5G大規模MIMO：理論、算法與關鍵技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李興旺 著

圖書標籤:

• 5G
• 大規模MIMO
• MIMO
• 無綫通信
• 信號處理
• 信道估計
• 波束賦形
• 無綫資源分配
• 毫米波通信
• 移動通信

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580201

版次：1

商品編碼：12254883

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 5G叢書

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：154

産品特色

內容簡介

本書從理論研究、標準化、産業化等角度齣發，詳細介紹大規模MIMO在實際衰落場景應用中存在的問題。主要圍繞K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO信道容量界、廣義K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO接收檢測近似性能、萊斯/伽馬復閤衰落信道小小區協作二維MIMO接收檢測技術及性能、瑞利/對數正態三維MIMO接收檢測技術及性能、K復閤衰落信道三維多用戶MIMO係統接收檢測及性能、多小區非協作大規模三維MIMO預編碼技術及性能、多小區協作大規模三維MIMO接收技術及性能，為大規模MIMO標準化和産業化提供理論指導。
本書既可作為高等學校高年級本科生、研究生的前沿技術課程教材，也可以作為移動通信技術研究人員的參考用書。

目錄

前言
第1章　引言/1
第2章　基礎理論/13
　2.1　係統性能指標/14
　2.2　信道模型/17
　2.3　大規模MIMO傳輸/23
第3章　K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO信道容量界/31
　3.1　研究背景/32
　3.2　係統模型與信道容量/33
　3.3　預備數學知識/34
　3.4　分布式MIMO容量界/35
　3.5　仿真結果/43
第4章　廣義K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO接收檢測近似性能/47
　4.1　研究背景/48
　4.2　衰落模型/49
　4.3　分布式MIMO性能/50
　4.4　矩匹配近似方法/52
　4.5　近似性能分析/54
　4.6　大規模MIMO漸進性能/60
　4.7　仿真結果/62
　4.8　本章小結/66
第5章　萊斯/伽馬復閤衰落信道小小區協作二維MIMO接收檢測技術及性能/68
　5.1　研究背景/69
　5.2　協作模型與SNR統計特徵/70
　5.3　可達和速率/73
　5.4　誤符號率和中斷概率/75
　5.5　仿真結果/77
　5.6　定理證明過程/81
　5.7　本章小結/86
　參考文獻/86
第6章　瑞利/對數正態三維MIMO接收檢測技術及性能/88
　6.1　研究背景/89
　6.2　係統模型與用戶三維分布/90
　6.3　可達和速率與理論下界/93
　6.4　大規模MIMO漸進性能/96
　6.5　仿真結果/97
第7章　K復閤衰落信道三維多用戶MIMO係統接收檢測及性能/105
　7.1　研究背景/106
　7.2　係統模型/107
　7.3　三維MIMO係統性能分析/108
　7.4　仿真結果/112
第8章　多小區非協作大規模三維MIMO預編碼技術及性能/116
　8.1　研究背景/117
　8.2　係統模型/118
　8.3　三維MIMO性能/122
　8.4　大規模MIMO漸進性能/127
　8.5　仿真結果/128
第9章　多小區協作大規模三維MIMO接收技術及性能/134
　9.1　研究背景/135
　9.2　係統模型/136
　9.3　可達和速率下界/140
　9.4　漸進性能與最佳用戶數方案/141
　9.5　仿真結果/146
附錄/151
　附錄A　縮略語對照錶/152
　附錄B　數學符號錶/153

前言/序言

大規模MIMO被認為是第五代移動通信係統中最核心的技術之一。本書以第五代移動通信為背景，詳細介紹大規模MIMO相關理論、算法及關鍵技術。
本書從大規模MIMO基本概念講起，由淺入深，逐步介紹大規模性能指標(信噪比、誤符號率、中斷概率)、大規模MIMO信道模型、大規模MIMO傳輸技術(預編碼技術、檢測技術)。主要圍繞K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO信道容量界、廣義K復閤衰落信道分布式大規模二維MIMO接收檢測近似性能、萊斯/伽馬復閤衰落信道小小區協作二維MIMO接收檢測技術及性能、瑞利/對數正態三維MIMO接收檢測技術及性能、K復閤衰落信道三維多用戶MIMO係統接收檢測及性能、多小區非協作大規模三維MIMO預編碼技術及性能、多小區協作大規模三維MIMO接收技術及性能。為大規模MIMO標準化和産業化提供理論指導。
本書由河南理工大學相關專業老師編寫而成，其中第1、4、7章由李興旺老師撰寫，第2、5章由張輝老師撰寫，第3、9章由王小旗老師撰寫，第6、8章由王俊峰老師撰寫，全書由李興旺老師統稿。
本書在撰寫過程中，得到瞭河南理工大學物理與電子信息學院的大力支持，在此錶示衷心的感謝。由於本書涉及無綫通信前沿技術以及多個學科領域，加之作者水平有限，因此書中難免有不足指齣，敬請各位專傢、學者、同行批評指正。

5G大規模MIMO：理論、算法與關鍵技術 一、 概述 隨著移動通信技術的飛速發展，用戶對數據傳輸速率、網絡容量和連接密度提齣瞭越來越高的要求。第五代移動通信（5G）作為新一代通信技術的代錶，旨在滿足這些日益增長的需求。而大規模多輸入多輸齣（Massive MIMO）技術，作為5G網絡的核心關鍵技術之一，憑藉其卓越的性能優勢，已成為當前無綫通信領域的研究熱點和技術前沿。 本書將深入探討5G Massive MIMO技術，從其基礎理論、核心算法到關鍵技術實現，為讀者提供一個全麵、深入的理解。本書旨在構建一個完整的技術知識體係，幫助讀者理解Massive MIMO為何能夠實現如此巨大的性能提升，以及在實際網絡部署中麵臨的挑戰與解決方案。 二、 Massive MIMO 的理論基礎 Massive MIMO 的核心在於利用大規模天綫陣列來顯著提升係統的頻譜效率和能量效率。本部分將詳細闡述其背後的理論支撐： 1. 信道容量與天綫數量的關係： 香農-哈特利定理的擴展： 經典香農-哈特利定理描述瞭信道容量與信噪比和帶寬的關係。然而，在實際無綫環境中，容量的提升往往受到頻譜資源的限製。Massive MIMO 的齣現，通過引入大規模天綫，極大地改變瞭這一局麵。 自由空間路徑損耗模型的迴歸： 在遠場區域，無綫信號的傳播損耗與距離的平方成正比。Massive MIMO 通過在基站端部署數量遠超用戶數量的天綫，可以在一定程度上“彌補”遠距離傳播帶來的信號衰減，並在用戶端形成聚焦的能量束。 角度擴展（Angular Spread）與信道矩陣的退化： 在傳統MIMO係統中，當用戶數量接近或超過天綫數量時，信道矩陣會趨於退化，導緻信號檢測的難度增加。Massive MIMO 通過引入大量天綫，使得用戶信道嚮量的統計特性發生根本性變化，信道矩陣趨於“非退化”，從而能夠實現近乎正交的信道，極大地簡化瞭信號處理。 漸近自由（Asymptotic Freeness）理論： 這是理解Massive MIMO性能提升的關鍵理論之一。隨著天綫數量趨於無窮大，多用戶MIMO係統的信道容量會呈現齣與用戶數量無關的特性，並且能夠實現近似的綫性增長。本書將詳細介紹這一理論的推導過程和其對Massive MIMO係統設計的重要啓示。 2. 信道狀態信息（CSI）的獲取與利用： CSI 的重要性： CSI 反映瞭無綫信道從發射端到接收端的傳播特性，對於實現有效的波束賦形（Beamforming）和乾擾抑製至關重要。沒有準確的CSI，Massive MIMO 的優勢將無法充分發揮。 CSI 的反饋開銷： 在傳統的MIMO係統中，為瞭獲取精確的CSI，用戶需要嚮基站反饋大量的信道信息，這會産生巨大的反饋開銷，尤其是在大規模天綫配置下。 低復雜度CSI 獲取方法： 本部分將重點介紹Massive MIMO係統中低復雜度的CSI獲取策略，包括： 基於訓練序列的CSI估計： 利用預先定義的訓練序列，基站通過測量接收到的信號來估計信道。 量化反饋（Quantized Feedback）： 將精確的CSI量化為有限的比特信息進行反饋，從而降低反饋開銷。 信道模型輔助CSI估計： 利用先驗的信道統計信息（如角度擴展、用戶位置等）來輔助CSI估計，減少對精確時變CSI的依賴。 混閤CSI 獲取： 結閤不同CSI獲取方法的優點，設計更高效的CSI獲取方案。 3. 波束賦形（Beamforming）的理論： 綫性波束賦形： 最大 ratio 發送（MRT）： 旨在最大化信號的接收功率，通過將發射權重嚮量與信道嚮量共軛後進行縮放來實現。 最小均方誤差（MMSE）波束賦形： 旨在最小化接收信號的均方誤差，綜閤考慮瞭信號功率和乾擾功率。 零迫（Zero-Forcing, ZF）波束賦形： 旨在完全消除用戶間的乾擾，但可能導緻信號功率的損失。 非綫性波束賦形： 考慮瞭硬件的非綫性特性，並研究更復雜的優化算法。 聯閤波束賦形（Joint Beamforming）： 在多用戶MIMO係統中，基站需要協調所有用戶的波束，以最大化整體性能。本書將介紹多用戶波束賦形的不同優化目標和算法。 局部波束賦形與全局波束賦形： Massive MIMO 的大規模天綫數量帶來瞭局部最優與全局最優的權衡問題。 三、 Massive MIMO 的核心算法 Massive MIMO 的性能實現離不開高效、低復雜度的信號處理算法。本部分將深入剖析各類核心算法： 1. 信號檢測算法： 綫性檢測算法： 最小二乘（LS）檢測： 簡單易實現，但性能有待提高。 MMSE 檢測： 在噪聲和乾擾存在的情況下，能夠獲得較好的性能。 ZF 檢測： 消除乾擾，但可能放大噪聲。 非綫性檢測算法： 最大似然（ML）檢測： 理論上最優，但計算復雜度極高，不適用於大規模天綫。 迭代檢測算法： 串行乾擾消除（SIC）： 逐個檢測用戶信號，並對其進行乾擾消除，性能優於綫性檢測，但復雜度較高。 並行乾擾消除（PIC）： 同時消除所有用戶的乾擾，復雜度相對較低。 軟乾擾消除： 考慮瞭符號的軟信息，能夠進一步提升性能。 基於優化的檢測算法： 利用凸優化等技術來求解更優的檢測器。 2. 預編碼算法（Precoding）： 預編碼的目標： 在發送端對信號進行處理，以優化接收端的信噪比、乾擾以及整體係統性能。 綫性預編碼： MRT 預編碼： 與發送端信道嚮量共軛相乘。 MMSE 預編碼： 優化輸齣信號的期望值。 ZF 預編碼： 消除層間乾擾。 非綫性預編碼： 考慮瞭發射端功率約束下的優化問題。 麵嚮大規模天綫的預編碼： Massive MIMO 的預編碼算法需要處理數量龐大的天綫，因此對計算復雜度提齣瞭更高的要求。本書將介紹如何對預編碼算法進行簡化和優化，使其適用於大規模場景。 3. 信道估計與追蹤算法： 信道估計的挑戰： Massive MIMO 中，用戶數量遠小於天綫數量，因此在訓練階段，需要利用大量天綫進行信道估計，這使得訓練開銷和計算復雜度成為主要問題。 基於稀疏性的信道估計： 利用無綫信道的稀疏性（例如，在角度域的稀疏性）來降低估計的復雜度和開銷。 基於機器學習的信道估計： 利用深度學習等技術來學習信道特性，從而實現更準確、更高效的信道估計。 信道追蹤： 在時變信道環境下，需要實時追蹤信道的變化，以保證波束賦形的準確性。本書將介紹各種信道追蹤算法，如卡爾曼濾波、遞歸最小二乘法等。 4. 多用戶調度算法： 調度目標： 在有限的資源下，選擇哪些用戶在何時進行傳輸，以最大化係統吞吐量、公平性或滿足特定服務質量（QoS）要求。 基於吞吐量的調度： 選擇信道條件最好的用戶進行服務。 基於公平性的調度： 確保所有用戶都能獲得一定的服務，避免“飢餓”現象。 聯閤調度與波束賦形： 在Massive MIMO係統中，調度和波束賦形是緊密耦閤的，本書將探討如何進行聯閤優化。 麵嚮大規模用戶調度的優化： 隨著用戶數量的增加，傳統的調度算法可能麵臨性能瓶頸，本書將介紹適用於大規模場景的調度優化策略。 四、 Massive MIMO 的關鍵技術與實現 理論和算法的實現需要一係列關鍵技術的支撐。本部分將聚焦於Massive MIMO在實際係統中的關鍵技術細節： 1. 大規模天綫陣列設計與部署： 陣列類型： 平麵陣列、圓陣、綫陣等。 天綫間距與布局： 優化天綫間距以減少互耦（Mutual Coupling），並最大化覆蓋範圍。 硬件實現： 相控陣（Phased Array）技術、數字波束賦形（Digital Beamforming）、模擬波束賦形（Analog Beamforming）和混閤波束賦形（Hybrid Beamforming）的權衡與選擇。 功耗與成本： Massive MIMO 對硬件成本和功耗提齣瞭極大的挑戰，如何平衡性能與實際部署是關鍵。 2. 硬件挑戰與解決方案： 射頻（RF）鏈數量： Massive MIMO 係統需要大量的 RF 鏈，這直接影響到成本、功耗和復雜度。 數字信號處理（DSP）能力： 處理海量數據的 DSP 需求巨大。 功放（PA）的效率： 大規模天綫需要更多的發射功率，如何提高 PA 的效率以降低功耗是重要問題。 散熱問題： 大量 RF 元件的集成必然帶來散熱問題。 互耦（Mutual Coupling）： 相鄰天綫之間的電磁耦閤會影響天綫性能，需要進行抑製和補償。 3. 信道狀態信息（CSI）反饋的優化： 反饋壓縮與編碼： 采用更高效的壓縮算法和編碼技術來減小 CSI 反饋量。 基於元數據的反饋： 利用信道的統計信息（如角度、時延擴展）來輔助 CSI 反饋。 分布式 CSI 反饋： 在網絡邊緣節點進行 CSI 處理和反饋，減輕核心網壓力。 低精度 CSI 的利用： 研究如何在低精度 CSI 下仍能保持較好的波束賦形性能。 4. 乾擾管理與協調： 同頻乾擾： 在同一頻段內，不同基站或不同扇區之間的乾擾。 協同多點（CoMP）傳輸： 多個基站協同為用戶服務，以減小乾擾並提升邊緣用戶性能。 小區內乾擾： Massive MIMO 係統中，由於用戶數量眾多，用戶間的乾擾需要得到有效管理。 乾擾對齊（Interference Alignment）： 一種旨在將乾擾信號對齊到特定方嚮，從而使其不影響目標信號的乾擾管理技術。 5. 功耗與能效優化： 低功耗硬件設計： 采用更節能的 RF 元件和 DSP 芯片。 智能休眠與喚醒機製： 根據網絡負載動態調整天綫和 RF 鏈的工作狀態。 節能波束賦形算法： 設計在保證性能的前提下，最大程度降低功耗的波束賦形策略。 能源收集與管理： 研究如何利用無綫能量來為部分硬件供電。 6. 與其它 5G 關鍵技術的融閤： 網絡切片（Network Slicing）： Massive MIMO 如何為不同的網絡切片提供定製化的性能保障。 邊緣計算（Edge Computing）： Massive MIMO 的波束賦形能力如何與邊緣計算節點協同，實現低時延、高可靠的服務。 軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）： Massive MIMO 的管理和控製如何通過 SDN/NFV 實現更加靈活和智能的部署。 人工智能（AI）與機器學習（ML）： AI/ML 在 Massive MIMO 中的應用，例如信道預測、乾擾預測、資源調度優化、故障診斷等。 五、 應用場景與未來發展 1. 室內覆蓋增強： Massive MIMO 在室內部署，可以顯著提升室內無綫信號的覆蓋質量和容量，解決室內信號盲區問題。 2. 熱點區域容量提升： 在體育場館、音樂廳、機場等人口密集區域，Massive MIMO 可以提供超高的網絡容量，滿足海量用戶同時接入的需求。 3. 物聯網（IoT）支持： Massive MIMO 的大規模連接能力，為海量物聯網設備的接入提供瞭可能，是構建萬物互聯世界的重要支撐。 4. 車聯網（V2X）通信： Massive MIMO 可以為車聯網提供高可靠、低時延的通信保障，提升交通安全和效率。 5. 麵嚮未來通信技術的演進： Massive MIMO 作為 5G 的核心技術，也為未來 6G 及更高代通信技術的發展奠定瞭基礎，例如在超大規模天綫、太赫茲通信等方麵的融閤探索。 六、 結論 Massive MIMO 技術以其革命性的性能提升，已成為 5G 網絡不可或缺的關鍵組成部分。本書從理論基礎、核心算法到關鍵技術實現，全麵深入地探討瞭 Massive MIMO 的方方麵麵。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解 Massive MIMO 的工作原理、設計考量以及在實際部署中麵臨的挑戰與解決方案，為相關領域的研發、設計和工程實踐提供堅實的理論支撐和技術指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有意思，那種深邃的藍色背景，加上旁邊幾條交錯的光帶，立刻就能讓人聯想到高速、密集的數據傳輸。我拿到書的時候，第一感覺就是它很厚重，沉甸甸的，感覺內容會很紮實，不是那種泛泛而談的科普讀物。我之前對5G技術瞭解不多，隻知道它很快，能支持很多設備，但具體原理，尤其是“大規模MIMO”這個詞，對我來說就像天書一樣。拿到這本書，我最期待的就是它能把這些復雜的概念掰開揉碎瞭講清楚。我希望它能從最基礎的原理講起，比如天綫是如何工作的，為什麼要“大規模”，它帶來的好處又是什麼。更重要的是，我希望書中能有很多圖示和例子，這樣我這種非專業人士也能更容易理解。我特彆想知道，在實際應用中，我們看到的那些高聳的基站，裏麵到底藏著多少天綫？它們又是如何協同工作的？而且，在城市裏，信號密集的地方，這種技術又是如何解決信號乾擾和衰減的問題的？這本書能否用一種比較直觀的方式來解釋這些，是我關注的重點。我還在想，書中會不會提到一些實際的案例，比如某個運營商是如何部署大規模MIMO的，取得瞭什麼樣的效果，這些我都很感興趣。總而言之，我希望這本書能讓我對5G大規模MIMO有一個從無到有、從模糊到清晰的認識，能夠帶著一些問題去閱讀，然後找到答案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名學生，正在攻讀通信工程專業，學校的課程涉及瞭5G的一些基礎知識，但對於大規模MIMO的深度和廣度，總覺得還有些欠缺。我買這本書，很大程度上是希望它能成為我的“百科全書”式的參考書。我期待這本書能夠係統地梳理大規模MIMO的發展曆程，從最初的概念提齣，到各種理論模型的建立，再到如今的廣泛應用，有一個清晰的脈絡。在理論層麵，我希望它能詳盡解釋空間復用、多用戶MIMO、波束賦形等核心概念，並且提供詳細的數學推導過程，幫助我鞏固和深化課堂知識。對於算法部分，我特彆希望能看到各種算法的實現僞代碼或者流程圖，這樣我在做課程設計或者畢業設計時，可以有具體的參考。我還在想，這本書會不會涵蓋大規模MIMO在不同頻段（比如Sub-6GHz和毫米波）下的應用差異和挑戰？以及，隨著未來6G的發展，大規模MIMO會以何種形式演進？這些都是我非常感興趣的問題。如果書中能提供一些經典的論文引用，或者推薦進一步閱讀的文獻，那對我來說將是極大的幫助，可以引導我去探索更深入的領域。我希望這本書能讓我成為一個更紮實的通信人，擁有應對未來挑戰的知識儲備。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣長期從事無綫通信設備研發的人員來說，一本關於大規模MIMO的深度技術書籍，其價值不言而喻。我最關注的，是這本書能否提供一些實用的工程設計指導和優化方法。例如，在基站天綫陣列的設計中，如何確定陣元數量、間距以及天綫方嚮圖？在實際部署過程中，如何進行信道測量和校準，以達到最優的係統性能？書中是否會對不同廠商設備的實現細節有所涉及，或者提供一些通用性的設計考量？我特彆希望書中能夠深入探討大規模MIMO在功耗、成本以及部署密度方麵的權衡問題，這些都是我們在實際産品開發中需要麵對的嚴峻挑戰。此外，這本書能否就抗乾擾、容差性、以及在復雜城市環境下的信號覆蓋和容量提升等方麵，提供一些創新性的解決方案或者新的研究思路？我對那些能夠啓發我們思考問題、解決實際工程難題的內容尤為期待。如果書中能夠對大規模MIMO與其他新興技術（如邊緣計算、人工智能）的融閤應用進行探討，那就更好瞭，這有助於我們提前布局，把握未來的技術發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在通信行業摸爬滾打多年的工程師，我深知理論與實踐之間的鴻溝。很多時候，我們看到的論文和技術報告，雖然嚴謹，但離實際落地總有一定距離。這本書的題目“理論、算法與關鍵技術”讓我眼前一亮，因為它恰恰觸及瞭我最關心的問題——如何將那些抽象的理論轉化為可行的解決方案。我非常期待書中能夠深入剖析大規模MIMO的各種算法，比如波束賦形、預編碼、信道估計等等，並且能詳細介紹這些算法的數學推導和優缺點。我特彆想知道，在實際的基站設計和優化過程中，工程師們是如何權衡計算復雜度、時延和性能的。這本書會不會給齣一些關於算法實現的建議，比如在不同場景下應該選擇哪種算法，或者如何進行算法的工程化改造？另外，書中提到的“關鍵技術”也讓我充滿好奇。大規模MIMO涉及到很多方麵，比如射頻前端的設計、功耗管理、散熱問題，甚至是一些基礎的硬件材料選擇。我希望這本書能夠在這方麵有所突破，提供一些行業內尚未公開或者不常討論的深入見解。尤其是在麵對日益增長的數據流量和連接需求時，大規模MIMO作為5G的核心技術，其自身的演進和發展趨勢是什麼？書中是否能對未來的研究方嚮和技術瓶頸進行一些前瞻性的探討？這對我來說將非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一名科技愛好者，平時喜歡關注各種前沿技術，但對通信領域的專業知識瞭解有限。我選擇這本書，更多的是齣於一種好奇心，想知道“大規模MIMO”究竟是怎樣一種技術，它為什麼如此重要，以至於成為5G的核心。我希望這本書能用一種相對通俗易懂的語言，為我揭開這個神秘的麵紗。比如，它能不能用形象的比喻來解釋MIMO的原理，就像傢裏多個喇叭同時發聲，但又不會互相乾擾一樣？我希望書中能描繪齣大規模MIMO在日常生活中的應用場景，比如在演唱會現場，成韆上萬的人同時使用手機上網，為什麼信號還那麼穩定？又比如，自動駕駛汽車需要實時接收大量數據，大規模MIMO在其中扮演瞭什麼角色？我不太關心復雜的數學公式，但我希望能理解它的核心思想和帶來的用戶體驗的提升。這本書能否講述一些有趣的故事，關於這項技術是如何被發明和推廣的？有沒有一些標誌性的突破性事件？我希望這本書能讓我對5G技術有一個更直觀、更生動的認識，感受到科技進步帶來的便利和驚喜。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，內容挺豐富

評分☆☆☆☆☆

正版書，速度挺快的，活動時候買的，囤瞭好久的書終於等到活動瞭。

評分☆☆☆☆☆

物流很快，節後第一天，上午下單，下午就到瞭。薄薄的200頁的書。

評分☆☆☆☆☆

剛收到，書很好，快遞很快。五星好評。

評分☆☆☆☆☆

好評！正品圖書，不錯

評分☆☆☆☆☆

速度快，質量高

評分☆☆☆☆☆

看完瞭一遍，算是掃盲瞭，後續在看第二遍

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，內容挺豐富

評分☆☆☆☆☆

這本書挺好的，內容也挺有用的，還不錯。