4 月是生命力喷薄而出的季节,古语冠以「芳菲」二字有点过于文静了,相信多数人被怒放的花儿所震撼过。感谢 4 月带给我们这般热烈的生命力。

4 月的图书也像花儿一样争奇斗艳。

本月为大家特别推荐的书是——《深入剖析 Kubernetes》,推荐理由如下。

  • 众所周知,Kubernetes 已成为云计算领域平台层当仁不让的事实标准。甚至可以说,Kubernetes 就是未来的 Linux 操作系统。云计算以前所未有的速度迅速普及,Kubernetes 很快就会像操作系统一样,成为每一个技术从业者必备的基础知识。
  • 这本书深入剖析 Kubernetes 的本质、核心原理和设计思想,从开发者和使用者的真实逻辑出发,逐层剖析 Kubernetes 项目的核心特性,全面涵盖集群搭建、容器编排、网络、资源管理等从入门到进阶的核心内容。
  • 作者张磊是云计算领域的资深专家,CNCF TOC 成员,Kubernetes 社区成员与早期项目维护者,Kubernetes 容器运行时和集群调度等多个核心特性的作者之一。今年 CNCF 基金会更新了全球技术监督委员会 TOC 的 9 人名单,张磊是国内唯一的入选者。
  • 这本书在极客时间专栏的同名课程获得了近 4 万读者一致称赞与好评。很多读者表示,这是最好的 K8s 教程,已经读了三四遍,有的甚至学习了七遍,每次都能有新的收获。学习 K8s 必备,人手一本。

技术图书作品

1. 深入剖析 Kubernetes

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| 图书特色

  • CNCF TOC 成员张磊重磅作品,近 4 万读者一致好评
  • 基于 Kubernetes v1.18,深入剖析核心原理
  • 打通 Kubernetes 的任督二脉,掌握容器技术体系的精髓
  • 后端技术人员与基础平台工程师必读

这本书深入剖析了 Kubernetes 的本质、核心原理和设计思想,从开发者和使用者的真实逻辑出发,逐层剖析 Kubernetes 项目的核心特性,全面涵盖集群搭建、容器编排、网络、资源管理等核心内容,以通俗易懂的语言揭示了 Kubernetes 的设计原则和容器编排理念,是一本全面且深入的 Kubernetes 技术指南。

2. 斯坦福数据挖掘教程(第 3 版)

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| 图书特色

  • 当今 AI 领域最知名的学者之一 Jure Leskovec、2020 年图灵奖得主 Jeffrey Ullman 及弟子作品
  • 国内知名 NLP 专家王斌、Jure 实验室 AI 专家王达侃执笔翻译
  • “数据挖掘全景式入门参考书”,源自斯坦福大学公开课“CS246:海量数据挖掘”“CS224W:图机器学习”和“CS341:项目实战课”
  • 配套资源丰富,包括开源英文原书 PDF、PPT、视频讲解

这本书源自斯坦福大学公开课“CS246:海量数据挖掘”“CS224W:图机器学习”和“CS341:项目实战课”,主要关注极大规模数据的挖掘。书中包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器学习等主要内容。第 3 版新增了决策树、神经网络和深度学习等内容。几乎每节都有对应的习题,以此来巩固所讲解的内容。读者还可以从网上获取相关拓展资料。

3. 图神经网络导论

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| 图书特色

  • 前沿:图神经网络(GNN)已风靡深度学习领域
  • 全面:综述流行的 GNN 框架以及应用场景
  • 新增:在英文版的基础上增补更多内容
  • 力荐:多位 AI 先锋学者联袂推荐
  • 精美:采用高档纯质纸,全彩印刷,适合珍藏

图神经网络(GNN)是基于深度学习的图数据处理方法,因其卓越的性能而受到广泛关注。这本书全面介绍了 GNN 的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念,接着介绍不同种类的 GNN,包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络,以及几个通用框架。此外,这本书还介绍了 GNN 在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完这本书,你将对 GNN 的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

4. JavaScript 深度学习

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| 图书特色

  • 深度学习扛鼎之作《Python 深度学习》姊妹篇
  • 谷歌大脑团队官方解读 TensorFlow.js
  • 业内专家甄子、王辉、操龙敏、李卓桓、张云龙等联合推荐
  • 前端工程师不可错过的 AI 入门书

这本书教你使用 TensorFlow.js 构建强大的 JavaScript 深度学习应用程序,作者均是谷歌大脑团队的资深工程师,也是 TensorFlow.js 的核心开发人员。你将了解 JavaScript 与深度学习结合的独特优势,掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念,并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理,构建并训练神经网络,利用客户端数据优化机器学习模型,开发基于浏览器的交互式游戏,同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识,同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。

5. 独角兽项目:数字化转型时代的开发传奇

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| 图书特色

一部令你豁然开朗的 IT 励志小说,沉浸式体验从困兽到独角兽的自我蜕变。

这本书是运维名著《凤凰项目:一个 IT 运维的传奇故事》的姊妹篇,从软件开发人员的角度继续讲述无极限零部件公司的故事。玛克辛是开发主管兼架构师,因公司工资系统事故而被“流放”去做凤凰项目的文档工作。在这样一家刚刚度过百年华诞的老牌公司里,在电子商务已然风生水起的当下,玛克辛能否拯救那个已令数百名开发人员深陷其中的项目?作者在书中提出“五大理念”,并相信有了这五个理念,企业就能打破壁垒、力排万难,在数字化洪流中力挽狂澜。

6. 数据驱动力:企业数据分析实战

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| 图书特色

  • 前华为中国区 CIO 杨通鹏、EXIN 亚太区总经理孙振鹏联合推荐
  • 一线案例分析,助力数字化转型

面对大数据这一势不可挡的时代潮流,所有企业都需要思考如何在实际工作中挖掘数据,充分发挥数据分析师的才能,进而有效地利用数据完成商业决策。这本书首先讲解数据本身,重点介绍如何选择正确的数据源,确保数据的质量和可靠性,然后讨论数据分析,组织需要获取拥有必备技术和工具并能洞察数据变化的人才。接下来几章介绍具体的分析工作,包括性能分析、设计指标、A/B 测试和原型讲解等,随之深入到分析价值链的下一环节 :利用分析结果和数据见解做出决策。

这本书通过丰富的案例展示如何打造完整的分析价值链:收集正确、可靠的数据,合理分析,获得见解,并将见解融入决策过程。

人生技能及科普作品

1. 写作的逻辑:从清晰表达到高效沟通

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| 图书特色

  • 闯职场生存之技,写论文救命良方
  • 日本职场新人、大学新生公认的人气写作书
  • 基于“逻辑学”与“认知心理学”的科学写作指南
  • 传授“表意清晰、易读易懂、有说服力”的核心技巧

逻辑性写作,不同于文学写作,它侧重信息表达的清晰性、有效性、正当性,是高效思考、沟通的有力工具。

这本书是基于逻辑学、认知心理学的写作入门书。作者结合欧美大学开设的逻辑类写作课程,从人脑理解信息的“心智模型”出发,通俗讲述了“如何使用清晰、准确的语言进行表达”“怎样构建易读易懂、有说服力的文章结构”等内容,向读者传授了工作报告、技术报告、论文等逻辑类文章实用写作方法。

这本书适合有写作需求的职场人士阅读,也可作为本科生、研究生撰写论文的参考资料。

2. 代数的历史:人类对未知量的不舍追踪(修订版)

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| 图书特色

  • 阔别十年,经典再现,全新修订版再次出发
  • 更严谨、更翔实、更好读,全面展现代数自诞生至今的面貌
  • 畅谈代数知识与数学家故事,适合对数学感兴趣的大众读者阅读
  • 《美国科学家》、美国数学学会推荐,曾获美国《图书馆杂志》最畅销科普著作、《科学图书和电影杂志》最佳图书

代数究竟为何物?它起源于何处?
谁是真正的“代数之父”?
字母符号是如何从无到有的?
代数如何达到了越来越高的抽象层次?
牛顿与莱布尼茨的“微积分之争”有无定论?
数学家在举世瞩目的成就背后,经历了怎样的磨难?

这是一部恢宏的数学史和人类思想史,一本阐明代数基本知识的“数学入门书”,一册数学家的趣味故事集。

这本书向读者介绍了代数学自诞生以来的发展历程,内容涵盖代数学中的重要概念,如未知量、抽象概念、方程、向量空间、域论、代数几何,等等。作者以诙谐的笔触展现了代数几千年发展史中的重大事件和核心人物,并介绍了代数的基本知识,以代数这一重要而有趣的角度呈现数学思维的戏剧性进化历程,向读者展现了一种感知世界的全新方式。作者凭借历史学家的叙事能力,带领读者踏上一段令人称叹、充满挑战的数学之旅。这本书适合对代数学及其历史感兴趣的读者阅读。

3. 图表会说话:Excel 数据可视化之美

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  • 写给办公室白领的 Excel 数据可视化入门
  • 重新定义图表,轻松解决 6 大问题
  • 告别美学桎梏,关注图表有效性
  • 让数据告诉你一切,让图表说话
  • 266 幅 Execl 图表大赏,让你重新认识 Excel 的强大图表功能

这本书是写给办公白领的 Excel 数据可视化入门书,旨在帮助你理解数据可视化的一般规则。从办公室白领的实际需求出发,将可视化的基本原理和 Excel 的技巧和理念有机结合起来,教你如何在商业环境中,将有效的信息和复杂的思想通过简单的图表传递出去,用 Excel 制作出有影响力的数据可视化作品。这本书在烦琐的理论和花哨的技巧之间寻求平衡,带你重新认识“图表”。打破以往按照图表形式划分图表的弊端,教你从任务划分图表,轻松解决顺序、组成、分布、趋势、关系、概况,异常等 6 类问题。摆脱美学天赋的束缚,从图表的功能性着手,让图表说话!