3月程序员新书8本！每一本都值得期待！人工智能4本，经典2本

朱雀 2022-11-05 04:26 279阅读 0赞

春天来了，万物复苏，这个月出版的新书每一本都重量级，当你打开这份书单，小编保证你肯定不会失望。

# 1、Python编程快速上手——让繁琐工作自动化（第2版） #

作者：\[美\]阿尔•斯维加特（Al Sweigart）译者：王海鹏

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*  畅销经典的匠心译著，原版图书美亚评分4.7星，被150+高校选用
 *  高分佳作的全新升级，初版译著豆瓣评分8.9分
 *  B站4k+播放量课程的教材，扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码观看为本书量身定制的教学视频

专业评论

> “编程最美妙的地方在于看到机器去做一些有意义的事情。本书便是用一个个小小的任务来描绘编程，将枯燥的知识化作乐趣。”  
> ——Hilary Mason，Fast Forward实验室创始人、Accel公司数据科学家  
> “如果你想通过使用编程来自动化工作流程，那么本书是一个很好的起点，我强烈推荐。”  
> ——Network World网站评论  
> “本书易于理解、便于学习，是指导计算机完成繁杂工作的完美手册。”  
> ——Games Fiends网站评论  
> “本书非常适合那些不想在琐碎任务上花费大量时间的人。”  
> ——GeekMom网站评论

在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识，探索Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作，包括:

*  在一个文件或多个文件中搜索并保存同类文本；
 *  创建、更新、移动和重命名成百上千个文件和文件夹；
 *  下载搜索结果和处理Web在线内容；
 *  快速地批量化处理电子表格；
 *  拆分、合并PDF文件，以及为其加水印和加密；
 *  向特定人群发送提醒邮件和文本通知；
 *  同时裁剪、调整、编辑成千上万张图片。

本书手把手地教你完成每个程序，并通过每章（除第1、2章外）末尾的实践项目帮你改进这些程序，使你能用所学的新技能来自动化地完成类似的任务。

# 2、算法设计 #

\[美\] 乔恩•克莱因伯格（Jon Kleinberg） 译者 王海鹏

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*  众多名校采用的算法设计课程教材
 *  用实际示例阐明枯燥的算法理论
 *  更注重算法设计思路而非算法复杂度分析

这是一本被众多名校采用的算法设计课程教材，强调用实际示例阐明枯燥的算法理论，更注重算法设计思路而非算法复杂度分析。本书采用新颖的教学方式，通过分析真实世界的问题来激发算法思想。两位作者以一种清晰、直接的方式，指导学生自己分析和定义问题，并从中找出适用于给定场景的算法设计原则。本书鼓励读者更深入地理解算法设计过程，探索算法在计算机科学的更广阔领域中的应用。  
本书具有以下特色：  
• 强调问题分析和设计方法；  
• 遵循结构化教学法，引导学生掌握问题形式化、算法设计和算法分析的全过程；  
• 通过一系列带解答的问题，展示计算机科学家设计和应用算法的过程；  
• 包含 200 多道作业题，其中一些题目出自 Yahoo! 和 Oracle 等公司；  
• 提供广泛用于处理 NP 困难问题和随机应用的算法，这些是极其重要的算法主题。

# 3、GAN实战 #

\[英\]雅各布·朗格尔（Jakub Langr）\[美\]弗拉基米尔·博克(Vladimir Bok) 译者 罗家佳

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本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12 章，先介绍生成模型以及GAN 的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN 的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。  
本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、实现图像到图像的转换、生成对抗样本以及目标数据等任务，让所构建的系统变得智能、有效和快速。

# 4、人工智能算法（卷3）：深度学习和神经网络 #

作者 \[美\] 杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton） 译者 王海鹏

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自人工智能的早期阶段以来，神经网络就扮演着至关重要的角色。现在，令人兴奋的新技术，例如深度学习和卷积，正在将神经网络带向一个全新的方向。本书结合各种现实世界任务中的神经网络应用，例如图像识别和数据科学，介绍了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout和可视化。  
本书的目标读者是那些对人工智能感兴趣，但苦于没有良好的数学基础的人。读者只需要对大学代数课程有基本了解即可。本书为读者提供配套的示例程序代码，目前已有Java、C\#和Python版本。  
**推荐阅读：**  
《人工智能算法（卷1）：基础算法》ISBN：9787115523402  
《人工智能算法（卷2）：受大自然启发的算法》ISBN：9787115544315

# 5、深度学习与围棋 #

作者 \[美\]马克斯•帕佩拉（Max Pumperla） 译者 赵普明

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**专业评论**

> “这本书的可读性和趣味性都很强，是对现代人工智能和机器学习的引人入胜的介绍。”  
> ——Thore Graepel，DeepMind 研究科学家  
> “用围棋游戏来教授机器学习，是非常富有灵感和启发式的！高度推荐！”  
> ——Burk Hufnagel，Daugherty Business Solutions 公司  
> “这本书是对这个时代最激动人心的技术的精彩呈现。”  
> ——Helmut Hauschild，HSEC  
> “出色的代码，纯 Python 风格，可读性非常强。”

这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来最重大的突破之一 AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于 BetaGo 的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及，内容非常精彩。  
全书共分为3个部分：第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个最简围棋机器人，作为后面章节内容的基础；第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术，包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习，以及强化学习的几个高级技巧，包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法 3 类技术；第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起，并最终引导读者实现自己的AlphaGo，以及改进版AlphaGo Zero。读完本书之后，读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解，为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。  
本书不要求读者对AI或围棋有任何了解，只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识。

# 6、Linux命令行大全 第2版 #

作者 威廉 • 肖特斯（William Shotts） 译者 门佳 李伟

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本书将带您从初探终端开始，学习使用 bash（Linux Shell）编写完整的程序。  
本书的内容涉及 bash 4.x，例如重定向操作符和 Shell 扩展知识。更新的Shell 脚本部分讨论了 Shell 脚本实践以及避免常见类型的潜在危险故障的方法。  
与第 1 版一样，您将学习命令行技能，例如文件导航、环境配置、命令应用以及正则表达式模式匹配。您甚至可以探索许多命令行工具背后的理念以及 Linux 从 UNIX 继承的规则。

您将学习以下内容：

*  创建和删除文件、目录和符号链接；
 *  管理系统，包括联网、软件包安装和进程管理；
 *  使用标准输入和标准输出、重定向和管道；
 *  使用文本编辑器 Vi 编辑文件；
 *  编写 Shell 脚本自动执行常见的任务；
 *  使用 grep、cut、paste、patch 和 sed 等对文本文件进行处理。 奔跑吧Linux内核（第2版）卷2：调试与案例分析

# 7、奔跑吧Linux内核（第2版）卷2：调试与案例分析 #

作者 笨叔

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本书基于Linux 5.0内核的源代码讲述Linux内核的调试技巧和案例。本书共6章。主要内容包括并发与同步，中断管理，内核调试和性能优化，基于x86\_64的宕机难题解决方案，基于ARM64的宕机题解决方案，安全漏洞的产生原理与修复方案等。

本书适合从事Linux系统开发人员、嵌入式系统开发人员及Android开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生阅读。

# 8、编程可以很简单 #

作者 \[美\]尼基尔·亚伯拉罕（Nikhil Abraham） 译者 田野

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编程已然成为 21 世纪最流行、最重要的必备技能之一。编程可以方便地解决生活中遇到的多种问题，让生活变得更简单。

本书共分为 5 部分。第 1 部分（第 1 ～ 3 章）讲解什么是代码、编程中常用的语言和编写代码的流程；第 2 部分（第 4 ～ 9 章）讲解如何使用 HTML、CSS和 JavaScript 编写一个规范的网页；第 3 部分（第 10 ～ 12 章）介绍构建一个Web 应用的具体过程；第 4 部分（第 13 ～ 14 章）简单介绍 Ruby 和 Python 语言的作用和用法；第 5 部分（第 15 ～ 16 章）介绍一些程序员常用的编程资源和初学者应该注意的问题。

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