具體描述
産品特色
編輯推薦
全書主要從語義模型詳解、自然語言處理係統基礎算法和係統案例實戰三個方麵，介紹瞭自然語言處理中相關的一些技術。每一個算法又分彆從應用原理、數學原理、代碼實現，以及對當前方法的思考四個方麵進行講解。
1）語義模型詳解：從應用的角度介紹自然語言處理中的一些語義處理模型，比如關鍵詞提取、計算詞距離、文本自動生成等。
2）自然語言處理係統基礎算法：這一部分主要是從基礎係統搭建的角度對相關算法進行介紹。包括分詞、詞性標注、句法分析等。
3）係統案例實戰：介紹瞭搭建一個輿情分析和挖掘係統所涉及的環節、各個環節的算法實現，以及部分實現代碼。
內容簡介
《自然語言處理技術入門與實戰》主要從語義模型詳解、自然語言處理係統基礎算法和係統案例實戰三個方麵，介紹瞭自然語言處理中相關的一些技術。對於每一個算法又分彆從應用原理、數學原理、代碼實現，以及對當前方法的思考四個方麵進行講解。
《自然語言處理技術入門與實戰》麵嚮的讀者為有誌於從事自然語言處理相關工作的在校學生、企事業單位工作人員等人群。本書的結構是由淺入深地進行相關內容的介紹，以滿足不同層次讀者的學習需求。
作者簡介
蘭紅雲，湖北襄陽人。曾任職於獵豹移動，現為阿裏影業數據挖掘專傢，擁有多年的算法和數據挖掘的工作經驗，申請過多項算法專利。研究方嚮包括自然語言處理和機器學習。
內頁插圖
目錄
第1篇語義模型詳解
第1章關鍵詞抽取模型 3
1.1 TF-IDF算法實現關鍵詞抽取 4
1.2 TextRank算法實現關鍵詞抽取 11
1.3 基於語義的統計語言模型實現關鍵詞抽取 16
第2章短語抽取模型 22
2.1 基於互信息和左右信息熵實現短語抽取 23
2.2 TextRank算法實現短語抽取 28
2.3 LDA算法實現短語抽取 31
第3章自動摘要抽取模型 38
3.1 決策樹算法實現自動摘要 39
3.2 基於邏輯迴歸算法實現自動摘要 44
3.3 貝葉斯算法實現自動摘要 50
第4章深度學習——計算任意詞距離模型 55
4.1 FP-Growth算法實現詞距離計算 56
4.2 N-Gram算法實現詞距離計算 61
4.3 BP算法實現詞距離計算 65
第5章拼音漢字混閤識彆模型 70
5.1 貝葉斯模型實現拼音漢字混閤識彆 71
5.2 HMM模型實現拼音漢字混閤識彆 75
5.3 RNN神經網絡模型實現拼音漢字混閤識彆 80
第6章文本自動生成模型 87
6.1 基於關鍵詞的文本自動生成模型 88
6.2 RNN模型實現文本自動生成 93
第2篇自然語言處理係統基礎算法
第7章Dijkstra算法 101
7.1 算法應用原理介紹 102
7.2 算法數學原理介紹 102
7.3 算法源碼說明 106
7.4 算法應用擴展 107
第8章AC-DoubleArrayTrie算法 108
8.1 算法應用原理介紹 109
8.2 算法數學原理介紹 111
8.3 算法應用擴展 116
第9章最大熵算法 117
9.1 算法應用原理介紹 118
9.2 算法數學原理介紹 119
9.3 算法源碼說明 124
9.4 算法應用擴展 125
第10章CRF算法 126
10.1 算法應用原理介紹 127
10.2 算法數學原理介紹 130
10.3 算法源碼說明 135
10.4 算法應用擴展 136
第11章馬爾可夫邏輯網算法 137
11.1 算法應用原理介紹 138
11.2 算法數學原理介紹 142
11.3 算法源碼說明 144
11.4 算法應用擴展 145
第12章DIPRE算法 147
12.1 算法應用原理介紹 148
12.2 算法數學原理介紹 151
12.3 算法源碼說明 152
12.4 算法應用擴展 153
第13章LSTM算法 155
13.1 算法應用原理介紹 156
13.2 算法數學原理介紹 158
13.3 算法源碼說明 163
13.4 算法應用擴展 165
第14章TransE算法 166
14.1 算法應用原理介紹 167
14.2 算法數學原理介紹 170
14.3 算法源碼說明 172
14.4 算法應用擴展 174
第3篇係統案例實戰
第15章搭建輿情分析與挖掘的係統 177
15.1 係統功能設計簡述 178
15.2 係統模塊實現詳解 181
15.3 係統實現源碼說明 186
前言/序言
隨著移動互聯網的飛速發展，特彆是物聯網（InternetofThing，IoT）的飛速發展，人與設備的語言交互場景也越來越多，並且越來越成為核心。這種語言的交互既包括純文字的，也包括語音的。自然語言處理（NaturalLanguageProcessing,NLP）就是以電子計算機、編程語言為工具對人類特有的書麵和口頭形式的自然語言信息進行各種類型處理和加工的技術。當然，隨著技術的不斷發展，其處理領域也齣現瞭跨形態的組閤。比如通過與圖形圖像處理技術的結閤，可以實現看圖說話、在綫答題等應用。所以，自然語言處理是一門涉及語言學、計算機科學，當然還有數學的交叉性科學。自然語言處理的目的是為瞭讓計算機能夠理解人的語言，然後做齣相應的處理或者應答。根據應用場景的不同，自然語言處理可以分為如下三點：（1）信息抽取，包括自動摘要、自動檢索、輿情分析等；（2）語言理解，包括機器翻譯、人機對話、語義理解等；（3）跨形態組閤，包括看圖說話、語音自動閤成、輔助教學等。這些應用都是利用自然語言處理技術，對所需要處理的信息進行挖掘和分析，找齣人們想要的東西，進而做齣響應。而落實到具體的應用，又會衍生齣很多不同的應用係統，由此衍生齣來的應用係統包括但不限於：信息自動抽取係統、信息自動檢索係統、文本信息挖掘係統、機器翻譯係統、人機對話係統、圖片描述自動生成係統、語音自動識彆係統、語音自動閤成係統、計算機輔助教學係統，等等。
因為自然語言自身的復雜性，比如：很多歧義、結構復雜多樣、錶達韆變萬化，導緻其處理方法紛繁復雜，要考慮非常多的情景。所以上述這些係統之間又存在交叉，或者上下關聯，或者前後依賴等復雜的關係。而這些復雜的應用對於一個初學者來說，是非常龐雜和難以掌握的，在學習的過程中難免存在因為其中某一個細節不能掌握，而影響整個進程的進度。或者是雖然理解瞭算法的數學原理，但是怎麼在實際場景中應用，以及當前算法能解決哪些實際問題，還是不瞭解。在筆者學習的過程中，發現目前齣版的一些書籍，或者是偏理論性的，會介紹很多自然語言處理技術發展的曆史，比如符號邏輯的發展軌跡、語義網絡的發展軌跡、語言學派和統計學派的“恩怨情仇”，會讓初學者在學習的過程中抓不住重點，有時候又感覺它們好像就是一迴事；又或者介紹的內容過於技術，開篇就把其中涉及的一些數學知識全都介紹一遍，因為這其中有很多數學知識是比較高階的，比如隱馬爾科夫鏈、條件隨機場、數理邏輯推理等，在介紹數學知識的過程中，又難免會涉及相關的證明。本來其數學形式就比較復雜，再加上連環的證明就更難懂瞭，對於數學基礎稍微薄弱一點的讀者，就感覺沒有學習的欲望和必要瞭。但是在實際應用中，其實這些煩瑣的證明根本不需要，有時候隻需要記住一個結論，然後根據自己數據的情況，優化模型中的參數就可以瞭。所以筆者就想結閤自己學習過程中和實際工作中的一些經驗和教訓，從應用的角度來對自然語言處理中的一些技術進行介紹。在介紹的時候，希望盡量地避免煩瑣和突兀的數學證明，從應用的角度盡可能簡潔明瞭地對一個算法或者處理係統進行簡要的介紹，先讓大傢對這個方法有一個直觀感性的認識，然後再深入瞭解其中的難點，進而深入學習和攻剋難點。
本書采用以應用為主，算法和實現為輔的形式對自然語言處理中的一些技術進行介紹。對於算法數學原理的介紹，都是穿插在每一個應用的介紹中，對每一部分的數學知識進行分彆介紹和講解，沒有開篇便對所涉及的數學知識進行一個全麵的介紹，這樣大傢就不會因為某一個部分的數學知識不完備，或者掌握起來有睏難而放棄整個知識體係的學習，這樣大傢就可以獨立學習和掌握。同時因為知識遺忘的必然性，筆者將數學知識融入到應用中進行介紹，就更容易讓讀者記住。否則前後脫節之後，就忘記瞭之前講解的數學原理，即使在應用中又要重新學習，也並不一定能夠知道具體的應用原理。
因此，筆者完全從應用的角度來進行各個內容的組織，沒有涉及太多的處理技術起源、變革、發展等曆史信息。這一方麵是因為各個技術都有自己的長處和缺點，這個是理論學派爭論的焦點，但不是應用層麵應該關心或者需要錶明立場的地方；另一方麵作為主要介紹應用實戰的書，這裏更多的是想讓讀者瞭解對於同一個問題目前的一些處理的方法和這些方法之間的優劣，以及相互的關聯，以便找到解決問題更好的方法，這樣也更有利於整個事情的發展。所以從做事情的本身來說，我們需要關心的是事情怎麼能夠做起來，沒有做起來是因為什麼，所以我們更多關心的是“術”的事情，而對於“道”的層麵更多的是瞭解，是取眾傢之長，來“集大成”，而不能劍走偏鋒。
目前，隨著源工具的不斷增加，大傢對底層應用的開發需求在逐漸降低，所以本書先從上層應用介紹入手，讓讀者能夠直接用起來，這樣更有利於讀者邊實踐邊學習，也可以避免大傢因為學習底層技術太難而阻礙後期應用的學習。從企業的角度齣發，缺的也不是底層通用的處理技術和能力，更多的是缺少對實際業務的處理能力，業務跑起來之後，整個係統便會隨著業務的發展而不斷發展。所以本書采用以應用貫串始終的方式來進行相關技術的介紹和說明。
具體來說，本書主要從以下三個方麵介紹瞭自然語言處理中相關的一些技術。
1）語義模型詳解：主要是從應用的角度介紹自然語言處理中的一些語義處理模型，比如關鍵詞提取、計算詞距離、文本自動生成等。
2）自然語言處理係統基礎算法：這一部分主要是從基礎係統搭建的角度對相關算法進行介紹。包括分詞、詞性標注、句法分析等。這兩部分介紹的內容又分彆從使用原理、實現原理、具體的代碼實現，以及對當前方法的思考這四個角度進行介紹。
3）係統案例實戰：介紹瞭搭建一個輿情分析和挖掘係統所要涉及的環節、各個環節的算法實現，以及部分實現代碼。
本書在寫作過程中力求普及並與實踐相結閤，盡可能地照顧到不同層次不同專業的讀者。另外，本書是以應用場景來組織各個內容的，每一個章節都包含一個完整的應用解決方案：問題解決的原理、實現的算法原理、具體算法的實現，所以讀者可以根據自己的需要獨立地學習各個章節的內容。在各個章節的學習過程中，筆者強烈建議讀者在學習具體方法之前，一定要認真地理解所要解決問題的具體場景。要理解當前場景的輸入是什麼、輸齣是什麼，為什麼會是這樣的結構，隻有弄明白瞭這些，纔會對算法有更深入的理解，也纔能更好地使用所學習的算法，做到舉一反三。因為算法本身是一種數據處理邏輯，所以隻要具有相同處理邏輯的問題都可以用同樣的算法，比如最大熵模型發揮瞭巨大的作用是人們找到瞭其適用的場景，而不是對模型進行各種變形以讓其去適閤具體的應用。
本書在寫作的過程中參考瞭很多國內外學者的論文和著作。如果沒有他們的齣色工作，沒有他們極為寶貴的研究成果，本書是寫不齣來的。在本書齣版之際，謹嚮他們錶示衷心的感謝。
在本書寫作過程中，筆者常為自己的學識不足而苦惱、自然語言處理作為一門交叉性邊緣性學科，涉及語言學、計算機科學、數學等各個方麵的知識，筆者學識淺陋，論述之中倘有不當，懇請讀者批評指正。有任何意見和建議請發到392071814@qq.com，不勝感激。
最後，謹嚮幫助、支持和鼓勵我完成本書的我的傢人、同事、領導、朋友以及齣版社的領導、編輯緻以深深的敬意和真摯的感謝！
作者
2017年9月於杭州
用戶評價
讀完這本書，我最大的感受就是，作者在講解NLP技術時，總能抓住問題的本質，並且用一種非常直觀的方式呈現齣來。很多時候，我們學習新技術，會陷入各種復雜的公式和晦澀的術語中，但這本書卻恰恰相反，它更注重用“感覺”和“理解”來引導讀者。例如，在介紹命名實體識彆時，作者並沒有一開始就拋齣復雜的模型，而是先讓我們思考“在一段文字中，我們是如何識彆齣人名、地名、組織名的”，通過這種類比，讓我對問題的理解瞬間提升瞭一個維度。 書中的案例分析也做得非常齣色。作者挑選的都是一些貼近生活，或者在業界有廣泛應用的場景，比如垃圾郵件過濾、新聞文章分類等等。他不僅僅是展示瞭如何用NLP技術解決這些問題，更重要的是，他會深入剖析解決這些問題時所麵臨的挑戰，以及作者是如何通過優化算法或者調整參數來剋服這些挑戰的。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對NLP技術的實用性和有效性有瞭更深刻的認識。 讓我印象深刻的是，作者在講解一些比較前沿的技術時，也並沒有顯得高不可攀。他會用一些非常形象的比喻來解釋像注意力機製（Attention Mechanism）這樣的核心概念。比如，他會把注意力機製比作我們在閱讀一篇文章時，會不自覺地將注意力集中在重要的詞語或句子上，而忽略掉一些不那麼關鍵的信息。這種生動有趣的講解，讓我在輕鬆愉快的氛圍中，就掌握瞭復雜的技術原理。 此外，這本書非常強調“實戰齣真知”。作者不僅僅是理論的傳遞者，更是一位實踐的倡導者。他會在每個章節都設計相應的練習題或者小項目，鼓勵讀者動手去嘗試。我跟著書中的指導，完成瞭幾個簡單的NLP任務，雖然過程中遇到瞭一些睏難，但在作者的引導下，我都能一一剋服。這種“學以緻用”的過程，讓我對NLP技術有瞭更深的體會，也培養瞭我獨立解決問題的能力。 總而言之，這本書就像一本“平民化的NLP百科全書”，它將高深的NLP技術，用一種極其友好的方式呈現給讀者，並且通過大量的實戰指導，幫助讀者真正掌握這些技術，並能將其應用到實際工作中。這本書不僅讓我學習到瞭知識，更重要的是，它點燃瞭我對NLP領域探索的熱情。
評分這本書最大的吸引力在於它能夠將晦澀的技術概念，用一種非常人性化、易於理解的方式呈現齣來。作者在寫作時，仿佛是一位經驗豐富的朋友，坐在你旁邊，耐心地嚮你解釋每一個細節，讓你在不知不覺中就掌握瞭復雜的知識。比如，在介紹文本預處理的時候，作者並沒有上來就講一堆專業術語，而是先從“為什麼我們要對文本進行清洗”開始，讓我們明白預處理的必要性，然後再逐步介紹各種具體的處理方法。 讓我特彆欣賞的是，作者在講解每一個重要的算法或模型時，都會結閤具體的代碼實現。他會將代碼分解成一個個小模塊，然後詳細講解每個模塊的功能和背後的邏輯。這種“由代碼理解原理，由原理指導代碼”的雙嚮學習方式，對於我這種動手能力較弱的讀者來說，簡直是福音。我跟著書中的代碼，一步步地運行，調試，最終能夠獨立完成一些基礎的NLP任務，這讓我充滿瞭成就感。 作者在書中還分享瞭很多關於NLP技術發展曆程的見解，以及不同技術之間的優劣對比。比如，在講到循環神經網絡（RNN）的時候，他會詳細分析RNN在處理長序列時的不足，然後引齣長短期記憶網絡（LSTM）的誕生，以及Transformer模型的齣現。這種“縱嚮”和“橫嚮”的梳理，讓我對NLP技術的演進有瞭更清晰的認識，也能夠更好地理解當前主流技術的核心優勢。 讓我驚喜的是，這本書不僅僅停留在技術講解層麵，還觸及到瞭NLP技術的應用落地。作者在書中分享瞭如何將NLP技術集成到實際産品中，以及在産品開發過程中可能遇到的各種挑戰和解決方案。這些實用的建議，對於想要將NLP技術應用於實際項目中的讀者來說，無疑是寶貴的財富。它讓我們不僅僅是學習“怎麼做”，更學會瞭“如何做得更好”。 總的來說，這本書為我提供瞭一個係統且易於掌握的NLP學習路徑。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位循循善誘的老師，陪伴我一步步地探索NLP的奧秘，並且讓我有能力將這些知識轉化為實際的行動。
評分這本書最讓我覺得“讀懂瞭”的地方，在於作者對於“理解”的強調。很多NLP的書籍，可能會上來就講模型，講算法，但這本書不一樣，它會花很多篇幅去解釋“為什麼我們需要這些東西”。比如，在講到詞性標注的時候，作者先讓我們思考，為什麼識彆詞性對理解句子結構很重要，然後再引齣不同的標注方法，並且會分析它們的優劣。這種由“目的”驅動的學習方式，讓我對每一個技術點都有瞭更深刻的理解，而不是死記硬背。 我非常喜歡作者在書中對“實操”的傾斜。他提供的代碼示例，都不是那種“拿來主義”，而是會在講解時，把代碼的每一部分都剖析得清清楚楚，並且會給齣一些修改和擴展的建議，鼓勵讀者自己去嘗試。我跟著書中的例子，自己動手去寫代碼，去調試，去修改參數，看到那些原本陌生的代碼變成瞭一個個能運行的小程序，並且能完成實際的任務，那種學習的樂趣和成就感是無與倫比的。 而且，作者在講解一些復雜的模型時，非常善於使用類比和圖形化解釋。比如，在介紹Transformer模型的“多頭自注意力機製”時，作者會用“一群人一起討論一個問題，每個人都關注不同的方麵，然後綜閤大傢的意見”這樣的比喻來解釋，讓我一下子就抓住瞭核心思想。這種深入淺齣的講解方式，讓我在麵對那些看似高不可攀的技術時，也能保持學習的興趣和動力。 讓我覺得這本書非常“貼心”的是，它還會提供一些關於如何“避坑”的建議。作者會分享他在實際項目中遇到過的各種問題，以及他是如何解決的。比如，在處理中文分詞時，他會提醒我們注意各種分詞器的優缺點，以及在不同場景下應該如何選擇。這些經驗之談，對於新手來說，無疑是極其寶貴的財富，能夠幫助我們少走很多彎路。 總而言之，這本書為我提供瞭一個既有深度又有廣度的NLP學習體驗。它不僅僅教會瞭我NLP的技術，更重要的是，它教會瞭我如何去思考，如何去實踐，以及如何去解決實際問題。這本書讓我對NLP技術産生瞭濃厚的興趣，並且有信心能夠在這個領域繼續深入學習和探索。
評分這本書的敘事方式簡直是行雲流水，讀起來一點都不枯燥。作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我們穿越NLP的重重迷霧。他用非常接地氣的語言，將那些原本聽起來高大上的概念，一一拆解，並且總能找到絕佳的比喻。比如說，在講到分詞時，他會用“把一句話切成一個個有意義的小片段”來形容，這讓我這種初學者一下子就抓住瞭核心。而且，他並不滿足於僅僅解釋“是什麼”，而是會花很多筆墨去講“為什麼”，為什麼需要分詞，為什麼某種分詞方法比另一種更好。 我最喜歡的部分是作者在引入每個新技術時，都會先交代清楚它齣現的背景，解決的是什麼問題。就像他在講到Transformer模型的時候，先迴顧瞭RNN和LSTM的局限性，然後纔引齣Transformer的創新點。這種“追根溯源”的做法，讓我更容易理解新技術的重要性和它所帶來的突破。而且，作者在講解模型結構時，也總是用圖文並茂的方式，把復雜的網絡層級關係清晰地呈現齣來，配閤文字解釋，真的是事半功倍。 這本書還有一個很棒的地方，就是它很注重“動手能力”的培養。作者在每個重要的概念或者技術點之後，都會提供相應的代碼片段，並且會詳細講解每行代碼的作用。我跟著書中的代碼，在自己的電腦上跑瞭一遍又一遍，看到那些原本雜亂無章的數據，經過代碼的處理，變得井井有條，並且能輸齣有用的信息，那種感覺太棒瞭！這不僅僅是學習知識，更是在學習如何“運用”知識。 而且，作者在講解過程中，還會時不時地給齣一些“小貼士”或者“注意事項”，這些細節非常實用，能夠幫助我們避開很多新手常犯的錯誤。比如，在講到文本特徵提取時，他會提醒我們注意數據的歸一化，或者在選擇詞嚮量模型時，建議我們考慮語料庫的大小和質量。這些經驗之談，無疑是作者多年實踐的結晶，對於我們快速成長非常有幫助。 最後，我覺得這本書的價值在於它提供瞭一個非常紮實的NLP學習“路綫圖”。它循序漸進，從基礎概念到高級模型，再到實際應用，幾乎涵蓋瞭一個初學者需要掌握的所有關鍵要素。讀完這本書，我感覺自己對NLP有瞭一個係統性的認識，不再是零散的知識點堆砌，而是構成瞭一個完整的知識體係。這讓我對接下來的深入學習和項目實踐充滿瞭信心。
評分這本書給我留下瞭深刻的印象，雖然我不是NLP領域的專傢，但閱讀過程中，作者深入淺齣的講解方式讓我感覺一切都變得觸手可及。他不僅僅是羅列枯燥的理論，而是通過生動的案例，將抽象的概念具象化。比如，在講解詞嚮量時，作者沒有直接給齣復雜的數學公式，而是從“國王 - 男人 + 女人 = 王後”這樣的類比入手，讓我一下子就理解瞭詞嚮量背後的語義關係。這種循序漸進的教學方法，讓我在輕鬆愉快的氛圍中掌握瞭NLP的核心知識。 書中的實戰部分更是點睛之筆。作者提供瞭很多實際的應用場景，從文本分類到情感分析，再到機器翻譯，每一個章節都伴隨著詳細的代碼示例和操作指導。我按照書中的步驟，一步步地搭建瞭自己的文本分類模型，看到瞭代碼在我手中“活”起來，將無序的文本數據轉化為有意義的分析結果，這種成就感是前所未有的。更重要的是，作者在代碼講解中，會穿插對代碼實現的原理的深入剖析，讓我不僅學會瞭“怎麼做”，更理解瞭“為什麼這麼做”，這對於我未來獨立解決問題至關重要。 讓我特彆驚喜的是，作者在處理一些復雜的NLP問題時，並沒有迴避其難度，而是通過清晰的邏輯梳理，將復雜性分解成易於理解的步驟。比如，在介紹深度學習模型在NLP中的應用時，作者詳細闡述瞭RNN、LSTM、Transformer等模型的演進過程，以及它們各自的優缺點。他沒有止步於介紹模型架構，而是進一步探討瞭這些模型在解決具體NLP任務時，如何通過不同的設計來捕捉文本的上下文信息和語義關聯，這種嚴謹的學術態度和清晰的錶達能力，讓我受益匪淺。 閱讀這本書，我感覺作者不僅僅是在傳授技術，更是在傳遞一種解決問題的思維方式。他鼓勵讀者去思考，去探索，去動手實踐。在書的結尾，作者還分享瞭一些關於NLP領域發展趨勢的見解，以及如何保持學習和進步的方法。這讓我意識到，NLP技術日新月異，持續學習是跟上時代步伐的關鍵。這本書不僅為我打開瞭NLP世界的大門，更激發瞭我對這個領域持續探索的熱情。 這本書的另一個亮點在於它對NLP技術的“落地”進行瞭深入的探討。作者並沒有將理論停留在空中樓閣，而是著重於如何將這些先進的技術應用到實際業務場景中，解決真實世界的問題。從如何進行數據預處理，到如何選擇閤適的模型，再到如何評估模型的性能，作者都給齣瞭非常具體和可操作的建議。例如，在討論文本情感分析時，他詳細介紹瞭如何處理網絡語境下的俚語、錶情符號等特殊情況，這些都是在純理論書籍中難以找到的寶貴經驗。
評分京東買書就是方便，這幾天有時間可以慢慢看瞭！以後恐怕難得去書店瞭。
評分買瞭一大堆的深度學習，包裝不錯，慢慢學
評分還可以吧，隻是快速上手
評分天下任我縱橫。
評分發貨速度快，書的質量很好，打摺的時候買的，比較劃算
評分印刷質量不錯，內容很好，比較推薦
評分趁618圖書活動期間，買瞭一大堆書，都是自己喜歡的，價格優惠，值！
評分為人堂堂正正，
評分湊閤吧，反正不是太貴，買一個試試，一般般
相關圖書
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.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有