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【全5册】AIGC：智能创作时代+智能聊天机器人 —— 核心技术与算法+Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别+聊天机器人：入门、进阶与实战+自己动手做聊天机器人
套装定价：	424.80
套装编码：	9787302570783

内容介绍

AIGC：智能创作时代 杜雨（一本书读懂全球火爆的ChatGPT）WEB3.0 AI绘画ai人工智能聊天机器人OpenAI PGC UGC AIGC
	定价	69.00
	出版社	中译出版社
	出版时间	2023年02月
	开本	16开
	作者	杜雨，张孜铭 著
	页数
	ISBN编码	9787500173458

内容介绍

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器本质的区别之一。然而，人类的创造力也 将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、 聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、 部门科普AIGC的商业落地场景和行业应用案例。让我们一起迎接全新的智能创作时代。

作者简介

杜雨：中国社会科学院大学技术经济学博士研究生，北京大学金融学硕士，香港中文大学理学硕士，武汉大学经济学学士。胡润U30中国创业先锋，G20青年企业家联盟中国理事会青年委员。先后工作于腾讯、红杉资本，关注数字经济与科技创新，曾参与腾讯音乐娱乐集团合并上市，并参与投资管理得物、 猩猩、文和友等创新型企业。北京大学未名创投协会和科技创业加速器QAQ（Quadratic Acceleration Quantum）创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

张孜铭：北京大学管理学硕士，新加坡国立大学金融工程硕士，华中师范大学信息管理与信息系统、华中科技大学计算机科学与技术双学士。元宇宙教育实验室智库专家，未可知文化科技与科技创业加速器QAQ联合创始人。著有《WEB3.0：赋能数字经济新时代》。

目录

章 AIGC：内容生产力的大变革

节 从PGC、UGC到AIGC

第二节 人工智能赋能内容创作的四大模态

第三节 AIGC助力元宇宙和WEB3.0

第二章 AIGC的技术思想

节 前AIGC时代的技术奠基

第二节 早期AIGC的尝试：GAN

第三节 AI绘画的推动者：Diffusion模型

第四节 大模型的重要基建：Transformer

第三章 AIGC的职能应用

节 AIGC与产品研发

第二节 AIGC与市场营销

第三节 AIGC与管理协作

第四章 AIGC的行业应用

节 AIGC资讯行业应用

第二节 AIGC影视行业应用

第三节 AIGC电商行业应用

第四节 AIGC教育行业应用

第五节 AIGC金融行业应用

第六节 AIGC医疗行业应用

第五章 AIGC的产业地图

节 产业上游：数据服务

第二节 产业中游：算法模型

第三节 产业下游：应用拓展

第六章 AIGC的未来

节 AIGC的技术趋势

第二节 AIGC时代的参与主体

第三节 AIGC的风险与监管

附录

后记

专家

聊天机器人：入门、进阶与实战
	定价	79.00
	出版社	机械工业出版社
	出版时间	2019年10月
	开本	16开
	作者	刘宇 崔燕红 郭师光 党习歌
	页数
	ISBN编码	9787111637660

内容介绍

本书是一本建立在零基础的，以介绍对话机器人领域为目的，通过书中的内容介绍让更多对对话机器人感兴趣的初 读者，可以由浅入深，了解和学习对话机器人的发展现状，用途，原理和技术。 
主要内容：
部分 数学与统计学基础
数学与统计学是现代机器学习理论的基础，本书会对机器学习中重点涉及的数学与统计学知识做一下整理，方便读者了解和掌握，以便可以顺利的过渡到后面专业知识的理解。
第二部分 自然语言处理模型与技术
对话机器人是以自然语言处理为发展的一个专业领域，基础的自然语言处理模型与技术对于学习后面的专业知识是 要的。本书通过先介绍自然语言处理模型，然后对依赖这个模型所扩展出的自然语言处理技术做详细介绍。使得初学者可以从数学理论到模型，从模型到技术的理论结合实际的方式，学好本书的内容
第三部分 对话机器人的核心技术
在对话机器人的核心技术章节，我们先介绍
1.对话机器人的发展综述。
2.自然语言理解NLU的部分，让读者可以更加清晰的认识到Intent (目的)识别和 Entities （命名实体）识别的重要性。为了更加了解一句话中各个实体间的形容和被形容关系，我们引入句法树和依存句法分析的概念。这样机器人就可以简单的弄清一句话说的是什么，和各个实体间的关系。
3.为了让机器像人类一样可以有更多的知识积累和进行简单的逻辑推理，我们接下来要介绍知识图谱。这里我们重点介绍知识图谱的模型，知识抽取，知识图谱数据库的搭建和存储，以及在简单的了解到Intent和各个实体间关系后，如何根据知识图谱进行推理计算和理解
4.在对句子有了一定的深入理解后，我们需要介绍预测会话和答复生成。在机器理解了问题的内容后，如何给出精确的答复。这里会介绍用于客服机器人的Question to Question 的匹配来得到预先准备好的标准答案。也会介绍通话自然语言理解利用知识图谱得到生成答案，以及通过互联网检索的方式，得到置信度较高的问题答案。后还会了解如何存储我们学到的问题和答案的配对。
5.在机器学会了一问一答后，我们需要介绍
1.根据上下文理解的对话生成。
2.多轮对话的控制和生成。
3.多主题多轮对话的切换。
6.人机对话过程中的情感计算
1.设计情感计算的对话场景
2.情感计算的建模与识别
3.根据情感计算生成带情感色彩的回复

第四部分 对话机器人实战
本书的第四个部分会详细分以下三个方面阐述
1.实战对话机器人的架构
2.对话机器人的开发流程和方案
3.对话机器人的开发案例
在对话机器人的开发案例里面，我们会介绍：
1.垂直领域的客服机器人
2.开放领域的知识问答类型机器人
3.闲聊型的情感机器人
第五部分 附录
附录里会有我们总结的机器学习的模型列表，自然语言模型列表，深度学习的模型列表以及每一章的实战代码

作者简介

目录

序一 
序二 
前言 
第1章概率统计与应用数学的基础知识
1.1概率的定义
1.2条件概率与贝叶斯公式
1.3随机变量与分布函数
1.4概率分布与参数估计
1.5随机过程与马尔可夫模型
1.6信息熵
1.7本章小结
第2章语言模型与多元文法
2.1词袋模型
2.2N-Gram模型
2.2.1N-Gram简介
2.2.2N-Gram算法
2.2.3N-Gram用途
2.3数据平滑
2.3.1加法平滑方法
2.3.2Good-Turing估计法
2.3.3组合平滑方法
第3章序列标注模型
3.1中文分词
3.1.1条件随机场
3.1.2条件随机场进行中文分词
3.2词性标注
3.2.1词性标注的标准
3.2.2利用隐马尔可夫进行词性标注
3.3命名实体识别
3.3.1利用条件随机场模型进行命名实体识别
3.3.2命名实体识别在对话系统中的作用
3.4序列标注模型
3.5本章小结
第4章文本分析
4.1关键词抽取
4.1.1词频-逆文档频次算法
4.1.2Text Rank
4.2文本分类
4.2.1贝叶斯文本分类模型
4.2.2决策树文本分类模型
4.2.3SVM文本分类模型
4.3主题模型
4.3.1基础知识回顾
4.3.2吉布斯采样
4.3.3隐狄利克雷分配模型
4.4本章小结
第5章深度学习模型
5.1基于深度学习的自然语言模型
5.1.1神经网络自然语言模型与词向量
5.1.2A Neural Probabilistic Language Model
5.1.3CBOW和Skip-Gram
5.1.4Huffman编码与Huffman tree
5.1.5CBOW-Hierarchical Softmax
5.1.6Skip-Gram-Hierarchical Softmax
5.1.7FastText
5.1.8词的全局向量表示
5.2卷积网络CNN
5.2.1卷积网络CNN理论
5.2.2利用CNN进行文本分类
5.3循环网络RNN
5.3.1循环网络RNN（LSTM，GRU）理论
5.3.2利用RNN 进行情感分析
5.3.3Sequence-to-Sequence with Attention Model
5.4Transformer
5.4.1ResNet（Residual Network）残差网络模型
5.4.2Attention is all you need（Transformer）
5.5预训练模型
5.5.1Embeddings from Language Models（ELMo）
5.5.2BERT
第6章对话机器人的发展综述
6.1对话机器人发展史
6.1.1对话机器人的近况
6.1.2开放域
6.1.3垂直领域
6.1.4对话机器人的未来发展趋势
6.2人工智能在对话机器人中的应用
6.2.1深度学习在机器人方面的应用
6.2.2强化学习在机器人方面的应用
6.2.3知识图谱在机器人方面的应用
第7章自然语言理解与知识图谱
7.1知识图谱的表示：三元组模型
7.2知识抽取
7.2.1知识抽取-命名实体识别
7.2.2利用CRF模型识别 NER
7.2.3利用BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别
7.3知识抽取-实体关系抽取：Relation Extraction
7.4知识图谱的构建
第8章答案生成与多轮对话
8.1预测会话与答案生成
8.1.1信息检索：利用搜索来预测答案
8.1.2句型模板匹配标准问题生成答案
8.1.3根据知识图谱推理得到答案
8.2多轮对话
8.2.1多轮对话概述
8.2.2任务型多轮对话的控制和生成
8.2.3多主题多轮对话
第9章对话系统的工程架构
9.1对话系统的工程技术
9.1.1常用技术
9.1.2对话系统的分类
9.1.3主要系统软件介绍
9.1.4系统运维相关
9.2对话系统的架构实现
9.2.1阿里小蜜
9.2.2百度对话系统
9.2.3垂直领域对话系统的架构
9.2.4开放领域对话系统的架构
9.3本章小结
第10章实战场景之一——客服机器人
10.1客服机器人架构
10.1.1功能需求
10.1.2系统逻辑架构图
10.2客服机器人设计
10.2.1FAQ的设计
10.2.2导购机器人的设计
10.2.3实例分析
10.3本章小结
第11章实战场景之二——开放域的QA问答
11.1开放领域问答机器人的架构
11.2开放领域问答机器人的开发流程和方案
11.3开放领域问答机器人的开发案例
第12章实战场景之三——聊天机器人
12.1Seq2Seq以及Attention机制
12.2Beam Search
12.3基于Seq2Seq的聊天机器人开发流程
12.3.1语料准备
12.3.2定义Encoder和Decoder
12.3.3模型训练和评估模块
12.3.4模型预测和Beam Search模块
12.4本章小结

Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别
	定价	69.00
	出版社	机械工业出版社
	出版时间	2019年04月
	开本
	作者	[印] 纳温·库马尔·马纳西
	页数	176
	ISBN编码	9787111622765

内容介绍

本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。

作者简介

目录

序
第1章 TensorFlow基础 1
1.1 张量 2
1.2 计算图与会话 2
1.3 常量、占位符与变量 4
1.4 占位符 6
1.5 创建张量 8
1.5.1 固定张量 9
1.5.2 序列张量 11
1.5.3 随机张量 11
1.6 矩阵操作 12
1.7 激活函数 13
1.7.1 双曲正切函数与Sigmoid函数 13
1.7.2 ReLU与ELU 15
1.7.3 ReLU6 15
1.8 损失函数 17
1.8.1 损失函数实例 18
1.8.2 常用的损失函数 18
1.9 优化器 19
1.9.1 优化器实例 20
1.9.2 常用的优化器 21
1.10 度量 21
1.10.1 度量实例 22
1.10.2 常用的度量 22
第2章 理解并运用Keras 25
2.1 深度学习模型构建的主要步骤 25
2.1.1 载入数据 26
2.1.2 预处理数据 27
2.1.3 定义模型 27
2.1.4 编译模型 29
2.1.5 拟合模型 29
2.1.6 评估模型 30
2.1.7 预测 30
2.1.8 保存与重载模型 31
2.1.9 可选：总结模型 31
2.2 改进Keras模型的附加步骤 32
2.3 Keras联合TensorFlow 33
第3章 多层感知机 35
3.1 人工神经网络 35
3.2 单层感知机 37
3.3 多层感知机 37
3.4 逻辑斯谛回归模型 38
第4章 TensorFlow中的回归到MLP 45
4.1 TensorFlow搭建模型的步骤 45
4.2 TensorFlow中的线性回归 46
4.3 逻辑斯谛回归模型 49
4.4 TensorFlow中的多层感知机 52
第5章 Keras中的回归到MLP 55
5.1 对数-线性模型 55
5.2 线性回归的Keras神经网络 56
5.3 逻辑斯谛回归 58
5.3.1 scikit-learn逻辑斯谛回归 58
5.3.2 逻辑斯谛回归的Keras神经网络 59
5.3.3 流行的MNIST数据：Keras中的逻辑斯谛回归 60
5.4 基于Iris数据的MLP 62
5.4.1 编写代码 62
5.4.2 构建一个序列Keras模型 63
5.5 基于MNIST数据的MLP数字分类 66
5.6 基于随机生成数据的MLP 68
第6章 卷积神经网络 71
6.1 CNN中的各种层 71
6.2 CNN结构 74
第7章 TensorFlow中的CNN 77
7.1 为什么用TensorFlow搭建CNN模型 77
7.2 基于MNIST数据集搭建图片分类器的TensorFlow代码 78
7.3 使用高 API搭建CNN模型 82
第8章 Keras中的CNN 83
8.1 在Keras中使用MNIST数据集搭建图片分类器 83
8.1.1 定义网络结构 85
8.1.2 定义模型架构 85
8.2 使用CIFAR-10数据集搭建图片分类器 86
8.2.1 定义网络结构 87
8.2.2 定义模型架构 88
8.3 预训练模型 89
第9章 RNN与LSTM 91
9.1 循环神经网络的概念 91
9.2 长短时记忆网络的概念 93
9.3 LSTM常见模式 93
9.4 序列预测 94
9.4.1 数字序列预测 94
9.4.2 序列分类 95
9.4.3 序列生成 95
9.4.4 序列到序列预测 95
9.5 利用LSTM模型处理时间序列预测问题 96
第10章 语音-文本转换及其逆过程 101
10.1 语音-文本转换 101
10.2 语音数据 102
10.3 语音特征：将语音映射为矩阵 103
10.4 声谱图：将语音映射为图像 104
10.5 利用MFCC特征构建语音识别分类器 104
10.6 利用声谱图构建语音识别分类器 105
10.7 开源方法 106
10.8 使用API的例子 107
10.8.1 使用PocketSphinx 107
10.8.2 使用Google Speech API 108
10.8.3 使用Google Cloud Speech API 108
10.8.4 使用Wit.ai API 108
10.8.5 使用Houndify API 109
10.8.6 使用IBM Speech to Text API 109
10.8.7 使用Bing Voice Recognition API 110
10.9 文本-语音转换 110
10.9.1 使用pyttsx 110
10.9.2 使用SAPI 111
10.9.3 使用SpeechLib 111
10.10 音频剪辑代码 111
10.11 认知服务提供商 112
10.11.1 Microsoft Azure 113
10.11.2 Amazon Cognitive Services 113
10.11.3 IBM Watson Services 113
10.12 语音分析的未来 113
第11章 创建聊天机器人 115
11.1 为什么是聊天机器人 116
11.2 聊天机器人的设计和功能 116
11.3 构建聊天机器人的步骤 116
11.3.1 预处理文本和消息 117
11.3.2 用API构建聊天机器人 130
11.4 聊天机器人开发的 实践 133
11.4.1 了解潜在用户 133
11.4.2 读入用户情感使得机器人情感更丰富 133
第12章 人脸检测与识别 135
12.1 人脸检测、人脸识别与人脸分析 135
12.2 OpenCV 136
12.2.1 特征脸 137
12.2.2 LBPH 137
12.2.3 费歇脸 138
12.3 检测人脸 139
12.4 跟踪人脸 141
12.5 人脸识别 144
12.6 基于深度学习的人脸识别 147
12.7 迁移学习 149
12.7.1 为什么要用迁移学习 150
12.7.2 迁移学习实例 150
12.7.3 计算迁移值 152
12.8 API 158
附录1 图像处理的Keras函数 161
附录2 可用的优质图像数据集 165
附录3 医学成像：DICOM文件格式 167 

智能聊天机器人 —— 核心技术与算法
	定价	128.00
	出版社	清华大学出版社
	出版时间	2021年06月
	开本	16
	作者	黄申
	页数	0
	ISBN编码	9787302570783

内容介绍

随着人工智能技术的发展，人类对智能化服务更加渴望，聊天机器人成为研发热门之一。本书从聊天机器人所涉及的多个方面出发，先理论后实践，让读者不仅能了解其中的原理，还能自己动手编程。全书共9 章，第1 章以该领域的背景知识作为开篇，重点介绍了聊天系统中的主要模块；第2 章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型；第3 章侧重于通用的自然语言处理技术；第4章讲解如何使用信息检索技术，来实现问答型的聊天系统；第5 章介绍一些主流的机器学习算法，以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统；第6 章介绍 系统相关的知识以及常见的 算法，并将其应用到问答系统中；第7 章介绍如何使用深度学习来优化问答系统；第8 章讲述了聊天系统的前沿领域—知识图谱；第9 章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。

         本书可为高等院校计算机科学、信息科学、电子工程和人工智能等领域的科研人员提供参考，也可作为相关专业本科生和研究生教学的参考书，对于从事深度学习及其应用的开发人员同样具有参考价值。

作者简介

黄申，博士，2015年美国杰出人才，微软学者，IBM ExtremeBlue天才计划成员。2006年博士毕业与上海交通大学计算机科学与工程专业，师从俞勇教授，拥有20余篇国际论文和30多项国际专利。他有超过20年机器学习和大数据领域的从业经验，现任Glassdoor机器学习资深研发经理，曾任职于LinkedIn全球数据科学部、微软亚洲研究院、IBM研究院、eBay中国研发中心高 科学家，1号店和大润发飞牛网。出版过《大数据架构和算法实现之路：电商系统的技术实战》《大数据架构商业之路：从业务需求到技术方案》《程序员的数学》等技术书籍和专栏，累计读者数万人。

目录

第1章  聊天机器人概述 1 1.1  聊天机器人的发展历史 1 1.2  聊天机器人的类型和应用 3 1.3  聊天机器人的模块和框架 4 第2章  自动语音识别 7 2.1  自动语音识别的发展概述 7 2.2  隐马尔可夫模型 8 2.2.1 概率论基础知识 9 2.2.2 隐马尔可夫模型是怎么来的 18 2.2.3 求解隐马尔可夫模型 25 2.3  Python实战 28 第3章  自然语言处理 33 3.1  自然语言处理的发展概述 33 3.2  常见的自然语言处理技术 34 3.2.1 停用词 34 3.2.2 同义词和近义词 37 3.2.3 多元语法 39 3.2.4 词袋模型和TF-IDF机制 40 3.2.5 语义相关的词 44 3.2.6  词性标注 61 3.2.7  实体识别 64 3.2.8  语法分析和语义分析 66 3.3  针对中英文的特殊处理 70 3.3.1 取词干和词形还原 71 3.3.2 中文分词 72 第4章  基于信息检索的问答系统 78 4.1  问答系统的发展概述 78 4.2  信息检索 78 4.2.1 如何高效地找到信息 79 4.2.2 相关性模型 84 4.2.3 其他扩展 95 4.2.4 基于信息检索的问答系统架构 99 4.3  基于Elasticsearch搜索引擎的问答系统 103 4.3.1 软件和数据的准备 103 4.3.2 Elasticsearch的基本概念和使用 105 4.3.3 在Elasticsearch中处理自然语言 114 4.3.4 自定义Elasticsearch的排序 123 4.3.5 Elasticsearch中搜索结果的统计 126 4.3.6 Elasticsearch集群 129 4.3.7 集成的问答系统 136 第5章  用机器学习提升基于信息检索的问答系统 141 5.1  如何提升问答系统 141 5.2  分析用户提出的问题 142 5.2.1 分类模型和算法 142 5.2.2 利用朴素贝叶斯模型进行文本分类 148 5.2.3 问题分类的Python实战 152 5.2.4 实体识别及其Python实战 159 5.3  检索结果的优化 166 5.3.1 线性回归的基本概念 166 5.3.2 线性回归的求解和拟合度的评估 168 5.3.3 线性回归的Python实战 181 5.3.4 聚类模型和算法 184 5.3.5 向量空间模型上的聚类 189 第6章  基于社区和 的问答系统 195 6.1  什么是社区和 195 6.2  基于社区的问答系统 195 6.3  系统的原理和算法 199 6.3.1 系统 199 6.3.2 协同过滤 206 6.3.3 使用Python实现协同过滤 211 6.4  基于 的问答系统 214 6.5  答案的摘要 218 6.5.1 文本摘要原理和算法 218 6.5.2 文本摘要的Python实战 219 第7章 使用深度学习加强问答系统 227 7.1 神经网络 227 7.1.1 神经网络的基础知识 227 7.1.2 使用TensorFlow实现基本的神经网络 234 7.2 深度学习 243 7.2.1 卷积神经网络 243 7.2.2 深度学习在问答系统上的应用 248 第8章 使用知识图谱构建问答系统 261 8.1 什么是知识图谱 261 8.1.1 知识图谱的起源 261 8.1.2 知识图谱的应用 263 8.1.3 知识图谱的关键要素 264 8.2 基于模板的知识图谱问答 269 8.2.1 基于模板方法的主要步骤 269 8.2.2 使用SPARQL和Python实战 271 8.2.3 可能的改进 304 第9章 打造任务型和闲聊型聊天系统 306 9.1 什么是任务型聊天系统 306 9.2 理解用户的意图 307 9.2.1 基本方法 307 9.2.2 Python实战 308 9.3 识别任务相关的属性 314 9.4 对话流程的管理 324 9.4.1 基于规则的方法 325 9.4.2 基于数据统计的方法 334 9.5 闲聊型聊天系统的情感分析 342 

自己动手做聊天机器人
	定价	79.80
	出版社	中国水利水电出版社
	出版时间	2022年08月
	开本
	作者	刘杰飞
	页数
	ISBN编码	9787522605715

内容介绍

《自己动手做聊天机器人》从零开始介绍了聊天机器人的发展历程及技术原理，并配合项目实

战案例，重点介绍了问答系统、对话系统、闲聊系统这三种主要聊天机器人的技术原理及实现细节。

让读者可以由浅入深、循序渐进地学习聊天机器人的相关知识，并对聊天机器人有深入的理解。

《自己动手做聊天机器人》分为 12 章，主要内容有聊天机器人概述；快速开发一个智能语音助手；

文本相似度计算方法；基于 BERT 模型的智能客服；基于知识库的问答系统；基于知识图谱的电影知

识问答系统；基于知识图谱的医疗诊断问答系统；基于任务导向的聊天机器人；基于 Rasa 的电影订票

助手；基于 UNIT 的智能出行助手；快速搭建一个“夸夸”闲聊机器人；聊天机器人的发展展望。

《自己动手做聊天机器人》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对聊天机器人技术感

兴趣的入门读者和进阶读者阅读，也适合人工智能技术研究人员、自然语言处理技术研究人员等其

他编程爱好者阅读。另外，本书还可以作为高等院校或相关培训机构的教材使用。

作者简介

刘杰飞，硕士，2017 年毕业于山西大学，NLP 算法工程师，曾任北京师范大学未来教育高精尖

创新中心人工智能实验室技术负责人，负责自然语言处理及教育问答对话系统的研究及开发。目前

为蔚来前瞻智能系统部 NLP 算法工程师，在语义理解及对话机器人领域有多年实战经验，拥有多篇

国际 会论文及专利，对自然语言处理、图像识别、Python 等相关技术有深入的研究，积累了丰富

的实践经验。