具体描述
产品特色
内容简介
《概率论与数理统计（第三版）》共9章，内容包括随机事件、随机变量、随机向量、数字特征、极限定理、样本与统计量、参数估计、假设检验，回归分析与方差分析。各章后选配了适量习题，并在书后附有习题答案与选解。书末有4个附录，其中附录一给出了几个重要的分布表，附录二介绍了一些常见的重要概率分布，附录三汇集了近几年的硕士研究生入学统一考试试题及参考答案，附录四介绍了概率统计的各种应用。《概率论与数理统计（第三版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材·北京高等教育精品教材》力求使用较少的数学知识，强调概率统计概念的阐释，并注意举例的多样性。《概率论与数理统计（第三版）》可作为高等学校工科、农医、经济、管理等专业的概率统计课程的教材，也可作为实际工作者的自学参考书。
内页插图
目录
第三版前言第二版前言
第一版前言
第1章 随机事件
1.1 基本概念
1.1.1 随机试验与事件
1.1.2 事件的关系与运算
1.2 事件的概率
1.2.1 事件的频率
1.2.2 事件的概率
1.3 古典概率模型
1.4 条件概率
1.4.1 条件概率
1.4.2 乘法公式
1.4.3 全概率公式
1.4.4 贝叶斯公式
1.5 事件的独立性
习题1
第2章 随机变量
2.1 随机变量的定义
2.2 离散型随机变量
2.2.1 离散型随机变量的概率分布
2.2.2 常见的离散型随机变量的概率分布
2.3 连续型随机变量与随机变量的分布函数
2.3.1 直方图
2.3.2 概率密度函数
2.3.3 常见的连续型随机变量的概率密度函数
2.3.4 随机变量的分布函数
2.4 随机变量函数的分布
2.4.1 离散型随机变量函数的分布
2.4.2 连续型随机变量函数的分布
习题2
第3章 随机向量
3.1 二维随机向量及其分布函数
3.2 二维离散型随机向量
3.3 二维连续型随机向量
3.3.1 二维连续型随机向量
3.3.2 均匀分布
3.3.3 二维正态分布
3.4 边缘分布
3.4.1 边缘分布函数
3.4.2 二维离散型随机向量的边缘概率分布
3.4.3 二维连续型随机向量的边缘概率密度
3.5 条件分布
3.5.1 条件分布的概念
3.5.2 离散型随机变量的条件概率分布
3.5.3 连续型随机变量的条件概率密度
3.6 随机变量的独立性
3.7 随机向量函数的分布
3.7.1 Z=X+Y的分布
3.7.2 Z=max{X，Y}和Z=min{X，Y}的分布
3.8 n维随机向量
3.8.1 定义和分布函数
3.8.2 n维连续型随机向量
3.8.3 n维随机向量函数的分布
习题3
第4章 数字特征
4.1 期望
4.1.1 离散型随机变量的期望
4.1.2 连续型随机变量的期望
4.1.3 随机变量函数的期望
4.1.4 期望的性质
4.2 方差
4.2.1 定义
4.2.2 方差的性质
4.2.3 几种常用随机变量的方差
4.3 协方差与相关系数
4.3.1 协方差
4.3.2 相关系数
4.4 矩与协方差矩阵
4.4.1 矩
4.4.2 协方差矩阵
习题4
第5章 极限定理
5.1 大数定律
5.1.1 切比雪夫不等式
5.1.2 大数定律
5.2 中心极限定理
习题5
第6章 样本与统计量
6.1 总体与样本
6.2 统计量
6.3 正态总体的抽样分布
6.3.1 x2 分布
6.3.2 t分布
6.3.3 F分布
6.3.4 正态总体的样本均值与样本方差的分布
习题6
第7章 参数估计
7.1 矩估计
7.2 极大似然估计
7.3 估计量的优良性准则
7.3.1 无偏性
7.3.2 均方误差准则
7.4 正态总体的区间估计（一）
7.5 正态总体的区间估计（二）
7.6 非正态总体的区间估计
7.6.1 二项分布
7.6.2 泊松分布
习题7
第8章 假设检验
8.1 基本概念
8.2 正态总体均值的检验
8.2.1 单个正态总体N（μ，σ2）均值μ的检验
8.2.2 两个正态总体N（μ1，σ21） 和N（μ2，σ22）均值的比较
8.2.3 成对数据的t检验
8.3 正态总体方差的检验
8.3.1 单个正态总体方差的x2检验
8.3.2 两个正态总体方差比的F检验
8.4 拟合优度检验
8.5 独立性检验
习题8
第9章 回归分析与方差分析
9.1 一元线性回归模型
9.1.1 最小二乘估计
9.1.2 最小二乘估计的性质
9.1.3 回归方程的显著性检验
9.1.4 回归参数的区间估计
9.1.5 预测问题
9.2 方差分析
9.2.1 单因子试验的方差分析
9.2.2 两因子试验的方差分析
习题9
习题答案与选解
参考文献
附录一 重要分布表
附录二 常见的重要分布
附录三 2006年至2011年全国硕士研究生入学统一考试试题
附录四 概率论与数理统计应用漫谈
前言/序言
用户评价
评价三 拿到这本《概率论与数理统计（第三版）》的时候，我当时正头疼于一些实际项目中的数据分析问题。我希望找到一本能够系统地梳理概率论和数理统计基础，并且能指导我解决实际问题的书。这本书的结构设计，我觉得非常巧妙。它不是简单地按照“概率”和“统计”两个部分各自为政，而是将两者有机地结合起来，从概率的基础出发，一步步自然地过渡到统计的推断和应用。让我印象特别深刻的是，书中对于“随机过程”部分的讲解。虽然这是概率论中一个相对高级的话题，但作者的处理方式却非常接地气。它没有一开始就抛出复杂的随机变量序列和马尔可夫链的定义，而是先从一个简单的排队模型或者信号传输的问题入手，让读者直观地感受到随机过程在现实世界中的应用。然后，再逐步引入了平稳性、马尔可夫性质等核心概念，并且给出了清晰的数学表达。作者在这里的讲解，非常有层次感，让你感觉每一步的理解都是在坚实的基础上进行的。此外，在数理统计部分，关于“方差分析”和“回归分析”的内容，我也觉得收获巨大。之前我对这些概念只是模糊的了解，但通过这本书的讲解，我才真正理解了它们是如何通过统计方法来分析多个变量之间的关系，以及如何从数据中提取有用的信息。作者在讲解回归分析时，不仅给出了线性回归的模型和参数估计的方法，还详细阐述了残差分析、多重共线性等诊断方法，这对于我们去评估模型的有效性和可靠性非常有帮助。而且，书中提供了大量的例题，并且这些例题的设置都非常有代表性，涵盖了从简单的一元线性回归到复杂的多因素方差分析，这让我能够反复练习，巩固所学知识。我甚至觉得，这本书的内容，对于一些初级的统计建模工作者来说，也具有很强的指导意义，它提供了解决实际问题的理论基础和方法论。
评分评价五 这本书，我当初是因为工作需要，想系统地学习一下概率论和数理统计的知识。它给我最大的感受就是，它不仅仅是一本教材，更像是一本“工具书”，教会我如何运用数学的思维和工具去分析和解决实际问题。在概率论部分，我特别喜欢作者关于“随机变量的数字特征”的讲解。它不仅仅是给出了均值、方差的定义，更是深入剖析了这些数字特征所代表的实际意义。比如，均值代表了随机变量的“平均水平”，而方差则衡量了随机变量的“离散程度”。作者通过一些具体的例子，比如产品质量的波动、股票价格的涨跌，来解释这些数字特征在评估风险和预测趋势中的作用。这一点对于我理解模型的可解释性非常有帮助。在数理统计部分，我觉得“参数估计”的部分是最实用的。书中详细讲解了矩估计和最大似然估计这两种常用的点估计方法，并且给出了详细的推导过程。让我印象深刻的是，在讲解最大似然估计时，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是先解释了“似然函数”的含义，即在给定参数的情况下，观察到现有数据的概率有多大。然后，通过最大化这个似然函数来找到最可能的参数值。这种由意图到方法的讲解，让我能够更好地理解算法背后的逻辑。此外，关于“置信区间”的讲解，我也觉得非常透彻。它不仅仅是给出计算公式，更是强调了置信区间所代表的“概率意义”，即我们有多少的信心认为真实的参数值落在这个区间内。作者还讨论了影响置信区间宽度的因素，比如样本量和置信水平，这让我能够根据实际需求来调整参数，获得更可靠的估计结果。这本书在讲解统计推断时，还特别强调了“假设检验”的实际应用，比如如何根据样本数据来判断某个产品的合格率是否达标，或者某个广告的效果是否显著。作者在讲解过程中，还穿插了一些统计软件的用法提示，虽然这本书本身不包含软件代码，但这些提示对于我们实际操作非常有启发。总而言之，这本书在理论的深度和实践的指导性上都做得非常出色，让我觉得学习过程不仅是知识的积累，更是解决实际问题的能力的提升。
评分评价七 拿到这本书的时候，我内心其实是有些忐忑的。我总觉得概率论和数理统计是属于“高数”范畴的，可能会非常枯燥乏味。然而，这本书的编写风格，却给了我一个大大的惊喜。作者的笔触非常细腻，他并非简单地堆砌公式和定理，而是将抽象的概念，通过引人入胜的故事和贴近生活的例子，一点点地展现在读者面前。我记得在讲到“概率的定义”时，作者并没有一开始就抛出公理化定义，而是从经典的“生日问题”等有趣的小例子入手，引发读者对随机性的思考。然后，再逐步引入古典概率、统计概率以及公理化概率的概念。这种由表及里，由浅入深的学习方式，让我觉得学习过程非常轻松有趣。在讲解“随机变量”和“概率分布”时，作者的讲解更是细致入微。他不仅给出了各种分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）的数学表达式，还会详细分析它们的性质，比如均值、方差，以及它们在现实世界中的应用场景。比如，在讲解泊松分布时，作者会结合通信领域、排队理论等实际问题，让我深刻理解了它在描述单位时间内事件发生次数的意义。让我印象尤为深刻的是，在进入数理统计部分时，作者对于“统计推断”的讲解，非常具有条理性。他首先介绍了“参数估计”的概念，并详细讲解了矩估计和最大似然估计的方法，特别是最大似然估计，作者的讲解方式，非常易于理解，他通过“似然函数”这个概念，巧妙地将观测数据与待估参数联系起来。然后，又深入浅出地讲解了“假设检验”，并且将各种检验方法（如t检验、卡方检验）置于一个统一的框架下进行阐述，让我能够更好地理解它们之间的联系和区别。作者在讲解过程中，还会不时地穿插一些“提示”或者“注意”的小栏目，这些细节对于我们避免思维误区、加深理解起到了至关重要的作用。总而言之，这本书在内容编排、讲解方式以及细节处理上，都体现了极高的专业性和艺术性，让我觉得学习过程是一种享受。
评分评价十 拿到这本《概率论与数理统计（第三版）》时，我正处于一个需要大量数据分析的阶段。我期望找到一本能够系统地提升我对数据理解能力的书籍。这本书，就像一位经验丰富的向导，为我指明了前进的方向。让我印象深刻的是，作者在讲解“条件概率”和“独立事件”时，非常注重联系实际。他通过一些生活中的例子，比如天气预报的准确率、产品合格率的检测等，来解释这些概念的实际含义。这让我不再是死记硬背公式，而是能够理解它们在现实世界中的应用。在讲解“随机变量”和“概率分布”时，作者的讲解非常细致。他不仅给出了各种分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）的数学表达式，还会详细分析它们的性质，比如均值、方差，以及它们在现实世界中的应用场景。比如，在讲解正态分布时，作者会结合测量误差、人口统计等实际问题，让我深刻理解了它在描述连续变量分布的广泛性。在数理统计部分，让我受益匪浅的是关于“参数估计”的讲解。作者详细介绍了点估计和区间估计的概念，并深入阐述了矩估计和最大似然估计这两种点估计方法。特别是最大似然估计，作者的讲解方式非常易于理解，他通过“似然函数”这个概念，巧妙地将观测数据与待估参数联系起来。更重要的是，在讲解“置信区间”时，作者不仅仅给出计算公式，更是强调了置信区间所代表的“概率意义”，即我们有多少把握认为真实的总体参数落在这个区间内。这让我能够更准确地理解估计结果的含义。在“假设检验”部分，作者的讲解也非常系统。它将各种检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，都置于一个统一的框架下进行阐述，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。这种条理清晰的讲解方式，让我能够举一反三，理解不同检验方法的本质。总而言之，这本书在理论的深度和实践的指导性上都做得非常出色，让我觉得学习过程不仅是知识的积累，更是解决实际问题的能力的提升。
评分评价一 这本书，我断断续续地读了有小半年了。当初买它，纯粹是因为专业课的要求，心里也没抱多大的期望，想着能囫囵吞枣地应付考试也就够了。结果，越读越觉得，它不仅仅是课本，更像是一个循循善诱的老师，把我从对概率和统计的一片茫然，一步步引导进了这个迷人又严谨的数学世界。首先，它的逻辑结构设计得相当出色。开篇从最基础的概念讲起，比如事件、概率的公理化定义，那些看似抽象的数学语言，在作者的解释下变得生动具体，配合着大量的例子，一下子就能抓住核心。我记得刚开始接触随机变量和概率分布的时候，脑子里一片混乱，分不清离散和连续，更别提各种分布的性质了。但这本书的好处就在于，它会把每个分布的来龙去脉都讲清楚，从它诞生的背景，到它适用的场景，再到它的数学表达和重要特性，都一步一步剥离出来，让你看到其内在的联系。尤其是像正态分布、泊松分布这些核心的分布，作者花费了大量的笔墨，不仅给出了详细的推导过程，还用图示的方式展现了它们的曲线形态，这对于理解这些分布的直观含义非常有帮助。而且，书中还巧妙地穿插了一些历史典故和实际应用案例，比如抛硬币的伯努 যুক্তি、赌场中的数学模型，这些都能让枯燥的数学公式变得有趣起来，激发我的学习兴趣。最让我印象深刻的是，在讲到中心极限定理和依概率收敛这些比较高深的理论时，作者并没有直接给出复杂的数学证明，而是先用通俗易懂的语言解释其核心思想，然后再逐步引入数学符号和推导，这种由浅入深的讲解方式，大大降低了理解难度，让我这种数学基础不算特别扎实的读者也能慢慢跟上。总的来说，这本书在知识的递进、逻辑的严谨和例证的丰富性上都做得非常到位，让我觉得学习过程本身就是一种享受，而不是一种痛苦的折磨。
评分评价八 这本书，我拿到手时，正值我对工作中遇到的数据问题感到困惑的时期。我希望能找到一本能够系统地梳理统计学知识，并且能够指导我解决实际问题的书。而这本书，恰恰满足了我的需求。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的分析师，手把手地教我如何运用统计的语言来解读世界。让我印象最深刻的是，作者在讲解“统计量的性质”时，非常注重理论与实际的结合。它不仅介绍了样本均值、样本方差等常用统计量，还详细分析了它们的期望和方差，并且解释了为什么在统计推断中，这些统计量是如此重要。比如，作者解释了样本均值的期望等于总体均值，以及样本方差的无偏性，这让我明白了为什么我们可以用样本来估计总体。在“参数估计”的部分，作者的讲解非常清晰。它详细介绍了点估计和区间估计的概念，并深入阐述了矩估计和最大似然估计这两种点估计方法。特别是最大似然估计，作者通过大量的例子，让我深刻理解了如何构建似然函数，以及如何通过最大化似然函数来寻找最优参数。更重要的是，在讲解“置信区间”时，作者不仅仅给出计算公式，更是强调了置信区间所代表的“概率意义”，即我们有多少把握认为真实的总体参数落在这个区间内。这让我能够更准确地理解估计结果的含义，避免了望文生义的错误。在“假设检验”部分，作者的讲解也非常系统。它将各种检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，都置于一个统一的框架下进行阐述，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。这种条理清晰的讲解方式，让我能够举一反三，理解不同检验方法的本质。而且，书中还针对一些容易混淆的概念，比如第一类错误和第二类错误，进行了详细的辨析，并给出了如何平衡它们的建议。总而言之，这本书在理论的严谨性和方法的实用性上都做得非常出色，让我觉得学习过程不仅是知识的积累，更是解决实际问题的能力的提升。
评分评价二 老实说，拿到这本《概率论与数理统计（第三版）》的时候，我还有点儿担心，毕竟“概率论”和“数理统计”这两个词组合在一起，总会让人联想到海量公式和复杂的推导。然而，这本书给我的惊喜远远超出了我的预期。它的叙事风格非常独特，不是那种冷冰冰的定理堆砌，而是更像一位经验丰富的导师在娓娓道来。在讲解每一个概念时，作者都会先从一个引人入胜的实际问题出发，比如如何分析股票市场的波动，或者如何设计一个有效的抽样调查。这些贴近生活的例子，立刻就拉近了读者与抽象数学概念的距离。我尤其欣赏作者在介绍统计推断部分的处理方式。在掌握了概率论的基础知识后，统计推断就显得尤为重要，它将概率的理论应用到实际的数据分析中。这本书在这方面做得非常细致，从参数估计到假设检验，每一个步骤都讲解得条理清晰。特别是参数估计，它不仅介绍了点估计的方法，还详细阐述了区间估计的原理和计算，让我明白了为什么我们在进行估计时，总是会伴随一个“置信区间”。作者在讲解假设检验时，也并非照本宣科，而是通过不断抛出问题，引导读者思考，比如“我们是否有足够的证据拒绝一个假设？”、“如何控制犯错的概率？”。这种互动式的讲解方式，让我感觉自己不再是被动接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中。书中对小样本和大样本情况的区分，以及不同检验方法的适用条件，都解释得非常清楚，避免了我们在实际应用中可能出现的混淆。而且，作者在讲解过程中，还会时不时地给出一些“小贴士”或者“注意事项”，这些细节往往是我们在初学阶段容易忽略，但又至关重要的点，极大地帮助我避免了一些常见的思维误区。总而言之，这本书在理论与实践的结合上做得非常出色，它不仅教会我“是什么”，更教会我“为什么”以及“怎么做”。
评分评价四 这本书，我拿到手时，其实是抱着一种“试试看”的心态。我一直觉得概率论和数理统计是门“硬课”，抽象又难懂。但这本书给我的感觉，就像是在攀登一座高山，它为你规划好了路线，指明了方向，让你在克服困难的同时，也能欣赏沿途的风景。书的开篇，对于概率基本概念的阐述，我觉得非常出色。作者没有直接给出晦涩的定义，而是从“事件”、“概率”这些日常生活中就存在的概念入手，比如投掷骰子、抽奖等，这些例子都非常直观，容易理解。然后，作者才逐步引入公理化定义，并解释了这些公理的意义。这种循序渐进的方式，极大地减轻了我对抽象概念的畏惧感。让我印象特别深刻的是，在讲到“条件概率”和“全概率公式”、“贝叶斯公式”时，作者通过一些生活中的例子，比如生病检测的准确率、信息更新等，来解释这些公式的实际含义，让我不再是死记硬背公式，而是理解了它们背后的逻辑。在数理统计部分，对于“抽样分布”的讲解，我也觉得非常到位。作者解释了为什么我们需要关注样本的统计量，以及样本统计量的分布规律，特别是对于“中心极限定理”的阐述，它用清晰的图示和通俗的语言，让我明白了为什么在很多情况下，我们都可以近似地认为样本均值的分布服从正态分布。这一点对于后续的统计推断有着至关重要的作用。此外，书中关于“假设检验”的部分，作者的处理方式也让我受益匪浅。它不仅仅是列出各种检验方法，而是通过一个统一的框架，来讲解假设检验的基本步骤：建立假设、选择检验统计量、计算P值、做出决策。这种系统性的讲解，让我能够举一反三，理解不同检验方法的本质。而且，书中还针对一些容易混淆的概念，比如第一类错误和第二类错误，进行了详细的辨析，并给出了如何权衡它们的建议。总的来说，这本书在讲解抽象概念时，注重联系实际，在讲解统计方法时，注重逻辑体系，让我觉得学习过程既充实又有成就感。
评分评价六 拿到这本《概率论与数理统计（第三版）》时，我正面临着一个严峻的挑战：如何从海量的数据中提取有价值的信息，并做出合理的决策。这本书，在我看来，就像是一位经验丰富的向导，带领我穿越了概率与统计的迷宫。让我印象深刻的是，书中对于“概率分布”的讲解，简直可以用“抽丝剥茧”来形容。作者从最基础的离散型概率分布，如二项分布、泊松分布，逐步深入到连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布。在讲解每一种分布时，作者都会先从一个具体的现实场景出发，比如抛硬币的次数、电话线路的呼叫间隔、测量误差的分布等，然后引出相应的分布模型。更重要的是，作者不仅仅是给出分布的概率密度函数（或概率质量函数），还会详细讲解其数学期望、方差以及其形状特点。比如，在讲解正态分布时，作者非常生动地描绘了“钟形曲线”的形态，并解释了为什么它在自然科学和社会科学领域如此普遍。这让我不再是对公式望而生畏，而是对其背后的意义有了深刻的理解。在数理统计部分，让我受益匪浅的是关于“抽样调查”和“统计量”的讲解。作者详细阐述了简单随机抽样、分层抽样等不同抽样方法的原理和适用性，并且强调了样本统计量（如样本均值、样本方差）的意义，它们是如何用来估计总体参数的。书中对“中心极限定理”的讲解，更是让我茅塞顿开。作者通过图示和文字，生动地解释了为什么在样本量足够大的情况下，样本均值的分布会趋于正态分布，这为我们进行参数估计和假设检验奠定了坚实的理论基础。此外，关于“假设检验”的部分，作者的讲解非常有逻辑性。它不仅仅是介绍各种检验方法，更重要的是，它教会我如何根据具体的问题场景，选择合适的检验方法，以及如何理解检验结果的统计意义。比如，如何区分P值的大小和实际意义，如何控制第一类错误和第二类错误的风险。总而言之，这本书在知识的梳理、概念的讲解以及方法论的引导上，都做得非常出色，让我觉得学习过程既扎实又富有启发性。
评分评价九 这本书，我断断续续地读了很久，每一次翻开，都仿佛能学到新的东西。它给我最大的感受就是，作者在讲解复杂的概念时，总是能找到一个巧妙的切入点，让原本令人望而却步的数学理论，变得触手可及。我特别欣赏作者在讲解“随机变量的数字特征”时，那种由现象到本质的逻辑。他不仅仅是给出了均值、方差的数学定义，更是通过生动的例子，比如投资组合的收益和风险，来解释这些数字特征在决策分析中的重要性。这让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了它们背后的含义。在数理统计部分，让我觉得非常有帮助的是关于“抽样分布”的讲解。作者非常详细地解释了为什么我们需要关注样本的统计量，以及这些样本统计量的分布规律。特别是对“中心极限定理”的阐述，作者用图示和通俗的语言，让我明白了为什么在很多情况下，我们可以近似地认为样本均值的分布服从正态分布。这一点对于后续进行参数估计和假设检验至关重要。让我印象深刻的是，在讲解“假设检验”时，作者并不是简单地罗列各种检验方法，而是强调了检验背后的逻辑框架。他教我如何根据问题场景，选择合适的检验统计量，如何理解P值，以及如何做出最终的统计决策。这种系统性的讲解，让我能够举一反三，触类旁通。而且，书中还针对一些容易混淆的概念，比如第一类错误和第二类错误，进行了详细的辨析，并给出了如何权衡它们的建议。这本书还巧妙地将概率论的基础知识与数理统计的应用相结合，让我在学习统计推断时，能够更好地理解其理论基础。比如，在讲解区间估计时，作者会回溯到概率分布的知识，让我明白置信区间的数学含义。总而言之，这本书在知识的深度、讲解的逻辑以及应用的指导性上都做得非常出色，让我觉得学习过程既充实又有成就感。
评分还不错
评分合脚哈哈你给过好好好好了还计划哈更high4G好好好好好好好
评分正版，质量不错，内容有点过于简单
评分送货的小哥一如既往的给力，平常都下午来，今国庆放假竟然早上就来了！赞一个
评分是我想要的
评分赶上有活动买的，非常划算，高端大气。
评分好评！
评分总体来讲，书质量还不错，值得推荐！
评分TP-LINK TL-WR800N 300M
相关图书
![土壤及地下水修复工程设计（第2版） [Practical Design Calculations for Groundwater and Soil Remediation， Second Edition] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.qciss.net/12012227/58367fa1N17154301.jpg)
![国防电子信息技术丛书：天线理论与技术（第2版） [Antenna Theory and Techniques,Second Edition] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.qciss.net/12188074/592e8ae4N37fa9ecf.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版权所有