入探讨如何将深度学习模型有效地应用于这些识别任务，也许还会包含一些最新的基于Transformer或图神经网络的识别架构。如果这本书能够提供一些关于模型部署和实际应用中的挑战与解决方案的讨论，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

仅仅是“深度学习、优化与识别”这几个词，就足以让我在脑海中勾勒出一幅技术革新的蓝图。我预感，这本书的内容将是当前人工智能技术发展前沿的缩影，特别是它将深度学习、优化和识别这三个核心要素巧妙地结合在一起。从读者的角度来看，我非常期待这本书能够深入浅出地讲解深度学习模型的构建原理，以及各种先进的优化算法如何帮助模型在海量数据中进行有效的训练和参数调整。想象一下，如果书中能够详细介绍像反向传播算法的数学推导，以及各种梯度下降算法在不同场景下的适用性，那将是多么令人兴奋的事情！我尤其关注的是，“识别”这个部分，它是否会涵盖目前最热门的计算机视觉领域的识别任务，比如目标检测、语义分割，还是会涉及自然语言处理中的文本情感分析、机器翻译等？我希望书中不仅能讲解理论，还能提供一些实用的代码实现，甚至是一些优化识别模型性能的技巧和窍门。如果这本书能够帮助我理解如何设计出更强大、更高效的识别系统，并能够为实际应用提供借鉴，那它无疑会成为我书架上的一本宝藏。

评分☆☆☆☆☆

“深度学习、优化与识别”——这个书名听起来就像是打开了人工智能领域的一扇大门，让我对其中蕴含的知识充满了好奇。我推测，这本书的写作风格应该偏向于学术研究，但又不会过于晦涩难懂，而是力求在理论的深度和实践的可操作性之间找到一个平衡点。我非常想知道，作者将如何阐述深度学习模型与优化算法之间的紧密联系。毕竟，深度学习的成功离不开背后强大的优化引擎，而各种精妙的优化策略也为深度学习模型注入了强大的生命力。这本书会不会详细介绍各种优化方法的原理，例如梯度下降的基本思想，以及它的各种变体（如动量、Adagrad、Adam等），并且会分析它们在不同数据集和模型结构下的表现？我特别希望这本书能够深入探讨如何选择合适的优化器和学习率策略，以加速模型收敛并提高最终的识别精度。另外，“识别”作为一个宽泛的概念，我猜测书中会涵盖多种不同的识别任务，例如图像识别、文本分类、语音识别等，并且会介绍当前最先进的深度学习模型在这些任务上的应用。如果书中能够提供一些实际案例分析，或者指导读者如何使用现有的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现和训练这些模型，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——“深度学习、优化与识别”——让我产生了一种莫名的期待，仿佛它是一把钥匙，能够开启我通往人工智能更深层次理解的大门。我个人认为，这三个词的组合并非偶然，它们之间必然存在着深刻的联系。深度学习作为当前人工智能领域最耀眼的明星，其强大的数据驱动学习能力毋庸置疑；而优化，则是让深度学习模型能够从海量数据中“涌现”出智慧的关键。没有高效的优化算法，再复杂的模型也只是纸上谈兵。识别，则是深度学习最直接、最广泛的应用场景，无论是看懂一张图片、听懂一段话，还是理解一篇文章，都离不开强大的识别能力。我很好奇，这本书究竟会如何将这三者融会贯通，是按照“深度学习是什么 -> 如何优化它 -> 如何用它来识别”的逻辑推进，还是会有更巧妙的组织方式？我尤其关注它是否会对最新的优化技术，例如自适应学习率方法、正则化技术，或者一些针对特定识别任务的定制化优化策略进行深入的探讨。如果这本书能够提供清晰的数学推导和直观的解释，再结合一些具体的代码示例，那对我来说将是极大的帮助，能让我不仅仅停留在“知道”的层面，更能达到“理解”和“掌握”的程度，从而在未来的研究或工作中能够灵活运用这些知识。

评分☆☆☆☆☆

翻过一遍，垃圾

评分☆☆☆☆☆

能给半星就不会给一星。

评分☆☆☆☆☆

真的很烂！太浪费钱和心情和时间了！！前言不搭后语，逻辑混乱，主线不清晰！每句话的主语都能换个遍！跟前文根本就没有一个顺畅的关联性！都不知道在讲什么！重点全都一笔带过！全是废话且啰嗦反复，让人根本抓不住精髓要义，看完还是糊涂且懵！哪儿来的脸定价这么高？！华而不实！误人子弟！！看得我一肚子气作为一个懒鬼也实在忍无可忍来评价吐槽！只怪自己买前没看评价。强烈希望和建议大家不要再跳坑！！

评分☆☆☆☆☆

很失望，整本书就是各种论文的大杂烩，这也就算了，还拼凑的毫无诚意，看着云里雾里不知所云

评分☆☆☆☆☆

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