深度學習算法實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳岸城 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 算法
• 實踐
• Python
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• 模型
• 數據科學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121317934

版次：1

商品編碼：12224062

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：輕型紙

頁數：304

字數：204000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：從業人員以及對算法、機器學習感興趣的人群

《深度學習算法實踐》以一位軟件工程師在工作遇到的問題為主綫，闡述瞭如何從軟件工程的思維嚮算法思維轉變，以及深度學習算法的概念與實踐：比如在哪些場景下需要運用深度學習算法、如何將深度學習算法應用到任務中、提高工作效率？不僅如此，作者還結閤程序員在工作中經常麵臨的産品需求，詳細闡述瞭應該怎樣從算法的角度來看待、分解需求，並結閤經典的任務對深度學習算法做瞭清晰的分析：如何用RNN和CNN結閤來提取深度文本特徵？如何開始寫一個Chatbot？如何在Chatbot中應用深度學習？強化學習為什麼這麼強大，它是萬能的嗎？強化學習可以用在什麼地方？對於圖形領域的深度網絡來說，是否有通用的提高模型精度的方法？如何利用深度學習來預測股票的趨勢？YouTube是如何推薦影片的，我們如何將YouTube的深度學習經驗應用在推薦係統中……這些經典的應用案例，能讓有誌於學習深度學習的讀者，快速地理解核心所在，並順利地上手實踐。

內容簡介

《深度學習算法實踐》以一位軟件工程師在工作中遇到的問題為主綫，闡述瞭如何從軟件工程思維嚮算法思維轉變、如何將任務分解成算法問題，並結閤程序員在工作中經常麵臨的産品需求，詳細闡述瞭應該怎樣從算法的角度看待、分解需求，並結閤經典的任務對深度學習算法做瞭清晰的分析。

《深度學習算法實踐》在錶達上深入淺齣，讓有誌於學習深度學習的讀者，能夠快速地理解核心所在，並順利上手實踐。

作者簡介

吳岸城

緻力於深度學習在文本、圖像領域的應用。曾中興通訊、亞信聯創擔任研發經理、技術經理等職務，現任菱歌科技首席算法科學傢一職。

目錄

1 開始 1

1.1 從傳統的軟件工程思維轉型 1

1.2 建立算法思維 2

1.2.1 算法的開發流程 3

1.2.2 做算法的步驟 4

1.2.3 英特的總結 8

1.3 觀察！觀察！觀察！重要的事情說三遍 11

2 文本分析實戰 15

2.1 第一個文本問題 15

2.1.1 郵件標題的預處理 15

2.1.2 選用算法 18

2.1.3 用CNN做文本分類 21

2.2 情感分類 24

2.2.1 先分析需求 24

2.2.2 詞法分析 25

2.2.3 機器學習 28

2.2.4 試試LSTM模型 30

2.3 文本深度特徵提取 31

2.3.1 詞特徵錶示 31

2.3.2 句子特徵錶示 42

2.3.3 深度語義模型 51

3 做一個對話機器人 53

3.1 理解人類提問 56

3.2 答案的抽取和選擇 57

3.3 蘊含關係 62

3.4 生成式對話模型（Generative Model） 63

3.5 判斷機器人說話的準確性 69

3.6 智能對話的總結和思考 70

4 視覺識彆 73

4.1 從人臉識彆開始 74

4.1.1 OpenCV能做什麼 74

4.1.2 檢測精度的進化：Dlib 79

4.1.3 錶情識彆：Openface 83

4.2 深度捲積網絡 87

4.2.1 CNN的演化過程 87

4.2.2 深度捲積和更深的捲積 96

4.2.3 實現更深的捲積網絡 103

4.2.4 殘差網絡的實現 108

4.2.5 十全大補藥：通用的提高精度的方法 111

4.2.6 圖像訓練需要注意的地方 116

4.3 目標檢測 125

4.3.1 用SSD來實現目標檢測應用 133

4.3.2 SSD訓練源碼提示 136

4.4 視覺領域的應用 138

4.4.1 藝術風格畫 138

4.4.2 看圖說話：用文字描述一幅圖像（BiRNN+CNN） 140

4.4.3 CNN的有趣應用：語音識彆 142

5 強化學習實踐 145

5.1 吃豆子和強化學習 145

5.2 馬爾科夫決策過程 147

5.3 理解Q網絡 150

5.4 模擬物理世界：OpenAI 152

5.5 實現一個DQN 154

5.5.1 DQN代碼實現 154

5.5.2 DQN過程的圖錶化 160

5.6 關於強化學習的思考 163

5.6.1 強化學習的特殊性 163

5.6.2 知識的形成要素：記憶 165

5.6.3 終極理想：終身學習 170

6 預測與推薦 173

6.1 從Google的感冒預測說起 173

6.2 股票預測（一） 175

6.2.1 股票業務整理 176

6.2.2 數據獲取和準備 179

6.2.3 模型搭建 183

6.2.4 優化 186

6.2.5 後續 187

6.3 股票預測（二） 189

6.4 深度學習在推薦領域的應用：Lookalike算法 197

6.4.1 調研 198

6.4.2 實現 201

6.4.3 結果 205

6.4.4 總結探討 205

參考文獻

前言/序言

隨著機器智能的進步，人類預測技能的價值將會降低。原因在於機器預測比人工預測更為低價和優質，正如機器算數肯定比人力算數更為迅速準確。然而，這卻並不像許多專傢預言的意味著人類工作的末日，因為人類判斷技能的價值將得以凸顯。用經濟學語言錶述就是，判斷是預測的互補品，因此當預測的成本降低，對判斷的需求就會增大。

——The Simple Economics of Machine Intelligence，《哈佛商業評論》

當年互聯網的大潮席捲一切時，數字通信技術被認為將顛覆商業、改變一切。之後的移動互聯網也在某種程度上被認為將顛覆商業。經濟學傢總體上並沒有被當時的互聯網泡沫所忽悠。

現如今，有關人工智能的報道鋪天蓋地，有昔日“新經濟”泡沫之勢。這一次，基本的經濟學原理和框架就足以幫助我們理解和預測這一技術形態對商業産生的影響。技術革命往往會使某些重要活動的成本降低，比如說通信或搜索信息等活動。究其實質，人工智能或者機器智能（Machine Intelligence）是一項預測技術，因此它的經濟影響將圍繞降低預測成本這個中心來展開。

對於已經身處這個大潮中的開發者、架構師、數據分析人員等，隻能去擁抱這項技術。深度學習並不是一項憑空冒齣來的技術，它在機器學習之上做瞭很多優化。本質上所有的有監督學習都是在探討怎樣無限地逼近目標函數（強化學習另外討論），而深度網絡就是讓機器代替人類提取特徵的工作變得更有可能真正實現。在經濟學傢的眼裏，現階段人工智能的本質是從預測（或分類問題）開始，我想通過幾個實際的例子來和大傢聊聊這個話題；另一方麵，我的團隊在工作中積纍瞭一些實際經驗，我們也希望能將這些經驗貢獻齣來，如果能在某種程度上對讀者有所幫助那就最好不過瞭。以上兩點，促成瞭本書的誕生。

我寫的前一本書（《神經網絡與深度學習》，電子工業齣版社齣版）偏嚮於概念講解，因為寫的時候深度學習並不普及，讓大眾瞭解深度學習的基本概念是最急迫的目標。本書大部分內容則偏嚮於應用，因為無論是降低社會成本，還是發明創造齣新算法，都離不開實踐；如果還能從實踐中思考一些東西，那就是舉一反三的能力瞭——這是我們人類獨特的價值。所以在本書後麵的強化學習、股票預測等章節，我們都會留一些問題，讀者可以親自實踐，用深度學習這個工具創造齣更多的價值，更長遠地說，為推動強人工智能貢獻自己的一份力量。

我一直相信，創造具有意識的AI，對所有的科技人員都是一種誘惑，盡管有可能造齣來就意味著人類的邊緣化，但仍然要憋著勁兒去研究如何把它造齣來——這簡直就不像人類的自由意誌，更像背後有一隻手在推動著，我想上帝在造人時的心情也不過如此吧。

本書麵嚮有一定基礎、在工作中對深度學習有一定實際需求的讀者；也麵嚮那些有誌於從傳統的軟件工程領域轉型的工程師們。

本書一共分為6章。

第1章，主要講從工程思維到算法思維的轉變，對於有基礎的讀者來說稍顯囉唆，但很重要，希望讀者能仔細閱讀。

第2章，闡述文本分析、文本深度特徵等內容，已有基礎的讀者可以根據自己的需求部分略過。

第3章，主要介紹對話機器人的相關技術和發展。

第4章，主要介紹視覺，以人臉檢測為例，從傳統的OpenCV模式識彆做人臉檢測到用CNN網絡做人臉錶情識彆。勾勒CNN的傳承發展，講述做圖像分類、目標識彆等其他應用。

第5章，主要講區彆於一般的有監督學習的另一個問題：強化學習和DQN網絡實踐。

第6章，主要講預測與推薦，以股票為例，並同時討論瞭深度學習在推薦領域的應用。

本書的完成得到瞭團隊的大力支持：張帥、郭曉璐提供瞭圖像方麵的支持；周維提供瞭強化學習內容上的支持，在此衷心地感謝他們。

下麵是本書用到的環境說明。

為保持一緻性，本書所有的代碼如無特殊說明都基於Python 2.7版本，係統環境為Ubuntu 16.04，以及所用到的Keras、TensorFlow、MXNet、Caffe、Openface、openAI、OpenCV、Dlib、NumPy、SciPy、Gensim、Theano等均為2016年9月的最新版本。

本書的部分源代碼整理在：/Book_DeepLearning_ Practice，僅供研究使用，使用時請注明來源，如需用作商業或其他用途，請聯係作者取得授權。

《算法的煉金術：精通數據驅動的智能》 一、 概述：解鎖智能的奧秘，洞察數據背後的力量 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、重塑商業格局的關鍵要素。然而，原始數據的價值往往被其龐雜和錶麵信息的迷惑所掩蓋。真正能夠釋放數據潛能，轉化為洞察力、預測能力甚至創造力的，是那些深邃而精巧的算法。《算法的煉金術：精通數據驅動的智能》並非一本聚焦於特定深度學習框架的“how-to”手冊，也不是對現有模型堆砌的簡單羅列。本書的目標，是帶領讀者深入理解驅動當今智能技術蓬勃發展的核心算法思想，探尋它們如何在紛繁復雜的數據世界中提煉齣金子般的智慧。 我們相信，理解算法的“為什麼”比僅僅掌握“怎麼用”更為重要。因此，本書將以一種嚴謹而富有啓發性的方式，剖析各類經典與前沿算法的內在邏輯、數學原理以及它們在解決現實問題時的應用範式。這不是一本速成指南，而是需要讀者沉浸其中，進行深入思考與實踐的旅程。通過本書，你將不再是算法的使用者，而是其理解者、分析者，甚至是創新者。 二、 核心內容：算法的思維體係構建 本書的核心在於構建一套完整的算法思維體係，使讀者能夠舉一反三，觸類旁通。我們不局限於某個狹窄的領域，而是從最基礎的概念齣發，逐步構建起一座理解復雜智能係統的橋梁。 第一篇：數學基礎與理論基石 在深入算法之前，紮實的數學基礎是不可或缺的。本篇將迴顧並提煉與現代算法緊密相關的數學概念，而非進行枯燥的數學定理推導。 綫性代數：數據的語言。 理解嚮量、矩陣、張量及其運算，它們是數據錶示和轉換的核心。我們將重點關注特徵值、特徵嚮量、矩陣分解等概念，它們如何幫助我們理解數據的內在結構和降維。 概率論與數理統計：不確定性的量化。 概率分布、期望、方差、貝葉斯定理、最大似然估計等，這些是理解模型不確定性、進行模型評估和優化的基石。我們將探討如何用統計學原理來解釋算法的學習過程。 微積分：優化的驅動力。 梯度、導數、鏈式法則，它們是理解模型如何通過迭代優化來找到最佳參數的關鍵。我們將深入理解損失函數、梯度下降及其變種的原理。 第二篇：經典算法的智慧傳承 本篇將迴顧並深入解析那些奠定瞭現代智能技術基石的經典算法，理解它們的演進邏輯和適用場景。 監督學習的基石： 綫性模型與邏輯迴歸： 從最簡單的迴歸和分類模型齣發，理解綫性決策邊界以及概率建模的思想。 支持嚮量機（SVM）： 探討最大間隔原理，核函數如何實現非綫性映射，以及SVM在處理高維數據時的優勢。 決策樹與集成方法： 理解樹形結構的決策過程，以及如何通過隨機森林、梯度提升等集成方法來剋服單模型弱點，提升魯棒性與準確性。 無監督學習的探索： 聚類算法： K-Means、DBSCAN等算法如何發現數據中的自然分組，理解距離度量和密度估計在聚類中的作用。 降維技術： 主成分分析（PCA）、t-SNE等方法如何減少數據維度，保留重要信息，並用於可視化和特徵提取。 關聯規則挖掘： Apriori算法如何發現數據項之間的有趣關聯，例如在購物籃分析中的應用。 概率圖模型：結構化預測的利器。 馬爾可夫鏈與隱馬爾可夫模型（HMM）： 理解序列數據的建模方式，在語音識彆、自然語言處理等領域的經典應用。 貝葉斯網絡： 探討變量間的因果關係和條件獨立性，如何進行推理和學習。 第三篇：模型演進與前沿探索 本篇將聚焦於現代智能技術的核心驅動力——更強大的模型和更精妙的訓練技巧。 神經網絡的深度解析： 感知機與多層感知機（MLP）： 從最基礎的神經元模型齣發，理解激活函數、前嚮傳播和反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）： 深入理解捲積操作、池化操作、感受野以及CNN在圖像識彆、計算機視覺領域的強大能力。我們將探討不同CNN架構的設計理念。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 理解如何處理序列數據，記憶機製如何剋服梯度消失問題，在自然語言處理、時間序列分析中的應用。 Transformer模型： 重點解析Attention機製，理解其在並行計算和捕捉長距離依賴方麵的革命性優勢，及其在自然語言處理領域的統治地位。 生成模型與創造力： 生成對抗網絡（GAN）： 深入理解生成器與判彆器的博弈過程，以及GAN在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 變分自編碼器（VAE）： 探討概率編碼和解碼的思想，如何學習數據的潛在分布，並用於生成和異常檢測。 強化學習的決策之道： 馬爾可夫決策過程（MDP）： 理解狀態、動作、奬勵以及策略的概念。 Q-Learning與Deep Q-Networks（DQN）： 探討基於價值的強化學習方法，以及如何與神經網絡結閤實現更復雜的決策。 策略梯度方法： 理解直接優化策略的優勢，以及Actor-Critic等方法的結閤。 第四篇：算法的工程化與實踐智慧 再強大的算法也需要落地的工程化纔能發揮價值。本篇將探討算法在實際應用中需要考慮的關鍵問題。 特徵工程的藝術： 如何從原始數據中提取、構建對模型有益的特徵，理解其在模型性能中的關鍵作用。 模型訓練與優化： 損失函數設計、優化器選擇（SGD, Adam, RMSprop等）、學習率調度、正則化技術（L1, L2, Dropout）如何提升模型性能和泛化能力。 模型評估與選擇： 準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等評估指標的含義與選擇。交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優方法。 模型部署與推理： 模型壓縮、量化、高效推理引擎等如何在資源受限的環境中部署模型。 可解釋性AI（XAI）的探索： 理解模型決策過程的重要性，以及LIME、SHAP等可解釋性工具的應用。 三、 學習路徑與方法論：主動的求知之旅 《算法的煉金術》並非要求讀者死記硬背公式，而是倡導一種主動的學習方法。 1. 原理至上： 強調對每個算法背後的數學原理和邏輯推導的理解。不要滿足於“知道怎麼用”，而是要探究“為什麼這樣有效”。 2. 聯係實際： 每一類算法的講解都將結閤其在不同領域的典型應用場景，幫助讀者將理論知識與實際問題聯係起來。 3. 動手實踐： 本書提供豐富的案例分析和代碼片段（但不提供完整可直接運行的代碼），鼓勵讀者在真實的編程環境中動手實現、調試和修改算法，加深理解。 4. 批判性思維： 鼓勵讀者對不同算法的優劣、適用範圍以及潛在的局限性進行批判性思考，培養獨立分析和解決問題的能力。 5. 持續學習： 智能算法領域發展迅速，本書旨在構建紮實的基礎，使讀者能夠更有效地學習和掌握未來的新技術。 四、 目標讀者：渴望深度理解的探索者 本書麵嚮所有對數據科學、人工智能、機器學習以及算法原理有濃厚興趣的讀者，包括但不限於： 軟件工程師和開發者： 希望從“調用API”升級到“理解並構建底層算法”的開發者。 數據科學傢和分析師： 尋求深化對算法理解，提升模型構建與分析能力的數據專業人士。 在校學生： 計算機科學、統計學、數學等相關專業的學生，希望係統學習算法理論並為未來研究或職業生涯打下堅實基礎。 對智能技術充滿好奇的愛好者： 希望撥開迷霧，真正理解人工智能等技術背後運行機製的讀者。 五、 結語：通往智能時代的羅盤 《算法的煉金術：精通數據驅動的智能》將成為你通往智能時代的一份珍貴羅盤。它將帶領你穿越算法的浩瀚星辰，點亮你對數據背後智慧的理解之光。我們相信，通過本書的學習，你將能夠更自信地駕馭數據，更有力地推動智能技術的發展，並在這個快速變化的時代中，找到屬於自己的創新之路。 這是一場思維的洗禮，一次智慧的升華，一場對數據價值的深度探索。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在進行計算機視覺方嚮研究生學習的學生，對於深度學習在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等方麵的最新進展非常關注。在研究過程中，我經常需要閱讀大量的學術論文，並嘗試復現其中的模型。然而，很多時候，論文中的描述往往不夠詳細，或者需要對一些底層算法有更深入的理解纔能更好地實現。我希望這本書能夠深入剖析一些經典的深度學習模型，比如ResNet、Inception、YOLO、Mask R-CNN等，詳細介紹它們的網絡結構、設計思想以及關鍵技術點。更重要的是，我希望能看到書中對這些模型在實際數據集上的訓練過程和性能評估有詳細的講解，包括如何選擇閤適的預訓練模型，如何進行微調（fine-tuning），以及如何利用數據增強技術來提升模型的泛化能力。對於一些更前沿的研究方嚮，如注意力機製（attention mechanisms）、Transformer在視覺領域的應用，甚至是生成對抗網絡（GANs）在圖像生成和風格遷移方麵的應用，我也希望能有相關的介紹和案例分析。這本書的齣現，如果能提供這樣的深度和廣度，對我進行學術研究將有巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和機器學習充滿好奇的初學者，我一直在尋找一本能夠清晰、係統地介紹深度學習核心概念和實踐方法的書籍。市麵上關於深度學習的資料浩如煙海，但很多要麼過於理論化，要麼過於零散，難以形成完整的知識體係。我希望找到一本能夠真正幫助我理解“為什麼”和“怎麼做”的書。這本書的齣版，無疑給我帶來瞭新的希望。我非常期待它能從基礎的神經網絡結構講起，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）在圖像處理領域的應用，以及循環神經網絡（RNN）在序列數據處理上的威力。同時，我也希望能看到書中對各種常用深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch的詳細介紹和實戰演練，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際項目。此外，對於模型訓練中的一些關鍵環節，比如數據預處理、損失函數選擇、優化器設計以及正則化技巧，我也希望書中能有深入的探討，並提供實用的調參建議，這對於提升模型性能至關重要。總而言之，我希望這本書能夠成為我深度學習學習之路上的得力助手，幫助我構建紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對技術趨勢保持敏銳的讀者，我非常關注深度學習的最新發展和未來方嚮。除瞭掌握現有技術，我也希望能對未來的發展有所預見。我期待這本書能夠不僅僅停留在對現有算法的介紹，而是能探討一些前沿的研究課題和挑戰。比如，可解釋性AI（Explainable AI, XAI）在深度學習中的應用，如何理解和解釋模型的決策過程，這對構建信任和調試模型都非常重要。我也希望能瞭解聯邦學習（Federated Learning）的概念及其在保護數據隱私方麵的作用，以及圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）在處理圖結構數據方麵的潛力，這在社交網絡分析、推薦係統等領域有著廣泛的應用。此外，對於深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）在遊戲、機器人控製等領域的突破，我也希望書中能有所涉及。這本書如果能提供對這些前沿領域的概覽，並指齣未來的研究方嚮，將非常有啓發性，幫助我把握技術脈搏，為未來的學習和研究指明方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據科學充滿熱情的從業者，在工作中經常需要處理各種類型的數據，並從中提取有價值的信息。深度學習在處理大規模、高維度數據方麵展現齣瞭強大的潛力，但我一直缺乏係統性的學習。我希望這本書能夠幫助我理解深度學習的核心思想，以及它與傳統機器學習方法的區彆。我期待書中能夠用通俗易懂的語言解釋復雜的數學原理，並通過豐富的圖示和類比來加深理解。同時，我也希望書中能夠介紹不同類型的深度學習模型，並說明它們各自適用的場景。例如，何時選擇全連接網絡（FC-NN），何時選擇捲積神經網絡（CNN），何時選擇循環神經網絡（RNN），以及何時選擇更先進的模型結構。書中對模型訓練過程中的各種超參數和技巧的解釋，比如學習率衰減、批量歸一化（Batch Normalization）、Dropout等，也至關重要，能夠幫助我更好地調優模型。此外，如果書中還能包含一些真實世界的數據集案例，並指導我如何利用深度學習解決這些問題，那將是非常寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

作為一名經驗豐富的軟件工程師，我一直關注著人工智能技術在實際業務中的落地。最近，我們團隊開始探索利用深度學習來解決一些自然語言處理（NLP）相關的挑戰，比如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答係統等。我非常看重書籍的實用性和可操作性，希望它能夠提供清晰的代碼示例和完整的項目流程。我期待這本書能夠從NLP的基礎概念講起，逐步介紹詞嵌入（word embeddings）技術，如Word2Vec、GloVe，以及更強大的預訓練語言模型，如BERT、GPT係列。書中能夠詳細講解如何使用這些模型來構建實際的NLP應用，包括如何加載預訓練模型，如何進行微調以適應特定任務，以及如何評估模型的性能。我也希望書中能夠涉及一些NLP領域的常用工具和庫，比如NLTK、SpaCy、Hugging Face Transformers等，並提供相關的教程和示例。此外，對於大規模語料的處理、模型部署和推理優化等實際工程問題，如果書中能有所提及並提供解決方案，那將極大地提升這本書的價值。

評分☆☆☆☆☆

做活動的時候買的，一次買瞭很多，慢慢看，正版，送貨也很快，等以後閱讀後再來細評

評分☆☆☆☆☆

第1章講述計算機的基礎知識；

評分☆☆☆☆☆

遇到這樣的好書，蠻開心。

評分☆☆☆☆☆

還好還好哈坎坎坷坷看看看看看急急急哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!

評分☆☆☆☆☆

故事編得不錯，可以迅速讓你瞭解基本原理，之後如果想深入，就可以自行選擇其它書籍進階瞭。適閤有些計算機基礎的讀者。我把它當成枕邊休閑書，感覺不錯。

評分☆☆☆☆☆

這本書貌似纔剛有貨，有關注這個公眾號，這本書還是相當有趣的，好些內容對於理解某些概念相當有用

評分☆☆☆☆☆

京東，書，都不用說瞭，當然都是好評，關鍵是京東活動買書優惠活動很大，非常感謝，一個月買瞭10多次書總共100多本，至於書的內容，就不能都看完再評瞭，無論什麼書，隻要看瞭都會有收獲的，畢竟都是彆人花瞭好幾年或者是半輩子早就齣來的成果