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本书共5章内容, 主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析, 介绍机器学习的相关理论, 并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例, 力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法...
MindSpore是华为公司开发的深度学习框架，兼容目前主流的深度学习框架，支持端/边/云全场景全栈协同开发。本书由陈雷教授倾力编著，陈雷教授是香港科技大学计算机科学与工程系教授，大数据研究所主任，IEEE Fellow和ACM杰出科学家。《深度学习与MindSpore实践》系统介绍了深度学习的基础理论、常用的深度神经算法设计，并以大量基于MindSpore的实例帮助读者掌握深度学习算法的实现。此外，本书还对深度学习中的样本数据处理、
本书AutoML可以将部分机器学习过程自动化, 减轻数据科学从业者的工作负担, 深受高级分析人员的喜爱。本书介绍搭建AutoML模块的基础知识, 并通过练习帮助读者消化这些知识...
本书分为六章节, 内容包括: 绪论 ; 人体下肢运动生物力学 ; 仿生驱动器的研究 ; 下肢外骨骼机器人的动力学分析 ; 下肢外骨骼机械腿的摆动控制研究 ; 下肢外骨骼机器人关节的人机协同运动研究 —— 以踝关节助力外骨骼为例...
以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的实验教材...
《携程人工智能实践》详细介绍了携程在人工智能技术落地方面的深入探索，重点分享了如何从实际应用场景入手，把业务和产品的目标转化为人工智能模型和算法问题。并综合考虑系统、环境和数据的多种约束，设计和实施具体落地方案，同时对人工智能服务化和人工智能运营的理念和技术进行了很好的分析和总结，是携程技术团队多年开发和应用人工智能实践经验的结晶。本书对互联网行业和人工智能应用研究机构的科研技术人员来说，是一本很好的案头参考书。...
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。...
语音科技下一个颠覆者，通向人工智能时代的一把秘钥 未来10年，语音科技会成为*决定性的主题之一。人机对话能力将迎来变革性进展，语音也将成为*主要的人机互动方式。语音科技在商业上的应用，将会引领我们进入一个奇异的新世界，而我们不需要任何训练就可以完美适应。通过语音搜索、购物、下单；向语音助手倾诉烦恼并得到贴心的安慰；成功时得到语音助手*真诚的祝贺；系统可以听令行事，我们不必在键盘或触摸屏一点点输入文字；这些场景离我们并不遥远。语音界面能
1、本书面向中小学校内科技教师，培训机构科技老师；热爱机器人技术的孩子及家长；机器人赛事参赛人员。2、内容定位为便于读者平时阅览学习以及比赛时查找资料的工具书。3、针对STEM教育的应用性需求，对中小学生创客活动，提高工程素养和动手能力，都会很有帮助。4、本书作者指导的北信科水之队屡获世界比赛冠军。 ...
掌握深度学习数学原理、编程实战经验轻松构建复杂实际项目的深度学习方案本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读
读者对象：具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师 1、本书提供所有示例的源代码下载：https://ww2.mathworks.cn/academia/books/matlab-machine-learning-recipes-paluszek.html ，读者可在MATLAB中文社区论坛：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 与译者互动交流； 2、由浅入
读者对象：1.从事AI理论研究的研究人员；2.高校智能方向的高年级本科生和研究生；3.工业界做AI应用的机器学习工程师、算法工程师等。 1.作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写； 2.直奔主题，理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法，深入解读每种算法的代码原型实现； 3.领域应用分析：给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用，侧重讨论深度强化学
1.介绍了深度学习的核心概念，并采用了*新版本的TensorFlow。2.深入讲解了如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用，从实践的角度讲解了深度学习知识。3.学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。4.既讨论了许多实际技术问题，也简要介绍了一些问题的理论基础。...
《人工智能与游戏》是首本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，《人工智能与游戏》介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及AI如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。 《人工智能与游戏》适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。本书作者开发了一个网站（http://www.gameaibook.or
本书中会整体探讨以往分开讨论的技术领域，尽量做到让专业的工程师和普通人读了都可以很容易地整体理解物联网业务， 特别是物联网系统构建的基本思路和要素技术，以及方法和目标。本书涵盖了从人们不太熟悉的传感器到物联网平台、从构建到应用乃至服务创造等多方面内容，主要针对传感器的种类、可采集的数据的特征、通信方式、汇总分析数据的方法等进行扎实的讲解。另外，关于在设备设置和无线通信的过程中有可能出现出现的安全问题，本书也指出了关键点，并给出相应的对
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共 15章，分为三个部分。部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神
本书以四旋翼无人飞行器为例，主控制器采用STM32系列微处理器，从设计方案论证到器件选型等过程，对四旋翼飞行器设计进行了透彻细致的讲解，并介绍了四旋翼飞行器图像采集处理，详细地阐述了图像处理的过程。另外，采用μC/OSⅢ系统重新梳理了代码，使得飞行器控制更加稳定。读者可以根据书中给出的电路和代码自行设计。本书可作为电子、通信及控制等相关专业学生的参考书，也可作为相关技术人员的技术参考书...
本书由资深树莓派玩家精心写作，由浅入深地介绍树莓派在人工智能中的热点应用，具有很好的前瞻性，主要内容包括：树莓派的Debian Linux操作系统及其命令行的常见操作；语音传感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice语音套件为例），即语音唤醒、语音识别、语音转文字、语音控制设备等硬件的原理及使用等；智能图像深度学习传感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的边缘推理设备Edge TPU和Cor
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。 本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人的应用基础、KUKA工业机器人的现场编程与操作、WorkVisual的编程与操作、KUAK工业机器人的运输与安装、KUAK工业机器人的调整与保养等内容。 本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供普通高等院校、职业院校机电专业、机器人专业的师生学习参考...
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。 本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人装调与维修基础，KUKA工业机器人的运输与安装、KUKA工业机器人的调整与保养、KUKA工业机器人控制系统的维修、KUKA工业机器人本体的维修、KUKA工业机器人典型故障的排除等内容。 本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供普通高等院校、职业院校机电专业、机
本书从技术与应用相结合的角度, 系统地介绍了多旋翼无人机系统的基本理论、设计方法与应用示范。全书内容包括多旋翼无人机的基本概念、飞行原理与动力学建模、系统构成与实现、空气动力学、导航信息融合、姿态稳定与航迹跟踪控制、故障容错控制、载荷系统以及应用示范。 本书适合多旋翼无人机领域的技术人员阅读, 也可以作为高等院校无人机专业高年级本科生和研究生的教学参考...
向深度学习勇敢迈出下一步吧，这种机器学习方法正在改变我们周围的世界。通过这本实用的参考书，你将学会使用Facebook的开源PyTorch框架快速了解深度学习的关键思想，掌握创建你自己的神经网络所需的最新技能。 Ian Pointer首先为你展示如何在基于云的环境中设置PyTorch，然后通过深入了解每个元素，带领你创建有助于对图像、声音、文本等进行操作的神经网络架构。他还介绍了将迁移学习应用于图像、调试模型以及生产环境中的P
无论你是一名渴望进入人工智能世界的软件工程师，一名经验丰富的数据科学家，还是一名怀揣创造下一个人工智能爆款应用伟大梦想的业余爱好者，你可能都想知道从哪里开始深度学习。这本循序渐进的指导书会教你如何通过实际动手操作的方式为云计算、移动端、浏览器和边缘设备构建实用的深度学习应用程序...
深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理（Google Assistant）团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界，让深度学习和嵌入式系统结合在一起，用微小的设备创造出惊奇的事业...
（1）本书由腾讯互动娱乐事业群旗下的TuringLab实验室撰写，该实验室聚集了大量AI技术和测试方面的专家，在自动化测试领域的研究和实践都处于业界领先水平。（2）本书从技术原理、平台构建、工程实践3个维度全面讲解AI技术在腾讯游戏测试中的应用，经过了大量商业游戏的检验。...
1首次将机器视觉与机器学习两大领域深度融合介绍的佳作2应用案例参考价值高，分析过程、实验设置、实验数据、程序代码及运行结果一应俱全3全书代码采用MATLAB、C 、Python实现，便于读者自学，并做到触类旁通，举一反三...
《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。...
《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》以七个人物的经历为轴心，记录了不同行业数据化转型的历程，展现了数据化转型过程中的具体困境、经验和教训，说明了数据领导力发挥作用的场景和路径。 七个人物所处行业不同、职位不同，但都在实际工作中展现了领导力，并一步步推动了数据化转型的进程。他们不仅要展现数据价值，还要影响周围的人，帮助组织接受数据化的理念，实现数据驱动流程的再造。每一步他们都有目标，都会尝试和反思，无论是成功还是失败，
《机器学习中的基本算法》一书共分八章。、二章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法。第三至四章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用。第五、六章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一是数据的特征提取方法，另一是数据的聚类方法。第七、八章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法...
你将跟随设计一个将物理、化学、生物学和医学联系在一起的新疗法问题的案例研究，该案例代表了科学研究中的一个拥有挑战性的问题。通过本书，你将学到：学习在分子数据上执行机器学习的基础知识。理解为什么深度学习是研究遗传学和基因组学的有力工具。应用深度学习理解生物物理系统。通过DeepChem获得机器学习的简单认识。使用深度学习分析显微图像。使用深度学习技术分析医学扫描图像。了解变分自编码器和生成对抗网络。解释你的模型在做什么以及它是如何工作的
本书较全面地介绍人工智能芯片 K210 的特点和应用开发，深入浅出地讲解人工神经网络、卷积神经网络的应用设计，特别是全面和深入分析 YOLO 网络与目标检测方法，并把 YOLO 网络应用于 K210 之中。部分为RISC-V 及人工智能芯片，主要介绍 RISC-V 构架人工智能芯片 K210 应用开发，包括 RISC-V 构架及人工智能芯片 K210 介绍、输入/输出、串口通信、定时器与日历、音频输入/输出接口、显示屏驱动、摄像头数据
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别及分割领域的日益火爆，对于算法从业人员来说，熟练掌握并应用一种深度学习框架已成为推荐技能。在众多深度学习框架中，目前主流的是PyTorch和TensorFlow。尽管TensorFlow在工业界的应用有诸多优势，但依然有很多研究人员从TensorFlow转向PyTorch。PyTorch以其易于调试、具有动态计算图等特性备受学术界关注。关于PyTorch和TensorFlow的框架之争从
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对
本书主要内容包括：章绪论着重分析指出产品设计与开发的复杂性主要表现为耦合复杂性，迭代和耦合是复杂产品设计与开发的主要特征，并说明全书结构。第2章着重介绍公理设计理论的基本内容和研究进展。第3章针对产品耦合设计的可接近解耦情况，主要论述系统性创造思维(SIT)方法。第4章针对产品耦合设计的无法接近解耦情况，讨论产品设计解耦的显式途径，即基于耦合性度量的割裂求解方法。第5章着重介绍设计结构矩阵的基本内容和研究进展。第6、7章针对产品耦合开
本书系统地介绍了语音识别的原理和应用，全书共分 15 章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST），重点描述了 GMM-HMM、DNN-HMM 和端到端（E2E）三种语音识别框架。本书应用部分包含 Kaldi、Espnet、工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。 本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程
本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中...
随着互联网技术的飞速发展，优选逐渐步入了大数据时代，智能化的趋势越来越明显，各行各业几乎都喊出了智能化的口号，机器学习作为人工智能的一个重要研究方向，在一定程度上成为了IT人才的必要技能。本书以一个自研机器学习算法框架的构建为主线，首先介绍了机器学习的相关概念和背景，然后按照代数矩阵运算层、很优化方法层、算法模型层和业务功能层的分层顺序对算法框架展开讲述，旨在通过理论和实践相结合的方式，帮助广大零算法基础的开发人员了解和掌握一定的算法
本书是基于PyTorch的深度学习入门和实战用书, 结合实际的深度学习案例, 由浅入深地介绍PyTorch在计算机视觉和自然语言处理的相关应用。本书内容上循序渐进, 先介绍了PyTorch的一系列使用方式, 然后结合图像分类、去噪和文本分类, 介绍如何利用PyTorch对深度模型进行可视化、建立卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等。根据真实的图像数据, 介绍如何对图像风格迁移模型进行训练, 利用计算机视觉中的目标检测和语义分隔问题
随着数字音乐内容的迅速增长以及人们对音乐鉴赏需求的日益提升，音乐信息的分类检索及个性化推荐受到广大网民和有关从业人员越来越广泛的关注,并成为研究及应用的新热点。 本书系统地阐述了机器学习中的常用分类与推荐方法,介绍了网络音乐自动分类与推荐的理论基础，重点探讨了ＳＶＭ 和ＫＮＮ 分类算法的改进? 以及协同过滤推荐算法和基于马尔可夫模型推荐算法的改进，并对改进后的算法应用到音乐自动分类和个性化推荐领域进行了探索性研究。 本书展现了机器学
本书主要介绍了TensorFlow 2在机器视觉中的应用。本书共8章，主要内容包括神经网络的原理，如何搭建开发环境，如何在网络侧搭建图片分类器，如何识别图片中不同肤色的人数，如何用迁移学习诊断医疗影像，如何使用Anchor-Free模型检测文字，如何实现OCR模型，如何优化OCR模型。 本书适合机器视觉、深度学习方面的专业人士阅读...
内 容 简 介 书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。具体内容包括PyTorch与TensorFlow的对比和PyTorch的发展现状，张量Tensor和自动微分Autograd及其具体应用，PyTorch构建神经网络，基于PyTorch构建复杂应用，PyTorch高级技巧与实战应用，网络剪枝应用...
本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐进学习。本书优选特色为机器学习算法的嵌入化应用，尤其对难于并行化的深度学习算法，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件
全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员很为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用很优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中很为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题...
本书主要对算法的原理进行了介绍，并融合大量的应用案例，详细介绍使用机器学习模型的一般方法，帮助读者理解算法原理，学会模型设计。本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；很后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个很好接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。 本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、
迁移学习解决的是系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境的问题，在目标域中只有少量标记数据可用时，它赋予了机器学习系统利用辅助数据和模型来解决目标问题的能力。这使得机器学习系统更加可靠和健壮，并且让机器学习模型在面对不可预见的变化时尽可能达到预期的性能。在企业层面，迁移学习允许知识的重复利用，使得每次获得的经验可以重复地应用于现实世界。 本书为迁移学习方向首本算法、理论、应用方面成熟、成体系的总结，相关领域研究的系统性参考。为迁移学
本书重点研究机器学习的数学理论。第一部分探讨了在非凸优化问题中, 选择梯度下降步长来避免严格鞍点的最优性和自适应性。第二部分提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法, 并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题, 这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题 ; 还提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型, 该模型既考虑了稳定的
本书涵盖人工智能学科的大多数领域，共分为十一章。章绪论，介绍人工智能的历史、近期新发展状态及所包含的领域。剩余十章分别介绍各领域的基本原理与技术，包括知识表示与逻辑系统、搜索与自动规划、不确定性推理、机器学习，以及近年快速发展的人工神经网络（深度学习）、强化学习、分布式人工智能与多智能体系统、平行智能、知识自动化、智能控制等...
本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容...
近年来，大数据、云计算、人工智能以及区块链等新兴技术的快速发展和应用推动了金融业的巨大变革，金融科技开始渗透传统金融业的各个领域和各个环节，如银行、证券、保险以及前台、中台、后台，传统业务无不受到金融科技的挑战。在诸多新兴技术之中，人工智能和机器学习对传统金融业的冲击愈加明显，也越来越具备颠覆性。人工智能在金融领域的应用具有天然优势，它在处理数据方面有很强的优势，而金融领域本质上就是要处理信息、处理数据，所以人工智能和金融业可以说是天
这是一本关于AI原理和编程的友好且必需的指导书，没有数学或数据科学背景的程序员也可以轻松掌握。主要内容：开始你AI模型的创建；无需数学、数据科学或机器学习背景；手把手指导、分析；5个完整项目展示如何创建智能软件...
刘争争
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
汪曾祺
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
宋瑞祥 著
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