粗糙集理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周炜，周创明，史朝辉，何广平 著

图书标签:

• 粗糙集
• 知识发现
• 数据挖掘
• 人工智能
• 信息系统
• 决策分析
• 不确定性推理
• 机器学习
• 模式识别
• 数据分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302416142

版次：1

商品编码：11798882

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《粗糙集理论及应用》基于作者多年教学实践和科研积累编写而成，力求使读者尽快了解粗糙集的相关理论及应用。

前言/序言

《大数据时代的智慧之眼：从数据分析到洞察发现》 在信息爆炸的数字时代，数据如潮水般涌来，蕴藏着无限的价值与可能。然而，海量数据的洪流往往令人望而却步，如何从中提炼出有意义的信息，发现隐藏的规律，做出明智的决策，成为摆在我们面前的严峻挑战。本书《大数据时代的智慧之眼：从数据分析到洞察发现》正是一部旨在为读者开启数据洞察之门的指南。它并非专注于某一种特定理论的深度剖析，而是致力于构建一个全面、系统的数据分析思维框架，涵盖从数据收集、清洗、预处理，到探索性分析、建模、评估，直至最终的洞察提炼与应用的全过程。 本书最大的特色在于，它以“智慧之眼”为喻，强调数据分析不仅仅是冰冷的算法和统计，更是通过严谨的科学方法，训练我们识别数据中“洞察”的能力，如同拥有了一双能穿透表象、洞察本质的智慧之眼。我们将逐步引导读者理解，如何将原始、杂乱的数据转化为可信赖的知识，并最终驱动实际业务的改进和创新。 第一部分：数据世界的基石——理解与准备 在踏入数据分析的宏伟大门之前，充分理解数据的本质和做好充分的准备至关重要。本部分将带领读者从基础开始，构建对数据科学最核心的认知。 第一章：数据时代的浪潮与机遇：我们将从宏观视角出发，探讨大数据为何重要，它如何改变着我们的生活、工作和商业模式。从社交媒体的互动到智能设备的普及，从精准营销到医疗诊断，数据无处不在，并催生了无数新的机遇。本章将帮助读者建立对数据价值的深刻认识，激发学习数据分析的兴趣和动力。我们将探讨不同行业如何利用数据提升效率、优化体验，并展望数据驱动的未来。 第二章：数据的语言——类型、结构与质量：数据并非单一的形态，理解其多样性是后续分析的前提。本章将详细介绍不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并解释它们各自的特点和常见的存储方式（如数据库、数据仓库、数据湖）。更重要的是，我们将深入探讨数据质量的重要性，识别数据中的常见问题，如缺失值、异常值、重复值、不一致性等。理解这些问题，才能为后续的清洗和转换打下坚实基础。我们将通过具体的例子说明，低质量数据可能导致多么严重的分析偏差和决策错误。 第三章：数据清洗与预处理——为分析铺平道路：原始数据往往是“粗糙”的，需要经过精心的打磨才能用于分析。本章将系统性地介绍数据清洗与预处理的各种技术和方法。这包括如何处理缺失数据（删除、填充、插补），如何识别和处理异常值（删除、转换、截断），如何进行数据类型转换，如何解决数据不一致性问题，以及如何处理重复记录。我们还将介绍数据标准化和归一化技术，理解它们在不同算法中的作用。本章将提供丰富的实践指导，帮助读者掌握将原始数据转化为干净、可用数据集的技能。 第四章：特征工程——发掘数据的潜能：特征工程是数据分析中一个极其关键的环节，它直接影响到模型的性能和最终的洞察效果。本章将深入探讨如何从原始数据中提取、构建有意义的特征。我们将介绍常见的特征创建技术，如组合特征、派生特征、编码技术（如独热编码、标签编码）以及特征变换（如对数变换、平方根变换）。此外，特征选择的策略和方法也将被详细阐述，帮助读者识别并保留对分析最有价值的特征，剔除冗余和无关的特征，从而提高模型的效率和准确性。 第二部分：探索数据的奥秘——可视化与统计 数据准备就绪后，我们需要借助工具和方法来探索数据内部隐藏的模式和关系。本部分将聚焦于数据可视化和统计分析，帮助读者“看见”数据，理解其内在规律。 第五章：数据可视化——让数据“说话”：可视化是理解和传达数据洞察的最直观、最有效的方式。本章将系统介绍各种数据可视化技术，从基础的图表（如折线图、柱状图、散点图、饼图）到更复杂的图表（如箱线图、热力图、地理图、网络图）。我们将强调不同图表适用于展示不同类型数据和关系的重要性，并指导读者如何选择合适的图表来清晰地传达信息。本书还将介绍一些流行的可视化工具和库，并提供实践建议，帮助读者创建富有表现力和信息量的数据可视化作品。 第六章：描述性统计——概览数据的整体特征：描述性统计是理解数据集基本特征的起点。本章将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及分布形状的度量（偏度、峰度）。我们将解释如何利用这些统计量来概括数据集的整体情况，发现数据的分布特征和潜在的异常。通过实际案例，读者将学会如何计算和解读这些统计量，并将其应用于数据探索阶段。 第七章：探索性数据分析（EDA）——深入挖掘数据故事：探索性数据分析（EDA）是数据分析流程中不可或缺的一环，它是一个迭代的过程，通过可视化、统计摘要和其它技术来理解数据，发现模式、异常和关系。本章将整合前几章的知识，指导读者如何进行系统的EDA。我们将强调通过多角度、多层次的审视数据，提出假设，并通过分析验证假设。EDA的目的是在建模之前，对数据有充分的理解，从而指导后续的建模选择和特征工程。本章将展示如何通过EDA发现数据中的潜在问题和机会。 第八章：相关性分析——揭示变量间的联系：变量之间的关系是我们分析的关键目标之一。本章将专注于相关性分析，介绍如何度量和解释两个变量之间的线性关系强度和方向。我们将详细讲解皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等常用度量方法，并探讨相关性与因果关系的区别。通过散点图和相关矩阵的可视化，读者将学会如何有效地识别和理解变量间的相互依赖性，为后续的建模和特征选择提供重要依据。 第三部分：数据分析的利器——建模与评估 理解了数据、准备好数据、探索了数据之后，我们就进入了利用统计模型和机器学习算法来发现更深层规律的阶段。本部分将介绍常用的建模技术和评估方法。 第九章：机器学习基础——模型的种类与工作原理：本章将为读者搭建机器学习的基础认知。我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习三大主要范畴，并简要介绍它们各自的应用场景。对于监督学习，我们会区分回归和分类问题，并介绍一些经典的算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）以及K近邻（KNN）。对于无监督学习，我们会介绍聚类（如K-Means）和降维（如主成分分析PCA）等概念。本章旨在提供一个宏观的视角，让读者了解不同模型适用的场景，为后续深入学习打下基础，避免对特定算法的过度依赖。 第十章：回归分析——预测连续变量：回归分析是预测连续数值型变量的强大工具。本章将深入讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将详细阐述模型的假设、系数的解释、拟合优度（R²）的含义以及残差分析的重要性。此外，我们还会介绍一些非线性回归技术，如多项式回归，以及如何处理变量间的共线性问题。本章将通过实际案例，指导读者如何构建、解释和评估回归模型。 第十一章：分类模型——区分不同类别：分类是预测离散类别标签的任务。本章将聚焦于构建分类模型，并详细介绍逻辑回归，它不仅是分类算法，也是理解概率模型的重要入口。我们将进一步介绍决策树，强调其易于理解和解释的特性。此外，我们还会涉及支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）等经典分类算法，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。本章将通过分类问题的实际应用，帮助读者掌握如何选择和应用合适的分类模型。 第十二章：聚类分析——发现数据的分组：聚类是一种无监督学习技术，旨在将数据点分成若干个组，使得同一组内的数据点相似度高，不同组间的数据点相似度低。本章将重点介绍K-Means聚类算法，深入讲解其原理、迭代过程以及如何选择合适的K值。我们还将介绍层次聚类等其它聚类方法，并讨论如何评估聚类结果的质量。本章将通过实际场景，如客户分群、市场细分等，展示聚类分析的强大应用。 第十三章：模型评估与选择——衡量模型的优劣：建立模型只是第一步，如何客观地评估模型的性能并选择最优模型是至关重要的。本章将详细介绍各种模型评估指标。对于回归问题，我们会讲解均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）以及R²。对于分类问题，我们将深入讲解准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线和AUC值。此外，我们还将介绍交叉验证等模型选择技术，帮助读者避免过拟合，构建鲁棒性更强的模型。 第四部分：从数据到智慧——洞察提炼与应用 数据分析的最终目的是为了产生有价值的洞察，并将其转化为实际的行动。本部分将聚焦于如何从分析结果中提炼洞察，以及如何将这些洞察应用于解决实际问题。 第十四章：洞察的提炼——将数据转化为有意义的故事：分析结果往往是数字和图表，如何将这些冰冷的数据转化为引人入胜、具有说服力的“故事”是关键。本章将指导读者如何从分析结果中发现关键信息，识别模式背后的原因，并用清晰、简洁的语言将这些发现传达给不同的受众。我们将强调讲故事的结构、逻辑和技巧，帮助读者有效地沟通分析结果，推动决策。 第十五章：数据驱动的决策——将洞察应用于实践：数据分析的价值最终体现在对实际决策的指导上。本章将通过多个不同行业的案例，展示如何将数据洞察应用于业务改进、产品开发、风险管理、市场营销等各个方面。我们将探讨如何建立数据驱动的文化，如何设计有效的A/B测试来验证决策，以及如何持续监测和优化数据分析的应用效果。 第十六章：伦理与挑战——数据分析的边界与责任：在拥抱数据力量的同时，我们也必须正视其带来的伦理挑战和潜在风险。本章将讨论数据隐私、数据安全、算法偏见以及如何负责任地使用数据。我们将强调在数据分析过程中遵循伦理原则的重要性，并为读者提供一些规避风险的建议。理解这些挑战，有助于我们更好地利用数据，而非被数据所困。 第十七章：数据分析的未来展望——人工智能与新兴技术：数据分析领域仍在飞速发展，本书的最后一章将展望未来的趋势。我们将探讨人工智能（AI）、深度学习、自然语言处理（NLP）等前沿技术如何与数据分析相结合，进一步提升数据洞察的能力。我们还将讨论自动化数据分析、可解释性AI等热门话题，为读者指明继续学习和探索的方向。 《大数据时代的智慧之眼：从数据分析到洞察发现》并非一本枯燥的理论手册，而是一本实用、易懂、富有启发性的学习伙伴。通过本书，读者将掌握一套系统性的数据分析方法论，培养敏锐的数据洞察力，最终成为数据洪流中的智慧导航者，从数据中发现真正的价值，驱动创新与发展。无论是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中受益，提升自己的数据分析能力，拥抱这个数据驱动的时代。

评分☆☆☆☆☆

《粗糙集理论及应用》这本书，以其独特的视角和深刻的洞察力，彻底改变了我对信息处理的看法。作者对粗糙集理论的阐释，不仅仅是数学公式的堆砌，更是对信息不确定性和知识发现过程的哲学思考。我尤其被书中关于“下近似集”和“上近似集”的定义所吸引，它们形象地揭示了在信息不完备的情况下，我们如何对事物进行“模糊”的认识。书中对“数据约简”思想的深入探讨，让我明白了如何从庞杂的数据中提取出最本质、最有价值的信息，从而提高决策的效率和准确性。我花了大量时间研究书中关于“依赖性度量”的计算方法，这让我深刻理解了属性之间的相互关系。书中丰富的应用案例，从生物信息学到自然语言处理，都展示了粗糙集理论的广阔应用前景。我特别喜欢书中关于“规则抽取”的讲解，理解了如何利用粗糙集模型从数据中挖掘出具有实际意义的知识规则。这本书的阅读体验是极具启发性的，它让我学会了如何在信息不确定、不完备的情况下，依然能够做出明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

最近沉浸在《粗糙集理论及应用》的阅读中，这本书的深度和广度都让我印象深刻。作者在书中细致地描绘了粗糙集理论的构建过程，从最基础的“不可分辨关系”到复杂的“粗糙蕴含”，每一步都充满了严谨的逻辑和深刻的洞见。我特别被书中关于“下近似集”和“上近似集”的阐述所吸引，它们形象地勾勒出了在信息不完备情况下的“模糊”边界，这种处理方式在很多现实问题中都显得尤为重要。书中深入探讨了粗糙集在数据约简、特征选择、依赖性分析等方面的应用，我花了大量时间研究书中关于“约简算法”的推导和实现，这让我深刻理解了如何从海量数据中提取最精华的信息。书中涉及的案例广泛，从模式识别到决策支持，都展示了粗糙集理论的强大生命力。我尤其欣赏作者在介绍概念时，总是能用清晰的语言配合直观的图示，使得一些原本可能难以理解的数学理论变得易于接受。这本书不仅拓展了我对信息科学的认知，更重要的是，它教会了我如何以一种更具批判性和分析性的视角去审视和处理信息。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够激发思考的书籍。在阅读《粗糙集理论及应用》的过程中，我不仅仅是在学习一种新的数学工具，更是在与作者一同探索知识的边界和不确定性的本质。书中的概念，比如“粗糙集”本身，以及“下近似集”和“上近似集”，颠覆了我以往对集合的精确定义观念。作者通过大量精心设计的例子，生动地展示了如何在信息不完备的情况下，依然能够对事物进行有效的分类和描述。我特别着迷于书中关于“约简”的思想，理解了如何通过识别和去除冗余的特征，来获得更简洁、更有效的知识表示。书中对“可辨识关系”和“等价关系”的引入，为理解粗糙集的构建奠定了坚实的基础。我花了很长时间去研究书中关于“属性重要性”的计算方法，这对于理解哪些信息才是真正有价值的，提供了非常有力的依据。书中将理论与实践紧密结合，从具体的应用案例中，我看到了粗糙集如何在智能决策、模式识别、机器学习等领域发挥重要作用。我尤其对书中关于“规则抽取”的讲解印象深刻，理解了如何从数据中挖掘出隐含的、具有实际意义的知识规则。这本书的阅读体验是循序渐进的，每深入一层，都会有新的豁然开朗。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何与不确定性共舞的哲学启迪。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完了一本名为《粗糙集理论及应用》的书，这本书在我的认知领域里掀起了一场不小的风暴。它深入浅出地探讨了粗糙集这一强大的理论框架，并且将其巧妙地应用于各种实际场景，让我耳目一新。在阅读过程中，我常常会停下来，反复咀嚼作者提出的概念，特别是关于“下近似集”和“上近似集”的定义，以及它们如何直观地刻画出已知信息与未知信息之间的界限。书中的例子非常生动，从最初的疾病诊断到复杂的金融风险评估，都展示了粗糙集在信息粒化、特征选择、数据约简等方面的强大能力。我特别欣赏作者在阐述数学模型的同时，并没有忽略对理论背后哲学思想的探讨，这使得这本书不仅是一本技术手册，更是一次关于知识本质和信息不完备性深刻思考的旅程。这本书的阅读体验是极度愉悦的，每每翻过一章，我都会感觉自己对世界的理解又向前迈进了一大步。我特别喜欢书中关于“可辨识关系”和“等价关系”的讨论，它们是如何在粗糙集中扮演核心角色的，以及它们如何决定了我们对数据的理解粒度。作者用非常严谨的数学语言构建了理论体系，但同时又通过大量的图示和通俗易懂的解释，将这些复杂的概念变得容易理解。我尤其对书中关于“约简算法”的详细介绍印象深刻，理解了如何通过这些算法有效地去除冗余信息，从而提高决策的效率和准确性。这本书让我深刻地体会到，即使在信息不完备的情况下，我们依然能够有效地进行推理和决策，而粗糙集理论正是实现这一目标的有力工具。这本书的价值不仅仅在于理论本身，更在于它所提供的解决实际问题的思维方式和方法论，为我打开了新的研究思路和技术视野，我迫不及待地想将书中学习到的知识应用到我的实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书，名为《粗糙集理论及应用》，是一次令人着迷的学术探索之旅。我被作者对粗糙集这一强大理论框架的深入剖析所深深吸引。他没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实例，生动地展示了粗糙集如何在现实世界中解决实际问题。我尤其被书中关于“下近似集”和“上近似集”的描述所打动，它们形象地刻画了在信息不完备的情况下，我们如何依然能够对概念进行有效的描述和判断。书中对“依赖性分析”的详细讲解，让我明白了如何量化不同属性集对目标属性的影响程度，这对于构建更有效的决策模型至关重要。我花了许多时间去理解书中关于“规则发现”的算法，特别是如何从粗糙集模型中提取出简洁且具有解释性的知识规则。书中涉及的案例非常广泛，从模式识别到数据挖掘，都展示了粗糙集理论的强大生命力。我非常欣赏作者在阐述数学概念时，能够结合直观的图示和通俗的语言，使得一些原本复杂的概念变得容易理解。这本书不仅仅是一本技术参考书，更是一次关于信息处理和知识发现的思维训练。

评分☆☆☆☆☆

这本书，一本名为《粗糙集理论及应用》的书，就像一把钥匙，为我打开了通往数据科学更深层次世界的大门。在阅读的过程中，我不仅仅是在学习一个理论，更是在经历一次思维的洗礼。作者对“粗糙集”概念的阐释，特别是关于“下近似集”和“上近似集”的定义，让我深刻理解了在信息不完全的情况下，如何依然能够对概念进行有效的刻画和描述。我被书中关于“粒计算”的思想深深吸引，理解了如何通过将数据进行不同层次的划分，来发现隐藏在其中的模式和规律。书中详细介绍了粗糙集在特征选择、数据约简、依赖性分析等方面的多种算法，我花了大量时间去理解这些算法背后的逻辑，以及它们如何能够有效地提高模型的性能。书中大量的实际案例，从生物信息学到文本挖掘，都让我看到了粗糙集理论的广泛适用性。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时，总是能够结合直观的图示和清晰的语言，使得晦涩的数学公式也变得容易理解。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一次关于如何处理不确定性、如何从模糊中提取清晰的知识的哲学探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书，一本名为《粗糙集理论及应用》的书，以其严谨的理论体系和丰富的实践案例，为我打开了信息科学领域的一扇新大门。作者对粗糙集基本概念的阐述，特别是“下近似集”和“上近似集”的引入，让我深刻理解了在信息不完备的情况下，如何对集合进行“粗糙”的刻画。书中对“粒计算”思想的深入探讨，以及如何通过不同粒度的信息进行分析和决策，给我留下了深刻的印象。我花了大量时间去理解书中关于“属性约简”和“依赖性分析”的算法，这些方法论对于我处理实际数据问题提供了极大的帮助。书中广泛的应用领域，从机器学习到人工智能，都展示了粗糙集理论的巨大潜力。我尤其对书中关于“规则发现”的章节印象深刻，理解了如何从粗糙集模型中挖掘出具有可解释性的知识规则。这本书的阅读体验是极富挑战性的，同时也带来了巨大的收获，它让我学会了如何以一种更灵活、更具创造性的方式来处理信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑为我打开了一扇通往全新信息处理范式的大门。在接触《粗糙集理论及应用》之前，我一直习惯于在精确和完全的信息环境中工作，而这本书则让我看到了在信息不确定、不完备甚至模糊不清的情况下，如何依然能够进行有效的分析和决策。作者对“不可分辨性”概念的深刻阐述，以及由此引申出的“粗糙集”的定义，让我耳目一新。我尤其被书中关于“下近似集”和“上近似集”的描述所吸引，它们形象地描绘了在已知信息下，一个概念的“确定包含”和“可能包含”的范围，这种“软”边界的处理方式，在传统集合论中是难以想象的。书中详细讲解了如何利用粗糙集进行数据预处理，包括特征选择、依赖性分析以及规则抽取等。我花了大量时间研究书中关于“依赖函数”的讲解，理解它如何量化不同属性集对目标属性的贡献度，这对于构建更高效、更鲁棒的模型至关重要。书中对实际案例的分析也非常到位，从医学诊断中的不确定性，到金融领域的风险评估，再到环境保护中的决策支持，都展示了粗糙集理论的广泛适用性和强大威力。我特别欣赏作者在介绍复杂算法时，总是能结合直观的图示和清晰的语言，使得晦涩的数学概念变得容易理解。这本书不仅提升了我对信息科学的理解，更重要的是，它改变了我处理现实世界中不确定性问题的思维方式，让我更加敢于在信息不完备的情况下进行探索和创新。

评分☆☆☆☆☆

《粗糙集理论及应用》这本书，可以说是填补了我知识体系中的一大空白。在阅读之前，我对于如何有效处理信息的不完备性一直感到困惑，而这本书则为我提供了一个全新的、极具说服力的解决方案。作者以一种非常系统和严谨的方式，阐述了粗糙集理论的核心概念，特别是“下近似集”和“上近似集”的定义，让我对“信息粒度”有了全新的理解。书中对“不可分辨性”的讨论，以及如何基于这种不可分辨性构建粗糙集，为我打开了新的视角。我花了大量时间研究书中关于“属性约简”的各种算法，理解了如何通过识别和去除冗余信息，来获得更简洁、更有效的知识表示。书中丰富的应用案例，从医疗诊断到金融风险管理，都让我看到了粗糙集理论在现实世界中的巨大潜力。我特别喜欢书中关于“规则抽取”的章节，理解了如何从粗糙集中挖掘出具有实际意义的知识规则。这本书的阅读体验是循序渐进的，每翻过一页，都会有新的领悟。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次关于如何理解和利用不确定性的深刻思考。

评分☆☆☆☆☆

在我对海量数据的处理和分析感到一丝困惑时，《粗糙集理论及应用》这本书如同一盏明灯，指引了我新的方向。作者以一种极为严谨但又富有洞察力的方式，阐述了粗糙集这一概念。他没有回避理论的复杂性，而是通过清晰的数学定义和生动的图示，让我逐渐领略到粗糙集处理不完备信息的神奇之处。我尤其对“下近似集”和“上近似集”的引入感到惊叹，这两种集合的定义，恰恰反映了现实世界中信息不确定性的本质。书中对“粒计算”思想的深入剖析，让我明白了如何通过对数据进行粒化，从而在不同的抽象层次上进行分析和决策。我花了相当多的时间去理解书中关于“依赖性度量”的推导，这让我清楚地认识到，哪些属性才是真正影响决策的关键。书中大量的应用案例，从医疗诊断的模糊边界，到金融市场的风险预测，都为我提供了宝贵的参考。我特别被书中关于“特征选择”和“规则发现”的算法介绍所吸引，理解了如何利用粗糙集有效地从杂乱的数据中提取有价值的信息。这本书不仅仅是技术层面的革新，更重要的是，它提供了一种全新的思维模式，让我能够更从容地面对信息时代的挑战。

评分☆☆☆☆☆

各种定理和定义，挺多的东西，就是不是很好了解，感觉一般吧

评分☆☆☆☆☆

一般

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书很不错，下次再来！

评分☆☆☆☆☆

不错的书，得多学习一下～

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书很不错，下次再来！

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说实话，书太没水平。太理论，太古老，太简单。

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各种定理和定义，挺多的东西，就是不是很好了解，感觉一般吧

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是正版，摸着都不一样！

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不错的书，得多学习一下～