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本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了olap和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研
本书是一部关于现代数据库系统的基本原理与技术的教科书,本书突出了数据库和新技术的应用及教学的需要。在编写注重原理与技能的并重,传统与内容先进性实用内容并重以及课堂教学与实验并重,学生学后能掌握数据库的基本原理,熟练掌握一个数据库产品的操作并学会开发、设计与管理数据库的能力。 本书由16章构成,内容包括基本原理、基本操作、数据库设计及应用等,突出Web数据库交换等内容。本书各章均配有丰富的习题以及复习提纲,同时本书还附有实习指南供数据
本书从基础、设计和实现三个层面介绍数据库处理技术,内容全面翔实,既包括数据库设计、数据库实现、多用户数据处理、数据访问标准等经典理论,也包括商务智能、XML和 .NET等最新技术。 本书的内容编排和写作风格新颖,强调学习过程中的乐趣,围绕两个贯穿全书的项目练习,让读者从一开始就能把所学的知识用于解决具体的应用实例。 本书每章都有丰富的习题,可作为高等学校本科生或研究生的数据库课程教材,同时也是很好的专业参考书籍...
《数据挖掘技术及其应用(精)》(作者杨杰、姚莉秀)系统地讲述了数据挖掘的基本概念和基本原理,并列举了在相应领域具有参考价值的算法及其改进和应用,是作者多年来从事教学和科研实践的成果。全书共9章,主要内容有:数据挖掘的基本概念和原理,数据预处理,各种分类、聚类和关联规则提取算法,以及在生物信息学、材料学中的实际应用案例。 《数据挖掘技术及其应用(精)》可用作计算机专业本?高年级学生或研究生的教材或参考书,也可供从事计算机信息处理、
本书比较系统地介绍数据仓库与数据挖掘的理论体系和应用。本书总的指导思想是在掌握基本知识和基本理论的基础上,强调实际应用能力的培养。全书力求深入浅出,通过通俗的语言及案例分析,介绍数据仓库及数据挖掘的基本概念及相关理论与方法。从数据仓库的定义、结构、设计、构建方法及联机分析处理应用等方面对数据仓库进行较为详细的介绍;从数据挖掘的定义、数据预处理、数据挖掘中的常用算法等方面对数据挖掘的基本知识和算法等理论进行介绍。本书强调数据仓库和数
本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 本书适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时
当下,由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得,草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘,而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法,理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。 本书分为7章,第l章是对降维方法的介绍,这是数据挖掘技术的一个先决条件;第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术,包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法,通过实
本书内容简介:数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域;将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究,具有较大的理论意义和实用价值本书研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法,主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题,并将其应用于产品研发决策中所做主要工作包括:提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法;采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维;采用遗传算法和潜在语义
数据仓库与数据挖掘是计算机专业和其他一些与计算机技术关系密切专业必修的核心课程。《数据仓库与数据挖掘技术》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、相关知识和基本方法,每种数据挖掘方法都有详尽的实例描述和具体实现步骤。《数据仓库与数据挖掘技术》结构严谨,条理清晰,语言浅显易懂,循序渐进地表达了知识内容;《数据仓库与数据挖掘技术》坚持理论与实际相结合,概念和具体方法相结合,使知识具体化,生动化;实例实现的过程建立在sql 2005
商业智能是将企事业单位积累的数据转化为知识,帮助企事业单位做出科学决策的工具。蔡颖、鲍立威编著的《商业智能原理与应用》以“ 商业智能”应用为主线,全面系统地介绍了商业智能的基本概念、方法和技术,克服了以“数据挖掘” 技术为丰线的局限性,并以ms sql server作为数据仓库管理平台,以sql server business intelligence developrnent visual studio作为商业智能开发平台,进行
本书是文本挖掘这个迅速发展领域的入门性教材和指南。作为入门型读物,论述由浅入深、理论结合实践、语言风趣、样例详实,详细地分析和总结了该领域的研究现状及未来发展。深入地讨论了文档分类、信息检索、聚类与组织文档、信息提取、基于web的数据源、预测与评价等方面提出的问题。作为互联网和云计算蓬勃发展时代,为关注海量非结构化信息处理的学习者了解文本挖掘研究前沿打开了一扇窗口。 特别邀请知名的台湾辅仁大学统计资讯系谢邦昌教授倾情作序,
本书源自作者在斯坦福大学教授多年的“web挖掘”课程材料,主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法,介绍了目前web应用的许多重要话题。主要内容包括: □ 分布式文件系统以及map-reduce工具; □ 相似性搜索; □ 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; □ 搜索引擎技术,如谷歌的pagerank; □ 频繁项集挖掘; □ 大规模高维数据集的
本书以emba班的“数据挖掘技术及其应用”教学为场景,带领读者步入数据挖掘的神秘殿堂,领略数据挖掘的神奇魅力。全书分为9章:第1章从三个真实故事开始数据挖掘之旅;第2章以某企业生产中遇到的质量控制难题的解决过程为线索,展现数据挖掘的实施过程;第3章到第9章以典型案例的形式分别介绍了数据挖掘技术在电力行业、交通航空领域、冶金行业、税务与金融行业、电信行业、故障诊断以及互联网行业的应用。 数据挖掘是一种专业性极强的技术,本书避开大
本书全面地介绍了如何使用数据挖掘技术从各种结构的(数据库)或非结构(web)的海量数据中提取和产生业务知识。作者梳理了各种数据挖掘常用算法和信息采集技术,系统地描述了实际应用时如何在互联网日志分析、电子邮件营销、互联网广告和电子商务上进行数据挖掘,着重介绍了数据挖掘的原理
现今市面上已经有书籍全面地介绍数据挖掘的技术理论基础,详细解析各种挖掘算法的原理和细节。同时,还有书籍专门介绍各种数据挖掘算法的实现和相关工作的使用。但这些书侧重于介绍单个数据挖掘功能及相关算法原理,并没有涉及如何将数据挖掘应用到具体实践,本书填补了这个空白。对每个案例都有详细的解析,全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题,然后利用数据挖掘的理论和方法加以解决,让读者明白来龙去脉。目的是切实指导数据挖掘的应用实践,建立
大数据正以前所未有的速度,颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。本书力图系统、全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响,或许可以帮助大家澄清一些认知误区,有助于大数据在各行各业落地生根。全书分为三大部分,第一部分重点讲述大数据时代产业发展的三大趋势
全书从5个方面讲述大数据时代下的金融数据挖掘方法:1)数据挖掘方法;2)银行数据挖掘篇,介绍了基于神经网络和支持向量机的信用评分方法;3)证券数据挖掘,探讨了基于多种数据挖掘方法的股票价格预测、金融市场价格预测及股票自动交易系统;4)保险及其他数据挖掘,研究了基于数据挖掘的保险欺诈监测、企业破产预测、财务报表欺诈监测等问题;5)从大数据的视角对金融数据挖掘进行了扩展和展望。 本书适合对数据挖掘算法感兴趣的计算机专业人
《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法,并针对每种方法,,介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12.0为平台,用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4.5、c5.o、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA
不管你愿意不愿意,我们每天都在制造和分享数据;不管你关心不关心,我们已经生活在大数据的包围之中。大数据,这个在 2012 年突然火爆起来的词汇,我们究竟该如何解读?本书介绍了大数据产生的背景、特征和发展趋势,从实证的角度探讨了它对社会和商业智能的影响,并认为大数据正影响着商业模式的转变,将带来新的商业机会。能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键!大数据,既是一场大机遇,也将引发一场大变革...
《经济学人》年度推荐三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济学人》大数据主编肯尼思库克耶倾情推荐,称赞其为“关于数据呈现的思考和方式的颠覆之作” 亚马逊数据和信息可视化top3图书 ...
数据挖掘技术,又称为数据库知识发现,是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工作积累与教学经验,编著此书。 本书较全面系统地介绍了数据挖掘中常用和常见的数据挖掘方法,以及文本与视频数据挖掘方法。 本书的主要内容包括:数据挖掘基本知识、数据挖掘预处理方法、决策树分类及其他分类方法、关联知识挖掘方法、各种聚类分析方法,以及文本挖掘所涉及表示、
本书讲述如何从技术和市场信息特别是专利信息中挖掘获得潜在的竞争情报,从介绍技术挖掘的基础概念、原理开始,讲解数据采集、基本分析、高级分析、趋势分析、专利分析的方法和技巧,给出技术挖掘指标组合,并结合具体案例指出技术挖掘过程中的注意事项,帮助读者了解技术挖掘流程和掌握技术挖掘方法。本书还列出了可供选择使用的科技数据库、技术挖掘软件的资源清单,为有意实际进行技术挖掘的读者提供了指引。 本书可作为技术研究人员,使用技术成果的分析
空间数据挖掘是一个从海量数据中概括知识的不确定过程,不同用户在不同条件下有着不同的挖掘要求。本书提出空间数据挖掘视角,描述不同的数据挖掘需求,实现从相同数据向多种知识的变粒度挖掘。空间数据挖掘不确定性的内因和外因,决定了在空间数据挖掘视角中管控不确定性的技术。云模型集成模糊性和随机性,数据场刻画数据的自然拓扑关系,能够实现定性定量的相互转换。滑坡监测数据挖掘视角和网络化数据挖掘视角表明,空间数据挖掘视角发现的多粒度知识可以满足不同用户
本书全面总结了不确定数据环境下频繁模式挖掘领域的主要研究成果,从数据模型、问题定义、常用算法等方面系统介绍不确定频繁项集挖掘、不确定序列模式挖掘、不确定频繁子图模式挖掘、不确定高效用项集挖掘和不确定加权频繁项集挖掘技术。重点针对两类典型的不确定数据,即概率数据和容错数据,进行概率频繁模式挖掘和近似频繁模式挖掘的研究,并应用于传统中医药数据环境下,从主观不确定性和客观不确定性两个方面提出相应的解决方案,实现基于不确定数据的高效频繁模式挖
本书是为广大数据分析师量身定制的入门读物,它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带,大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵,数据分析师的职责与以往相比发生了巨大的改变。本书全面介绍了经典数据分析、模式识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、商务智能等多个领域的数据分析算法,将大数据时代的数据分析热点技术一网打尽。本书为每个数据分析算法都搭配了一个经典案例,并按照由易到难
随着移动通信和行动装置普及、物联网和网络发展,以及云端技术的不断进步,现今数据产生、搜集和储存方式比以往更为方便。数据挖掘与大数据分析可以从海量数据中,找到值得参考的样型或规则,转换成有价值的信息、洞察或知识,创造更多新价值。简祯富、许嘉裕编著的《大数据分析与数据挖掘》主要介绍数据挖掘与大数据分析的理论方法与实践应用,并加入丰富的实务案例介绍,具体说明如何应用数据挖掘与大数据分析技术以解决真实问题,深入浅出地剖析从数据中掏金的秘诀。全
随着大数据分析方法的发展,分析工具的改进,大数据分析的门槛降低了。基于大数据算法平台,数据分析师们已经不再被数据的“大”所困扰,可以轻松地探索大数据,挖掘大数据的价值。 本书侧重介绍大数据分析方法和算法的应用,适合对大数据分析感兴趣的读者阅读。在内容的组织上,选取了10个不同领域的真实数据集,针对每个数据的特点,选择适合的方法和算法,和读者一起体验数据探索、数据分析、建模预测的过程;通过实例计算的结果,读者会更加了解各种方法和算法的
本书讲述MySQL数据库的开发技术。全书共分为16章,内容包括MySQL发展历史,与其他数据库的区别,MySQL常用的一些工具,MySQL文件结构、系统架构、存储引擎、数据类型,数据库和表的创建、管理和删除,数据完整性约束,包括主键约束、外键约束、非空约束、默认值约束、唯一约束和自增约束等,数据的单表查询和多表查询,视图和索引,变量、常量、运算符和表达式、运算符的优先级、流程控制语句、自定义函数,系统函数,存储过程和触发器,事务管理,
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。 为零基础r语言与数据挖掘教学和自学量身打造,系统讲解r语言与数据挖掘的必备知识,配有大量的上机实
数据科学和大数据分析是指利用数据的力量来发现新的见解。本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具。本书内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用,并通过开源软件来分析案例,以帮助读者更好地理解。本书将帮助您:成为数据科学团队中的一名贡献者;部署结构化的生命周期方法来分析数据问题;应用合适的分析技术和工具来分析大数据;学习如何用数据来讲一个动人的故事,以推动商业行为;备考emc proven profess
华为存储首席架构师诚意之作 揭示了存储技术变革的脉...
本书详细介绍了大数据技术的基础理论和最新主流前沿技术,全书共分为10章,分别介绍我们目前面临的数字化信息社会的大数据时代、大数据技术基本概念、云计算网络、大数据采集与预处理、大数据存储、计算模式与处理系统、查询显示与交互、大数据分析与数据挖掘、隐私与安全、大数据技术发展前景,同时包括行业案例研究(银行、保险、证券、金融行业),典型系统与相关大数据分析实例。 本书主要作为高等院校计算机专业、信息管理专业、经济类专业、管理类专业相关本科
本书内容详实而富有实际指导价值, 通过本书, 软件开发者和架构师将学到如何将这些原则用于实践, 如何在最新应用架构中充分发挥数据的威力。内容包括: 数据系统基础 ; 分布式数据系统 ; 派生数据...
本书是一本面向Lua程序员和脚本语言爱好者的语言自制指南和实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验,详细阐述Lua语言的核心语法和实现原理,深入探讨Lua虚拟机、编译器和标准库,并给出了实际可以编译执行的代码。助你从零基础开始编程实现Lua语言,有效理解脚本语言工作原理。全书分为3个部分,共21章。靠前部分主要讨论LuaAPI和虚拟机实现,包括二进制chunk格式、Lua虚拟机指令集、元编程、错误处理等。第二部分主要讨论Lua语法和编
本书以精练的语言介绍HBase的基础知识,让初学者能够快速上手使用HBase,对HBase的核心思想(如数据读取、数据备份等)和HBase架构(如LSM树、WAL)有深入的分析,并且让有经验的HBase开发人员也能够循序渐进地深入理解HBase源码,以便更好地去调试和解决线上遇到的各种问题。本书更加专注于HBase在线实时系统的调优,使HBase集群响应延迟更低。本书结合企业推荐的“用户行为分析系统”,让读者能够快速上手的同时,也不乏
本书针对网络大数据具有时效性强、分布范围广的特点, 提出一个基于网络大数据的社会经济监测预警的研究框架, 对网络大数据进行深入分析和挖掘, 在此基础上就社会转型中的社会经济关键指标进行实时监测和智能预测, 为政府和相关管理部门提供有效的分析工具与决策支持...
(1)以太坊创始人、首席科学家Vitalik Buterin倾力推荐,工业界与学术界区块链专家联合撰写,系统性和实用性毋庸置疑 (2)深入剖析以太坊架构、核心部件、智能合约编写与开发案例等关键技术,并涵盖以太坊数据分析、性能优化、隐私与数据安全等前沿实践与进展...
《大数据时代的统计学思维:让你从众多数据中找到真相》是一本大数据时代下统计学思维和大数据分析的科普书籍,是一本了解大数据时代统计学思维和数据分析基本原理和方法的入门图书,是大数据时代每个人都需要了解的统计学基础理论、数据分析基本原理的入门图书。 《大数据时代的统计学思维:让你从众多数据中找到真相》结合30多个现实生活中的实例,介绍大数据时代下10多种常用的分析方法和基本原理,让你学会在众多数据中找到真相,而不被大量数据所欺骗,理论联系
只要学会数据思维,数据分析任你摆布 只要有想法肯动脑,有无基础皆可学会 只要懂得指标设计,项目落地信手捏来...
人文社会科学和自然科学研究过程中积累了大量的研究数据,这些数据如何管理、共享、出版和引证?如何再次利用他人的数据?过程中牵涉到哪些知识产权?本书的几位作者不仅熟悉全球尤其欧美的研究数据管理的实践应用,而且在英国数据档案馆拥有多年数据相关专业工作的管理与实践经验,他们在本书中将多年积累的**数据管理实践建议、指导和培训倾囊呈现。本书前三章对研究数据管理和共享进行总括介绍,包括管理和共享的重要性、研究数据生命周期以及如何制订研究数据管理计
本书以图书馆信息化为基点,从理论与实际应用角度,介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括:以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础,详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。 本书注重实践性,可操作性强,可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书...
本书分为三篇。第壹篇:从整体上给出数据大图和数据平台大图,主要介绍数据的主要流程、各个流程的关键技术、数据的主要从业者及他们的职责等;数据平台大图分离线和实时分别给出数据平台架构、关键数据概念和技术等;第二篇:介绍离线数据开发的主要技术,包含Hadoop、Hive、维度建模等,另外此部分还将综合上述各种离线技术给出离线数据处理实战;第三篇:集中介绍实时数据处理的各项技术,包含Storm、SparkSteaming、Flink、Beam
图文详解Kafka的内部原理、设计与实现 全面分析以Kafka为中心的分布式流平台 Kafka新特性详解,包括连接器、流处理...
随着移动互联网和物联网时代的来临,人和万事万物被广泛地联系在一起。人们在联系的过程产生了大量的数据,例如用户基础信息、网页浏览记录、历史消费记录、视频监控影像,等等。据此,以Google 为首的互联网公司提出了大数据(Big Data)的概念,并声称人类已经脱离了信息时代(Information Time,IT),进入了大数据时代(Data Time,DT)。显然,海量数据包含了非常丰富的浅层次信息和深层次知识。对于同一竞争领域的企业
何欢、何倩主编的《数据备份与恢复(全国高等职业教育规划教材)》是国家级精品课程“数据备份与恢复”的配套教材,以数据恢复工程师的岗位需求为依托,以实际工作任务为导向,从硬盘结构与文件系统,数据备份,Windows操作系统备份与恢复,Windows文档修复,硬盘数据软件恢复,数据库备份与恢复,硬盘故障修复,U盘数据恢复,磁盘阵列数据修复等方面深入浅出地介绍了数据备份与恢复的基本知识和操作技能,着重强调数据恢复的技能训练。本书既可作为高职高
2014年天猫双11购物狂欢节成交额创下了571.12亿元的纪录! 交易创建峰值能力达到每秒钟8万笔,支付宝的支付峰值突破了每分钟285万笔。 成功创下这项纪录背后,有odps很大的功劳! 阿里巴巴集团副总裁刘振飞表示,云计算在今年双11起到了非常重要的基础性作用。天猫、淘宝、支付宝的大数据处理,都是基于阿里云计算的大数据处理平台odps完成,odps为天猫双十一的商品个性化推荐提供了技术支持,这是自主研发能力的一个很大提
本书从HadoopMapReduce并行计算技术与系统的基本原理剖析着手,在系统介绍基本工作原理、编程模型、编程框架和接口的基础上,着重系统化地介绍MapReduce并行算法设计与编程技术,较为全面地介绍了基本MapReduce算法设计、高级MapReduce编程技术、以及一系列较为复杂的机器学习和数据挖掘并行化算法,并引入来自IntelHadoop系统产品的一系列增强功能以及深度技术剖析;最后,为了提高读者的算法设计与编程实战能力,
本书借助代表当今数据挖掘和机器学习最高水平的著名开源软件Weka,通过大量的实践操作,使读者了解并掌握数据挖掘和机器学习的相关技能,拉近理论与实践的距离。全书共分8章,主要内容包括Weka介绍、Explorer界面、Knowledge Flow界面、Experimenter界面、命令行界面、Weka高级应用、Weka API和学习方案源代码分析。 作为国内第一本系统讲解Weka的书籍,本书内容全面、实例丰富、可操作性强,做到理论与实
《推荐系统》全面阐述了开发最先进推荐系统的方法,其中呈现了许多经典算法,并讨论了如何衡量推荐系统的有效性。书中内容分为基本概念和最新进展两部分:前者涉及协同推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实例分析;后者包括针对推荐系统的攻
《汇计划在行动》全面介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识,介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上,如何让大数据在上海落地,并着力解决大数据应用过程中的关键问题,开展数据科学前瞻研究和人才培养;对三年行动计划进行了全面解读。《汇计划在行动》还介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况;介绍了“上海市数据科学重点
本书主要内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、数组、树形结构、图、内部排序、查找。教材中对各类数据结构的分析按照“逻辑结构-存储结构-基本运算的实现-时空性分析-实例”的顺序进行讲述, 结构规范, 条理清晰。书中给出的程序和算法都是经过仔细筛选的经典内容, 便于读者理解和掌握, 程序采用C语言描述并容易调试通过 ; 每章有重点介绍和总结, 总结对重要的知识点进行穿线, 每章后针对本章重要知识点配有大量习题...
老王子
孙郁著
梁实秋
汪曾祺
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