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——异步小编

4月工作日的第一天，小编带来了10本新书，包含关键词Python、神经网络、C语言、iOS开发、数据科学、git、OpenSctck、Joomla、Oracle等。

[英] 塔里克·拉希德（Tariq Rashid）著

点击封面购买纸书

当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。

本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。

[美] 泽德 A. 肖（Zed A. Shaw）著

本书会随书附赠5个多小时充满激情的视频，这是一套完整的C语言视频课程！

作者Zed A.Shaw为急于自我提高编程技能（不限语言）的C语言初学者构建了一套完美的课程，只要跟着学，你就会像迄今为止Zed教过的数百万程序员一样获得成功！只要你能自律、投入和坚持！

本书内容十分浅显易读，只要花2天到1周就可以读完，读完后既可以获得几千行代码的C编程经验。本书会让你的每一分钟投入都有回报。你很快就能学会世界上最强大的编程语言之一，成为一名C程序员。

在本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会C语言。阅读书里的习题，看作者提供的视频，照着录入代码（不要复制和粘贴！），修正自己的错误，观察程序的运行。在这个过程中，你将会了解好的现代C代码长什么样子，如何有效地思考代码，如何更加有效地找出和修正错误。最重要地是，你将掌握严密的防御性编程技术，不管你使用什么编程语言，利用这些技术你都可以创建避免缺陷并抵御恶意行为的软件。本书通过实用的项目，让你学以致用，从而对自己新学会的技能更有信心。Zed将教会你编写出色的C代码所需具备的诸多关键技能。

管蕾著

基于全新的iOS 11进行讲解，演示iOS11的新特性

Objective-C和Swift双语讲解，全新的Swift 4.0实例演示

9小时的视频讲解，230多个典型实例和两个综合性实例，帮助读者尽快上手开发

[英] 尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis）著

本书为读者建立机器学习模型提供了容易理解和上手的指导。本书拨开迷雾，开辟出一条清晰的学习路径，帮助读者发现、理解、应用和开发机器学习和数据科学的潜力。本书通过免费的预测分析软件包，为读者提供必要的工具，帮助读者充分理解、深化认识并展开创造性思维，以增强自己的机器学习和数据科学项目。

本书阐述了：

能够从数据中学习到什么？

为什么从数据中学习是数据科学工具箱的必备部分？

如何将机器学习运用到自己的研究中？

通过阅读本书，你将能够：

掌握从数据中学习的技能；

探索、评价并利用核心学习类型；

发挥监督学习的威力；

使用半监督学习设计成功的解决方案；

学会使用无监督学习；

模拟实现自己的想法并帮助开创新方法。

本书是一本可以轻轻松松从入门到精通的指南，你可以亲自动手实践其中巧妙的算法。如果你对数据科学或机器学习应用领域有兴趣，并希望尝试其中的重要模型和预测技术，本书正是为你量身打造的。

SkySeraph 潘旭玲著

一本讲解从程序员转变为架构师需要了解的技能和思想，明确地给程序员指引了移动架构师成长的路线，是想成为架构师的程序员实用指南。

全面介绍了在移动应用开发的架构设计和性能优化方面的知识，是架构师的必备书籍。讲述了移动应用架构师需要了解的技能、思想等整体的发展方向，是移动架构师成长的路线图。

读者不仅可以学习到移动应用的开发技术，更能收获到在实战项目中会用到的各种工程化的知识，是架构师的学习宝典。

[美]伊丽莎白 K. 约瑟夫（Elizabeth K. Joseph）马修·费希尔（Matthew Fischer）著

来自一线系统管理员和技术架构师的实用攻略，总结OpenStack规划和部署的实用场景，解决应用OpenStack过程中的各种疑问。

OpenStack是当今领先的构建与集成公有云和私有云的开源技术。这是一本关于部署OpenStack和理解其内部结构的完整实践指南。两位作者分享了在虚拟服务器和物理服务器上部署OpenStack以及使用OpenStack解决许多现实挑战的最新方法。

王斌辉著

本书面向多个层次的读者，可以是零基础而需要搭建动态网站的初级读者；也可以是具有一定HTML 与 CSS 基础，可以开发出自己想要风格的动态网站的中级读者；当然也可以是具有一定的 Javascript 和 PHP 基础，能够开发功能更为强大的高级读者。

本书涉及内容较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助具备一定基础的读者提升技能。同时，本书也适合作为高等院校计算机、软件工程和信息类专业，开设前端开发、互联网软件开发类课程的教材。

Jakub Narębski 著

本书面向所有的Git用户，全面细致地向读者介绍有关Git的各项实用技巧，充分发掘它的潜力，更好地实现项目版本管理。学习本书，可以帮助读者更好地运用Git，提升软件开发效率。

【美】Steve Hoberman（霍伯曼）著

数据模型是业务人员和技术人员之间的重要媒介，也是技术人员内部沟通的主要媒介。获得正确的数据模型是非常必要的。数据模型记分卡的作用就是评估模型是否正确的。

本书将教你如何应用记分卡，旨在改进数据模型，更好地为数据建模服务。本书非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。

杜献峰著

·始终以云计算作为本书的主线，例子程序具有代表性；

·难点和重点的章节给出的例子程序较多；

·与实际工程中的应用保持一致；

·所有的例子程序在Oracle 12c中通过运行；

·当前我国高校数据库教学都采用人民大学王珊、萨师煊老师编写的《数据库系统概论》教材，为了便于学生学习，该书所采用的例子数据库与王珊、萨师煊老师编写的《数据库系统概论》中的例子数据库保持一致，读者按照书中的步骤要求，可将关盘中的数据一键完成例子数据库的对象的创建。

作者在该书所涉及内容方面的优势：多年的数据库教学、科研和实际工程项目；每学期都教授数据库和Oracle课程；对Oracle 12c熟悉掌握；有多年的实际项目开发经验；书中的例子符合软件工程要求；贴近教学和实际工程应用；繁简得当；例子经过精心设计。

新书

3月

[美] John，Resig（莱西格），Bear，Bibeault（贝比奥特），Josip ... 著

JavaScript语言非常重要，相关的技术图书也很多，但至今市面没有一本对JavaScript语言的重要部分（函数、闭包和原型）进行深入、全面介绍的图书，也没有一本讲述跨浏览器代码编写的图书。而本书弥补了这一空缺，是由jQuery库创始人编写的一本深入剖析JavaScript语言的书。

《JavaScript 忍者秘籍（第2版）》使用实际的案例清晰地诠释每一个核心概念和技术。本书向读者介绍了如何掌握 JavaScript 核心的概念，诸如函数、闭包、对象、原型和 promise，同时还介绍了 JavaScript API，包括 DOM、事件和计时器。你将学会测试、跨浏览器开发，所有这些都是高级JavaScript开发者应该掌握的技能。

方志朋著

谈到微服务，大家众说纷纭，但却很难有一个清晰的概念来描述。微服务不是“银弹”，我理解的微服务是一种文化，而我们要做的就是将微服务的理念运用到实际开发中。经过一系列的技术选型，最终Spring Cloud凭借其成熟的组件、完善的一站式解决方案，最终成为了我们落地微服务的选择。

此时的Spring Cloud相关资料在国内还是凤毛麟角，没有完整的中文书籍和教程可以参考，只有官方的英文文档以及网上零零散散的教程可以阅读。就是在这种情况下，本书的作者方志朋在公司技术选型以及后续的微服务落地过程中，逐渐有了自己的积累和理解，同时在博客中连载了“史上最简单的Spring Cloud教程”。此教程一出，就受到广大程序员的欢迎，因此最终整理为此书。

纵览全书，文字清晰明了，通过理论结合实践的方式介绍了Spring Cloud的每一个组件的实践，并解读了部分源代码。图文并茂，语言朴实，不愧为“简单”之名。本书融合了作者实施微服务的一线经验和心得，具体指导了Spring Cloud在落地方面的实践，非常值得参考。

龚鹏rico 著

本书并没有过多的探讨理论性的东西，基于现有成熟框架，围绕实际项目中遇见的具体需求，以微服务分布式架构的角度去逐一分解并且实现这些需求。掌握这些知识的读者，完全有能力快速搭建出可靠、高效、灵活的微服务分布式架构。

路彦雄著

本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书主要分两大部分。第一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、最优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。

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