白話深度學習與TensorFlow 計算機與互聯網 書籍|6241653 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

高揚，衛崢 著

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
• 機器學習
• Python
• 計算機科學
• 人工智能
• 算法
• 數據分析
• 互聯網
• 書籍

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111574576

商品編碼：14774395893

齣版時間：2017-08-01

書[0名0]：	白話深度[0學0]習與TensorFlow|6241653
圖書定價：	69元
圖書作者：	高揚;衛崢
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2017/8/1 0:00:00
ISBN號：	9787111574576
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

西山居的[0大0]數據架構師與[0大0]數據專傢，有多年編程經驗（多年日本和澳洲工作經驗）、多年[0大0]數據架構設計與數據分析、處理經驗，目前負責西山居的市場戰略與産[0品0]戰略。專注於[0大0]數據係統架構以及變現研究。擅長數據挖掘、數據建模、關係型數據庫應用（Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb應用）。負責西山居紫霞係統——[0大0]數據日誌處理係統的係統架構與設計工作。同時，也是重慶工[0商0][0大0][0學0]管理科[0學0]與工程專業，碩士研究生事業導師。

內容簡介

基礎篇(1-3章)：介紹深度[0學0]習的基本概念和Tensorflow的基本介紹。原理與實踐篇（4-8章）：[0大0]量的關於深度[0學0]習中BP、CNN以及RNN網絡等概念的數[0學0][0知0]識解析，加以更樸素的語言與類比，使得非數[0學0]專業的程序員還是能夠比較容易看懂。擴展篇（9-13章）：介紹新增的深度[0學0]習網絡變種與較新的深度[0學0]習特性，並給齣有趣的深度[0學0]習應用。讀完本書，基本具備瞭搭建全套Tensorflow應用環境的能力，掌握深度[0學0]習算[0法0]和思路，以及進行一般性的文章分類、音頻分類或視頻分類的能力。

目錄

本書贊譽 序 前　言 基　礎　篇 [0第0]1章　機器[0學0]習是什麼 2 1.1　聚類 4 1.2　迴歸 5 1.3　分類 8 1.4　綜閤應用 10 1.5　小結 14 [0第0]2章　深度[0學0]習是什麼 15 2.1　神經網絡是什麼 15 2.1.1　神經元 16 2.1.2　激勵函數 19 2.1.3　神經網絡 24 2.2　深度神經網絡 25 2.3　深度[0學0]習為什麼這麼強 28 2.3.1　不用再提取特徵 28 2.3.2　處理綫性不可分 29 2.4　深度[0學0]習應用 30 2.4.1　圍棋機器人——AlphaGo 30 2.4.2　被教壞的少女——Tai.ai 32 2.4.3　本田公司的[0大0]寶貝—— ASIMO 33 2.5　小結 37 [0第0]3章　TensorFlow框架特性與安裝 38 3.1　簡介 38 3.2　與其他框架的對比 39 3.3　其他特點 40 3.4　如何選擇好的框架 44 3.5　安裝TensorFlow 45 3.6　小結 46 原理與實踐篇 [0第0]4章　前饋神經網絡 50 4.1　網絡結構 50 4.2　綫性迴歸的訓練 51 4.3　神經網絡的訓練 75 4.4　小結 79 [0第0]5章　手寫闆功能 81 5.1　MNIST介紹 81 5.2　使用TensorFlow完成實驗 86 5.3　神經網絡為什麼那麼強 92 5.3.1　處理綫性不可分 93 5.3.2　挑戰“與或非” 95 5.3.3　豐富的VC——強[0大0]的空間 劃分能力 98 5.4　驗證集、測試集與防止過擬閤 99 5.5　小結 102 [0第0]6章　捲積神經網絡 103 6.1　與全連接網絡的對比 103 6.2　捲積是什麼 104 6.3　捲積核 106 6.4　捲積層其他參數 108 6.5　池化層 109 6.6　典型CNN網絡 110 6.7　圖片識彆 114 6.8　輸齣層激勵函數——SOFTMAX 116 6.8.1　SOFTMAX 116 6.8.2　交叉熵 117 6.9　小試牛刀——捲積網絡做圖片分類 124 6.10　小結 138 [0第0]7章　綜閤問題 139 7.1　並行計算 139 7.2　隨機梯度下降 142 7.3　梯度消失問題 144 7.4　歸一化 147 7.5　參數初始化問題 149 7.6　正則化 151 7.7　其他[0超0]參數 155 7.8　不的模型 156 7.9　DropOut 157 7.10　小結 158 [0第0]8章　循環神經網絡 159 8.1　隱馬爾可夫模型 159 8.2　RNN和BPTT算[0法0] 163 8.2.1　結構 163 8.2.2　訓練過程 163 8.2.3　艱難的誤差傳遞 165 8.3　LSTM算[0法0] 167 8.4　應用場景 171 8.5　實踐案例——自動文本生成 174 8.5.1　RNN工程代碼解讀 174 8.5.2　利用RNN[0學0]習莎士比亞劇本 183 8.5.3　利用RNN[0學0]習維基百科 184 8.6　實踐案例——聊天機器人 185 8.7　小結 196 擴　展　篇 [0第0]9章　深度殘差網絡 198 9.1　應用場景 198 9.2　結構解釋與數[0學0]推導 200 9.3　拓撲解釋 205 9.4　Github示例 207 9.5　小結 207 [0第0]10章　受限玻爾茲曼機 209 10.1　結構 209 10.2　邏輯迴歸 210 10.3　[0大0]似然度 212 10.4　[0大0]似然度示例 214 10.5　損失函數 215 10.6　應用場景 216 10.7　小結 216 [0第0]11章　強化[0學0]習 217 11.1　模型核心 218 11.2　馬爾可夫決策過程 219 11.2.1　用遊戲開刀 221 11.2.2　準備工作 223 11.2.3　訓練過程 224 11.2.4　問題 226 11.2.5　Q-Learning算[0法0] 228 11.3　深度[0學0]習中的Q-Learning——DQN 231 11.3.1　OpenAI Gym 234 11.3.2　Atari遊戲 237 11.4　小結 238 [0第0]12章　對抗[0學0]習 239 12.1　目的 239 12.2　訓練模式 240 12.2.1　二元[0極0]小[0極0][0大0]博弈 240 12.2.2　訓練 242 12.3　CGAN 244 12.4　DCGAN 247 12.5　小結 252 [0第0]13章　有趣的深度[0學0]習應用 254 13.1　人臉識彆 254 13.2　作詩姬 259 13.3　梵高附體 264 13.3.1　網絡結構 265 13.3.2　內容損失 268 13.3.3　風格損失 270 13.3.4　係數比例 271 13.3.5　代碼分析 272 13.4　小結 279 附錄A　VMware Workstation的安裝 280 附錄B　Ubuntu虛擬機的安裝 284 附錄C　Python語言簡介 290 附錄D　安裝Thea[0no0] 296 附錄E　安裝Keras 297 附錄F　安裝CUDA 298 參考文獻 303

《人工智能的黎明：神經網絡與深度學習的革命》 一、 緒論：智能的渴望與計算的飛躍 自古以來，人類便對“智能”充滿瞭好奇與探索。我們渴望理解思維的本質，模仿智慧的誕生，甚至創造齣能夠獨立思考、學習和解決問題的機器。從古希臘的神話傳說，到1950年代圖靈測試的提齣，再到如今人工智能（AI）的蓬勃發展，這條追尋智能的道路蜿蜒麯摺，卻從未停止。 在人工智能漫長的發展曆程中，計算能力的飛躍無疑是其加速前進的關鍵驅動力。早期基於符號邏輯和規則的人工智能，雖然在特定領域取得瞭成功，但其推理能力和泛化能力始終受限。而當科學傢們將目光投嚮模仿人腦結構的神經網絡時，一個全新的時代悄然開啓。神經網絡，這一受到生物神經元啓發的計算模型，以其強大的並行處理能力和從數據中學習模式的能力，為人工智能的突破性發展提供瞭理論基礎和實踐可能。 尤其是近年來，隨著大數據時代的到來和計算硬件（如GPU）的指數級增長，神經網絡的潛力得到瞭前所未有的釋放。其中，深度學習（Deep Learning）作為神經網絡的一種特殊形式，通過構建具有多層（“深”）結構的神經網絡，能夠自動地從海量數據中提取齣越來越抽象和高級的特徵，從而在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等眾多領域取得瞭令人矚目的成就，徹底改變瞭我們對人工智能能力的認知，並開啓瞭AI應用的“黎明”。 本書《人工智能的黎明：神經網絡與深度學習的革命》正是為瞭揭示這一激動人心的技術變革而生。它並非一本簡單的技術手冊，而是一次深入的探索之旅，旨在帶領讀者理解神經網絡和深度學習的核心思想、發展脈絡以及它們如何驅動人工智能邁嚮新的高度。我們將一起剖析那些曾經被視為科幻的概念，如何一步步轉化為現實，並深刻影響著我們的生活與未來。 二、 神經網絡的萌芽：模仿生物智慧的嘗試 神經網絡的概念並非憑空齣現，其靈感源於我們自身最復雜的器官——大腦。人類大腦擁有數十億個神經元，它們通過復雜的連接傳遞信號，形成瞭強大的信息處理和學習能力。科學傢們試圖用數學模型來模擬這一過程，從而創造齣具有學習能力的計算係統。 早期的感知機 (Perceptron)：早在1950年代，弗蘭剋·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提齣的感知機，可以被視為神經網絡的早期代錶。感知機是一種簡單的二分類模型，能夠學習將輸入數據映射到兩個類彆之一。盡管感知機的能力有限（例如，它無法解決“異或”問題），但它奠定瞭神經網絡模型的基本框架，並激發瞭後續的研究。 多層感知機 (Multi-Layer Perceptron, MLP) 的誕生：感知機的局限性促使研究者們思考如何構建更復雜的網絡。1980年代，反嚮傳播算法（Backpropagation）的提齣成為瞭一個裏程碑式的突破。反嚮傳播算法使得訓練多層神經網絡成為可能，即在輸入層和輸齣層之間引入隱藏層（Hidden Layer）。隱藏層的存在使得網絡能夠學習到更復雜的非綫性關係，從而極大地提升瞭模型的錶達能力。多層感知機也因此成為許多早期神經網絡應用的基礎。 激活函數：賦予非綫性：在神經網絡的每層神經元輸齣經過加權求和後，會通過一個激活函數（Activation Function）進行非綫性轉換。這一步至關重要，因為如果沒有激活函數，多層網絡就如同一個單層網絡，無法學習到復雜的數據模式。從早期的Sigmoid函數到後來的ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種，激活函數的選擇和設計直接影響著網絡的學習效率和性能。 權重的更新：學習的過程：神經網絡的學習過程，本質上就是不斷調整神經元之間連接的權重（Weight）和偏置（Bias），以最小化預測輸齣與真實輸齣之間的誤差。反嚮傳播算法正是通過計算誤差相對於權重的梯度，然後沿著梯度的反方嚮更新權重，使得模型逐漸收斂到最優解。這個迭代優化的過程，是神經網絡“學習”的核心機製。 這一時期的研究，雖然在計算資源和數據量上受到限製，但已經為深度學習的最終爆發奠定瞭堅實的理論基礎。它們展示瞭模仿生物神經係統來構建智能計算模型的可能性。 三、 深度學習的崛起：層次化特徵學習的革命 “深度學習”一詞的齣現，並非標誌著全新的模型被發明，而是對神經網絡的一種更為強大的應用和擴展。其核心在於“深”——即擁有多個隱藏層的神經網絡。這種深層結構賦予瞭模型前所未有的能力：自動學習數據中的層次化特徵。 層次化特徵提取：從淺到深：傳統機器學習方法往往需要人工設計和提取特徵，這一過程耗時耗力且依賴於領域知識。深度學習的革命性在於，它能夠從原始數據中自動學習到不同層次的特徵。例如，在圖像識彆中，淺層網絡可能學習到邊緣、角點等低級特徵；中間層則可能組閤這些低級特徵，學習到形狀、紋理等更復雜的特徵；而深層網絡則能夠組閤這些中級特徵，識彆齣物體的一部分，直至最終識彆齣整個物體。這種“從粗到細，從易到難”的特徵學習過程，使得深度學習模型在處理復雜數據時展現齣驚人的能力。 關鍵模型架構的演進： 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN)：CNN 是為處理網格狀數據（如圖像）而設計的。其核心在於捲積層（Convolutional Layer）和池化層（Pooling Layer）。捲積層通過使用可學習的濾波器（Filter）來掃描輸入數據，提取局部特徵。池化層則用於降低數據的維度，減少計算量，並提高模型的魯棒性。CNN 在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等領域取得瞭巨大成功，例如 AlexNet、VGG、ResNet 等經典模型，它們在 ImageNet 等大規模圖像數據集上不斷刷新紀錄，推動瞭計算機視覺的發展。 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNN)：RNN 專為處理序列數據（如文本、語音、時間序列）而設計。其特點是具有“記憶”能力，能夠捕捉序列中的時間依賴關係。在 RNN 中，當前時刻的輸齣不僅依賴於當前的輸入，還依賴於前一時刻的隱藏狀態。然而，標準的 RNN 在處理長序列時容易齣現梯度消失或梯度爆炸的問題，導緻難以捕捉遠距離的依賴關係。 長短期記憶網絡 (Long Short-Term Memory, LSTM) 和門控循環單元 (Gated Recurrent Unit, GRU)：為瞭解決 RNN 的局限性，LSTM 和 GRU 應運而生。它們引入瞭“門”（Gate）的概念，能夠更有效地控製信息在序列中的流動，從而更好地捕捉長距離依賴。LSTM 和 GRU 在自然語言處理（如機器翻譯、文本生成、情感分析）、語音識彆等領域發揮瞭至關重要的作用。 Transformer 模型：近年來，Transformer 模型以其並行處理能力和強大的注意力機製（Attention Mechanism），在自然語言處理領域掀起瞭新的革命。與 RNN 和 LSTM 不同，Transformer 摒棄瞭循環結構，完全依賴於自注意力（Self-Attention）機製來捕捉序列中的依賴關係。這使得模型能夠更高效地並行計算，並且在處理長序列時錶現齣更優越的性能。BERT、GPT 係列等大型語言模型（LLM）的成功，都離不開 Transformer 架構的支撐。 更龐大的模型與更強的性能：隨著計算能力的提升和算法的優化，深度學習模型的規模也日益龐大，參數量動輒達到數十億甚至萬億。這些“巨型”模型，通過在海量數據上的預訓練，能夠學習到豐富的通用知識，並在下遊任務上進行微調，展現齣驚人的遷移學習能力。 深度學習的崛起，標誌著人工智能從“弱人工智能”嚮“強人工智能”邁進的關鍵一步，它使得機器在許多感知和認知任務上，甚至超越瞭人類的錶現。 四、 深度學習的應用：重塑我們的世界 深度學習技術的飛速發展，已經滲透到我們生活的方方麵麵，催生瞭無數創新的應用，並深刻地改變著各行各業。 計算機視覺的飛躍： 圖像識彆與分類：從人臉識彆、物體檢測到醫學影像分析，深度學習使得計算機能夠以前所未有的精度理解圖像內容。 自動駕駛：自動駕駛汽車依賴於深度學習來感知周圍環境、識彆交通標誌、預測行人行為，是深度學習在現實世界中的重要應用。 圖像生成與編輯：AI 繪畫工具（如 Stable Diffusion, Midjourney）的齣現，展現瞭深度學習在創造性領域的潛力。 自然語言處理的革新： 智能助手與聊天機器人：Siri、Alexa、ChatGPT 等智能助手，能夠理解和生成自然語言，與人類進行流暢的交互。 機器翻譯：榖歌翻譯、DeepL 等在綫翻譯工具，其翻譯質量大幅提升，打破瞭語言的溝通障礙。 文本分析與情感識彆：企業利用深度學習分析用戶評論、社交媒體內容，瞭解用戶情緒和偏好。 語音技術的發展： 語音識彆：智能語音助手、語音輸入法等，使得人機交互更加便捷。 語音閤成：AI 生成的逼真語音，被應用於有聲讀物、虛擬助手等場景。 醫療健康領域： 藥物發現與研發：深度學習能夠加速新藥的篩選和設計過程。 疾病診斷：通過分析醫學影像和病理數據，輔助醫生進行早期診斷。 金融科技： 欺詐檢測：識彆信用卡欺詐、洗錢等非法行為。 量化交易：利用深度學習模型進行股票市場預測和交易策略製定。 科學研究： 天文學、物理學：分析海量觀測數據，發現新的天體或物理現象。 生物信息學：基因序列分析、蛋白質結構預測等。 這些僅僅是深度學習應用的一瞥。隨著技術的不斷成熟和創新，我們有理由相信，未來深度學習將會在更多未知的領域，為人類帶來更加深遠的改變。 五、 展望未來：挑戰與機遇並存 盡管深度學習取得瞭巨大的成就，但其發展仍麵臨著諸多挑戰，同時也孕育著無限的機遇。 挑戰： 可解釋性：深度學習模型通常被視為“黑箱”，其決策過程難以理解，這在一些高風險領域（如醫療、金融）帶來瞭擔憂。 數據依賴性：深度學習模型需要大量的標注數據進行訓練，在數據稀缺的領域，其應用受到限製。 計算資源：訓練大型深度學習模型需要巨大的計算資源和能源消耗。 倫理與安全：AI 的偏見、隱私泄露、濫用等問題，需要我們認真思考和應對。 通用人工智能 (AGI)：目前的人工智能大多是“弱人工智能”，在特定任務上錶現齣色，距離具備人類通用智能的 AGI 仍有距離。 機遇： 持續的技術創新：新的模型架構、訓練方法、算法將不斷湧現，推動深度學習能力的進一步提升。 跨學科融閤：深度學習將與更多學科領域深度融閤，催生新的科學發現和技術突破。 AI 民主化：開源框架和工具的普及，使得更多人能夠接觸和使用深度學習技術。 解決人類麵臨的重大挑戰：深度學習有望在氣候變化、疾病治療、資源可持續利用等領域發揮關鍵作用。 《人工智能的黎明：神經網絡與深度學習的革命》希望能夠成為讀者踏入這一迷人領域的嚮導。我們不僅會介紹技術本身，更會探討其背後的思想，以及它如何引領我們走嚮一個更加智能的未來。這是一場關於智慧、計算和未來的探索，歡迎您加入我們，共同見證人工智能的黎明。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能提升我在計算機視覺和自然語言處理領域的相關技能。我聽說深度學習在這些領域有著巨大的潛力，而TensorFlow又是目前最主流的深度學習框架之一。我希望這本書能夠提供一個清晰的學習路徑，讓我從零開始，一步步掌握深度學習的核心技術，並學會如何利用TensorFlow去實現這些技術。我對書中的“深度學習”部分非常期待，希望能詳細瞭解不同類型的神經網絡，比如CNN在圖像識彆中的應用，以及RNN在文本生成或情感分析中的作用。對於TensorFlow部分，我希望能有詳細的API介紹和代碼示例，讓我能夠親手實踐，將理論知識轉化為實際能力。我特彆關注模型訓練的細節，比如如何選擇閤適的優化器、損失函數，以及如何進行模型評估和調優。如果書中還能包含一些關於如何部署模型的介紹，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先關注的是它的章節結構和內容組織方式。我喜歡那種邏輯清晰、層層遞進的書籍，能夠引導讀者循序漸進地掌握知識。我希望這本書能從深度學習的基礎概念開始，逐步深入到更復雜的主題，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。對於TensorFlow部分，我期待能夠看到它與深度學習概念的結閤，而不是簡單的API堆砌。比如，作者是如何利用TensorFlow來實現一個簡單的神經網絡，或者如何使用TensorFlow來解決一個具體的機器學習問題。我特彆想瞭解TensorFlow中的數據管道（Data Pipeline）是如何構建的，以及如何有效地加載和預處理大規模數據集。另外，對於模型的評估和調優，我也希望能有詳細的講解，包括如何選擇閤適的評估指標，以及如何通過調整超參數來提升模型的性能。如果書中還能包含一些最新的深度學習技術或者發展趨勢的介紹，那將是錦上添花。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多地集中在它能否提供一種“實戰”的學習體驗。很多技術書籍，雖然內容很全麵，但如果缺乏實際操作的指導，很容易讓讀者産生“紙上談兵”的感覺。我希望這本《白話深度學習與TensorFlow》能夠提供豐富的代碼示例，並且這些示例能夠覆蓋一些常見的應用場景。比如，我希望能看到如何使用TensorFlow構建一個圖像分類器，或者如何利用它來處理一段文本。我對書中的“計算機與互聯網”的關聯也很有興趣，希望作者能解釋深度學習如何在這些領域發揮作用，以及TensorFlow在其中扮演的角色。我特彆想瞭解如何使用TensorFlow進行大規模數據的處理和分析，以及如何優化模型的訓練效率。此外，如果書中還能提供一些關於如何將訓練好的模型部署到實際應用中的指導，那就更好瞭，這能讓我更好地理解從理論到實踐的全過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有那些花哨的插圖，反而給人一種沉靜、紮實的感覺，仿佛作者真的想把乾貨毫無保留地傾注進來。我一直覺得深度學習這個領域，雖然聽起來高大上，但如果找不到一個閤適的入口，很容易被各種復雜的數學公式和晦澀的概念嚇退。我希望這本書能夠像它的名字一樣，用更通俗易懂的語言，一點點地剝開深度學習的麵紗，讓我這個初學者也能窺探到其中的奧秘。特彆是TensorFlow這個強大的框架，我聽說過它的名字很久瞭，但一直沒有機會真正上手。如果這本書能從最基礎的安裝配置講起，然後逐步引導我理解它的核心組件和常用操作，那將對我非常有幫助。我特彆期待作者能結閤一些生動形象的比喻，或者是一些簡單易懂的例子，來解釋那些抽象的概念，比如神經網絡的層、激活函數的作用、損失函數又是怎麼迴事。當然，如果能包含一些實際的應用場景，比如圖像識彆、自然語言處理，那就更好瞭，這樣我纔能更直觀地感受到深度學習的魅力和力量。畢竟，學習的最終目的還是能夠運用，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

閱讀前，我最關心的就是這本書在概念講解上的深度和廣度。很多關於深度學習的書籍，要麼過於偏重理論，充斥著各種公式推導，看得人頭昏腦漲；要麼過於淺嘗輒止，隻是泛泛而談，學完之後依然不知道如何下手。我希望這本《白話深度學習與TensorFlow》能夠找到一個完美的平衡點，既能清晰地解釋深度學習的底層原理，又能提供足夠的操作指導，讓我能夠真正地掌握TensorFlow這個工具。我對書中的“白話”二字抱有很大的期望，這意味著我不需要有深厚的數學功底，也能理解那些曾經讓我望而卻步的概念。我特彆希望作者能夠深入講解一下神經網絡的訓練過程，比如反嚮傳播算法是如何工作的，梯度下降又是如何一步步優化模型的。此外，關於TensorFlow的API使用，我希望能有詳盡的介紹，包括如何構建模型、如何加載數據、如何進行訓練和評估。如果書中還能分享一些在實際項目中遇到的常見問題以及解決方案，那這本書的實用性就大大提升瞭。

評分☆☆☆☆☆

闡述的很詳細，對於學習很有幫助

評分☆☆☆☆☆

春節前還能送到，贊一個

評分☆☆☆☆☆

書挺好的，適閤初學者。

評分☆☆☆☆☆

已經用瞭，非常的不錯。

評分☆☆☆☆☆

東西真心不錯，質感非常好，而且價格服務都很到位

評分☆☆☆☆☆

已經用瞭，非常的不錯。

評分☆☆☆☆☆

快遞慢的要死，更氣人的是還得自己去取！！！

評分☆☆☆☆☆

很有用，通俗易懂，配圖很漂亮。

評分☆☆☆☆☆

好