Learn why, when, and how to create real-world, practical chaos engineering experiments through Game Days and automation. With this practical book, software developers and system administrators will learn how to become chaos engineers. You'll learn ways to approach and adopt the discipline, how to prepare for and conduct successful chaos experiments manually, and how to work towards Continuous Chaos through automation.
On the surface, Chaos Engineering can look like a deceptively simple set of practices, but the devil is in the details. This book helps you adopt the mindset of Chaos Engineering, successfully plan and learn from Game Days, and finally learn the tools for automation and collaboration necessary to scale out and mature your own organization’s Chaos Engineering capability.

本书是《SQL基础教程》作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分，第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者从SQL常见技术，比如CASE表达式、自连接、HAVING子句、外连接、关联子查询、EXISTS……去探索新发现。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者提升编程水平；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。此外，每节末尾均设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。

中译本序
每当我们看到一个新的软件，第一反应会是：为什么又要发明一个新软件？ggplot2是R世界里相对还比较年轻的一个包，在它之前，官方R已经有自己的基础图形系统（graphics包）和网格图形系统（grid包），并且Deepayan Sarkar也开发了lattice包，看起来R的世界对图形的支持已经足够强大了。那么我们不禁要问，为什么还要发明一套新的系统？
设计理念
打个比方，想想我们小时候怎样学中文的。最开始的时候我们要识字，不认识字就没法阅读和写作，但我们并不是一直按照一个个汉字学习的，而是通过句子和具体的场景故事学习的。为什么不在小学时背六年字典呢？那样可能认识所有的汉字。原因很简单，光有单字，我们不会说话，也无法阅读和写作。缺的是什么？答案是对文字的组织能力，或者说语法。
R的基础图形系统基本上是一个“纸笔模型”，即：一块画布摆在面前，你可以在这里画几个点，在那里画几条线，指哪儿画哪儿。后来lattice包的出现稍微改善了这种情况，你可以说，我要画散点图或直方图，并且按照某个分类变量给图中的元素上色，此时数据才在画图中扮演了一定的中心角色，我们不用去想具体这个点要用什么颜色（颜色会根据变量自动生成）。然而，lattice继承了R语言的一个糟糕特征，就是参数设置铺天盖地，足以让人窒息，光是一份xyplot()函数的帮助文档，恐怕就够我们消磨一天时间了，更重要的是，lattice仍然面向特定的统计图形，像基础图形系统一样，有直方图、箱线图、条形图等等，它没有一套可以让数据分析者说话的语法。
那么数据分析者是怎样说话的呢？他们从来不会说这条线用#FE09BE颜色，那个点用三角形状，他们只会说，把图中的线用数据中的职业类型变量上色，或图中点的形状对应性别变量。有时候他们画了一幅散点图，但马上他们发现这幅图太拥挤，最好是能具体看一下里面不同收入阶层的特征，所以他们会说，把这幅图拆成七幅小图，每幅图对应一个收入阶层。然后发现散点图的趋势不明显，最好加上回归直线，看看回归模型反映的趋势是什么，或者发现图中离群点太多，最好做一下对数变换，减少大数值对图形的主导性。
从始至终，数据分析者都在数据层面上思考问题，而不是拿着水彩笔和调色板在那里一笔一划作图，而计算机程序员则倾向于画点画线。Leland Wilkinson的著作在理论上改善了这种状况，他提出了一套图形语法，让我们在考虑如何构建一幅图形的时候不再陷在具体的图形元素里面，而是把图形拆分为一些互相独立并且可以自由组合的成分。这套语法提出来之后他自己也做了一套软件，但显然这套软件没有被广泛采用；幸运的是，Hadley Wickham在R语言中把这套想法巧妙地实现了。
为了说明这种语法的想法，我们考虑图形中的一个成分：坐标系。常见的坐标系有两种：笛卡尔坐标系和极坐标系。在语法中，它们属于一个成分，可自由拆卸替换。笛卡尔坐标系下的条形图实际上可以对应极坐标系下的饼图，因为条形图的高可以对应饼图的角度，本质上没什么区别。因此在ggplot2中，从一幅条形图过渡到饼图，只需要加极少量的代码，把坐标系换一下就可以了。如果我们用纸笔模型，则可以想象，这完全是不同的两幅图，一幅图里面要画的是矩形，另一幅图要画扇形。
更多的细节在本书中会介绍，这里我们只是简略说明用语法画图对用纸笔画图来说在思维上的优越性；前者是说话，后者是说字。
发展历程
ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品，也是他博士论文的主题之一，实际上ggplot2还有个前身ggplot，但后来废弃了，某种程度上这也是Hadley写软件的特征，熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了（还有reshape2）。带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动，基本上不兼容。尽管如此，他的R代码风格在R社区可谓独树一帜，尤其是他的代码结构很好，可读性很高，ggplot2是R代码抽象的一个杰作。读者若感兴趣，可以在GitHub网站上浏览他的包：https://github.com/hadley。在用法方面，ggplot2也开创了一种奇特而绝妙的语法，那就是加号：一幅图形从背后的设计来说，是若干图形语法的叠加，从外在的代码来看，也是若干R对象的相加。这一点精妙尽管只是ggplot2系统的很小一部分，但我个人认为没有任何程序语言可比拟，它对作为泛型函数的加号的扩展只能用两个字形容：绝了。
至2013年2月26日，ggplot2的邮件列表（http://groups.google.com/group/ggplot2 ）订阅成员已达3394人，邮件总数为15185封，已经成为一个丰富、活跃的用户社区。未来ggplot2的发展也将越来越依赖于用户的贡献，这也是很多开源软件最终的走向。
关于版本更新
原书面世之时，ggplot2的版本号是0.8.3，译者开始翻译此书时是0.9.0版本；该版本较之0.8.3，内部做了一些大改动。此后，ggplot2频繁升级，目前版本号是0.9.3，当然这也给本书的翻译过程带来了相当大的麻烦。因为译者不但要修正原书中大量过时的代码、重新画图，还要修正过时的理念，以及处理数次版本更新的影响。所幸，在翻译过程中，译者得到了本书审校殷腾飞博士、ggplot2开发者Hadley Wickham和Wistong Chang的大力帮助。
如果你是老用户，那么可能需要阅读下面的小节。之后ggplot2有过多次更新，尤其是0.9.0之后，ggplot2的绘图速度和帮助文档有了质的飞跃。关于0.9的更新，读者可以从https://github.com/downloads/hadley/ggplot2/guide-col.pdf下载一份细致的说明文档，但原文档比较长，而且有些内部更新问题我们也不一定需要了解，因此这里给一段概述。
ggplot2的帮助文档大大扩充了，过去头疼的问题之一就是一个函数里面不知道有哪些可能的参数，例如theme()函数，现在已经有了详细说明。
新增图例向导函数guide_legend()和guide_colorbar()，前者可以用来指导图例的排版，例如可以安排图例中元素排为n行m列；后者增强了连续变量图例的展示，例如当我们把颜色映射到一个连续变量上时，过去生成的图例是离散的，现在可以用这个函数生成连续颜色的图例（渐变色）。
新增几何对象函数geom_map()（让地图语法变得更简单），geom_raster()（更高效的geom_tile()），geom_dotplot()（一维点图，展示变量密度分布）和geom_violin()（小提琴，实为密度曲线）。
新增统计变换函数stat_summary2d()（在二维网格上计算数据密度），stat_summary_hex()（在六边形“蜂巢”上计算数据密度），stat_bindot()（一维点图密度），stat_ydensity()（密度曲线，用于小提琴图）。
facet_grid()支持X轴和Y轴其中一者可以有自由的刻度（根据数据范围而定），以往要么所有切片使用同样的坐标轴刻度，要么所有都自由。
geom_boxplot()开始支持画箱线图的凹槽（notch），就像R基础图形系统中的boxplot()函数。
新增函数ggmissing()用来展示缺失值的分布，ggorder()按照数据观察顺序先后画折线图，ggstructure()展示数据热图。
另外这次更新涉及到一些函数参数名称的变化，如果旧代码在这个版本中报错说有未使用的参数，那么用户需要再次查看帮助文档，确保输入的参数在函数中存在。在所有这些表面的更新背后，实际上ggplot2很大程度上被重写了，例如开始使用R自带的S3泛型函数设计，以及将过去ggplot2的功能继续模块化为一些独立的包，一个典型的例子就是标度部分的功能被抽象到scales包中，从数据映射到颜色、大小等外观属性可以由这个包直接完成。这种分拆也使得其他开发者可使用过去ggplot2内部的一些功能函数。
0.9.1版本主要解决了0.9.0版本中的一些漏洞。ggplot2在2012年9月4日发布了新的版本0.9.2，其中一些特性和更新有必要提及：
采用了全新的主题（theme）系统，opts()函数已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中被取消，取而代之的是theme()函数，主题元素（theme element）由属性列表构成，支持继承，主题之间可以直接进行合并等操作。详情参见wiki页面：https://github.com/wch/ggplot2/wiki/New-theme-system 。
依赖于新的gtable包。 用来更方便地调整修改ggplot2图形中的图元，ggplotGrob()会返回一个gtable类，这个对象可以利用gtable包中提供的函数和接口进行操作。
所有“模板”类型的图形函数，比如plotmatrix()，ggorder()等等，已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中取消。
在本书出版之际，ggplot2更新到了版本0.9.3，修复了0.9.2的一些漏洞，其主要更新包括
不再支持plotmatrix()函数。
geom_polygon()提速，比如世界地图的绘制快了12倍左右。
新增部分主题，比如theme_minimal()，theme_classic()。
本书的所有代码和图片都是针对新版本0.9.3的，在内容方面也根据版本更新对原文做了适当的增删填补，以满足读者的需求。
本书把影响正文阅读的彩图集中放在附录后面，读者可以随时翻阅。
致谢
在听说我们翻译完这本书之后，本书原著Hadley很高兴，给我们发邮件说：
I am excited and honoured to have my book translated to Chinese. ggplot2 has become far more popular than I ever imagined, and I'm excited that this translation will allow many more people to learn ggplot2. I'm very grateful that Yihui and his team of translators (Nan Xiao, Tao Gao, Yixuan Qiu, Weicheng Zhu, Taiyun Wei and Lanfeng Pan) made this possible.
One of the biggest improvements to ggplot2 since the book was first written is the ggplot2 mailing list. This is a very friendly environment where you can get help with your visualisations, and improve your own knowledge of ggplot2 by helping others solve their problems. I'd strongly encourage you to join the mailing list, even if you think your English is not very good -- we are very friendly people.
我们感谢这本书的译者，包括邱怡轩（第1~2章）、主伟呈（第3~4章）、肖楠（第5~6章）、高涛（第7~8章）、潘岚锋（第9章）、魏太云（第10章、附录以及翻译过程的协调安排和全书的LaTeX排版工作）。所有译者均来自于统计之都（http://cos.name ）。
爱荷华州立大学的殷腾飞博士、中国人民大学统计学院的孟生旺教授、浙江大学的张政同学通读了译稿，提出了很多有用的建议，殷腾飞博士还提供了大多数新版本中的解决方案，并担任本书的审校。肖凯老师和余光创博士分别对第1~4章、第8~10章以及附录提出了很多修改意见，此外，中国人民大学的陈妍、李晓矛、谢漫锜三位同学、中国再保险公司的李皞先生、百度公司的韩帅先生、eBay公司的陈丽云女士、Mango Solutions公司的李舰先生、京东商城的刘思喆先生、首钢总公司的邓一硕先生、新华社的陈堰平先生在此书的翻译过程中也曾提过不少宝贵的建议，在此一并表示感谢。
为了更好地服务社区，我们还建立了翻译主页：https://github.com/cosname/ggplot2-translation ，读者可以在这里得到最新的勘误和书中的代码，也可以随时提出任何问题。
谢益辉
2013年2月26日

一直以来，科技似乎总是与人类战争形影不离。但就像铁可以用来制作致命的刀剑，又可以用来建造铁路，连接不同国家的人一样，科技也可以是和平的捍卫者。
本书创新地提出“和平科技”这一概念。《硅谷百年史》作者、硅谷文化的灵魂人物皮埃罗·斯加鲁菲与资深媒体人牛金霞携手对话脸书、优步等世界名企，研究这些公司如何用“和平科技”创造大量财富，打造百亿美元市值的公司。他们还深入斯坦福和平创新实验室，独家披露科学家们用大数据和人工智能等科技手段测量“积极和平指数”的10年研究成果。
此外，作者还采访了多位世界知名教授、作家及科技界人士，向读者呈现出地球上最有智慧的一群人有关“和平科技”的思想结晶，同时向我们描绘了下一个引领社会变革的“和平科技”产业雏形。
《科技与和平》既是对人们单方面狂热追求科技进步，有意无意忽略科技负面影响的冷静反思之作，也是回答未来我们需要怎样的科技和社会的前瞻之作。

本书多年来一直深受世界各国高校师生的欢迎，是美国哈佛大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、加州大学伯克利分校等许多著名大学的首选教材，对我国的高校教学也产生了广泛影响。
本 书以历史眼光，从发展的角度、当前的水平以及现阶段的研究方向等几个方面，全景式描绘了计算机科学各个子学科的主要领域。在内容编排上，本书很好地兼顾了 学科广度和主题深度，把握了最新的技术趋势。本书用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，并且充分展现了历史背景、发展历程和新的技术趋势，培养读者的 大局观，为其今后深入学习其他计算机专业课程打下坚实的基础。
本书深入浅出、图文并茂，内容引人入胜，极易引发读者的兴趣，绝无一般教材的枯燥和晦涩。此外，本书的教学手段多样、习题丰富，并且每章后都附有与本章内容相关的社会现实问题供读者思考和讨论，这些都很好地体现了作者强调培养学生分析问题能力的教学理念。
第11版新增了手持移动设备，特别是智能手机的相关内容，主要涉及第3章（操作系统）、第4章（组网）、第6章（编程语言）和第7章（软件工程）中。此外，书中还对软件所有权和责任、训练人工神经网络等许多相关内容做了更新，以反映最新技术面貌。

本书是理论计算机科学领域的名作，是计算机科学核心主题的导论性教材。全书分为可计算性、文法与自动机、逻辑学、复杂性及语义学5个部分，分别讲述了可计算性理论、形式语言、逻辑学与自动演绎、可计算复杂性（包括NP完全问题）和编程语言的语义等主题，并展示了它们之间如何相互关联。.
本书是计算机及相关专业高年级本科生和研究生的理想教学参考书，对于计算机领域的专业人士也是很好的技术参考书。

本书有两个中心主题——
孩子可以轻松自如地学习使用计算机；
学习使用计算机能够改变他们学习其他知识的方式。 （前苹果公司总裁 约翰·斯卡利）
最有可能带来文化变革的就是计算机的不断普及。
计算机不仅是一个工具，它对我们的心智有着根本和深远的影响。
计算机不仅帮助我们学习 ，还帮助我们学习怎样学习。
计算机是一种调解人与人之间关系的移情对象。
一个数学的头脑，最显著的特色不是逻辑，而是美感。
大声思考，使我们在麻省理工学院整理出来的一系列用于创造性思维并尽量把每个思考步骤都清晰表达出来的技术。
学习最有效的时候，就是学生占主导地位的时候。
《因计算机而强大：计算机如何改变我们的思考与学习》一书，构建了不同于我们通常理解的计算机角色，作者对计算机和教育问题的探索主要集中在两大主题：第一，儿童完全可以成为计算机的主人；第二，学习使用计算机可以改变他们学习其他知识的方式。 1960年代，世界范围内课程与教学改革的呼声此起彼伏，一批有远见的人工智能与认知科学家对学校教育和学习研究提出了尖锐的批评，并开创了学习科学这一新的研究领域。西摩·佩珀特是其中的先行者，他早早地预见到了计算机对于人类文化、知识体系、思维模式可能产生的深刻影响，1980年初版的本书，以LOGO语言为思考工具，结合大量翔实有趣的例证，阐述了作者对儿童学习与思考方式的见解。2016年，麻省理工学院在西摩·佩珀特的讣告中说：他的思想和发明改变了全世界数百万儿童的创作和学习方式。 由儿时对齿轮的热爱及至对数学的终生热爱，西摩·佩珀特认为，儿童是自己智识结构的建筑师，是天生的学习者，学习有效的时候，就是学生占主导地位的时候，好的教育不是如何让老师教得更好，而是如何提供充分的空间和机会让学习者去构建自己的知识体系——这正是计算机强大的力量所在。 在系统阐述建构主义教育理念的同时，西摩·佩珀特在教育实践中对这种理念进行了探索，这时，学习LOGO语言本身并不是重点，重点在于用它来进行的编程活动，“用编程的思维来思考学习的问题，是一种有力和便捷的道路。”书中以大量事实证明了这一点。 西摩·佩珀特常以“授之以鱼，不如授之以渔”的古老格言形象地阐述自己的教育观与学习观。他认为，传统的教育给了学生一条鱼，只能解决一时的生活所需；他所倡导的构建自己知识体系的学习模式是教学生如何去捕鱼，计算机的发展与应用，正可以给学生配上一支更好的鱼竿。

你认为自己了解Java多少?你是个爱琢磨的代码侦探吗?你是否曾经花费数天时间去追踪一个由Java或其类库的陷阱和缺陷而导致的bug?你喜欢智力测验吗?本书正好适合你!
Bloch和Gafter继承了Effective Java一书的传统，深入研究了Java编程语言及其核心类库的细微之处。本书特写了95个噩梦般的谜题，中间穿插着许多有趣的视觉幻象，寓教于乐。任何具备Java知识的人都可以理解这些谜题，但甚至是最老练的程序员也会觉得它们具有挑战性。
多数的谜题都是些小程序，其行为诡秘，不可貌相。你能指出它们会做什么吗?根据这些谜题用到的特性以及各题的详细解惑方案，我们把它们松散地分成了几个部分。这些解惑方案超越了对程序行为的简单解释，向你展示下如何一劳永逸地避免底层的陷阱与缺陷。在本书的后面，有一个方便的陷阱和缺陷目录，可供以后参考。
一旦你解决了这些谜题，那些曾经愚弄过最具经验的Java程序员的隐晦且有违直觉的语言行为，将再也无法把你骗过。

《计算机程序设计艺术》系列是公认的计算机科学领域经典之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本书是该系列的第 1 卷，讲解基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。

本书使用向量的概念对国内高校工科“线性代数”的课程内容进行了较全面的几何分析。从向量的几何意义开始，分别讲述了向量组、向量空间、行列式、矩阵、线性方程组和二次型的几何意义或几何解释，其中不乏重要概念的物理意义的解释。这本书就像一串项梁，把上百个概念和定理的几何意义串在一起敬献给读者朋友。
本书文字多为作者原创，比如叉积的物理意义，克莱姆法则、雅可比矩阵、相似/合同矩阵、转置矩阵/对偶、矩阵乘积的行列式等系列概念的几何意义等，应用方面如使用矩阵分析的方法分析电子振荡器的工作原理等。
本书图文并茂，思路清晰、语言流畅，概念及定理解释得合理、自然，同时具有通俗性、科普性，由于本书是直接根据线性代数课程的要求进行解释的，除了适合初学者和自学者使用之外，特别适合正在学习或复习线性代数的大学生作为深入思考的辅导书籍使用。

本书被广大Android 开发者誉为“Android 学习第一书”。全书系统全面、循序渐进地介绍了Android软件开发的必备知识、经验和技巧。
第2版基于Android 7.0 对第1 版进行了全面更新，将所有知识点都在最新的Android 系统上进行重新适配，使用 全新的Android Studio 开发工具代替之前的Eclipse，并添加了对Material Design、运行时权限、Gradle、RecyclerView、百分比布局、OkHttp、Lambda 表达式等全新知识点的详细讲解。
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全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。
本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。
作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

"Simulation," writes Gary Flake in his preface, "becomes a form of experimentation in a universe of theories. The primary purpose of this book is to celebrate this fact."In this book, Gary William Flake develops in depth the simple idea that recurrent rules can produce rich and complicated behaviors. Distinguishing "agents" (e.g., molecules, cells, animals, and species) from their interactions (e.g., chemical reactions, immune system responses, sexual reproduction, and evolution), Flake argues that it is the computational properties of interactions that account for much of what we think of as "beautiful" and "interesting." From this basic thesis, Flake explores what he considers to be today's four most interesting computational topics: fractals, chaos, complex systems, and adaptation.Each of the book's parts can be read independently, enabling even the casual reader to understand and work with the basic equations and programs. Yet the parts are bound together by the theme of the computer as a laboratory and a metaphor for understanding the universe. The inspired reader will experiment further with the ideas presented to create fractal landscapes, chaotic systems, artificial life forms, genetic algorithms, and artificial neural networks.

《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》内容非常丰富。理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。通过阅读《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列:凸优化》，能够对凸优化理论和方法建立完整的认识。

This book chronicles my six years of working towards a Ph.D. in Computer Science at Stanford University from 2006 to 2012. A diverse variety of people can benefit from reading it, including:
undergraduates who might be interested in pursuing a Ph.D.,
current Ph.D. students who are seeking guidance or inspiration,
professors who want to better understand Ph.D. students,
employers who hire and manage people with Ph.D. degrees,
professionals working in any creative or competitive field where self-driven initiative is crucial,
and educated adults (or precocious kids) who are curious about how academic research is produced.

本书是最权威的计算机体系结构著作，是久负盛名的经典作品。书中系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线和指令集并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。在这个最新版中，作者增加了当前炙手可热的云计算和手机客户端技术等相关内容，探讨了在手机、平板电脑、笔记本电脑和其他移动计算设备上云计算的软硬件实现方式。