智能優化算法及其MATLAB實例（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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包子陽 著

圖書標籤:

• 優化算法
• 智能優化
• MATLAB
• 算法實現
• 數值計算
• 人工智能
• 機器學習
• 優化模型
• 工程優化
• 計算方法

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121330308

版次：2

商品編碼：12260535

包裝：平裝

叢書名： IT工程師寶典

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：232

字數：324800

正文語種：中文

內容簡介

智能優化算法在解決大空間、非綫性、全局尋優、組閤優化等復雜問題方麵具有獨特的優勢，因而得到瞭國內外學者的廣泛關注，並在信號處理、圖像處理、生産調度、任務分配、模式識彆、自動控製和機械設計等眾多領域得到瞭成功應用。本書介紹瞭8種經典智能優化算法――遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給齣瞭具體的MATLAB仿真實例。對於要用這些算法工具來解決具體問題的理論研究和工程技術人員，通過本書可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過仿真實例可以更深入地理解、快速地掌握這些算法。

作者簡介

包子陽：2009年6月畢業於電子科技大學信號與信息處理專業，獲碩士學位。2009年8月至今工作於北京無綫電測量研究所，高級工程師。從事雷達電氣總體、信號處理和算法研究等工作，申請專利五項（已授權兩項），在國際雷達會議、《係統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術應用》、全國天綫年會等發錶學術論文十餘篇。

目錄

第1章 概述 1
1．1 進化類算法 2
1．2 群智能算法 3
1．3 模擬退火算法 5
1．4 禁忌搜索算法 5
1．5 神經網絡算法 6
參考文獻 6
第2章 遺傳算法 9
2．1 引言 9
2．2 遺傳算法理論 10
2．2．1 遺傳算法的生物學基礎 10
2．2．2 遺傳算法理論基礎 11
2．2．3 遺傳算法的基本概念 13
2．2．4 標準遺傳算法 16
2．2．5 遺傳算法的特點 16
2．2．6 遺傳算法的改進方嚮 17
2．3 遺傳算法流程 17
2．4 關鍵參數說明 19
2．5 MATLAB仿真實例 20
參考文獻 35
第3章 差分進化算法 37
3．1 引言 37
3．2 差分進化算法理論 38
3．2．1 差分進化算法原理 38
3．2．2 差分進化算法的特點 38
3．3 差分進化算法種類 39
3．3．1 基本差分進化算法 39

3．3．2 差分進化算法的其他形式 41
3．3．3 改進的差分進化算法 42
3．4 差分進化算法流程 43
3．5 關鍵參數的說明 44
3．6 MATLAB仿真實例 45
參考文獻 57
第4章 免疫算法 59
4．1 引言 59
4．2 免疫算法理論 60
4．2．1 生物免疫係統 60
4．2．2 免疫算法概念 62
4．2．3 免疫算法的特點 63
4．2．4 免疫算法算子 63
4．3 免疫算法種類 67
4．3．1 剋隆選擇算法 67
4．3．2 免疫遺傳算法 67
4．3．3 反嚮選擇算法 67
4．3．4 疫苗免疫算法 68
4．4 免疫算法流程 68
4．5 關鍵參數說明 70
4．6 MATLAB仿真實例 71
參考文獻 84
第5章 蟻群算法 87
5．1 引言 87
5．2 蟻群算法理論 88
5．2．1 真實蟻群的覓食過程 88
5．2．2 人工蟻群的優化過程 90
5．2．3 真實螞蟻與人工螞蟻的異同 90
5．2．4 蟻群算法的特點 91
5．3 基本蟻群算法及其流程 92
5．4 改進的蟻群算法 95
5．4．1 精英螞蟻係統 95
5．4．2 最大最小螞蟻係統 95
5．4．3 基於排序的蟻群算法 96
5．4．4 自適應蟻群算法 96
5．5 關鍵參數說明 97
5．6 MATLAB仿真實例 99
參考文獻 108
第6章 粒子群算法 111
6．1 引言 111
6．2 粒子群算法理論 112
6．2．1 粒子群算法描述 112
6．2．2 粒子群算法建模 113
6．2．3 粒子群算法的特點 113
6．3 粒子群算法種類 114
6．3．1 基本粒子群算法 114
6．3．2 標準粒子群算法 114
6．3．3 壓縮因子粒子群算法 115
6．3．4 離散粒子群算法 116
6．4 粒子群算法流程 116
6．5 關鍵參數說明 117
6．6 MATLAB仿真實例 120
參考文獻 135
第7章 模擬退火算法 137
7．1 引言 137
7．2 模擬退火算法理論 138
7．2．1 物理退火過程 138
7．2．2 模擬退火原理 139
7．2．3 模擬退火算法思想 140
7．2．4 模擬退火算法的特點 141
7．2．5 模擬退火算法的改進方嚮 141
7．3 模擬退火算法流程 142
7．4 關鍵參數說明 143
7．5 MATLAB仿真實例 145
參考文獻 156
第8章 禁忌搜索算法 157
8．1 引言 157
8．2 禁忌搜索算法理論 158
8．2．1 局部鄰域搜索 158
8．2．2 禁忌搜索 159
8．2．3 禁忌搜索算法的特點 159
8．2．4 禁忌搜索算法的改進方嚮 160
8．3 禁忌搜索算法流程 160
8．4 關鍵參數說明 162
8．5 MATLAB仿真實例 165
參考文獻 176
第9章 神經網絡算法 179
9．1 引言 179
9．2 神經網絡算法理論 180
9．2．1 人工神經元模型 180
9．2．2 常用激活函數 181
9．2．3 神經網絡模型 182
9．2．4 神經網絡工作方式 182
9．2．5 神經網絡算法的特點 183
9．3 BP神經網絡算法 184
9．4 神經網絡算法的實現 187
9．4．1 數據預處理 187
9．4．2 神經網絡實現函數 188
9．5 MATLAB仿真實例 191
參考文獻 199
附錄A MATLAB常用命令和函數 201

前言/序言

前 言

　　近年來，隨著計算機技術的快速發展，為瞭在一定程度上解決大空間、非綫性、全局尋優、組閤優化等復雜問題，不少智能優化方法不斷湧現，例如：進化類算法、群智能算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法等。因其獨特的優點和機製，這些算法得到瞭國內外學者的廣泛關注，掀起瞭研究熱潮，在信號處理、圖像處理、生産調度、任務分配、模式識彆、自動控製和機械設計等眾多領域得到瞭成功應用。

　　本書介紹瞭8種經典智能優化算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給齣瞭具體MATLAB仿真實例，包括：遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法。全書分為9章：第1章為概述，綜閤介紹智能優化算法的功能和應用以及主要算法的來源、原理和特點；第2～9章對上述8種智能優化算法分彆進行介紹，包括其算法簡介、算法理論、算法主要種類、算法流程和關鍵參數說明，並給齣MATLAB仿真實例，其中有的章節還介紹算法的改進方嚮和實現方法。

　　智能優化算法可應用於電子、通信、計算機、自動化、機器人、經濟學和管理學等眾多學科；對於要用這些算法工具來解決具體問題的理論研究和工程技術人員來說，通過本書可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過MATLAB仿真實例可以更深入地理解、快速地掌握這些算法。由於每種算法的優化目標可以很多，對應的修正算法也很多，感興趣的讀者可以在此基礎上進行深入研究。

　　本書的第1～4章和第7～9章由包子陽編寫和修訂；第5章和第6章由餘繼周編寫和修訂；楊杉參與第2章和第6章的修訂以及對全書的審查和校正。書中的所有源程序均可在電子工業齣版社網站（www.phei.com.cn）下載。在本書改版過程中，得到瞭北京無綫電測量研究所人力資源處劉紀斌老師、檔信中心董智文主任、《航天雷達》郭珊珊編輯、黨辦陳佳佳老師、所辦郭少霞老師以及總體部的支持和幫助，電子工業齣版社相關編輯為本書的齣版付齣瞭辛勤勞動，特此錶示感謝。

　　由於編著者水平有限，書中難免有各種不足之處，誠摯希望各位專傢和讀者批評指正。聯係方式：bao_ziyang@163.com。　　

　　

　　編著者

　　2017年11月

《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》：一本引領您探索高效計算世界的實踐指南 在這個信息爆炸、計算需求日益增長的時代，如何從海量數據中發掘最優解、在復雜係統中實現最佳性能，是科研、工程乃至商業決策領域的核心挑戰。傳統的最優化方法往往在麵對高維、非綫性、多模態的復雜問題時顯得力不從心。而智能優化算法，憑藉其仿生學設計、全局搜索能力以及對復雜性的強大適應性，應運而生，為解決這些難題提供瞭全新的視角和強大的工具。 《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》正是這樣一本聚焦於智能優化算法及其在實際問題中應用的書籍。它並非一本枯燥的理論堆砌，而是將前沿的算法思想與實用的編程實現緊密結閤，旨在幫助讀者深入理解智能優化算法的原理，掌握如何運用MATLAB這一強大的科學計算工具來實現和應用這些算法。本書第2版的齣版，是對第一版內容的一次全麵升級和深化，旨在納入近些年智能優化領域的新進展、新算法，並優化實例，使其更具時效性和實用性。 本書將帶您走進智能優化算法的精彩世界，核心內容涵蓋以下幾個重要方麵： 第一部分：智能優化算法的基礎與理論精髓 在正式進入算法的海洋之前，本書將為您奠定堅實的理論基礎。您將係統地學習到： 最優化問題及其挑戰： 深入理解什麼是優化問題，為何傳統方法在麵對現實世界的復雜問題時常常遭遇瓶頸，例如局部最優陷阱、搜索空間巨大、目標函數難以解析等。這將幫助您認識到智能優化算法存在的必要性與價值。 智能優化算法的哲學與分類： 探索智能優化算法背後的核心思想——模仿自然界生物或物理現象的湧現能力、群體協作和自適應學習。我們將對各類智能優化算法進行清晰的分類，如群體智能算法（如粒子群優化、蟻群優化、細菌覓食優化等）、演化計算算法（如遺傳算法、差分進化等）、以及其他受自然啓發的設計（如人工蜂群算法、灰狼優化算法等）。 核心算法的原理剖析： 對於每一類重要的智能優化算法，本書都將進行細緻的原理講解。例如，對於粒子群優化（PSO），您將瞭解粒子是如何通過自身經驗和群體經驗來更新速度和位置的；對於遺傳算法（GA），您將掌握選擇、交叉、變異等關鍵算子如何模擬生物進化來搜索最優解；對於蟻群優化（ACO），您將學習信息素的積纍與揮發如何引導虛擬螞蟻找到最優路徑。我們力求將復雜的數學模型用直觀易懂的方式呈現，並輔以清晰的流程圖和僞代碼，便於理解。 算法的共性與特性： 在理解瞭各類算法的獨特之處後，本書還將引導您去發掘它們之間的共性，例如迭代搜索、隨機擾動、信息共享等。同時，也會深入分析不同算法在搜索能力、收斂速度、參數敏感性、對問題類型的適應性等方麵的特性，幫助您在麵對具體問題時，能夠做齣更明智的算法選擇。 第二部分：MATLAB在智能優化算法實現中的強大支持 理論的學習需要轉化為實踐。MATLAB作為一種麵嚮工程計算的語言和環境，為智能優化算法的實現提供瞭極大的便利。本書將係統地指導您如何利用MATLAB的強大功能： MATLAB編程基礎迴顧與強化： 對於初學者，我們會進行必要的MATLAB基礎知識迴顧，包括變量、數據類型、控製流、函數編寫等。對於有一定基礎的讀者，我們將聚焦於在算法實現中常用的技巧，如矩陣運算、嚮量化操作、繪圖函數、文件I/O等，以提高代碼效率和可讀性。 數據結構與算法錶示： 學習如何在MATLAB中有效地組織和錶示算法中的關鍵數據，例如種群的編碼、個體的錶示、適應度值的計算等。 核心算法的MATLAB實現： 這是本書的核心實踐部分。對於前麵介紹的每一類主要智能優化算法，我們將提供詳細的MATLAB代碼實現。這些代碼不僅是算法的直接翻譯，更融入瞭良好的編程規範和優化技巧，例如： 模塊化設計： 將算法的不同部分（如初始化、適應度評估、選擇、交叉、變異、更新等）封裝成獨立的函數，提高代碼的可維護性和復用性。 嚮量化編程： 充分利用MATLAB的矩陣運算能力，避免低效的循環，顯著提升計算速度。 參數配置： 清晰地定義和管理算法的各項參數，並提供調整的建議。 可視化展示： 利用MATLAB豐富的繪圖功能，直觀地展示算法的搜索過程、收斂麯綫、最優解的分布等，幫助您深入理解算法的動態行為。 智能優化工具箱的介紹與使用： 除瞭從零開始實現算法，本書還將介紹和評測一些成熟的MATLAB智能優化工具箱，分析其優缺點，並指導讀者如何利用這些工具箱快速上手，解決實際問題。 第三部分：智能優化算法的典型應用案例研究 理論與實踐相結閤，最終是為瞭解決現實世界中的問題。本書精選瞭一係列具有代錶性的應用案例，涵蓋瞭工程、科學、金融等多個領域，展示智能優化算法的強大威力： 函數優化： 從簡單的單峰函數到復雜的多峰函數，展示算法如何跳齣局部最優，找到全局最優解。這為理解算法的基本搜索能力奠定基礎。 工程設計優化： 結構優化： 例如，如何設計橋梁、飛機翼型等，在滿足強度、剛度要求的同時，最大限度地減輕重量。 機械設計優化： 如，優化齒輪傳動係統的參數，實現更高的效率和更低的噪聲。 電路設計優化： 優化電子元件的參數，以達到最佳的性能指標。 機器學習與模式識彆： 參數尋優： 如何利用智能優化算法優化機器學習模型（如支持嚮量機、神經網絡）的關鍵參數，提升模型的泛化能力。 特徵選擇： 如何從海量特徵中篩選齣最有效、最具辨彆力的特徵子集，降低模型復雜度，提高訓練效率。 聚類分析： 探索如何應用智能優化算法來改進傳統的聚類算法，例如優化聚類中心的初始化，提高聚類結果的準確性。 調度與路徑規劃： 旅行商問題（TSP）： 經典的NP-hard問題，展示算法如何在龐大的搜索空間中找到近似最優的路徑。 生産調度： 如何優化生産綫上的任務順序，以最小化生産周期或最大化資源利用率。 物流配送： 規劃配送路綫，降低運輸成本，提高配送效率。 信號處理與控製係統： 濾波器設計： 優化濾波器參數，以滿足特定的頻率響應要求。 PID控製器參數整定： 利用智能優化算法自動尋找最優的PID參數，實現穩定且快速的係統響應。 其他前沿應用： 可能會涉及圖像處理中的目標跟蹤、能源領域的能源調度優化、金融領域的投資組閤優化等。 對於每一個應用案例，本書將遵循一個清晰的框架： 1. 問題描述： 詳細闡述該問題的背景、目標和約束條件。 2. 模型構建： 將實際問題轉化為數學模型，定義目標函數和約束條件。 3. 算法選擇與改編： 分析為何選擇特定的智能優化算法，以及是否需要對算法進行適當的改編以適應問題的特性。 4. MATLAB實現： 提供完整的MATLAB代碼實現，並解釋關鍵部分的邏輯。 5. 實驗結果與分析： 展示算法的運行結果，包括收斂過程、最優解的數值，並對結果進行深入的分析和討論，包括算法的性能評估、與其他方法的比較等。 6. 潛在的改進方嚮： 提齣進一步優化算法或改進模型的可行性建議。 本書的特色與價值 《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》的獨特之處在於： 理論與實踐的完美融閤： 避免瞭純理論書籍的枯燥和純代碼書籍的浮淺，將前沿算法理論與MATLAB的實操技術有機結閤，讓讀者在理解原理的同時，立即擁有動手解決問題的能力。 豐富的MATLAB實例： 提供瞭大量經過精心設計和驗證的MATLAB代碼實例，這些實例覆蓋瞭算法的各種應用場景，讀者可以即學即用，快速掌握。 循序漸進的教學方法： 從基礎概念到復雜應用，內容組織層次分明，由淺入深，適閤不同層次的讀者。 注重算法的選擇與調優： 不僅教授如何實現算法，更引導讀者理解不同算法的優劣勢，學會根據具體問題選擇最閤適的算法，並掌握參數調優的技巧，以獲得最佳性能。 緊跟學術前沿： 第2版的內容更新，加入瞭近年來湧現齣的更具潛力的智能優化算法，並可能對現有算法的最新改進和發展進行介紹。 培養解決實際問題的能力： 通過大量的應用案例，讀者將學會如何將抽象的優化算法應用於解決現實世界的工程、科學和商業問題，培養獨立思考和創新解決問題的能力。 本書適閤的讀者群體 在校學生： 計算機科學、軟件工程、自動化、電子工程、機械工程、材料科學、生物醫學工程、運籌學等相關專業的本科生、碩士生和博士生。 科研人員： 需要應用優化技術解決復雜科學問題的研究學者。 工程師與技術人員： 在工業界從事産品設計、係統優化、過程控製、數據分析等工作的工程師。 對智能優化感興趣的自學者： 任何希望瞭解和掌握智能優化算法技術，並將其應用於個人項目或職業發展的人士。 結語 《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》不僅僅是一本書，更是一把開啓高效計算世界大門的鑰匙。它將帶領您從理論的殿堂走嚮實踐的沃土，用MATLAB這個強大的工具，去探索和解決那些曾經看似棘手的優化難題。無論您是希望在學術研究上有所突破，還是在工程實踐中追求極緻性能，亦或是想為您的職業生涯增添一項核心技能，本書都將是您不可或缺的夥伴。準備好迎接一場智力的挑戰，用智能優化算法的力量，塑造一個更優的未來！

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機科學充滿熱情的學生，正在積極地進行自主學習，希望能夠全麵掌握計算領域的各種重要技術。智能優化算法是我一直以來非常感興趣的領域，我認為它們不僅是解決實際工程問題的重要工具，也是理解復雜計算係統運作原理的關鍵。我希望能夠找到一本既能提供清晰、易懂的理論講解，又能通過大量的MATLAB實例來鞏固和深化理解的書籍。我希望這本書能夠從最基礎的算法原理講起，循序漸進地深入到更復雜的算法，並且在每個算法的講解過程中，都能夠提供配套的MATLAB代碼，並且這些代碼能夠被直接運行，甚至進行修改和擴展。我希望這本書能夠幫助我理解算法背後的邏輯，而不僅僅是記住代碼。我尤其希望書中能夠包含一些關於算法性能分析和比較的內容，例如如何評價一個算法的收斂速度、搜索精度等，以及如何根據問題的特點選擇最閤適的算法。如果書中能夠提供一些引導性的練習題，或者是一些可以讓我自己去嘗試解決的拓展性問題，那對我的學習將會有極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在工程領域摸爬滾打的工程師，我對各種優化問題的解決方案有著強烈的需求，而智能優化算法無疑是解決復雜、非綫性、高維度優化問題的利器。我一直關注著這個領域的發展，尤其是在實際工程應用中的落地情況。在工作中，我經常需要處理一些傳統優化方法難以解決的問題，例如在産品設計中尋找最優的參數組閤，或者在生産調度中優化資源分配，這些場景往往具有高度的耦閤性和不確定性，傳統的數學規劃方法顯得力不從心。智能優化算法，如遺傳算法、粒子群優化、模擬退火等，以其強大的全局搜索能力和魯棒性，為這些問題提供瞭新的思路。然而，在實際應用中，如何根據具體問題的特點選擇閤適的算法，如何有效地調整算法的參數以獲得最佳性能，以及如何將其集成到現有的工程流程中，都存在著不少挑戰。我希望《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》能夠在這方麵提供更深入的指導。我尤其看重書中是否能夠提供針對不同工程應用場景的案例分析，例如在機械設計、電子工程、控製係統等領域的實際問題是如何被智能優化算法解決的。如果書中能夠提供一些通用的框架或方法論，指導讀者如何將算法應用於自己的特定問題，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對機器學習和人工智能充滿好奇的學習者，一直想係統地學習智能優化算法，並將它們與我正在學習的機器學習模型結閤起來。我深知，很多機器學習模型的訓練過程本身就是一個復雜的優化問題，例如神經網絡的權重更新，支持嚮量機的參數選擇等等。如果能夠掌握智能優化算法，我就可以嘗試使用它們來改進現有模型的訓練效率和性能，甚至開發齣全新的優化方法。我發現，市麵上關於機器學習的書籍很多，但專門講解智能優化算法的書籍，尤其是能夠提供足夠多的MATLAB實例的書籍，相對較少。很多時候，即便學習瞭機器學習算法，在遇到復雜的模型訓練難題時，也因為缺乏優化工具的支撐而感到力不從心。我非常希望能找到一本既能講透智能優化算法的原理，又能提供大量實用的MATLAB代碼示例的書，這樣我就可以通過模仿和實踐，快速掌握這些算法，並將它們應用到我的機器學習項目中。我期待書中能夠講解如何用智能優化算法來解決例如特徵選擇、模型參數調優、超參數優化等實際問題，並且能夠給齣清晰的代碼演示，讓我能夠一步步地跟著學。

評分☆☆☆☆☆

作為一名科研工作者，我深知算法的重要性，尤其是在處理復雜、開放性強的科學研究問題時，智能優化算法往往能夠打開新的研究思路，解決傳統方法無法攻剋的難題。在我的研究方嚮中，經常需要解決諸如組閤優化、多目標優化等問題，這些問題往往具有很強的NP-hard特性，傳統的精確算法難以適用。智能優化算法，憑藉其仿生學的思想和全局搜索的能力，為這些問題提供瞭有效的解決方案。然而，我一直苦於找不到一本能夠係統梳理各種智能優化算法的最新進展，並提供高質量MATLAB實現的書籍。我希望《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》能夠在我現有的知識基礎上，為我提供更前沿的算法介紹，例如一些新興的群體智能算法，或者是一些改進型的經典算法。同時，我更看重書中能否提供一些具有挑戰性的、真實的科研應用案例，並詳細展示如何用MATLAB來實現這些算法，包括算法的僞代碼、具體的MATLAB函數調用、以及結果的分析和可視化。如果書中能夠討論不同算法在不同類型問題上的優缺點和適用性，並提供一些指導性的選擇原則，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到瞭《智能優化算法及其MATLAB實例（第2版）》，我是一名正在進行畢業設計研究的碩士生，一直以來，算法的選取和實現都是我的一大難題。尤其是智能優化算法，雖然理論知識在網上和教材上能找到不少，但真正將其落地到實際問題中，卻常常因為缺乏清晰的指導而舉步維艱。我最頭疼的就是，很多理論講解往往停留在數學公式層麵，對於新手來說，理解這些抽象的概念並將其轉化為可執行的代碼，就像是隔著一層紗。而市麵上的一些教材，雖然講解得也很細緻，但往往缺乏足夠多的、貼近實際應用場景的例子，讓我即使理解瞭理論，也不知道如何去“用”。尤其是我在做導師布置的一個項目時，需要用到遺傳算法來優化一個復雜的模型參數，查瞭很多資料，要麼是太偏理論，要麼是例子太簡單，無法直接套用，這讓我非常沮喪。我希望能找到一本既能深入講解算法原理，又能提供豐富、可操作的MATLAB實例的書，幫助我快速上手，少走彎路。這本書的齣版，讓我看到瞭希望，我迫不及待地想翻開它，看看它能否解決我目前麵臨的睏境，為我的畢業設計提供堅實的理論和實踐支持。我非常期待書中能夠詳細地剖析每一個算法的內在邏輯，並結閤實際案例，一步一步地展示代碼的編寫過程，甚至包括一些調試和優化的技巧，這樣纔能真正做到學以緻用。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯，小夥子快遞員！

評分☆☆☆☆☆

Fearless Girl: Know the power of women in leadership. She makes a difference

評分☆☆☆☆☆

商品質量好，效果好，大傢都很喜歡，值得推薦的好貨。

評分☆☆☆☆☆

Fearless Girl: Know the power of women in leadership. She makes a difference

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，可以作為入門學習

評分☆☆☆☆☆

好好

評分☆☆☆☆☆

呃呃呃啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

不錯的書

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，可以作為入門學習