5月上市新书,总有一本你爱的

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每个月底,异步君都会如约而至,为大家带来当月IT新书书讯。

这里涵盖了本月已出版的所有上新好书,就来这里找寻你的最爱吧!

老办法,还是留言你最爱的那一本,并转发到朋友圈异步君将选出3个书友赠书一本。

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动手学深度学习 (平装)


书名:《动手学深度学习 (平装)》

作者:阿斯顿·张(Aston Zhang) 李沐(Mu Li)[美] 扎卡里 C. 立顿(Zachary C. Lipton)[德] 亚历山大 J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

编辑推荐:

  • 亚马逊科学家李沐等重磅作品;

  • 交互式实战环境下动手学深度学习的全新模式,原理与实战完美结合

  • 韩家炜/Bernhard Schölkopf/周志华/张潼/余凯/ 联袂推荐

  • 加州大学伯克利等全球15 所知名大学用于教学;

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。


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深度学习实战之PaddlePaddle


书名:《深度学习实战之PaddlePaddle》

作者:潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏

编辑推荐:

  • 国内计算机视觉知名教授力荐 ;

  • 全书尽可能避开数学公式,以深度学习图像识别案例贯穿其中、由浅入深;

  • 从最简单的手写数字识别、CIFAR彩色图像识别开始;到生活中广泛应用的验证码识别、车牌识别、场景文字识别;再到移动端、服务器端的深度学习应用。

本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。


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深度强化学习原理与实践


书名:《深度强化学习原理与实践 》

作者: 陈仲铭 何明

编辑推荐:

  • 涵盖数学基础、算法框架、网络模型;

  • 构建完整的强化学习知识体系,展现深度强化学习最新成果;

  • 可下载各章源代码(基于Python 3),书中附带彩图文件。

本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系:从马尔可夫决策过程开始,根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程,到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关最新算法,如Rainbow、Ape-X算法等,并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用(如AlphaGo)。此外,本书还深度剖析了强化学习各算法之间的联系,有助于读者举一反三。


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编程的乐趣:用Python解算法谜题


书名:《编程的乐趣:用Python解算法谜题》

作者:斯里尼•德瓦达斯(Srini Devadas)

译者:

编辑推荐:

这是一本介绍通过解决复杂算法谜题来学习编程的书,书中的代码用Python语言编写。与以往的编程书不同,本书将对代码功能的理解与编程语言语法和语义的理解分离开来,从解每个谜题开始,先给出解谜题的算法,随后用Python语法和语义实现对应的算法,并适当做出解释。本书包含了21个谜题,其中很多谜题都广为流传,如多皇后、汉诺塔、在几秒钟内解决数独问题、验证六度分隔猜想等,每个谜题后面都配有不同难度的编程习题,帮读者加深对相关算法的理解。


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精通数据科学算法


书名:《精通数据科学算法 》

作者:[英]戴维·纳蒂加(David Natingga)

译者:封强 赵运枫 范东来

编辑推荐:

  • 一周掌握常用的数据科学算法

  • 本书提供完整源代码实现,案例式辅助讲解

本书将解决如何精确且高效地进行数据分类及预测的问题。本书主要讲解7种数据科学算法,有k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林,k-means聚类、回归分析和时间序列分析。 此外,你还会掌握如何对数据进行预聚类,以便针对大型数据集进行优化和分类。最后,你将了解如何根据数据集中的现有趋势来预测数据。本书的各章还有配套的练习题,以帮助你夯实内容,扩展相关知识。


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Linux内核深度解析


书名:《Linux内核深度解析》

作者:余华兵

编辑推荐:

  • 基于ARM64架构的Linux 4.x内核;

  • 大量图例描述数据结构之间的关系和函数的执行流程;

  • 结合代码分析,以通俗化语言全面剖析Linux内核。

本书基于4.x版本的Linux内核,介绍了Linux内核的若干关键子系统的技术原理。本书主要内容包括内核的引导过程、内核管理和调度进程的技术原理、内核管理虚拟内存和物理内存的技术原理、内核处理异常和中断的技术原理,以及系统调用的实现方式等。此外,本书还详细讲解了内核实现的各种保护临界区的互斥技术,以及内核的文件系统。本书内容丰富,深入浅出,通过大量的图例来描述数据结构之间的关系和函数的执行流程,并结合代码分析,引导读者阅读和理解内核源代码。


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Kotlin入门与实战


书名:《Kotlin入门与实战》

作者:向治洪

编辑推荐:

  • 针对Kotlin 1.2版本。

  • 详细地了解Kotlin的设计思路和具体用法。

  • 提供代码下载,读者可以做到即学即用。

本书从Kotlin的发展史讲起,将理论知识和项目实例相结合,全面介绍Kotlin的基础与应用。通过阅读本书,读者可以迅速掌握Kotlin的基本操作,轻松应对使用Java开发所带来的技术难题。

内容共分为18章,由Kotlin入门与基础、Kotlin语法和Kotlin项目实例3个部分组成。第一部分(第1~3章)主要介绍了Kotlin的发展、Kotlin开发环境搭建、JVM语系和Kotlin各版本的重要特性。第二部分(第4~16章)详细解析Kotlin的基础语法。第三部分(第17、18章)集中演示了基础知识的实战运用。


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Java零基础实战


书名:《Java零基础实战》

作者:宁楠

编辑推荐:

  • 全书300多个代码示例,大小示例有机结合,既适合单独知识点的掌握,也适合综合编程能力的掌握;

  • 5大项目实战案例,强化编程技能,后期或有配套的视频课程;

  • 本书附赠100多道Java核心面试题,帮助读者无缝衔接书中内容;

本书由资深Java开发老手编写,汇集丰富的实践经验和实用的编程思想,非常适合想入门Java的新手学习。本书分11章,带领读者从零开始认识Java,了解Java,会用并且用好Java。


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R语言之书:编程与统计


书名:《R语言之书:编程与统计 》

作者:[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯(Tilman M. Davies)

译者:李毅

编辑推荐:

  • 一部翔实的百科全书式的R语言宝典

本书是一本指导你如何掌握并灵活运用目前世界上流行的统计分析编程语言——R语言的图书。即使你没有编程背景,或者只有少量的数学基础知识,也可以通过本书中丰富的实际案例,高效地学习统计学和R语言。

本书从基础知识,如处理数据、编写简单程序开始讲起,然后介绍了样本数据的统计概要、统计建模等。此外,你还将通过R语言的基本作图工具和贡献包(如ggplot2和ggvis)学习令人耳目一新的数据可视化,并使用rgl贡献包做出交互式3D图。


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Kafka Streams实战


书名:《Kafka Streams实战》

作者:[美] 小威廉 · P. 贝杰克(William P. Bejeck Jr.)

译者:牟大恩

编辑推荐:

  • Apache Kafka作者作序推荐作品;

  • Kafka Streams技术的全面学习指南;

  • 大数据流式处理从入门到实践 。

本书教读者在Kafka平台上实现流式处理。在这本易于理解的书中,读者将通过实际的例子来收集、转换和聚合数据,使用多个处理器,处理实时事件,甚至可以使用KSQL 深入研究流式SQL。本书最后还讲解了Kafka Streams应用程序的测试和运维方面的内容(如监控和调试)。


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