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以下新书按照 24 小时畅销度排名。附京东5 折购买链接，数量有限！

1. 活文档：与代码共同演进

作者：西里尔·马特雷尔

译者：黄晓丹

| 图书特色

• 写文档也可以像写代码一样有趣、省力

• 应用领域驱动设计，让代码与文档相辅相成

• 领域驱动设计布道师张逸作序推荐

• QECon 大会发起人朱少民、格蠹科技创始人张银奎、ThoughtWorks 首席测试与质量咨询师刘冉联合推荐

《活文档：与代码共同演进》系统地阐述了计算机软件开发各个阶段文档写作的步骤、内容、方法、工具、特点和要求，详尽指导软件开发人员和文档开发工程师如何写出规范的文档，包括软件文档的概念和内容、软件文档编写的原则和步骤、软件文档的管理和维护，对可行性研究报告、软件需求报告、软件测试计划等文档的写作方法和写作技巧。

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2. gRPC与云原生应用开发：以Go和Java为例

作者：卡山·因德拉西里 丹尼什·库鲁普 
译者：张卫滨

《gRPC与云原生应用开发》的作者分别用 Go 和 Java 介绍了 gRPC 的方方面面。无论是只想初探 gRPC，还是想为自己的项目寻找新方案，你都能从本书中有所收获。通过本书，搞定以下技能：

• 理解 gRPC 的底层原理和通信模式

• 对比 gRPC 和其他进程间通信技术

• 掌握如何创建服务定义

• 学会构建和运行 gRPC 应用程序

• 熟悉拦截器、多路复用、负载均衡等高级特性

• 理解 gRPC 如何与 Docker 和 Kubernetes 协作

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3. Kong入门与实战：基于Nginx和OpenResty的云原生微服务网关

作者：闫观涛

| 图书特色

• 遵循从入门到实践的学习路线，几乎涵盖网关的方方面面

• 内容详实、图文并茂、由浅至深、循序渐进

• 配有大量实战示例，使读者从理论到实战学以致用

《Kong入门与实战》是一本关于云原生微服务网关 Kong 的入门与实战的书，内容全面务实、由浅入深，几乎涵盖 Kong 相关的所有知识点。全书共 12 章，包括 Kong 的基础知识点概述、安装和基本概念、管理运维、基本功能、配置详解、Lua 语言、日志收集与分析、指标监控与报警、Kong 的高级进阶、内置插件与自定义插件、高级案例实战。本书配有大量的实战示例，尤其是第 12 章的九大新颖场景案例，使读者从理论到实战学以致用。

本书适合软件开发人员、测试人员、运维人员、安全人员、架构师、技术经理等IT资深人士阅读。

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4. 人工智能简史（第2版）

作者：尼克

| 图书特色

• 一线专家全方位解读AI历史和未来

• 全面掌握AI发展脉络，深入理解人工智能本质

• 大众读者快速入门AI的向导

• 专业读者深入学习AI的指南

自 2017 年 12 月上市以来，《人工智能简史》就凭借独树一帜的专业性、思想性和趣味性，获得了业内专家的高度认可，受到了读者的广泛好评。不仅成为人工智能领域最畅销的科普书，而且先后获得了众多奖项和荣誉，例如被誉为“中国智能科学技术最高奖”的吴文俊人工智能科学技术奖，中华优秀出版物奖，入选文津图书奖，入围2017中国好书。

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5. bash shell脚本编程经典实例（第2版）

作者：卡尔·阿尔宾 JP·沃森

译者：门佳

| 图书特色

• 300 多个 bash 实例速查，助你全面掌握 shell 脚本编程技巧

对于系统管理员、程序员和最终用户而言，shell 命令或精心设计的 shell 脚本不仅能节省时间和精力，还可以提升各种常见任务的一致性和可重复性。作为一款流行的 Unix shell，bash 让你能够利用和自定义 Unix 或 Linux 系统的任意功能。

《bash shell脚本编程经典实例》将全面讲述 bash，内容适用于所有 Unix 和 Linux 用户，无论新人还是老手（包括熟练的 Windows 用户和管理员）。书中提供了 300 多个 bash 实例，每个实例均包含一个或多个示例脚本，能够帮你解决各种各样的问题。你将学到如何处理输入/输出、文件操作、程序执行、管理任务以及许多其他挑战。

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6. 数据预处理从入门到实战：基于SQL、R、Python

作者：[日]本桥智光

译者：陈涛

审校：[日]HOXO-M株式会社

| 图书特色

• KDD CUP 2015 亚军得主多行业实战经验总结

• 一本书掌握大数据、人工智能时代需要的数据预处理技术

• • 54 道例题，涵盖常见数据预处理技术

  • 3 个实战案例，快速提升应用能力

  • 3 种语言实现对比，代码优化关键点一目了然

《数据预处理从入门到实践》以数据分析中至关重要的数据预处理为主题，通过 54 道例题具体介绍了基于 SQL、R、Python 的处理方法和相关技巧。全书共 4 个部分：第 1 部分介绍预处理的基础知识；第 2 部分介绍以数据结构为对象的预处理，包括数据提取、数据聚合、数据连接、数据拆分、数据生成和数据扩展；第 3 部分介绍以数据内容为对象的预处理，涉及数值型、分类型、日期时间型、字符型和位置信息型；第 4 部分为预处理实战，介绍与实际业务相同的预处理流程。

本书适合新手数据科学家、系统工程师、具备编程及数理基础的技术人才，以及对数据挖掘和数据分析等感兴趣的人阅读。

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7. React全家桶

作者：安东尼·阿科马佐 纳特·默里 阿里·勒纳 等

译者：欧阳奖

| 图书特色

• 透彻认识  React 全景图

• “一站式”获取 React 系统知识和好工具

• 手把手教你构建可靠且功能强大的 React 应用程序

《React全家桶》分为两部分，全面介绍了React 的相关主题。第一部分通过例子循序渐进地讲解基础知识，包括创建一个投票应用程序、编写组件、处理用户交互、管理富表单，以及与服务器交互，此外还探索了Create React App 的工作原理，编写自动化单元测试，以及使用客户端路由构建多页面应用程序。

第二部分探讨在大型应用程序产品中使用的更高级的概念——数据的架构、传输和管理的策略，讲解了 Redux、GraphQL、Relay，以及如何使用 React Native 编写原生、跨平台的移动应用程序。

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8. 跟阿铭学Linux（第4版）

作者：李世明

| 图书特色

• 学习 Linux 的第一本书，让小白轻松学会的 Linux 入门书

• 基于 CentOS 8 全面修订，新增 Docker 技术

• 内容由浅入深，案例丰富，通俗易懂

《跟阿铭学Linux》是一本入门级的 Linux 学习教材，内容由浅入深，案例丰富，通俗易懂！书中分两部分：前面为基础知识，涉及安装、登录、文件和目录管理、磁盘管理、Vim、压缩和解压缩等；后面为进阶知识，包括 LAMP、LNMP、NFS、FTP、Linux 集群和 Zabbix 监控等。

与上一版相比，这版不仅将虚拟机软件由 VMware 10 改为 VMware 14，基于 CentOS 8 进行了全面修订，删掉了 LAMP 环境搭建与配置，还增加了 Docker 等内容。

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9. 深入Java虚拟机：JVM G1GC的算法与实现

作者：中村成洋

译者：吴炎昌  杨文轩

| 图书特色

• 结合实用 JVM，图解 Java 垃圾回收机制的关键技术

• • 90 张图表＋33 段代码 轻松理解 G1GC 算法原理

  • HotSpotVM 源码剖析 深入探讨 G1GC 具体实现

• 图文并茂、深入浅出、理论结合实际

《深入Java虚拟机》深入 Java 虚拟机底层原理，对 JVM 内存管理中的垃圾回收算法 G1GC 进行了详细解读。全书分为“算法篇”和“实现篇”两大部分：前一部分主要介绍 G1GC 的算法原理，内容包括 G1GC 的并发标记、转移功能、软实时性的实现和分代 G1GC 模式；后一部分聚焦算法篇中没有详细讲解的实现部分，基于 HotSpotVM 源码，讲解对象管理功能、内存分配器的机制、线程管理方法和 G1GC 的具体实现。

本书以图配文，通俗易懂，既系统介绍了 G1GC 的基础算法，又贴近现实，剖析了实用 JVM 中的 G1GC 实现，同时还包含了作者对 G1GC 的研究成果和独到见解，是深入理解 JVM 和 G1GC 机制的佳作。

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10. Python深度学习入门：从零构建CNN和RNN

作者：塞思·韦德曼
译者：郑天民

| 图书特色

• 以多个维度立体地认识深度学习

• Python深度学习三剑客之一（鸟书），人书《Python深度学习》、鱼书《深度学习入门》

• PyTorch 神经网络实战，前 Facebook 数据科学家力作

在学习神经网络和深度学习时，你可以轻松找到大量学习资源。各种各样的讲解内容描述了不同的方面：有些侧重于数学层面，有些则侧重于代码层面。如何避免盲人摸象似的摸索深度学习入门之道呢？

《Python深度学习入门》作者韦德曼认为，深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。

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11. 数据科学入门（第2版）

作者：乔尔·格鲁斯

译者：岳冰  高蓉  韩波

| 图书特色

• 数据科学入门第一书，数据科学家成长权威指南

• Amazon 4.4 星好评图书，长居机器学习热销榜

• 代码基于 Python 3.6 全新升级，新增深度学习、自然语言处理等内容

《数据科学入门》基于 Python 语言环境，从零开始讲解数据科学工作，讲述数据科学工作所需的技能与诀窍，并带领读者熟悉数据科学的核心知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如 NumPy、scikit-learn、pandas 等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。

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