3月份的程序员专业书很多，好书也多，上榜书更多，真是万物复苏，好书排排站，刚给大家推荐完Linux新书，又迎来周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南的《机器学习公式详解》，还有最受程序员喜欢的《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》的 第2版也已出版。
现在小编就跟大家来看看上周最耀眼的星。
1、机器学习公式详解 （“西瓜书”学习伴侣“南瓜书”正式版）
谢文睿，秦州 著
- 人工智能领域中文的开山之作、周志华“西瓜书”《机器学习》伴侣书
- Datawhale开源协作学习笔记“南瓜书”
- 机器学习初学小白提升数学基础能力的练习书！
24小时排行榜第4，周榜第13。上架两天。
专业评论
这是一本与众不同的书。
首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。其次，这是一本通过开源方式多人协作写成的书。这种多人分工合作、互相校验、开放监督的方式，既保证了书的质量，也保证了写作的效率。最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书。它完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣。——小米AI 实验室主任、NLP 首席科学家 王斌 作序推荐
面对一本有很多数学难题的教材，初学者最渴望的是有一位“全能助教”，能帮助详细解析，步进推导，以便更好地消化教材。由开源组织Datawhale 发起编写的“南瓜书”集众人的智慧、开源社区的力量，为广大机器学习初学者带来了福音，给周志华教授的畅销书“西瓜书”配了一个“全能助教”。愿这两本书为所有人工智能领域及行业内求学者、从业者启智增慧，创造未来。
——俞勇 上海交通大学特聘教授，上海交通大学ACM 班创始人，伯禹教育创始人
推导一遍所有公式是非常好的学习方法，很高兴看到“南瓜书”能专注于此. 它是学习“西瓜书”不可缺少的辅助材料。——李沐 AWS 资深首席科学家，《动手学深度学习》作者
这是一本什么样的书？
（1）国内市场累计销量榜首的“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！人工智能大牛周志华教授朋友圈点名推荐！
本“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，经周志华认可，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。
（2）机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！
以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！
（3）以开源方式多人协作，质量已被广大读者充分验证。
近2年的分工合作、互相校验、开放监督与迭代优化，2020年5月PDF版发布之初荣登 GitHub Trending第 2！ 7个月PDF版下载量突破3万！ 多名知乎、微博大V主动推荐！
内容简介
周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale 成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。
全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者达到“理工科数学基础扎实点的大二下学期学生”水平。每章都附有相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
2、Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版
第一版豆瓣评分：8.9，808人评价
豆瓣评论：
“人生苦短，我用Python”，2年前当我面对几百份需要重复处理的Excel表格束手无策时，Python成了我的救命稻草，而作为编程门外汉，正是《Python编程快速上手》的第一版让我在短短几天之内就能够写出脚本，让原本需要几天才能完成的枯燥工作顷刻之间就能完成，即使要修改数据也无需担心。书的第一部分对Python的基础知识进行了易于理解的介绍，对类等复杂概念有所回避，第二部分的办公自动化实用部分是本书最大的特点，特别适用于需要高效进行办公自动化的读者，即使没有编程的经验也能够快速上手。
小白初遇python之美
python最近几年以突飞猛进之式，越来越受广大编程爱好者的喜爱，不只是专业的程序员，越来越多的职场人士也感受到了其独特的魅力。这本快速上手秘籍，由浅入深，从基础语法带入，全面打牢语法基础，每个章节内容循序渐进，环环相扣，读起来特别过瘾。最精彩的还是后面的模块应用，python的强大之处就在于可以调用很多第三方库，而大大方便日常生活工作，办公自动化，数据挖掘分析，甚至是人工智能，让我们做事事半功倍，充满成就感。很期待这本书的纸质版，犹如一本武功秘籍，掌握他，相信会让工作生活变得异常有趣！
这本书读了三年，没错，三年 多，打开合上，还买过网课，一个一个看实际操作。
等真的上了手，开始接几个小项目，对作者的崇敬只有更高，
但是也明白，Python真正强大的地方，不在于和Excel结合的部分，
在于自己那一套完整的生态，例如pandas，而不是各种对Excel的迁就。
因此建议读到这里的你，书籍前2/3是入门的经典教材，一定要读，要跟着敲代码。
就本书来说，它不会让你变成一个职业软件开发者，就像学习几节吉他课程不会让你变成一名摇滚明星一样。但如果你是办公室职员、管理者、学术研究者，或其他任何使用计算机来工作或娱乐的人，通过本书，你将学到编程的基本知识，这样就能将下面这些简单的任务自动化。
- 移动并重命名几千个文件，将它们分类，并放入文件夹。
- 填写在线表单，但不需要打字。
- 在网站更新时，从网站下载文件或复制文本。
- 让计算机向客户发出短信通知。
- 更新或格式化Excel电子表格。
- 检查电子邮件并发出预先写好的回复。
针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码；扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频；提供在线编程环境帮助读者边学边练。
3、深度学习与围棋
1.本书是一本人工智能的实践性入门教程，成功地把AlphaGo这个人工智能领域中最激动人心的里程碑之一，转化为一门优秀的入门课程；
2.采用Keras深度学习框架，用Python来实现代码；
3.内容全面，层次划分细致，基本上将AlphaGo背后所有的理论知识都覆盖了；
4.提供配套源代码。
围棋这个古老的策略游戏是AI研究的特别适用的案例。2016年，一个基于深度学习的系统战胜了围棋世界冠军，震惊了整个围棋界。不久之后，这个系统的升级版AlphaGo Zero利用深度强化学习掌握了围棋技艺，轻松击败了其原始版本。读者可以通过阅读本书来学习潜藏在它们背后的深度学习技术，并构建属于自己的围棋机器人！
本书通过教读者构建一个围棋机器人来介绍深度学习技术。随着阅读的深入，读者可以通过Python深度学习库Keras采用更复杂的训练方法和策略。读者可以欣赏自己的机器人掌握围棋技艺，并找出将学到的深度学习技术应用到其他广泛的场景中的方法。
本书主要内容
● 构建一个游戏 AI，并教会它自我改进。
● 用深度学习增强经典游戏 AI 系统。
● 实现深度学习的神经网络。
要阅读本书，读者只需具备基本的Python技巧和高中水平的数学知识，而不需要任何深度学习经验。
4、Linux命令行大全 第2版
- 手把手教你学Linux操作系统，脚本shell编程代码书写
- 系统管理编程运维，学习使用bash（LinuxShell）编写完整的程序。
本书将带您从初探终端开始，学习使用bash（Linux Shell）编写完整的程序。
本书的内容涉及bash 4.x，例如重定向操作符和Shell扩展知识。更新的Shell脚本部分讨论了Shell脚本实践以及避免常见类型的潜在危险故障的方法。
您将学习以下内容：
- 创建和删除文件、目录和符号链接；
- 管理系统，包括联网、软件包安装和进程管理；
- 使用标准输入和标准输出、重定向和管道；
- 使用文本编辑器 Vi 编辑文件；
- 编写 Shell 脚本自动执行常见的任务；
- 使用 grep、cut、paste、patch 和 sed 等对文本文件进行处理。
5、Linux设备驱动开发
1.本书将帮助您了解驱动程序的基础知识，并为漫长的Linux内核之旅做好准备。
2.本书介绍了基于各种Linux子系统的驱动程序开发，例如内存管理、PWM、RTC、IIO和IRQ管理。
3.本书还提供了有关直接内存访问和网络设备驱动程序的实用方法。
4.通过阅读本书，您将掌握设备驱动程序开发的概念，并将能够使用**的内核版本（编写本书时为v4.13）从头编写任何设备驱动程序。
5.提供源代码。
Linux内核是一个复杂、可移植、模块化且使用广泛的软件，其可在设备的服务器和嵌入式系统上运行。设备驱动程序在Linux系统的性能方面起着至关重要的作用。由于Linux已经成为非常受欢迎的操作系统，因此开发专有设备驱动程序的需求也在稳步增长。
6、GAN实战
1.“深度学习系统的一大进步”——GAN，在图像生成和数据增强领域有出色表现；
2.以Python语言实现，很强的实战性，涵盖构建、训练、优化全过程；
3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就；
4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐；
5.提供本书示例代码
本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12章，先介绍生成模型以及GAN的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。
本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、实现图像到图像的转换、生成对抗样本以及目标数据等任务，让所构建的系统变得智能、有效和快速。
本书适合有一定Python经验且有基于深度学习的图像处理基础的数据专业人员阅读。
刚刚上架的书
算法设计
- 众多名校采用的算法设计课程教材，用实际示例阐明枯燥的算法理论
- 更注重算法设计思路而非算法复杂度分析
“这（本书）是我看过的非常优秀的本科生教材，我认为它将为算法教材的新时代奠定基础……（它采用）新颖的教学方式，更强调算法的设计，并且配有丰富的练习。”
——Dieter van Melkebeek，威斯康星大学麦迪逊分校
“这本书完美融合了直觉和严密性，包含了计算机科学所有领域的各种奇妙的应用，并且提供了独特的问题分析和算法设计方法……”
——Anna R. Karlin，华盛顿大学
“两位作者将算法思想与真实问题联系起来的工作极其了不起，并且完成得非常精彩。”
——Michael Mitzenmacher，哈佛大学
这是一本被众多名校采用的算法设计课程教材，强调用实际示例阐明枯燥的算法理论，更注重算法设计思路而非算法复杂度分析。本书采用新颖的教学方式，通过分析真实世界的问题来激发算法思想。两位作者以一种清晰、直接的方式，指导学生自己分析和定义问题，并从中找出适用于给定场景的算法设计原则。本书鼓励读者更深入地理解算法设计过程，探索算法在计算机科学的更广阔领域中的应用。
本书具有以下特色：
• 强调问题分析和设计方法；
• 遵循结构化教学法，引导学生掌握问题形式化、算法设计和算法分析的全过程；
• 通过一系列带解答的问题，展示计算机科学家设计和应用算法的过程；
• 包含 200 多道作业题，其中一些题目出自 Yahoo! 和 Oracle 等公司；
• 提供广泛用于处理 NP 困难问题和随机应用的算法，这些是极其重要的算法主题。
转载：https://blog.csdn.net/epubit17/article/details/114818952