初夏，阳光刚刚好，不冷不热，风也依然清凉。

夏日读书，能感受到不同的凉意，因为书里的文字会给心灵带来一次“润物细无声”的滋润。

本月共上新13本书，快来看看哪本书最属你心意。参与文末赠书活动，好书就要抢先读。

— 新书速览 —

1、《混沌工程：复杂系统韧性实现之道》

2、《现代C：概念剖析和编程实践》

3、《Kotlin编程实战：创建优雅、富于表现力和高性能的JVM与Android应用程序》

4、《软件架构：架构模式、特征及实践指南》

5、《数值分析：基于Julia》

6、《标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论》

7、《阿里云云原生架构实践》

8、《Python机器学习（原书第3版)》

9、《深入浅出Embedding：原理解析与应用实践》

10、《基于Spark的下一代机器学习：XGBoost、LightGBM、Spark NLP与Keras分布式深度学习实例》

11、《机器学习编程：从编码到深度学习》

12、《机器学习算法》

13、《人人可懂的深度学习》

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《混沌工程：复杂系统韧性实现之道》

混沌工程开创者撰写，通过谷歌、微软等行业专家的真实故事，系统阐释混沌工程的核心实践，提供实践建议

作者：[美]凯西·罗森塔尔（Casey Rosenthal）

[美]诺拉·琼斯（Nora Jones）

译者：吾真本、黄帅

书号：978-7-111-68273-8

定价：119.00

推荐理由：随着越来越多的公司转向构建微服务及其他形式的分布式系统，这些系统的复杂性也与日俱增。虽然无法消除复杂性，但通过实践混沌工程，可以发现系统中的漏洞，并防患于未然。本书向工程师展示了如何在优化系统满足业务目标的同时应对复杂的系统。

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《现代C：概念剖析和编程实践》

C语言学习利器，按读者对C语言的认识组织内容，进可精通，退可巩固

作者：[德]延斯·古斯泰特（Jens Gustedt

译者：刘红泉

书号：978-7-111-68196-0

定价：119.00

推荐理由：作为一种有50年历史的编程语言，C语言还是非常现代的。无论是编写嵌入式代码、低级系统例程，还是高性能应用程序，C语言都能应对挑战。本书基于新的C标准，从现代视角，深刻剖析了这种久经考验的语言的概念及实践应用。

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《Kotlin编程实战：创建优雅、富于表现力和高性能的JVM与Android应用程序 》

Jolt Productivity获奖作者编写

Kotlin首席设计师Andrey Breslav作序推荐

助你开启通往Kotlin世界的大门

作者：[美]文卡特·苏布拉马尼亚姆

(Venkat Subramaniam)

译者：刘红泉

书号：978-7-111-68275-2

 定价：129.00

推荐理由：阅读本书，不仅可以通过易于理解的示例学习使用Kotlin语言的许多特性，还可以学习编写易于维护、高性能的JVM和Android应用程序，创建DSL和异步编程等。

4/13

《软件架构：架构模式、特征及实践指南》

畅销书《卓有成效的程序员》作者全新力作

从现代角度，全面系统阐释软件架构的模式、工具及权衡分析等

作者：[美] 马克·理查兹（Mark Richards）

[美]尼尔·福特（Neal Ford）

译者：杨洋、徐栋栋、王妮

书号：978-7-111-68219-6

定价：129.00

推荐理由：本书全面概述了软件架构的方方面面，涉及架构特征、架构模式、组件识别、图表化和展示架构、演进架构，以及其他许多主题。Mark Richards和Neal Ford讲授软件架构课程多年，他们关注的是适用于所有技术栈的架构原则。本书将基于过去十年的所有创新，从现代的角度探索软件架构。

5/13

《数值分析：基于Julia》

在理论和方法的介绍中融入编码与计算

作者：[美] 吉拉伊·奥克滕（Giray Ökten）

译者：史明仁

书号：978-7-111-67956-1

定价：119.00

推荐理由：本书的最大特点就是在阐述数值分析的理论、方法时融入 Julia 编码与计算，并用 Julia 语言给出了算法实现。在理论和方法的介绍中融入编码与计算，紧跟时代前沿；通过丰富的例子说明数值误差分析的重要性与必要性；通过直观图示或简单例子引入方法，透彻讲解方法的思路并给出几何解释；每章包含一个大学生的学习故事，以提高学生对数值分析课程的兴趣。

6/13

《标签类目体系：面向业务的数据资产设计方法论》

百家头部企业数据资产构建经验

系统总结数据资产设计方法论 

作者：任寅姿 季乐乐

书号：978-7-111-68162-5

定价：99.00

推荐理由：国内数据中台领域领先企业数澜科技官方出品。本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力最大限度地转化为商业价值。

7/13

《阿里云云原生架构实践》

阿里云官方出品

全面总结阿里云云原生架构方法论与实践经验

作者：阿里云智能 基础产品事业部 云原生应用平台

书号：978-7-111-68109-0

定价：89.00

推荐理由：从设计原则、模式/反模式、技术选项、设计方法、行业案例等多个维度全面总结阿里云云原生架构的方法论和实践经验；书中包含大量来自阿里云以及阿里云生态合作伙伴的云原生架构实践案例、Z佳实践，可操作性强；本书得到了阿里云智能总裁兼达摩院院长张建锋、阿里巴巴首席技术官程立、阿里云智能基础产品事业部负责人蒋江伟等专家的联袂推荐。

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《Python机器学习（原书第3版）》

国外深度学习“四大名著”之一全新升级！

作者：［美］塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）

瓦希德·米尔贾利利（VahidMirjalili）

译者：陈斌

书号：978-7-111-68137-3

定价：149.00

推荐理由：《ACM计算评论》最佳奖图书，简易、实用、不枯燥！帮你在AI领域捷足先登！作者被评为GitHub上最具影响力的数据科学家之一。新版更新了TensorFlow2、GAN和强化学习、最新版scikit-learn等热点实用内容。每章都辅以配套的Python实例，让你迅速在配套数据上进行实践。

9/13

《深入浅出Embedding：原理解析与应用实践》

Embedding首著，AI工程师必读！

作者：吴茂贵、王红星

书号：978-7-111-68064-2

定价：99.00

推荐理由：北京智源人工智能研究院院长黄铁军、微软中国首席技术官韦青、亚马逊云计算上海AI研究院院长张峥、中国计算机学会副理事长周明联袂推荐！全面讲解Embedding原理和方法，重点剖析Embedding6大应用场景。

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《基于Spark的下一代机器学习：XGBoost、LightGBM、Spark NLP与Keras分布式深度学习实例》

给机器学习从业者的实际操作指南

作者：[美]　布奇·昆托（ButchQuinto）

译者：张小坤、黄凯、华龙宇、张翔

书号：978-7-111-68125-0

定价：99.00

推荐理由：Intelvi AI创始人兼首席人工智能官倾情奉献，先简单介绍了Spark和Spark MLlib，然后介绍标准Spark MLlib库之外的更强大的第三方机器学习算法和库。通过阅读本书，你将能够通过几十个实际的例子和深刻的解释，将所学到的知识应用到真实世界的用例。

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《机器学习编程：从编码到深度学习》

生动有趣的机器学习入门读物

作者：[意]保罗·佩罗塔（PaoloPerrotta）

译者：汪雄飞、汪荣贵

书号：978-7-111-68091-8

定价：99.00

推荐理由：本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式，系统介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。

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《机器学习算法》

麻省理工学院“机器学习算法”课程教材

作者：［美］安柯·莫特拉（AnkurMoitra）

译者：庄福振，赵朋朋

书号：978-7-111-68048-2

定价：79.00

推荐理由：本书探索了理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识。书中介绍了机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种容易理解的方式介绍了该领域的前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。本书共8章，内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习。

13/13

《人人可懂的深度学习 》  

关于深度学习的入门级书籍

以浅显易懂的方式呈现技术内容

作者：[爱尔兰]约翰·D.凯莱赫（John D. Kelleher）

译者：赵启军

书号：978-7-111-68010-9

定价：69.00

推荐理由：深度学习正从各个方面深刻影响和改变着人类的当代生活。你从媒体上得知的有关人工智能的绝大部分重大突破都是依赖深度学习实现的。深度学习通过从大型数据集中识别和提取模式，使得数据驱动的决策成为可能。本书正是帮助普通读者了解深度学习是什么，它从何而来，它是如何发挥作用的，它能够帮助我们做什么，以及未来十年深度学习将会如何发展。

本书解释了深度学习中的一些基本概念，介绍了该领域的发展历史，并讨论了当前的技术水平。本书还描述了重要的深度学习架构（包括自动编码器、循环神经网络和长短期网络）以及新的发展（如生成对抗网络和胶囊网络），并全面介绍了深度学习中的两种基本算法：梯度下降和反向传播。最后，本书讨论了深度学习的未来——发展趋势和重大挑战。

留言赠书

活动规则：以上13本新书，你最想要哪本？留言谈谈你最想要那本书的原因。图书上市后华章妹会挑选最用心的5条留言，包邮分别送出1本。

开奖时间：2021年6月4日17点

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