三月赠书争取破200，再送18本

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前言

为了回馈读者的持续关注和支持，联合其他公众号开启了送书活动！本次活动所有号主均送出3本书，一共18本书。

特别感谢异步图书的赞助！参与抽奖不需要任何转发和集赞，只需要在相应公众号回复【福利】即可参与抽奖。

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『视学算法』送3本

Python机器学习

算法详解 卷Ⅰ 算法基础

Spring源码深度解析 第2版

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『磐创AI』送3本

用Python写网络爬虫 第2版

Python机器学习

自制AI图像搜索引擎

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『Datawhale』送3本

Python机器学习

算法详解 卷Ⅰ 算法基础

Python编程入门到精通

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『机器学习blog』送3本

Python机器学习

自制AI图像搜索引擎

计算广告 互联网商业变现的市场与技术

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『胖琪的升级之路』送3本

深入浅出Spring Boot 2.x

Redis实战

Spring微服务实战

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『简说Python』送3本

Python机器学习

Python编程入门到精通

用Python写网络爬虫 第2版

抽奖截至时间

活动有效期截止日期：2019年3月25号 晚上8点（星期一）

【特别提醒】参与抽奖请务必添加老表微信，方便中奖后联系。

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书籍简介

重构 改善既有代码的设计（第2版）

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重构20年，经典升级；世界软件开发大师MartinFowler的不朽经典，生动阐述重构原理和具体做法，普通程序员进阶到编程高手的修炼秘笈，精装全彩印刷。

重构，一言以蔽之，就是在不改变外部行为的前提下，有条不紊地改善代码。多年前，正是本书原版的出版，使重构终于从编程高手们的小圈子走出，成为众多普通程序员日常开发工作中不可或缺的一部分。本书也因此成为与《设计模式》齐名的经典著作，被译为中、德、俄、日等众多语言，在世界范围内畅销不衰。

Python编程从入门到精通

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本书循序渐进、由浅入深地详细讲解了Python语言开发技术，并通过具体实例演练了各个知识点的具体使用流程。全书共23章，其中第1～2章是基础知识部分，讲解了Python语言开发的基础知识，包括搭建开发环境和基础语法介绍；第3～9章是核心技术部分，分别讲解了简单数据类型，运算符和表达式，条件语句，循环语句，使用列表，使用元组、字典和集合，使用函数等知识，这些内容都是Python语言中最重要的语法知识；第10～15章是知识进阶部分，分别讲解了面向对象（上）、面向对象（下）、文件操作处理、异常处理、正则表达式、多线程开发知识。

深入浅出Spring Boot 2.x

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本书从一个最简单的工程开始讲解Spring Boot企业级开发，其内容包含全注解下的Spring IoC和AOP、数据库编程（JDBC、JPA和MyBatis）、数据库事务、NoSQL（Redis和MongoDB）技术、Spring MVC、Spring 5新一代响应式框架WebFlux、互联网抢购业务、部署与监控、REST风格和Spring Cloud分布式开发等。

Spring微服务实战

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本书以一个名为EagleEye的项目为主线，介绍云、微服务等概念以及Spring Boot和Spring Cloud等诸多Spring项目，并介绍如何将EagleEye项目一步一步地从单体架构重构成微服务架构，进而将这个项目拆分成众多微服务，让它们运行在各自的Docker容器中，实现持续集成/持续部署，并最终自动部署到云环境（Amazon）中。

针对在重构过程中遇到的各种微服务开发会面临的典型问题（包括开发、测试和运维等问题），本书介绍了解决这些问题的核心模式，以及在实战中如何选择特定Spring Cloud子项目或其他工具解决这些问题。

用Python写网络爬虫（第2版）

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史上首本Python网络爬虫图书全新升级，上一版年度销量近40000册，针对Python 3.x编写 提供示例完整源码和实例网站搭建源码。

本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的3种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程进行并发抓取，抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia进行数据抓取，并在最后介绍了使用本书讲解的数据。

算法详解（卷1）——算法基础

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这本书在美亚评分4.7，在作者的在线算法课程的基础之上编写的，是四卷本系列的第1卷。这个在线课程2012年起就定期更新，它建立在作者在斯坦福大学教授多年的本科课程的基础之上。也许你有所耳闻，这本书就是《算法详解（卷1）——算法基础》。如果你更喜欢听和看，可以在YouTobe上搜索这本书的主题课程，免费观看。

《算法详解（卷1）——算法基础》作者蒂姆·拉夫加登（Tim Roughgarden）是斯坦福大学计算机科学系的教授,也是该校管理科学和工程系的客座教授，他从2004年开始教授和研究算法。本书是他的《算法详解》四部曲的第一卷。

这本书详细讲解算法基础，展现算法本质 ,是一本囊括基本算法知识的详解指南。集斯坦福大学教授多年教学经验，深入浅出，通俗易懂。

Spring源码深度解析 第2版

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畅销长销Spring图书全新升级版本 基于Spring 5.x编写 庖丁解牛式讲解Spring工作原理 。

本书从核心实现、企业应用和Spring Boot这3个方面，由浅入深、由易到难地对Spring源码展开了系统的讲解，包括Spring 整体架构和环境搭建、容器的基本实现、默认标签的解析、自定义标签的解析、bean的加载、容器的功能扩展、AOP、数据库连接JDBC、整合MyBatis、事务、SpringMVC、远程服务、Spring消息、Spring Boot体系原理等内容。 

Redis实战

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本书深入浅出地介绍了Redis的5种数据类型，并通过多个实用示例展示了Redis的用法。除此之外，书中还讲述了Redis的优化方法以及扩展方法，是一本对于学习和使用 Redis 来说不可多得的参考书籍。

自制AI图像搜索引擎

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带领读者从零开始，理解掌握图像检索技术，自制基于深度学习的Web图像搜索引擎。 

图像搜索引擎有两种实现方式—基于图像上下文文本特征的方式和基于图像视觉内容特征的方式。本书所指的图像搜索引擎是基于内容特征的图像检索，也就是通常所说的“以图搜图”来检索相似图片。本书主要讲解了搜索引擎技术的发展脉络、文本搜索引擎的基本原理和搜索引擎的一般结构，详细讲述了图像搜索引擎各主要组成部分的原理和实现，并最终构建了一个基于深度学习的Web图像搜索引擎。 

Python机器学习

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Python机器学习实用教程，Python 3程序员晋级必备图书，本书提供配套资源可供读者下载。

涵盖机器学习的所有主要领域； 

1.讨论主题和图解说明； 

2.不同ML方法的比较，解决任何问题； 

3.在应用任何ML算法之前处理真实世界噪声数据的方法； 

4.每个概念的python代码示例； 

5.Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。 

内容提要 

《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章，内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。阅读本书能够加深读者对机器学习的认识和理解，从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。

计算广告：互联网商业实现的市场与技术

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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域具体技术的深入剖析。

《计算广告：互联网商业变现的市场与技术》立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深入的探讨。

总结

最后特别感谢异步图书的赞助！

划重点，给大家捋下，6个公众号联合一起送书。

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