2021 開工大吉，春節暢銷書速報~~

圖靈小悅發表於2021-02-22

圖靈暢銷新書速報：

人工智慧簡史（第 2 版） enter image description here enter image description here

1. 人工智慧簡史（第 2 版）

內 容 簡 介

《人工智慧簡史（第 2 版）》全面講述了人工智慧的發展史，幾乎覆蓋人工智慧學科的所有領域，以巨集闊的視野和生動的語言，對人工智慧進行了全面回顧和深度點評。這本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了翔實的考證還有有趣的軼事。

第 2 版中每章都有新增內容，並增加了全新的第 13 章，整理了人工智慧幾大派別的演化路線和人物的繼承關係，方便讀者參考。

這本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的普通讀者瞭解人工智慧的來龍去脈，作為人工智慧的啟迪之書，也適合專業人士瞭解人工智慧鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

作 者 簡 介

尼克，烏鎮智庫理事長，曾任職哈佛和惠普，早年師從人工智慧大師，後來創業投資，往返於大陸和矽谷。無論忙閒不忘讀書寫字，作品多發表於《上海書評》和《中國計算機學會通訊》，並有著作《UNIX SYSTEM V 核心剖析》和《哲學評書》。

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2. gRPC 與雲原生應用開發：以 Go 和 Java 為例

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在這本書中，作者分別用 Go 和 Java 介紹了 gRPC 的方方面面。無論是隻想初探 gRPC，還是想為自己的專案尋找新方案，你都能從這本書中有所收穫。

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3. bash shell 指令碼程式設計經典例項（第 2 版）

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圖 書 特 色

  • 300 多個 bash 例項速查，助你全面掌握 shell 指令碼程式設計技巧

對系統管理員、程式設計師和終端使用者而言，shell 命令或精心設計的 shell 指令碼不僅能節省時間和精力，還可以提升各種常見任務的一致性和可重複性。作為一款流行的 Unix shell，bash 讓你能夠利用和自定義 Unix 或 Linux 系統的任意功能。

這本書將全面講述 bash，內容適用於所有 Unix 使用者和 Linux 使用者，無論是新人還是老手（包括熟練的 Windows 使用者和管理員）。書中提供了 300 多個 bash 例項，每個例項均包含一個或多個示例指令碼，能夠幫你解決各種各樣的問題。你將學到如何處理輸入（輸出）、檔案操作、程式執行、管理任務以及許多其他挑戰。

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4. 資料預處理從入門到實戰：基於SQL、R、Python

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圖 書 特 色

  • KDD CUP 2015 亞軍得主多行業實戰經驗總結
  • 1 本書掌握大資料、人工智慧時代需要的資料預處理技術
    • 54 道例題，涵蓋常見資料預處理技術
    • 3 個實戰案例，快速提升應用能力
    • 3 種語言實現對比，程式碼優化關鍵點一目瞭然

這本書以資料分析中至關重要的資料預處理為主題，通過 54 道例題具體介紹了基於 SQL、R、Python 的處理方法和相關技巧。全書共 4 個部分：第 1 部分介紹預處理的基礎知識；第 2 部分介紹以資料結構為物件的預處理，包括資料提取、資料聚合、資料連線、資料拆分、資料生成和資料擴充套件；第 3 部分介紹以資料內容為物件的預處理，涉及數值型、分型別、日期時間型、字元型和位置資訊型；第 4 部分為預處理實戰，介紹與實際業務相同的預處理流程。

這本書適合新手資料科學家、系統工程師、具備程式設計及數理基礎的技術人才，以及對資料探勘和資料分析等感興趣的人閱讀。

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5. 深入 Java 虛擬機器：JVM G1GC 的演算法與實現

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圖 書 特 色

  • 結合實用 JVM，圖解 Java 垃圾回收機制的關鍵技術
    • 90 張圖表＋33 段程式碼，輕鬆理解 G1GC 演算法原理
    • HotSpotVM 原始碼剖析，深入探討 G1GC 具體實現
  • 圖文並茂、深入淺出、理論結合實際

這本書深入 Java 虛擬機器底層原理，對 JVM 記憶體管理中的垃圾回收演算法 G1GC 進行了詳細解讀。全書分為“演算法篇”和“實現篇”兩大部分：前一部分主要介紹 G1GC 的演算法原理，內容包括 G1GC 的併發標記、轉移功能、軟實時性的實現和分代 G1GC 模式；後一部分聚焦演算法篇中沒有詳細講解的實現部分，基於 HotSpotVM 原始碼，講解物件管理功能、記憶體分配器的機制、執行緒管理方法和 G1GC 的具體實現。

這本書以圖配文，通俗易懂，既系統介紹了 G1GC 的基礎演算法，又貼近現實，剖析了實用 JVM 中的 G1GC 實現，同時還包含了作者對 G1GC 的研究成果和獨到見解，是深入理解 JVM 和 G1GC 機制的佳作。

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6. 資料科學入門（第 2 版）

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圖 書 特 色

  • 資料科學入門第一書，資料科學家成長權威指南
  • Amazon 4.4 星好評圖書，長居機器學習熱銷榜
  • 程式碼基於 Python 3.6 全新升級，新增深度學習、自然語言處理等內容

這本書基於 Python 語言環境，從零開始講解資料科學工作，講述資料科學工作所需的技能與訣竅，並帶領讀者熟悉資料科學的核心知識：數學與統計學。作者藉助大量具有現實意義的例項詳細展示了什麼是資料科學，介紹了從事資料科學工作需要用到的庫，如 NumPy、scikit-learn、pandas 等，還在每章末尾推薦了很多學習資源，幫助你進一步鞏固所學內容。

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7. React 全家桶：前端開發與例項詳解

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圖 書 特 色

  • 透徹認識 React 全景圖
  • “一站式”獲取 React 系統知識和好工具
  • 手把手教你構建可靠且功能強大的 React 應用程式

這本書分為兩部分，全面介紹了 React 的相關主題。第一部分通過示例循序漸進地講解基礎知識，包括建立投票應用程式、編寫元件、處理使用者互動、管理富表單，以及與伺服器互動，此外還探索了Create React App 的工作原理，編寫自動化單元測試，以及使用客戶端路由構建多頁面應用程式。

第二部分探討在大型應用程式產品中使用的更高階的概念——資料的架構、傳輸和管理的策略，講解了 Redux、GraphQL、Relay，以及如何使用 React Native 編寫原生、跨平臺的移動應用程式。

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8. 場景化機器學習

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圖 書 特 色

  • 典型業務場景中如何應用機器學習
  • 含有大量現實世界中的真實案例
  • 普通技術人士也可以應用 AI 技術

這本書展示瞭如何在業務場景中應用機器學習，以使業務流程更快、更靈活地適應變化。

這本書分為三個部分。第一部分介紹有效的決策如何幫助公司提高生產率以保持競爭力，闡釋如何使用開源工具和 AWS 工具將機器學習應用於業務決策中。第二部分以虛擬人物為主線，研究 6 個場景，這些場景展示瞭如何使用機器學習來制定各種業務決策。第三部分討論如何在 Web 上設定和共享機器學習模型，以便公司使用機器學習進行決策，還介紹了一些案例，表明公司如何應對使用機器學習進行決策時所帶來的變化。

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9. 深入理解 Java 模組系統

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圖 書 特 色

  • 建立和使用 Java 模組的權威指南
  • 從設計動機、基本概念到高階特性，全面解析 Java 模組系統
  • 案例豐富，基於Java 9，適用於 Java 10、Java 11 版本

這本書從 Java 模組系統的設計動機和基本概念講起，一直延伸至其高階特性，詳盡介紹了模組系統的基本機制，以及如何建立、構建和執行模組化應用程式。

這本書還可以幫助你將現有專案遷移到 Java 9 及以上版本，並逐步將之模組化。書中主要內容包括：從原始碼到 JAR 來構建模組、遷移到模組化 Java、解耦依賴以及改進 API、處理反射和版本、自定義執行時映象，等等。

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