本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

本书是UML的创始人Grady Booch的代表作之一，也是此领域公认的不可替代的权威著作，在推动面向对象技术走向现实应用的过程中发挥了重要的作用，曾获得《Software Development》杂志的Jolt图书大奖。本书吸收了众多项目的丰富经验，从概念、方法和应用三个角度全面深入论述了面向对象技术及其表示法。作者以大量C++语言实现的实例，阐明了各种基本概念，解释了面向对象的分析与设计方法，并展示了这些方法不同领域卓有成效的应用。全书论述既深刻又浅显易懂，对于高等院校的学生，本书是一本好的教材，对于工程技术人员，本书是一本好的参考书。

《面向对象分析与设计(第3版)》是UML创始人Grady Booch的代表作之一，书中介绍的概念都基于牢固的理论基础。同时，《面向对象分析与设计(第3版)》又是一本注重实效的书，面向架构师和软件开发者等软件工程实践者的实际需要。《面向对象分析与设计(第3版)》通过大量例子说明了基本概念，解释了方法，并展示了在不同领域的成功应用。全书分为理论和应用两部分。理论部分深刻剖析了面向对象分析与设计(OOAD)的概念和方法。应用部分连续列出了5个不同类型、不同领域的应用，描述如何从初始阶段到移交阶段将OOAD理论和方法应用到项目中。应用部分所涉及的领域包括系统架构、数据获取、密码分析、控制系统和Web开发，还给出了一些关于重要问题的有效建议，包括分类、实现策略和高性价比的项目管理。书中的表示法采用最新的UML 2.0，因此《面向对象分析与设计(第3版)》是学习UML 2.0不可多得的参考书。《面向对象分析与设计(第3版)》作者基于长期丰富的经验，提出了改进的对象开发方法，用于解决系统和软件开发者面临的复杂问题，非常适合实际系统和软件的开发者、系统分析师或构架师、项目经理阅读。《面向对象分析与设计(第3版)》主要阐述了软件开发的方法，也可以作为高等院校软件工程和高级编程课程的教材使用。

数据压缩已经成为信息革命的一门支撑技术，这场革命已经改变了我们的生活，而在此过程中，数据压缩也变得几乎无处不在。从MP3播放器到智能手机，再到数字电视和数字电影，数据压缩几乎成了所有信息技术的必备要素。
近年来，以大数据为标志的互联网技术高歌猛进。数据规模大、产生速度快、来源多样等特性，导致数据存储和处理都前所未有地复杂。《数据压缩导论（第4版）》作为迄今为止数据压缩领域最全面而深入的著作，多年来一直被业内人士奉为权威，一版再版。
最新版本主要介绍了以下内容。
详细介绍了当代压缩技术的理论基础，并辅以应用示例来解释相关概念（本书配套网站datacompression.unl.edu提供相关应用的实现技术和算法）；
深度剖析无损和有损压缩、霍夫曼编码、算术编码、词典编码技术、基于上下文的压缩算法、标量和矢量编码等内容；
深入探讨了新兴标准和已经建立的标准，包括JPEG 2000、JPEG-LS、MPEG-2、 H.264、 JBIG 2、ADPCM、LPC、CELP、 MELP和 iLBC；
增加了范式霍夫曼编码以及更多有关二进制算法编码的内容。

《算法设计手册(第2版)》是算法设计畅销书的最新版本，是设计实用且高效算法的最全面指导书。《算法设计手册(第2版)》揭密了算法的设计与分析，以简单易懂的写作风格，介绍了各种算法技术，着重强调了算法分析，全书包括两大部分，“技术”部分介绍了设计和分析计算机算法的各种方法，“资源”部分给出了大量的参考资源，以及算法实现的各种资源，此外，在作者的个人网址http：／／www．CS．sunysb．edu／～algorith／I-还提供了各种教学资源和参考材料，这些资源对读者很有参考价值。
《算法设计手册(第2版)》可以作为算法设计课程的主教材，也是程序人员、研究人员和学生的常备参考书。

《计算机体系结构》是一本强调从实践中学理念的计算机体系结构的教材。作者结合自身从事国产龙芯高性能通用处理器研制的实践，以准确精练、生动活泼的语言，将计算机体系结构的知识深入浅出地传授给读者。
《计算机体系结构》共13章，第1～4章从计算机体系结构的研究内容和发展趋势、二进制和逻辑电路、指令系统结构等方面介绍计算机体系结构的基础内容。第5～7章从静态流水线、动态流水线、多发射数据通路等方面介绍指令流水线结构。第8～11章从转移预测、功能部件、高速缓存、存储管理等方面介绍处理器的模块级结构。第12章介绍多处理器结构。第13章主要介绍作者在龙芯处理器设计过程中的经验教训。
《计算机体系结构》适合计算机专业的高年级本科生、研究生，以及相关工程技术人员。

《构建高可用Linux服务器（第3版）》是Linux运维领域公认的经典畅销书，是国内51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师必备的工具书！
“酒哥”在Linux运维领域潜心实践近10年，一直在运维一线，技术和思维都紧跟时代的发展，非常清楚运维工程师们需要什么，应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶，同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来，就广受关注和好评曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大最具技术影响力的图书”和“最受读者喜爱的原创图书”，“酒哥”根据运维技术的发展和读者的反馈意见，不断地对书的内容进行优化：更新了过时的技术；补充了最新的内容；限于篇幅，部分内容作为电子版免费提供给读者下载；使得这本书的内容更加完善。
《构建高可用Linux服务器（第3版）》最大的特点就是与实践紧密结合，所有理论知识、方法、技巧和案例都来自实际生产环境，涵盖Linux服务器构建与优化、服务器故障诊断与排除、Shell脚本、高可用Linux集群构建、MySQL性能调优及高可用、自动化运维（Puppet）、安全运维等主题，所有内容都围绕“如何构建高可用的Linux服务器”这个主题深度展开。

本书以图配文，详细说明了服务器端网络架构的基础技术和设计要点。基础设计是服务器端网络架构最重要的一个阶段。本书就立足于基础设计的设计细分项目，详细介绍各细分项目的相关技术和设计要点。全书共分为5章，分别讲述进行物理设计、逻辑设计、安全设计和负载均衡设计、高可用性设计以及管理设计时所必需的技术和设计要点。

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

随着互联网的迅速发展，几乎所有工具软件和程序语言都支持的正则表达式也变得越来越强大和易于使用。本书是讲解正则表达式的经典之作。本书主要讲解了正则表达式的特性和流派、匹配原理、优化原则、实用诀窍以及调校措施，并详细介绍了正则表达式在Perl、Java、.NET、PHP中的用法。
本书自第1 版开始着力于教会读者“以正则表达式来思考”，来让读者真正“精通”正则表达式。该版对PHP的相关内容、Java1.5和Java1.6的新特性作了可观的扩充讲解。任何有机会使用正则表达式的读者都会从中获益匪浅。

本书从原理到实践，循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术。全书从逻辑上可分为基础篇、实战篇和爬虫框架篇三部分。基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识，包括网站分析、数据抓取、数据清洗和数据入库。网站分析讲述如何使用Chrome和Fiddler抓包工具对网站做全面分析；数据抓取介绍了Python爬虫模块Urllib和Requests的基础知识；数据清洗主要介绍字符串操作、正则和BeautifulSoup的使用；数据入库讲述了MySQL和MongoDB的操作，通过ORM框架SQLAlchemy实现数据持久化，进行企业级开发。实战篇深入讲解了分布式爬虫、爬虫软件的开发、12306抢票程序和微博爬取等。框架篇主要讲述流行的爬虫框架Scrapy，并以Scrapy与Selenium、Splash、Redis结合的项目案例，让读者深层次了解Scrapy的使用。此外，本书还介绍了爬虫的上线部署、如何自己动手开发一款爬虫框架、反爬虫技术的解决方案等内容。
本书使用Python 3.X编写，技术先进，项目丰富，适合欲从事爬虫工程师和数据分析师岗位的初学者、大学生和研究生使用，也很适合有一些网络爬虫编写经验，但希望更加全面、深入理解Python爬虫的开发人员使用。

本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为优秀的数据科学家。

本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。

Portable, powerful, and a breeze to use, Python is the popular open source object-oriented programming language used for both standalone programs and scripting applications. Completely updated for Python 3, the recipes in this book include: Data structures and algorithms Strings and text Dates and times Metaprogramming Testing With scores of practical examples and pertinent background information, the Python Cookbook, 3rd Edition is the one source you need if you're looking to build efficient, flexible, scalable, and well-integrated systems.

Learn Django by building four fully-functional, real-world web applications from scratch
Develop powerful web applications quickly using the best coding practices
Integrate other technologies into your application with clear, step-by-step explanations and comprehensive example code

2 edition

This new edition to the classic book by ggplot2 creator Hadley Wickham highlights compatibility with knitr and RStudio. ggplot2 is a data visualization package for R that helps users create data graphics, including those that are multi-layered, with ease. With ggplot2, it's easy to:
produce handsome, publication-quality plots with automatic legends created from the plot specification
superimpose multiple layers (points, lines, maps, tiles, box plots) from different data sources with automatically adjusted common scales
add customizable smoothers that use powerful modeling capabilities of R, such as loess, linear models, generalized additive models, and robust regression
save any ggplot2 plot (or part thereof) for later modification or reuse
create custom themes that capture in-house or journal style requirements and that can easily be applied to multiple plots
approach a graph from a visual perspective, thinking about how each component of the data is represented on the final plot
This book will be useful to everyone who has struggled with displaying data in an informative and attractive way. Some basic knowledge of R is necessary (e.g., importing data into R). ggplot2 is a mini-language specifically tailored for producing graphics, and you'll learn everything you need in the book. After reading this book you'll be able to produce graphics customized precisely for your problems, and you'll find it easy to get graphics out of your head and on to the screen or page.

如今，人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的首部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。
本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

【技术大咖推荐】
“很荣幸担任这本优秀图书的技术审校。这本书能帮助很多中级Python程序员掌握这门语言，我也从中学到了相当多的知识！”——Alex Martelli，Python软件基金会成员
“对于想要扩充知识的中级和高级Python程序员来说，这本书是充满了实用编程技巧的宝藏。”——Daniel Greenfeld和Audrey Roy Greenfeld，Two Scoops of Django作者
【本书特色】
本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔，Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人，从语言设计层面剖析编程细节，兼顾Python 3和Python 2，告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道，教你写出风格地道的Python代码。
● Python数据模型：理解为什么特殊方法是对象行为一致的关键。
● 数据结构：充分利用内置类型，理解Unicode文本和字节二象性。
● 把函数视作对象：把Python函数视作一等对象，并了解这一点对流行的设计模式的影响。
● 面向对象习惯用法：通过构建类学习引用、可变性、接口、运算符重载和多重继承。
● 控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。
● 元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。
【主要内容】
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。
【译者简介】
安道
专注于现代计算机技术的自由翻译，译有《Flask Web 开发》《Python 网络编程攻略》《Ruby on Rails 教程》等书。
个人网站：http://about.ac/。
吴珂
现为Airbnb公司软件工程师，所在团队主要负责开发和维护各类可伸缩、高性能服务，并在Airbnb内推广面向服务的系统架构。在分布式系统、云存储服务和跨平台SDK开发，以及大规模数据处理等方面有多年经验。

本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。