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深度學習
R語言編程藝術 版權信息
- ISBN：9787111423140
- 條形碼：9787111423140 ; 978-7-111-42314-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
R語言編程藝術 本書特色
著名計算機科學家兼統計學家撰寫，R語言領域公認經典著作。 從純編程角度系統講解R語言的數據結構、編程結構、語法、TCP/IP網絡編程、并行計算、代碼調試、程序性能優化、編程技巧以及R語言與其他語言的接口。 海報：
R語言編程藝術 內容簡介
r是一種用于統計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應用于企業和學術界的數據分析領域，正在成為*通用的語言之一。由于近幾年數據挖掘、大數據等概念的走紅，r也越來越多地被人關注。截至本文完成之日，cran（http://cran.r-project.org/）上共有4383個包，涉及統計、化學、經濟、生物、醫學、心理、社會學等各個學科。不同類型的公司，比如google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它，同時以s語言環境為基礎的r語言由于其鮮明的特色，一出現就受到了統計專業人士的青睞，成為國外大學里相當標準的統計軟件。 一直以來，國內外關于r語言的著作都是以統計學專業的視角來介紹r語言的，對r語言本身的特性講解得并不詳盡，而軟件自帶的官方文檔又顯得過于技術，不那么親民。另一方面，很多接觸r的朋友都來自非計算機專業，沒有接受過編程訓練，他們使用r的時候，編寫出來的代碼通常只能算是一條條命令的集合，面對更復雜的問題，常常束手無策。記得在某屆r語言大會上，有位sas陣營的朋友說，他看到演講者所展示的代碼里只有函數調用，沒有編程的東西，所以他覺得r不能算一種編程語言。其實，他錯了，此時你手里這本書，覆蓋了其他大部分r語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同r語言的九陽神功秘籍，當神功練成，任督二脈一旦打通，再學習針對某一領域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下，據微博上的小道消息，前面提到的那位朋友*近也開始學r了。 本書的特點表現在以下幾個方面： **，對讀者的統計學知識和編程水平要求并不高。與很多r語言書籍不同，這本書并不需要很深的統計學功底，它從純語言的角度入手來講解r。對于有一定編程經驗卻沒什么統計學背景的人來說，讀這本書會比較順暢，讀者就可以重點關注r語言的特性在數據分析方面的應用。在有的地方，作者也會提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意r語言有什么不同之處。而對于沒有編程經驗又想使用r做數據分析的人來說，這本書也是學習編程的絕佳教材。 第二，專注于r語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊，也不像有些r語言圖書那樣介紹完統計學某方面應用之后簡單地把r語言代碼擺出來。翻開這本書的目錄，你幾乎看不到統計學的術語。本書系統介紹了r語言的各種數據結構和編程結構、面向對象編程方法、socket網絡編程、并行計算、代碼調試、程序性能提升以及r語言與其他語言的接口等主題。書中也提到了不少編程的小技巧，這都是作者多年編程經驗的總結。 第三，豐富的案例分析。作者matloff教授是位計算機科學家，同時也是位統計學家，有多年的教學經驗，也做過統計學方法論的顧問。除了正文中的例子之外，本書還有44個擴展案例，很多案例源自作者親身參與過的咨詢項目。雖然本書沒有講解任何統計模型，但是擴展案例都是和數據分析相關的，比如對鮑魚數據的重新編碼（第2章）、尋找異常值（第3章）、文本詞匯索引（第4章）、學習中文方言的輔助工具（第5章）等。通過學習這些案例，讀者不僅能學到r語言的每種概念如何運作，也會學到如何把這些概念組合到一起成為有用的程序。比如第10章介紹了socket網絡編程之后，就用一個擴展案例講解如何用socket實現并行計算，這為第16章詳細講解并行計算做好了鋪墊。在很多案例里，作者討論了好幾種設計方案，并比較了這幾種方案的不同之處，以回答“為什么這樣做”，這對于缺少編程經驗的人來說，是非常好的安排。 本書第1章簡要介紹了r語言的幾種數據結構和編程基礎，其余章節可分為三大部分。 **部分（第2～6章）詳細介紹r的幾種主要的數據結構：向量、矩陣、列表、數據框和因子等。對很多人來說，r復雜多變的數據結構真的是一只攔路虎。而本書從*簡單的向量開始，一步一步引導讀者認識并掌握各種數據結構。 第二部分（第7～13章）涉及編程方面：編程結構和面向對象特性、輸入/輸出、字符串處理以及繪圖。值得一提的是第13章，這章主要講解的是r語言的調試。很多朋友在實際工作中有這樣的經歷，你可能用了一個小時就寫好代碼，卻用了一天的時間來調試。可是到目前為止還沒有在其他圖書上看到與r語言調試相關的內容，甚至也很少見到關于其他編程語言調試的圖書。本書剛好填補了這方面的空白。如果讀者仔細讀完第13章，并實踐其中的調試技巧，一定能事半功倍，也就能少熬點兒夜，有延長壽命的功效。本書的作者同時也著有《調試的藝術》（the art of debugging），相信他在r語言調試方面的功力也是相當深厚的。 第三部分（第14～16章）介紹的是更高級的內容，比如執行速度和性能的提升（第14章）、r語言與c/c++或python混合編程（第15章）以及r語言并行計算（第16章），雖然*后一部分屬于編程的高級內容，但如果讀者從前往后一直學下來，隨著能力的提高，也是可以讀懂的。 本人從2007年開始接觸r語言，那時候市面上幾乎沒有r語言方面的書籍。當時我關于r語言的所有信息幾乎都是來自統計之都（http://cos.name）和謝益輝的博客（http://yihui.name）。2008年冬天，統計之都成功舉辦了“**屆中國r語言會議”，來自各地的r語言用戶們齊聚一堂，交流心得。從那以后，每年的r語言會議都會在北京和上海舉辦。這幾年來，統計之都的隊伍也逐漸壯大，比如本書的其他三位主要譯者：邱怡軒、潘嵐鋒和熊熹，當年他們參加r語言會議的時候還是人大統計學院大一、大二的學生，后來也成為r語言社區的領軍人物。去年我們接到本書的翻譯任務時，他們三人分別收到了美國普度大學、愛荷華州立大學以及明尼蘇達大學的錄取通知，現在已經在美國留學深造。希望有越來越多的人加入統計之都的大家庭，和大家一起成長，為中國統計事業的發展盡自己的一份力。 在翻譯過程中，幾位譯者力求忠實于原文，但糾正了原書的幾處錯誤，同時也兼顧中文表達的流暢，不過譯文中可能仍有不當之處，歡迎讀者予以指正。 除了本人以及前面提到的三位譯者之外，統計之都的三位老朋友林宇、嚴紫丹和程豪也參與了本書部分章節的校審和初稿翻譯，在此表示感謝。全書譯文*后由本人統稿，如有錯誤之處，均由本人承擔。 也感謝機械工業出版社的吳怡編輯，她給予了我們細心的幫助。 統計之都的圖書出版欄目（網址是http://cos.name/books/ ）有本書的頁面，讀者可以在這里下載本書的數據和代碼，也可以留言提問。
R語言編程藝術 目錄
r是一種用于統計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應用于企業和學術界的數據分析領域，正在成為*通用的語言之一。由于近幾年數據挖掘、大數據等概念的走紅，r也越來越多地被人關注。截至本文完成之日，cran（http://cran.r-project.org/）上共有4383個包，涉及統計、化學、經濟、生物、醫學、心理、社會學等各個學科。不同類型的公司，比如google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它，同時以s語言環境為基礎的r語言由于其鮮明的特色，一出現就受到了統計專業人士的青睞，成為國外大學里相當標準的統計軟件。
一直以來，國內外關于r語言的著作都是以統計學專業的視角來介紹r語言的，對r語言本身的特性講解得并不詳盡，而軟件自帶的官方文檔又顯得過于技術，不那么親民。另一方面，很多接觸r的朋友都來自非計算機專業，沒有接受過編程訓練，他們使用r的時候，編寫出來的代碼通常只能算是一條條命令的集合，面對更復雜的問題，常常束手無策。記得在某屆r語言大會上，有位sas陣營的朋友說，他看到演講者所展示的代碼里只有函數調用，沒有編程的東西，所以他覺得r不能算一種編程語言。其實，他錯了，此時你手里這本書，覆蓋了其他大部分r語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同r語言的九陽神功秘籍，當神功練成，任督二脈一旦打通，再學習針對某一領域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下，據微博上的小道消息，前面提到的那位朋友*近也開始學r了。
本書的特點表現在以下幾個方面：
**，對讀者的統計學知識和編程水平要求并不高。與很多r語言書籍不同，這本書并不需要很深的統計學功底，它從純語言的角度入手來講解r。對于有一定編程經驗卻沒什么統計學背景的人來說，讀這本書會比較順暢，讀者就可以重點關注r語言的特性在數據分析方面的應用。在有的地方，作者也會提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意r語言有什么不同之處。而對于沒有編程經驗又想使用r做數據分析的人來說，這本書也是學習編程的絕佳教材。
第二，專注于r語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊，也不像有些r語言圖書那樣介紹完統計學某方面應用之后簡單地把r語言代碼擺出來。翻開這本書的目錄，你幾乎看不到統計學的術語。本書系統介紹了r語言的各種數據結構和編程結構、面向對象編程方法、socket網絡編程、并行計算、代碼調試、程序性能提升以及r語言與其他語言的接口等主題。書中也提到了不少編程的小技巧，這都是作者多年編程經驗的總結。
第三，豐富的案例分析。作者matloff教授是位計算機科學家，同時也是位統計學家，有多年的教學經驗，也做過統計學方法論的顧問。除了正文中的例子之外，本書還有44個擴展案例，很多案例源自作者親身參與過的咨詢項目。雖然本書沒有講解任何統計模型，但是擴展案例都是和數據分析相關的，比如對鮑魚數據的重新編碼（第2章）、尋找異常值（第3章）、文本詞匯索引（第4章）、學習中文方言的輔助工具（第5章）等。通過學習這些案例，讀者不僅能學到r語言的每種概念如何運作，也會學到如何把這些概念組合到一起成為有用的程序。比如第10章介紹了socket網絡編程之后，就用一個擴展案例講解如何用socket實現并行計算，這為第16章詳細講解并行計算做好了鋪墊。在很多案例里，作者討論了好幾種設計方案，并比較了這幾種方案的不同之處，以回答“為什么這樣做”，這對于缺少編程經驗的人來說，是非常好的安排。
本書第1章簡要介紹了r語言的幾種數據結構和編程基礎，其余章節可分為三大部分。
**部分（第2～6章）詳細介紹r的幾種主要的數據結構：向量、矩陣、列表、數據框和因子等。對很多人來說，r復雜多變的數據結構真的是一只攔路虎。而本書從*簡單的向量開始，一步一步引導讀者認識并掌握各種數據結構。
第二部分（第7～13章）涉及編程方面：編程結構和面向對象特性、輸入/輸出、字符串處理以及繪圖。值得一提的是第13章，這章主要講解的是r語言的調試。很多朋友在實際工作中有這樣的經歷，你可能用了一個小時就寫好代碼，卻用了一天的時間來調試。可是到目前為止還沒有在其他圖書上看到與r語言調試相關的內容，甚至也很少見到關于其他編程語言調試的圖書。本書剛好填補了這方面的空白。如果讀者仔細讀完第13章，并實踐其中的調試技巧，一定能事半功倍，也就能少熬點兒夜，有延長壽命的功效。本書的作者同時也著有《調試的藝術》（theart of debugging），相信他在r語言調試方面的功力也是相當深厚的。
第三部分（第14～16章）介紹的是更高級的內容，比如執行速度和性能的提升（第14章）、r語言與c/c++或python混合編程（第15章）以及r語言并行計算（第16章），雖然*后一部分屬于編程的高級內容，但如果讀者從前往后一直學下來，隨著能力的提高，也是可以讀懂的。
本人從2007年開始接觸r語言，那時候市面上幾乎沒有r語言方面的書籍。當時我關于r語言的所有信息幾乎都是來自統計之都（http://cos.name）和謝益輝的博客（http://yihui.name）。2008年冬天，統計之都成功舉辦了“**屆中國r語言會議”，來自各地的r語言用戶們齊聚一堂，交流心得。從那以后，每年的r語言會議都會在北京和上海舉辦。這幾年來，統計之都的隊伍也逐漸壯大，比如本書的其他三位主要譯者：邱怡軒、潘嵐鋒和熊熹，當年他們參加r語言會議的時候還是人大統計學院大一、大二的學生，后來也成為r語言社區的領軍人物。去年我們接到本書的翻譯任務時，他們三人分別收到了美國普度大學、愛荷華州立大學以及明尼蘇達大學的錄取通知，現在已經在美國留學深造。希望有越來越多的人加入統計之都的大家庭，和大家一起成長，為中國統計事業的發展盡自己的一份力。
在翻譯過程中，幾位譯者力求忠實于原文，但糾正了原書的幾處錯誤，同時也兼顧中文表達的流暢，不過譯文中可能仍有不當之處，歡迎讀者予以指正。
除了本人以及前面提到的三位譯者之外，統計之都的三位老朋友林宇、嚴紫丹和程豪也參與了本書部分章節的校審和初稿翻譯，在此表示感謝。全書譯文*后由本人統稿，如有錯誤之處，均由本人承擔。
也感謝機械工業出版社的吳怡編輯，她給予了我們細心的幫助。
統計之都的圖書出版欄目（網址是http://cos.name/books/）有本書的頁面，讀者可以在這里下載本書的數據和代碼，也可以留言提問。
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R語言編程藝術 節選
R是一種用于統計計算與做圖的開源軟件,同時也是一種編程語言,它廣泛應用于企業和學術界的數據分析領域,正在成為*通用的語言之一。由于近幾年數據挖掘、大數據等概念的走紅,R也越來越多地被人關注。截至本文完成之日,CRAN(http://cran.r-project.org/)上共有4383個包,涉及統計、化學、經濟、生物、醫學、心理、社會學等各個學科。不同類型的公司,比如Google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它,同時以S語言環境為基礎的R語言由于其鮮明的特色,一出現就受到了統計專業人士的青睞,成為國外大學里相當標準的統計軟件。
一直以來,國內外關于R語言的著作都是以統計學專業的視角來介紹R語言的,對R語言本身的特性講解得并不詳盡,而軟件自帶的官方文檔又顯得過于技術,不那么親民。另一方面,很多接觸R的朋友都來自非計算機專業,沒有接受過編程訓練,他們使用R的時候,編寫出來的代碼通常只能算是一條條命令的集合,面對更復雜的問題,常常束手無策。記得在某屆R語言大會上,有位SAS陣營的朋友說,他看到演講者所展示的代碼里只有函數調用,沒有編程的東西,所以他覺得R不能算一種編程語言。其實,他錯了,此時你手里這本書,覆蓋了其他大部分R語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同R語言的九陽神功秘籍,當神功練成,任督二脈一旦打通,再學習針對某一領域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下,據微博上的小道消息,前面提到的那位朋友*近也開始學R了。
本書的特點表現在以下幾個方面:
**,對讀者的統計學知識和編程水平要求并不高。與很多R語言書籍不同,這本書并不需要很深的統計學功底,它從純語言的角度入手來講解R。對于有一定編程經驗卻沒什么統計學背景的人來說,讀這本書會比較順暢,讀者就可以重點關注R語言的特性在數據分析方面的應用。在有的地方,作者也會提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意R語言有什么不同之處。而對于沒有編程經驗又想使用R做數據分析的人來說,這本書也是學習編程的絕佳教材。
第二,專注于R語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊,也不像有些R語言圖書那樣介紹完統計學某方面應用之后簡單地把R語言代碼擺出來。翻開這本書的目錄
R是一種用于統計計算與做圖的開源軟件,同時也是一種編程語言,它廣泛應用于企業和學術界的數據分析領域,正在成為*通用的語言之一。由于近幾年數據挖掘、大數據等概念的走紅,R也越來越多地被人關注。截至本文完成之日,CRAN(
http://cran.r-project.org/ )上共有4383個包,涉及統計、化學、經濟、生物、醫學、心理、社會學等各個學科。不同類型的公司,比如Google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它,同時以S語言環境為基礎的R語言由于其鮮明的特色,一出現就受到了統計專業人士的青睞,成為國外大學里相當標準的統計軟件。
一直以來,國內外關于R語言的著作都是以統計學專業的視角來介紹R語言的,對R語言本身的特性講解得并不詳盡,而軟件自帶的官方文檔又顯得過于技術,不那么親民。另一方面,很多接觸R的朋友都來自非計算機專業,沒有接受過編程訓練,他們使用R的時候,編寫出來的代碼通常只能算是一條條命令的集合,面對更復雜的問題,常常束手無策。記得在某屆R語言大會上,有位SAS陣營的朋友說,他看到演講者所展示的代碼里只有函數調用,沒有編程的東西,所以他覺得R不能算一種編程語言。其實,他錯了,此時你手里這本書,覆蓋了其他大部分R語言圖書沒有涉及的編程主題。這本書就如同R語言的九陽神功秘籍,當神功練成,任督二脈一旦打通,再學習針對某一領域應用的函數或包就如庖丁解牛一般。順便提一下,據微博上的小道消息,前面提到的那位朋友*近也開始學R了。
本書的特點表現在以下幾個方面:
**,對讀者的統計學知識和編程水平要求并不高。與很多R語言書籍不同,這本書并不需要很深的統計學功底,它從純語言的角度入手來講解R。對于有一定編程經驗卻沒什么統計學背景的人來說,讀這本書會比較順暢,讀者就可以重點關注R語言的特性在數據分析方面的應用。在有的地方,作者也會提醒那些有其他語言編程經驗的人應該注意R語言有什么不同之處。而對于沒有編程經驗又想使用R做數據分析的人來說,這本書也是學習編程的絕佳教材。
第二,專注于R語言編程。作者沒有把這本書定位為菜譜式的手冊,也不像有些R語言圖書那樣介紹完統計學某方面應用之后簡單地把R語言代碼擺出來。翻開這本書的目錄,你幾乎看不到統計學的術語。本書系統介紹了R語言的各種數據結構和編程結構、面向對象編程方法、socket網絡編程、并行計算、代碼調試、程序性能提升以及R語言與其他語言的接口等主題。書中也提到了不少編程的小技巧,這都是作者多年編程經驗的總結。
第三,豐富的案例分析。作者Matloff教授是位計算機科學家,同時也是位統計學家,有多年的教學經驗,也做過統計學方法論的顧問。除了正文中的例子之外,本書還有44個擴展案例,很多案例源自作者親身參與過的咨詢項目。雖然本書沒有講解任何統計模型,但是擴展案例都是和數據分析相關的,比如對鮑魚數據的重新編碼(第2章)、尋找異常值(第3章)、文本詞匯索引(第4章)、學習中文方言的輔助工具(第5章)等。通過學習這些案例,讀者不僅能學到R語言的每種概念如何運作,也會學到如何把這些概念組合到一起成為有用的程序。比如第10章介紹了socket網絡編程之后,就用一個擴展案例講解如何用socket實現并行計算,這為第16章詳細講解并行計算做好了鋪墊。在很多案例里,作者討論了好幾種設計方案,并比較了這幾種方案的不同之處,以回答“為什么這樣做”,這對于缺少編程經驗的人來說,是非常好的安排。
本書第1章簡要介紹了R語言的幾種數據結構和編程基礎,其余章節可分為三大部分。
**部分(第2~6章)詳細介紹R的幾種主要的數據結構:向量、矩陣、列表、數據框和因子等。對很多人來說,R復雜多變的數據結構真的是一只攔路虎。而本書從*簡單的向量開始,一步一步引導讀者認識并掌握各種數據結構。
第二部分(第7~13章)涉及編程方面:編程結構和面向對象特性、輸入/輸出、字符串處理以及繪圖。值得一提的是第13章,這章主要講解的是R語言的調試。很多朋友在實際工作中有這樣的經歷,你可能用了一個小時就寫好代碼,卻用了一天的時間來調試。可是到目前為止還沒有在其他圖書上看到與R語言調試相關的內容,甚至也很少見到關于其他編程語言調試的圖書。本書剛好填補了這方面的空白。如果讀者仔細讀完第13章,并實踐其中的調試技巧,一定能事半功倍,也就能少熬點兒夜,有延長壽命的功效。本書的作者同時也著有《調試的藝術》(The Art of Debugging),相信他在R語言調試方面的功力也是相當深厚的。
第三部分(第14~16章)介紹的是更高級的內容,比如執行速度和性能的提升(第14章)、R語言與C/C++或Python混合編程(第15章)以及R語言并行計算(第16章),雖然*后一部分屬于編程的高級內容,但如果讀者從前往后一直學下來,隨著能力的提高,也是可以讀懂的。
本人從2007年開始接觸R語言,那時候市面上幾乎沒有R語言方面的書籍。當時我關于R語言的所有信息幾乎都是來自統計之都( http://cos.name )和謝益輝的博客( http://yihui.name )。2008年冬天,統計之都成功舉辦了“**屆中國R語言會議”,來自各地的R語言用戶們齊聚一堂,交流心得。從那以后,每年的R語言會議都會在北京和上海舉辦。這幾年來,統計之都的隊伍也逐漸壯大,比如本書的其他三位主要譯者:邱怡軒、潘嵐鋒和熊熹,當年他們參加R語言會議的時候還是人大統計學院大一、大二的學生,后來也成為R語言社區的領軍人物。去年我們接到本書的翻譯任務時,他們三人分別收到了美國普度大學、愛荷華州立大學以及明尼蘇達大學的錄取通知,現在已經在美國留學深造。希望有越來越多的人加入統計之都的大家庭,和大家一起成長,為中國統計事業的發展盡自己的一份力。
在翻譯過程中,幾位譯者力求忠實于原文,但糾正了原書的幾處錯誤,同時也兼顧中文表達的流暢,不過譯文中可能仍有不當之處,歡迎讀者予以指正。
除了本人以及前面提到的三位譯者之外,統計之都的三位老朋友林宇、嚴紫丹和程豪也參與了本書部分章節的校審和初稿翻譯,在此表示感謝。全書譯文*后由本人統稿,如有錯誤之處,均由本人承擔。
也感謝機械工業出版社的吳怡編輯,她給予了我們細心的幫助。
統計之都的圖書出版欄目(網址是 http://cos.name/books/ )有本書的頁面,讀者可以在這里下載本書的數據和代碼,也可以留言提問。
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R語言編程藝術 相關資料
“易學易懂，用處很大。” —alexandre alves，oracle cep的架構師 “精心織構的代碼完美地詮釋出機器學習的核心要義。” —patrick toohey，mettler-toledo hi-speed軟件工程師 “實例很棒！可用于任何領域！” —john griffin，hibernate search in action一書的合作者 “敘述循序漸進，巧妙地闡述了算法之間的差異。” —stephen mckamey，isomer innovations技術實踐總監
R語言編程藝術 作者簡介
本書三位主要譯者都是統計之都（http://cos.name）的管理員、中國R語言會議理事會成員。 陳堰平畢業于中國人民大學統計學院，現任國家金融信息中心數據中心研發部負責人，從事指數編制、指數化投資、金融衍生品方面的工作，對金融數據分析有多年的研究，博客網址為http://yanping.me。邱怡軒是普度大學統計系在讀博士研究生，開發過rarpark、R2SWF、Layer等R語言程序包，博客網址為http://yixuan.cos.name/。潘嵐峰是愛荷華州立大學統計系在讀博士研究生，開發過R語言程序包bignmf。 陳堰平 2013年3月于新華通訊社第三工作區
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