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寄语：
本书采用通俗易懂的讲解方式，搭配近千张图例与示例，深入浅出的讲述了深度学习的基本概念与理论知识，不涉及复杂的数学内容，零基础小白也能轻松掌握！
内容简介：
本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。
本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。
本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。
书籍目录：
上册
第 1章 机器学习与深度学习入门 1
1.1 为什么这一章出现在这里 1
1.1.1 从数据中提取含义 1
1.1.2 专家系统 3
1.2 从标记数据中学习 4
1.2.1 一种学习策略 5
1.2.2 一种计算机化的学习策略 6
1.2.3 泛化 8
1.2.4 让我们仔细看看学习过程 9
1.3 监督学习 10
1.3.1 分类 10
1.3.2 回归 11
1.4 无监督学习 12
1.4.1 聚类 13
1.4.2 降噪 13
1.4.3 降维 14
1.5 生成器 16
1.6 强化学习 18
1.7 深度学习 19
1.8 接下来会讲什么 22
参考资料 22
第 2章 随机性与基础统计学 24
2.1 为什么这一章出现在这里 24
2.2 随机变量 24
2.3 一些常见的分布 29
2.3.1 均匀分布 30
2.3.2 正态分布 31
2.3.3 伯努利分布 34
2.3.4 多项式分布 34
2.3.5 期望值 35
2.4 独立性 35
2.5 抽样与放回 36
2.5.1 有放回抽样 36
2.5.2 无放回抽样 37
2.5.3 做选择 38
2.6 Bootstrapping算法 38
2.7 高维空间 41
2.8 协方差和相关性 43
2.8.1 协方差 43
2.8.2 相关性 44
2.9 Anscombe四重奏 47
参考资料 48
第3章 概率 50
3.1 为什么这一章出现在这里 50
3.2 飞镖游戏 50
3.3 初级概率学 52
3.4 条件概率 52
3.5 联合概率 55
3.6 边际概率 57
3.7 测量的正确性 58
3.7.1 样本分类 58
3.7.2 混淆矩阵 60
3.7.3 混淆矩阵的解释 62
3.7.4 允许错误分类 64
3.7.5 准确率 65
3.7.6 精度 66
3.7.7 召回率 67
3.7.8 关于精度和召回率 68
3.7.9 其他方法 69
3.7.10 同时使用精度和召回率 71
3.7.11 f1分数 72
3.8 混淆矩阵的应用 73
参考资料 77
第4章 贝叶斯定理 78
4.1 为什么这一章出现在这里 78
4.2 频率论者法则以及贝叶斯法则 78
4.2.1 频率论者法则 79
4.2.2 贝叶斯法则 79
4.2.3 讨论 79
4.3 抛硬币 80
4.4 这枚硬币公平吗 81
4.4.1 贝叶斯定理 86
4.4.2 贝叶斯定理的注意事项 87
4.5 生活中的贝叶斯定理 89
4.6 重复贝叶斯定理 91
4.6.1 后验-先验循环 92
4.6.2 例子：挑到的是哪种硬币 93
4.7 多个假设 97
参考资料 101
第5章 曲线和曲面 102
5.1 为什么这一章出现在这里 102
5.2 引言 102
5.3 导数 103
5.4 梯度 108
参考资料 112
第6章 信息论 113
6.1 为什么这一章出现在这里 113
6.2 意外程度与语境 113
6.2.1 意外程度 114
6.2.2 语境 114
6.3 用比特作为单位 115
6.4 衡量信息 116
6.5 事件的大小 117
6.6 自适应编码 117
6.7 熵 122
6.8 交叉熵 123
6.8.1 两种自适应编码 123
6.8.2 混合编码 125
6.9 KL散度 127
参考资料 128
第7章 分类 130
7.1 为什么这一章出现在这里 130
7.2 二维分类 130
7.3 二维多分类 134
7.4 多维二元分类 135
7.4.1 one-versus-rest 135
7.4.2 one-versus-one 136
7.5 聚类 138
7.6 维度灾难 141
参考资料 149
第8章 训练与测试 150
8.1 为什么这一章出现在这里 150
8.2 训练 150
8.3 测试数据 153
8.4 验证数据 156
8.5 交叉验证 157
8.6 对测试结果的利用 160
参考资料 161
第9章 过拟合与欠拟合 162
9.1 为什么这一章出现在这里 162
9.2 过拟合与欠拟合 162
9.2.1 过拟合 162
9.2.2 欠拟合 164
9.3 过拟合数据 164
9.4 及早停止 167
9.5 正则化 168
9.6 偏差与方差 169
9.6.1 匹配潜在数据 170
9.6.2 高偏差，低方差 172
9.6.3 低偏差，高方差 173
9.6.4 比较这些曲线 173
9.7 用贝叶斯法则进行线拟合 175
参考资料 179
第 10章 神经元 181
10.1 为什么这一章出现在这里 181
10.2 真实神经元 181
10.3 人工神经元 182
10.3.1 感知机 183
10.3.2 感知机的历史 183
10.3.3 现代人工神经元 184
10.4 小结 188
参考资料 188
第 11章 学习与推理 190
11.1 为什么这一章出现在这里 190
11.2 学习的步骤 190
11.2.1 表示 190
11.2.2 评估 192
11.2.3 优化 193
11.3 演绎和归纳 193
11.4 演绎 194
11.5 归纳 199
11.5.1 机器学习中的归纳术语 201
11.5.2 归纳谬误 202
11.6 组合推理 203
11.7 操作条件 204
参考资料 206
第 12章 数据准备 208
12.1 为什么这一章出现在这里 208
12.2 数据变换 208
12.3 数据类型 210
12.4 数据清理基础 212
12.4.1 数据清理 212
12.4.2 现实中的数据清理 213
12.5 归一化和标准化 213
12.5.1 归一化 213
12.5.2 标准化 214
12.5.3 保存数据的转换方式 215
12.5.4 转换方式 216
12.6 特征选择 217
12.7 降维 217
12.7.1 主成分分析 217
12.7.2 图像的标准化和PCA 222
12.8 转换 226
12.9 切片处理 229
12.9.1 逐样本处理 230
12.9.2 逐特征处理 230
12.9.3 逐元素处理 231
12.10 交叉验证转换 232
参考资料 234
第 13章 分类器 236
13.1 为什么这一章出现在这里 236
13.2 分类器的种类 236
13.3 k近邻法 237
13.4 支持向量机 241
13.5 决策树 247
13.5.1 构建决策树 250
13.5.2 分离节点 253
13.5.3 控制过拟合 255
13.6 朴素贝叶斯 255
13.7 讨论 259
参考资料 260
第 14章 集成算法 261
14.1 为什么这一章出现在这里 261
14.2 集成方法 261
14.3 投票 262
14.4 套袋算法 262
14.5 随机森林 264
14.6 随机树 265
14.7 增强算法 265
参考资料 270
第 15章 scikit-learn 272
15.1 为什么这一章出现在这里 272
15.2 介绍 273
15.3 Python 约定 273
15.4 估算器 276
15.4.1 创建 276
15.4.2 学习fit()用法 277
15.4.3 用predict()预测 278
15.4.4 decision_function()，predict_proba() 279
15.5 聚类 279
15.6 变换 282
15.7 数据精化 286
15.8 集成器 288
15.9 自动化 290
15.9.1 交叉验证 290
15.9.2 超参数搜索 292
15.9.3 枚举型网格搜索 294
15.9.4 随机型网格搜索 300
15.9.5 pipeline 300
15.9.6 决策边界 307
15.9.7 流水线式变换 308
15.10 数据集 309
15.11 实用工具 311
15.12 结束语 312
参考资料 312
第 16章 前馈网络 314
16.1 为什么这一章出现在这里 314
16.2 神经网络图 314
16.3 同步与异步流 316
16.4 权重初始化 317
参考资料 320
第 17章 激活函数 321
17.1 为什么这一章出现在这里 321
17.2 激活函数可以做什么 321
17.3 基本的激活函数 324
17.3.1 线性函数 324
17.3.2 阶梯状函数 325
17.4 阶跃函数 325
17.5 分段线性函数 327
17.6 光滑函数 329
17.7 激活函数画廊 333
17.8 归一化指数函数 333
参考资料 335
第 18章 反向传播 336
18.1 为什么这一章出现在这里 336
18.2 一种非常慢的学习方式 337
18.2.1 缓慢的学习方式 339
18.2.2 更快的学习方式 340
18.3 现在没有激活函数 341
18.4 神经元输出和网络误差 342
18.5 微小的神经网络 345
18.6 第 1步：输出神经元的delta 347
18.7 第 2步：使用delta改变权重 353
18.8 第3步：其他神经元的delta 356
18.9 实际应用中的反向传播 359
18.10 使用激活函数 363
18.11 学习率 367
18.12 讨论 374
18.12.1 在一个地方的反向传播 374
18.12.2 反向传播不做什么 374
18.12.3 反向传播做什么 375
18.12.4 保持神经元快乐 375
18.12.5 小批量 377
18.12.6 并行更新 378
18.12.7 为什么反向传播很有吸引力 378
18.12.8 反向传播并不是有保证的 379
18.12.9 一点历史 379
18.12.10 深入研究数学 380
参考资料 381
第 19章 优化器 383
19.1 为什么这一章出现在这里 383
19.2 几何误差 383
19.2.1 小值、值、平台和鞍部 383
19.2.2 作为二维曲线的误差 386
19.3 调整学习率 388
19.3.1 固定大小的更新 388
19.3.2 随时间改变学习率 394
19.3.3 衰减规划 396
19.4 更新策略 398
19.4.1 批梯度下降 398
19.4.2 随机梯度下降 400
19.4.3 mini batch梯度下降 401
19.5 梯度下降变体 403
19.5.1 动量 403
19.5.2 Nesterov动量 408
19.5.3 Adagrad 410
19.5.4 Adadelta和RMSprop 411
19.5.5 Adam 413
19.6 优化器选择 414
参考资料 415
下册
第 20章 深度学习 417
20.1 为什么这一章出现在这里 417
20.2 深度学习概述 417
20.3 输入层和输出层 419
20.3.1 输入层 419
20.3.2 输出层 420
20.4 深度学习层纵览 420
20.4.1 全连接层 421
20.4.2 激活函数 421
20.4.3 dropout 422
20.4.4 批归一化 423
20.4.5 卷积层 424
20.4.6 池化层 425
20.4.7 循环层 426
20.4.8 其他工具层 427
20.5 层和图形符号总结 428
20.6 一些例子 429
20.7 构建一个深度学习器 434
20.8 解释结果 435
参考资料 440
第 21章 卷积神经网络 441
21.1 为什么这一章出现在这里 441
21.2 介绍 441
21.2.1 “深度”的两重含义 442
21.2.2 放缩后的值之和 443
21.2.3 权重共享 445
21.2.4 局部感知域 446
21.2.5 卷积核 447
21.3 卷积 447
21.3.1 过滤器 450
21.3.2 复眼视图 452
21.3.3 过滤器的层次结构 453
21.3.4 填充 458
21.3.5 步幅 459
21.4 高维卷积 462
21.4.1 具有多个通道的过滤器 463
21.4.2 层次结构的步幅 465
21.5 一维卷积 466
21.6 1×1卷积 466
21.7 卷积层 468
21.8 转置卷积 469
21.9 卷积网络样例 472
21.9.1 VGG16 475
21.9.2 有关过滤器的其他内容：第 1部分 477
21.9.3 有关过滤器的其他内容：第 2部分 481
21.10 对手 483
参考资料 485
第 22章 循环神经网络 488
22.1 为什么这一章出现在这里 488
22.2 引言 489
22.3 状态 490
22.4 RNN单元的结构 494
22.4.1 具有更多状态的单元 496
22.4.2 状态值的解释 498
22.5 组织输入 498
22.6 训练RNN 500
22.7 LSTM和GRU 502
22.7.1 门 503
22.7.2 LSTM 505
22.8 RNN的结构 508
22.8.1 单个或多个输入和输出 508
22.8.2 深度RNN 510
22.8.3 双向RNN 511
22.8.4 深度双向RNN 512
22.9 一个例子 513
参考资料 517
第 23章 Keras第 1部分 520
23.1 为什么这一章出现在这里 520
23.1.1 本章结构 520
23.1.2 笔记本 521
23.1.3 Python警告 521
23.2 库和调试 521
23.2.1 版本和编程风格 522
23.2.2 Python编程和调试 522
23.3 概述 523
23.3.1 什么是模型 524
23.3.2 张量和数组 524
23.3.3 设置Keras 524
23.3.4 张量图像的形状 525
23.3.5 GPU和其他加速器 527
23.4 准备开始 528
23.5 准备数据 530
23.5.1 重塑 530
23.5.2 加载数据 536
23.5.3 查看数据 537
23.5.4 训练-测试拆分 541
23.5.5 修复数据类型 541
23.5.6 归一化数据 542
23.5.7 固定标签 544
23.5.8 在同一个地方进行预处理 547
23.6 制作模型 548
23.6.1 将网格转换为列表 548
23.6.2 创建模型 550
23.6.3 编译模型 554
23.6.4 模型创建摘要 556
23.7 训练模型 557
23.8 训练和使用模型 559
23.8.1 查看输出 560
23.8.2 预测 562
23.8.3 训练历史分析 566
23.9 保存和加载 567
23.9.1 将所有内容保存在一个文件中 567
23.9.2 仅保存权重 568
23.9.3 仅保存架构 568
23.9.4 使用预训练模型 569
23.9.5 保存预处理步骤 569
23.10 回调函数 570
23.10.1 检查点 570
23.10.2 学习率 572
23.10.3 及早停止 573
参考资料 575
第 24章 Keras第 2部分 577
24.1 为什么这一章出现在这里 577
24.2 改进模型 577
24.2.1 超参数计数 577
24.2.2 改变一个超参数 578
24.2.3 其他改进方法 580
24.2.4 再增加一个全连接层 581
24.2.5 少即是多 582
24.2.6 添加dropout 584
24.2.7 观察 587
24.3 使用scikit-learn 588
24.3.1 Keras包装器 588
24.3.2 交叉验证 591
24.3.3 归一化交叉验证 594
24.3.4 超参数搜索 596
24.4 卷积网络 602
24.4.1 工具层 603
24.4.2 为CNN准备数据 604
24.4.3 卷积层 606
24.4.4 对MNIST使用卷积 611
24.4.5 模式 619
24.4.6 图像数据增强 621
24.4.7 合成数据 623
24.4.8 CNN的参数搜索 624
24.5 RNN 624
24.5.1 生成序列数据 625
24.5.2 RNN数据准备 627
24.5.3 创建并训练RNN 631
24.5.4 分析RNN性能 634
24.5.5 一个更复杂的数据集 639
24.5.6 深度RNN 641
24.5.7 更多数据的价值 643
24.5.8 返回序列 646
24.5.9 有状态的RNN 649
24.5.10 时间分布层 650
24.5.11 生成文本 653
24.6 函数式API 658
24.6.1 输入层 659
24.6.2 制作函数式模型 660
参考资料 664
第 25章 自编码器 665
25.1 为什么这一章出现在这里 665
25.2 引言 666
25.2.1 有损编码和无损编码 666
25.2.2 区域编码 667
25.2.3 混合展示 669
25.3 简单的自编码器 671
25.4 更好的自编码器 675
25.5 探索自编码器 677
25.5.1 深入地观察隐藏变量 677
25.5.2 参数空间 679
25.5.3 混合隐藏变量 683
25.5.4 对不同类型的输入进行预测 684
25.6 讨论 685
25.7 卷积自编码器 685
25.7.1 混合卷积自编码器中的隐藏变量 688
25.7.2 在CNN中对不同类型的输入进行预测 689
25.8 降噪 689
25.9 VAE 691
25.9.1 隐藏变量的分布 691
25.9.2 VAE的结构 692
25.10 探索VAE 697
参考资料 703
第 26章 强化学习 704
26.1 为什么这一章出现在这里 704
26.2 目标 704
26.3 强化学习的结构 708
26.3.1 步骤1：智能体选择一个动作 709
26.3.2 步骤2：环境做出响应 710
26.3.3 步骤3：智能体进行自我更新 711
26.3.4 简单版本的变体 712
26.3.5 回到主体部分 713
26.3.6 保存经验 714
26.3.7 奖励 714
26.4 翻转 718
26.5 L学习 719
26.6 Q学习 728
26.6.1 Q值与更新 729
26.6.2 Q学习策略 731
26.6.3 把所有东西放在一起 732
26.6.4 显而易见而又被忽略的事实 733
26.6.5 Q学习的动作 734
26.7 SARSA 739
26.7.1 实际中的SARSA 741
26.7.2 对比Q学习和SARSA 744
26.8 强化学习的全貌 748
26.9 经验回放 749
26.10 两个应用 750
参考资料 751
第 27章 生成对抗网络 753
27.1 为什么这一章出现在这里 753
27.2 一个比喻：伪造钞票 754
27.2.1 从经验中学习 756
27.2.2 用神经网络伪造 757
27.2.3 一个学习回合 759
27.3 为什么要用“对抗” 760
27.4 GAN的实现 760
27.4.1 鉴别器 761
27.4.2 生成器 761
27.4.3 训练GAN 762
27.4.4 博弈 763
27.5 实际操作中的GAN 764
27.6 DCGAN 769
27.7 挑战 771
27.7.1 使用大样本 772
27.7.2 模态崩溃 772
参考资料 773
第 28章 创造性应用 775
28.1 为什么这一章出现在这里 775
28.2 可视化过滤器 775
28.2.1 选择网络 775
28.2.2 可视化一个过滤器 776
28.2.3 可视化层 778
28.3 deep dreaming 779
28.4 神经风格迁移 782
28.4.1 在矩阵中捕获风格 783
28.4.2 宏观蓝图 784
28.4.3 内容损失 785
28.4.4 风格损失 786
28.4.5 实现风格迁移 789
28.4.6 讨论 793
28.5 为本书生成更多的内容 794
参考资料 795
第 29章 数据集 797
29.1 公共数据集 797
29.2 MNIST和Fashion-MNIST 797
29.3 库的内建数据集 798
29.3.1 scikit-learn 798
29.3.2 Keras 798
作者介绍：
Andrew Glassner博士是一位作家，同时也是计算机交互、图形学领域的顾问。他于1978年开始从事3D计算机绘图工作，在NYIT计算机图形实验室、凯斯西储大学、IBM TJ Watson研究实验室、代尔夫特理工大学、贝尔通信研究、施乐帕克研究中心和微软研究院等公司进行了相关研究。《纽约时报》曾评价他为“计算机图形研究领域受尊敬的天才之一。”
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原文赏析：
本书的读者对象是那些渴望在工作中应用机器学习和深度学习的人们，包括程序员、艺术工作者、工程师、科学家、管理人员、音乐家、医生，以及任何希望通过处理大量信息来获得洞见或生成新数据的人。
你可以在许多开源库中找到许多机器学习工具(特别是深度学习)。每个人都可以立即下载和使用这些工具。
尽管这些免费工具安装简单，但是你仍然需要掌握大量的技术和知识才能正确使用这些工具。让计算机做一些无意义的事情很容易: 它会严格照做，然后输出更多无意义的结果。
这种情况时有发生。虽然机器学习和深度学习库功能强大，但它们对用户来说并不友好。你不仅需要选择正确的算法，还要能够正确地应用这些算法。从技术角度讲，你仍然需要做出一系列明智的决策。当工作偏离预期时，你需要利用自己对系统内部的了解令其回归正轨。
学习和掌握这些基本信息的方法多种多样，这取决于你喜欢怎样的学习方式。有些人喜欢详细的硬核式算法分析，并辅以大量数学运算。如果这是你的学习方式，那么你可以阅读一些有关这方面的书籍，比如[Bishop06]和[Goodfellow17]。为此，你需要付出大量努力。不过，你获得的回报也会很丰厚，即全面了解机聚学习的工作方式及原理。如果以这种方式学习，那么你必须额外投入大量的精力来将理论知识付诸实践。
另外一种截然不同的情形是：有些人只想知道完成某些特定任务的方法。有关这方面的速成图书也有很多，你可以从中找到各种机器学习库，比如[Chollet17]、[Muller-Guido16]、[Raschka15]和VanderPlas16]。与需要大量运算的方法相比，这种方法难度较低。但是，你会觉得自己缺少对结构信息的掌握——这些信息有助于你理解算法的工作原理。如果未能掌握这些信息及相关词汇，一些你原以为可行的算法可能变得不可行，或者某种算法的结果可能不如预期，而你很难对此找到问题的根源所在。另外，你将无法...
深度学习（或称深度神经网络）是一种使用了特殊分层计算结构的机器学习方法。近年来，深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器人等应用领域取得了惊人的突破。2019年3月27日，美国计算机协会 (ACM)将“计算机界的诺贝尔奖”图灵奖授予了3位深度学习之父（Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann LeCun)，以表彰他们给人工智能带来的重大突破——这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。这也意味着深度学习的神秘面纱至此已被揭开。
本书由计算机图形学专家Andrew Glassner撰写，介绍了深度学习的基础知识和实践深度学习的方法。全书分为上下两册：上册介绍深度学习的预备知识，涵盖基本的数学知识和机器学习的基本概念以及通用机器学习库scikit-learn的相关内容，下册深入介绍了各种成熟的深度学习方法和技术以及深度学习库Keras。
正如Andrew Glassner所描述的那样，在本书英文版出版之前，市面上其实已出现了较多的深度学习相关的图书。例如，由lan Goodfellow等撰写的Deep Learning一书，对算法进行了非常详细的分析，并给出了大量的数学运算；还有一类风格截然不同的书，例如由Francois Chollet撰写的Deep Learning with Python，主要是针对只想知道如何利用各种机器学习库快速完成某些特定任务的读者。本书介于这二者之间，主要介绍深度学习的基础知识，以帮助读者建立扎实的知识储备，进而了解深度学习实践的进展。Andrew Glassner擅长以类比和图示的方法讲解复杂的理论知识，因此本书对不具备相关理论知识的读者也会非常有帮助。
其它内容：
编辑推荐
1.“计算机图形研究领域受尊敬的天才之一”Andrew Glassner编写。
2. 基本概念 理论，不涉及复杂的数学内容。
3. 近千张图和简单的例子，由浅入深地讲解深度学习的相关知识。
书籍介绍
本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。
本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两个库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。
本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。
网站评分
书籍多样性：3分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：4分
使用便利性：4分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：7分
加载速度：4分
安全性：8分
稳定性：5分
搜索功能：6分
下载便捷性：5分
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下载评价
- 网友 冯***丽： ( 2025-01-09 15:40:59 )
卡的不行啊
- 网友 谭***然： ( 2025-01-13 03:44:50 )
如果不要钱就好了
- 网友 通***蕊： ( 2024-12-30 10:59:10 )
五颗星、五颗星，大赞还觉得不错！~~
- 网友 屠***好： ( 2024-12-27 00:48:00 )
还行吧。
- 网友 訾***雰： ( 2025-01-10 02:43:11 )
下载速度很快，我选择的是epub格式
- 网友 家***丝： ( 2025-01-13 09:37:14 )
好6666666
- 网友 潘***丽： ( 2025-01-07 01:48:29 )
这里能在线转化，直接选择一款就可以了，用他这个转很方便的
- 网友 林***艳： ( 2024-12-21 12:03:12 )
很好，能找到很多平常找不到的书。
- 网友 车***波： ( 2025-01-03 02:10:26 )
很好，下载出来的内容没有乱码。
- 网友 马***偲： ( 2024-12-23 07:06:36 )
好 很好 非常好 无比的好 史上最好的
- 网友 索***宸： ( 2024-12-21 07:06:33 )
书的质量很好。资源多
- 网友 戈***玉： ( 2024-12-24 17:30:49 )
特别棒
- 网友 谢***灵： ( 2024-12-22 10:09:11 )
推荐，啥格式都有
- 网友 游***钰： ( 2024-12-31 03:57:02 )
用了才知道好用，推荐！太好用了
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：9分
主题深度：5分
文字风格：4分
语言运用：5分
文笔流畅：5分
思想传递：8分
知识深度：9分
知识广度：3分
实用性：8分
章节划分：7分
结构布局：8分
新颖与独特：4分
情感共鸣：6分
引人入胜：5分
现实相关：7分
沉浸感：7分
事实准确性：5分
文化贡献：8分