10月,你知道有哪些程序员热点新书上榜了吗?

10月,你知道有哪些程序员热点新书上榜了吗?
金秋十月,冷意敲然来到我们身边,注意防寒,以免感冒。小编给大家汇总一下近期上榜好书,作为你选书的依据。

1、计算广告 互联网商业变现的市场与技术 第2版

刘鹏,王超 著

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  • 计算广告学教程,在线广告变现实用指南
  • 全面讲解计算广告与互联网变现秘密的专业图书升级版
  • @北冥乘海生,刘鹏老师力作,众多互联网公司管理层与创业者联袂推荐的好书

对以下读者,我们相信本书值得一读:

  • 互联网公司的商业化、大数据和用户增长部门的朋友;
  • 传统广告与数字广告从业者;
  • 对推荐、大数据、人工智能技术的应用有兴趣者;
  • 转型中的传统企业和创业公司的战略决策者;
  • 计算机相关专业学生。

在新版中,我们特别注重了从人工智能方法论的视角审视整个计算广告体系。通过本书对计算广告领域抽丝剥茧的解读,读者会认识到,除解决传统的感知和认知问题以外,人工智能领域形成的方法体系在广告这样的海量数据驱动且人类自身能力不强的问题上,有着巨大的施展空间。

2、Python Qt GUI与数据可视化编程

王维波,栗宝鹃,张晓东 著

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  • PyQt5教程书籍,pyqt5快速开发实例教程
  • PythonQt5GUI快速编程
  • 示例丰富的PythonGUI编程和数据可视化编程的实用指南

本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。

本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。

本书主要内容包括:
● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用;
● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用;
● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。

3、零信任网络 在不可信网络中构建安全系统

[美] 埃文·吉尔曼(Evan Gilman),道格·巴斯(Doug Barth) 著,奇安信身份安全实验室 译

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  • 网络安全技术教程书籍
  • 零信任网络入门指南,零信任网络学习手册
  • 网络工程师、网络安全工程师、公司CTO读物

《零信任网络:在不可信网络中构建安全系统》分为10章,从介绍零信任的基本概念开始,描述了管理信任,网络代理,建立设备信任、用户信任、应用信任以及流量信任,零信任网络的实现和攻击者视图等内容。《零信任网络:在不可信网络中构建安全系统》主要展示了零信任如何让读者专注于构建强大的身份认证和加密,同时提供分区访问和更好的操作敏捷性。通过阅读《零信任网络:在不可信网络中构建安全系统》,读者将了解零信任网络的架构,包括如何使用当前可用的技术构建一个架构。

《零信任网络:在不可信网络中构建安全系统》适合网络工程师、安全工程师、CTO以及对零信任技术感兴趣的读者阅读。 本书适合网络工程师、安全工程师、CTO以及对零信任技术感兴趣的读者阅读。

4、测试工程师全栈技术进阶与实践

茹炳晟 著

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  • 软件测试书籍,极客时间专栏”软件测试52讲
  • 从小工到专家的实战心法”增补版图书,修炼软件测试艺术
  • 合格测试架构师和优秀测试工程师常备的全栈图书,朱少民等专家推荐

全书分为12章。第1章和第2章用“用户登录”测试实例,讲解了软件测试基础知识,让读者快速学习关键的基础知识;第3章讲解了GUI测试框架设计、框架在大型电商网站的具体实践,梳理了影响GUI自动化测试稳定性的关键因素,并给出了切实可行的解决方案;第4章介绍了3类移动应用的测试方法与技术,以及如何在移动测试中应用Appium来帮助测试人员更好地实现自动化测试;第5章以循序渐进的方式,讲解了API测试的关键技术、微服务架构下的API测试挑战等;第6章讲解了代码级测试的基础知识、静态测试方法、动态测试方法、静态扫描工具Sonar、单元测试框架TestNG、代码覆盖率工具等内容……

5、跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

唐宇迪 著

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  • Python数据分析数据挖掘与机器学习深度学习基础入门实战教程
  • 人气Python视频课程讲师多年经验汇总
  • 30万学员共同的选择

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。
全书共20章,大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

6、深入浅出MySQL 数据库开发 优化与管理维护 第3版

翟振兴,张恒岩,崔春华,黄荣,董骐铭 著

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  • MySQL技术内幕从入门到精通书籍
  • 高性能MySQL数据库必知必会教程
  • 畅销图书全新升级版本,涵盖MySQL8.0的重要功能,附带大量一线工程案例

本书是同名经典畅销图书的升级版,基于MySQL 5.7版本进行了内容改写,同时穿插介绍了MySQL 8.0版本的重要功能,此外还增加了高可用架构、数据化自动运维、数据库中间件等主题介绍和应用实践。

本书分为“基础篇”“开发篇”“优化篇”“管理维护篇”和“架构篇”,其内容源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得。本书以实用性和可操作性为主旨,章节安排合理有序,内容丰富全面,讲解由浅入深,还提供了大量的一线工作实例。

无论是数据库初学人员,还是有一定经验的数据库管理/维护/开发人员,都可以在阅读本书的过程中或有匪浅。本书还适合作为数据库相关专业的参考用户,以及相关培训机柜的培训教材。

7、Python 快速入门 第3版

[美] 娜奥米·塞德(Naomi Ceder) 著,戴旭 译

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  • Python编程基础教程从入门到实践书籍
  • 零基础快速上手学Python核心编程
  • Python软件基金会作品,提供习题答案及源代码

这是一本Python快速入门书,基于Python 3.6编写。本书分为4部分,第一部分讲解Python的基础知识,对Python进行概要的介绍;第二部分介绍Python编程的重点,涉及列表、元组、集合、字符串、字典、流程控制、函数、模块和作用域、文件系统、异常等内容;第三部分阐释Python的特性,涉及类和面向对象、正则表达式、数据类型即对象、包、Python库等内容;第四部分关注数据处理,涉及数据文件的处理、网络数据、数据的保存和数据探索,最后给出了相关的案例。

本书框架结构清晰,内容编排合理,讲解循序渐进,并结合大量示例和习题,让读者可以快速学习和掌握Python,既适合Python初学者学习,也适合作为专业程序员的简明Python参考书。
作者简介

8、深入理解Spring Cloud与微服务构建 第2版

方志朋 著

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  • Springcloud微服务项目实战
  • springcloud入门教程,微服务架构设计模式教程
  • Java架构师书籍,架构整洁之道,架构修炼之道

作为Java语言的落地微服务框架,Spring Cloud已经在各大企业普遍应用,各大云厂商也支持Spring Cloud微服务框架的云产品,因此熟练掌握Spring Cloud是面试者的加分项,《深入理解Spring Cloud与微服务构建 第2版》的十八章内容全面涵盖了通过Spring Cloud构建微服务的相关知识点,并且在第一版的基础上针对Spring Cloud的新功能做了全新改版。

1.基于Greenwich版本,全面讲解Spring Cloud原生组件。
2.深入原理,辅以图解,生动串联整个Spring Cloud生态。
3.总结提升,利用综合案例展现构建微服务系统的全过程。
4.附带全书源码供,读者可到异步社区本书页面下载,方便学习和使用。

9、计算机视觉度量 从特征描述到深度学习

[美] 斯科特·克里格(Scott Krig) 著,刘波,罗棻 译

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  • 计算机视觉算法与应用教程
  • 计算机视觉与深度学习入门
  • 计算机视觉面试,神经网络算法与深度学习,计算机视觉、图像处理界先驱ScottKrig大作

《计算机视觉度量 从特征描述到深度学习》全面介绍了计算机视觉中被广泛使用的各种方法,包括局部特征描述子、区域描述子、全局特征描述子以及评价这些内容的度量方法和分类方法,并用将近一半的篇幅重点介绍了基于深度学习的特征学习方法,以及FNN、RNN和BFN三类深度学习架构的特点。

10、编程原本

亚历山大·斯特潘诺夫(Alexander Stepanov),[美] 保罗·麦克琼斯(Paul McJones) 著,裘宗燕 译

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  • 追溯数学原理,探求编程的本质
  • 一窥STL的设计思想,体会程序设计的迭代式过程
  • 发现处理问题的高效算法,C++STL之父经典力作,C++之父鼎力推荐

本书将严格的数学定义、公理化和演绎方法应用于程序设计,讨论程序与保证它们正确工作的抽象数学理论之间的联系。本书把理论的规程、基于这些规程写出的算法,以及描述算法性质的引理和定理一起呈现给读者,以帮助读者将复杂系统分解为一些具有特定行为的组件。
本书适合软件开发人员和需要进行程序设计的科学家及工程师阅读,也可供高等院校计算机及相关专业的师生参考。

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