大家新年好呀，春节小长假就这样过去啦~~感谢大家的支持，小编整理了下假期颇受大家关注的几本新书，一起瞅瞅吧！

• 《人工智能简史（第 2 版）》领跑，周榜第 2

• 《gRPC 与云原生应用开发：以 Go 和 Java 为例》 24 小时榜第 10

• 《bash shell 脚本编程经典实例（第 2 版）》24 小时榜第 20～30

• 《数据预处理从入门到实战：基于 SQL、R、Python》24 小时榜第 20～30

• 《深入 Java 虚拟机：JVM G1GC 的算法与实现》周榜

• 《数据科学入门（第 2 版）》周榜

• 《React 全家桶：前端开发与实例详解》周榜

• 《场景化机器学习》周榜

• 《深入理解 Java 模块系统》周榜

1. 人工智能简史（第 2 版）

内 容 简 介

这本书全面讲述了人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。这本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了翔实的考证还有有趣的轶事。

第 2 版中每章都有新增内容，并增加了全新的第 13 章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，方便读者参考。

这本书极具专业性、思想性和趣味性，既适合缺少专业背景的普通读者了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书，也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，提供深入学习的指导。

作 者 简 介

尼克，乌镇智库理事长，曾任职哈佛和惠普，早年师从人工智能大师，后来创业投资，往返于大陆和硅谷。无论忙闲不忘读书写字，作品多发表于《上海书评》和《中国计算机学会通讯》，并有著作《UNIX SYSTEM V 内核剖析》和《哲学评书》。

2. gRPC 与云原生应用开发：以 Go 和 Java 为例

在这本书中，作者分别用 Go 和 Java 介绍了 gRPC 的方方面面。无论是只想初探 gRPC，还是想为自己的项目寻找新方案，你都能从这本书中有所收获。

3. bash shell 脚本编程经典实例（第 2 版）

图 书 特 色

• 300 多个 bash 实例速查，助你全面掌握 shell 脚本编程技巧

对系统管理员、程序员和最终用户而言，shell 命令或精心设计的 shell 脚本不仅能节省时间和精力，还可以提升各种常见任务的一致性和可重复性。作为一款流行的 Unix shell，bash 让你能够利用和自定义 Unix 或 Linux 系统的任意功能。

这本书将全面讲述 bash，内容适用于所有 Unix 用户和 Linux 用户，无论是新人还是老手（包括熟练的 Windows 用户和管理员）。书中提供了 300 多个 bash 实例，每个实例均包含一个或多个示例脚本，能够帮你解决各种各样的问题。你将学到如何处理输入（输出）、文件操作、程序执行、管理任务以及许多其他挑战。

4. 数据预处理从入门到实战：基于SQL、R、Python

图 书 特 色

• KDD CUP 2015 亚军得主多行业实战经验总结

• 1 本书掌握大数据、人工智能时代需要的数据预处理技术

• 54 道例题，涵盖常见数据预处理技术

• 3 个实战案例，快速提升应用能力

• 3 种语言实现对比，代码优化关键点一目了然

这本书以数据分析中至关重要的数据预处理为主题，通过 54 道例题具体介绍了基于 SQL、R、Python 的处理方法和相关技巧。全书共 4 个部分：第 1 部分介绍预处理的基础知识；第 2 部分介绍以数据结构为对象的预处理，包括数据提取、数据聚合、数据连接、数据拆分、数据生成和数据扩展；第 3 部分介绍以数据内容为对象的预处理，涉及数值型、分类型、日期时间型、字符型和位置信息型；第 4 部分为预处理实战，介绍与实际业务相同的预处理流程。

这本书适合新手数据科学家、系统工程师、具备编程及数理基础的技术人才，以及对数据挖掘和数据分析等感兴趣的人阅读。

5. 深入 Java 虚拟机：JVM G1GC 的算法与实现

图 书 特 色

• 结合实用 JVM，图解 Java 垃圾回收机制的关键技术

• 90 张图表＋33 段代码，轻松理解 G1GC 算法原理

• HotSpotVM 源码剖析，深入探讨 G1GC 具体实现

• 图文并茂、深入浅出、理论结合实际

这本书深入 Java 虚拟机底层原理，对 JVM 内存管理中的垃圾回收算法 G1GC 进行了详细解读。全书分为“算法篇”和“实现篇”两大部分：前一部分主要介绍 G1GC 的算法原理，内容包括 G1GC 的并发标记、转移功能、软实时性的实现和分代 G1GC 模式；后一部分聚焦算法篇中没有详细讲解的实现部分，基于 HotSpotVM 源码，讲解对象管理功能、内存分配器的机制、线程管理方法和 G1GC 的具体实现。

这本书以图配文，通俗易懂，既系统介绍了 G1GC 的基础算法，又贴近现实，剖析了实用 JVM 中的 G1GC 实现，同时还包含了作者对 G1GC 的研究成果和独到见解，是深入理解 JVM 和 G1GC 机制的佳作。

6. 数据科学入门（第 2 版）

图 书 特 色

• 数据科学入门第一书，数据科学家成长权威指南

• Amazon 4.4 星好评图书，长居机器学习热销榜

• 代码基于 Python 3.6 全新升级，新增深度学习、自然语言处理等内容

这本书基于 Python 语言环境，从零开始讲解数据科学工作，讲述数据科学工作所需的技能与诀窍，并带领读者熟悉数据科学的核心知识：数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学，介绍了从事数据科学工作需要用到的库，如 NumPy、scikit-learn、pandas 等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固所学内容。

7. React 全家桶：前端开发与实例详解

图 书 特 色

• 透彻认识 React 全景图

• “一站式”获取 React 系统知识和好工具

• 手把手教你构建可靠且功能强大的 React 应用程序

这本书分为两部分，全面介绍了 React 的相关主题。第 1 部分通过示例循序渐进地讲解基础知识，包括创建投票应用程序、编写组件、处理用户交互、管理富表单，以及与服务器交互，此外还探索了Create React App 的工作原理，编写自动化单元测试，以及使用客户端路由构建多页面应用程序。

第 2 部分探讨在大型应用程序产品中使用的更高级的概念——数据的架构、传输和管理的策略，讲解了 Redux、GraphQL、Relay，以及如何使用 React Native 编写原生、跨平台的移动应用程序。

8. 场景化机器学习

图 书 特 色

• 典型业务场景中如何应用机器学习

• 含有大量现实世界中的真实案例

• 普通技术人士也可以应用 AI 技术

这本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，以使业务流程更快、更灵活地适应变化。

这本书分为 3 个部分。第 1 部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和 AWS 工具将机器学习应用于业务决策中。第 2 部分以虚拟人物为主线，研究 6 个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第 3 部分讨论如何在 Web 上设置和共享机器学习模型，以便公司使用机器学习进行决策，还介绍了一些案例，表明公司如何应对使用机器学习进行决策时所带来的变化。

9. 深入理解 Java 模块系统

图 书 特 色

• 创建和使用 Java 模块的权威指南

• 从设计动机、基本概念到高级特性，全面解析 Java 模块系统

• 案例丰富，基于Java 9，适用于 Java 10、Java 11 版本

这本书从 Java 模块系统的设计动机和基本概念讲起，一直延伸至其高级特性，详尽介绍了模块系统的基本机制，以及如何创建、构建和运行模块化应用程序。

这本书还可以帮助你将现有项目迁移到 Java 9 及以上版本，并逐步将之模块化。书中主要内容包括：从源代码到 JAR 来构建模块、迁移到模块化 Java、解耦依赖以及改进 API、处理反射和版本、自定义运行时镜像，等等。

你 在 春 节 期 间 读 了 哪 些 书 或 者 看 了 什 么 电 影 呢 ？欢 迎 评 论 区 留 言 分 享 假 期 感 悟~~