导读：今天，数据叔推荐的这6本书除了是豆瓣高分经典外，还跟一个小小的“商业机密”有关。最近，数据叔偶然发现一个Excel表格，里面列出了这些书的新版上市时间（今年下半年陆续）和新版定价。为了不被删文，表格就不晒了，定价也暂时保密吧，出版时间人家写的就是“预计”，所以仅供参考，但是豆瓣评分可都是真实截图。

另外多说几句，是现在就购买旧版还是等待新版，这个问题没有标准答案，看你自己的需求。需要说明的是，我们这里所说的新版，都是指作者进行了内容更新，而不是出版商换了封面装帧的那种更新。
新版必然包含了内容的迭代更新，质量更高、体验更好，但价格……（毕竟这年头吃的穿的住的都在涨价，凭什么知识的载体就不能涨价？）这些书都经过了时间的考验，不管新版旧版，反正买不了吃亏买不了上当。
当然了，牛人和土豪会选择新版旧版都买的。你看着办吧~

1

《计算机科学导论》

新版版本：原书第4版

预计出版时间：2019年9月

新版内容介绍：基于国际计算机学会（ACM）推荐的CS0课程设计的，从广度上覆盖了计算机科学所有的领域。

第3版获得近万条好评，第4版与时俱进，介绍了计算机技术领域的最新进展。对比第3版几乎所有的章节都做出了微小的修改，同时本书增添了两个新的章节（第19和第20章）。

2

《数据挖掘导论》新版版本：原书第2版预计出版时间：2019年8月

新版内容介绍：数据挖掘领域的优秀著作，对于从事数据挖掘研究和应用的专业人士，是实现自我提升的最适合的专著之一。

3

《深入理解Java虚拟机》

新版版本：第3版

预计出版时间：2019年12月

新版内容介绍：上市7年，2个版本，累计印刷近40次，累计销量超过500000册，计算机原创专业图书销量冠军。

第3版根据最新Java 11全新改版。

4

《离散数学及其应用》

新版版本：原书第8版

预计出版时间：2019年11月

新版内容介绍：经典的离散数学教材，为全球多所大学广为采用。第8版中所作的大量变更是为了帮助学生学习这些内容。增加了额外的解释和例子以便阐述那些学生经常感到有困难的内容。增加了知识性的和富于挑战性的新的练习题。还增加了一些与Internet、计算机科学以及数学生物学等密切相关的应用。

5

《深入理解Nginx》

新版版本：第3版

预计出版时间：2019年11月

新版内容介绍：Nginx模块开发领域里程碑之作的升级版。

从源码层面剖析Nginx架构设计，揭密快速开发简单高效Nginx模块的实战技巧。

6

《Java核心技术》
新版版本：原书第11版预计出版时间：2019年10月
新版内容介绍：Java领域极具影响力和价值的著作之一！全面更新为Java SE 9、Java SE 10和Java SE 11。第11版有了大幅修订和更新，不仅补充了Java新版本的最新特性，还对之前比较晦涩的部分做了删改，用更清晰明了的示例加以解释，特别是对内容结构做了调整，从而更有利于读者的学习和应用。

既然本文要泄密，那么最后就再多泄露一个秘密作为小彩蛋：那个Excel中还有另一个Sheet叫“市场空白，国内首本”，表格中有一行说明是“4本填补市场空白的人工智能领域前沿技术著作，即将上市！”详情如下：

• 《深入浅出图神经网络》：图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN最近已成为一种广泛应用的图分析方法，将开创深度学习的新时代，是当下的技术大热门！

  本书作者团队极验科技是图神经网络领域的先行者，这也是国内首本解析GNN的著作。

  预计出版时间：2019年10月

• 《高效机器学习实战：基于XGBoost的技术与应用》：XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，最火爆的人工智能算法。XGBoost被誉为机器学习的大杀器，广泛用于数据科学竞赛和工业界。

  本书为国内首本深度解析XGBoost的书籍，涵盖原理、分布式实现、使用、模型优化等内容，滴滴资深工程师撰写。
  预计出版时间：2019年10月

• 《移动端深度学习实战》：移动端深度学习是随着移动设备推广新兴的热门深度学习模型，目前Apple、Google、Facebook 推出的三大移动端框架形成三足鼎立之势。

  本书是第一本讲解移动端机器学习与性能的书，从机器学习模型和原理开始铺垫，比较卷积和池化等，为后续移动端的模型和性能调整做铺垫。并且包含有读者最为关注的内容——移动端深度学习平台开发和性能调优。得到了C++专家侯捷等众领域大佬的推荐。

  预计出版时间：2019年10月

• 《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》：自动化机器学习（AutoML）是机器学习领域的热点和趋势，AutoML是Google研发，是该领域主要的技术和工具，目前图书市场空白。

  本书技术体系完整，建立了非常全面的AutoML知识体系，囊括AutoML只是体系的各个方面：自动化机器学习、自动化深度学习、深度强化学习、进化算法、元学习等内容。作者是平安科技人工智能实验室主任，副总工程师，深度学习与智能语音平台负责人，对AutoML有深入研究。

  预计出版时间：2019年8月

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