程序員2017精華本 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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程序員編輯部 編

圖書標籤:

• 編程
• 程序員
• 技術
• IT
• 計算機
• 軟件開發
• 編程入門
• 算法
• 數據結構
• 代碼

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121334719

版次：1

商品編碼：12313020

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：680

字數：800000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：其讀者群包括開發者、項目經理、技術總監(CTO＆CIO)、IT專業人士、編程愛好者等。

★Python,Java,深度學習，機器學習，算法，C++……

★囊括2017主流技術先行者解讀，實戰經驗分享

★快速全麵瞭解全新技術及應用

★拓展視野，拓寬思路

★提高工作效率

內容簡介

★《程序員2017精華集》由程序員編輯部精心打造，對CSDN的《程序員》雜誌2017年的內容再次進行瞭優化整閤，內容更加聚焦，是一份濃縮的饕餮盛宴，值得閱讀。包括16大篇章，210篇文章，涉及：技術視野、AI工程師職業指南、人工智能為我所用、人工智能學術前沿、前端開發創新實踐、移動開發十年、微信小程序、VR與AR開發、互聯網應用架構麵麵觀、大數據技術深度實踐、分布式數據庫、物聯網開發技術棧、雲計算演進與應用、容器技術經驗談、區塊鏈、關於C++你應該更新的知識等。

作者簡介

★程序員編輯部，是CSDN《程序員》的策劃和編輯者，《程序員》是國內針對開發人員的專業技術*威刊物，一直秉承服務中國IT人員的思想積極發展，在中國開發人員中擁有較高的知名度。是廣大開發者瞭解技術發展趨勢、學習與提高的重要參考資料。

內頁插圖

目錄

★技術視野

大腦理論與智能機器探索者

―Jeff Hawkins 專訪 1

Xerox PARC為何與眾不同，今日的

研究院當如何打造 3

無模式文本編輯與“剪切、復製、粘貼”的曆史 5

導航者：程序員的未來 9

★AI工程師職業指南

如何成為一名機器學習算法工程師 14

如何成為一名推薦係統工程師 17

如何成為一名對話係統工程師 20

如何成為一名數據科學傢 23

如何成為一名異構並行計算工程師 26

如何成為一名語音識彆工程師 31

如何成為一名自然語言處理工程師 34

求取技術突破：深度學習的專業路徑 36

實戰路徑：程序員的機器學習進階方法 39

★人工智能，為我所用

深度學習在推薦領域的應用 44

錶示學習在信息推薦係統中的應用 47

Bandit算法與推薦係統 50

打造企業級雲深度學習平颱

―小米雲深度學習平颱的架構設計與實現 56

機器學習平颱JDLP長成記 59

Weiflow―微博機器學習框架 62

微博深度學習平颱架構和實踐 65

機器學習在熱門微博推薦係統的應用 68

特徵選擇在新浪微博的演進 71

美麗聯閤業務升級下的機器學習應用 73

自然語言處理技術在推薦係統中的應用 75

淺析強化學習及使用Policy Network

實現自動化控製 81

強化學習解析與實踐 86

基於容器的AI係統開發 95

看得“深”、看得“清”

―深度學習在圖像超清化的應用 97

見微知著：細粒度圖像分析進展 100

基於深度學習的計算機視覺技術發展 105

麵嚮圖像分析應用的海量樣本過濾方案 110

人臉識彆技術發展及實用方案設計 112

SLAM剛剛開始的未來之“工程細節” 115

深度學習中的注意力機製 118

聲紋識彆技術助力遠程身份認證 123

TensorFlow下構建高性能神經網絡模型的

最佳實踐 126

在物聯網設備上實現深度學習 130

無人駕駛剛剛開始的未來 133

★人工智能學術前沿

深度增強學習前沿算法思想 139

WSDM 2017精選論文 141

ICLR 2017精選論文 143

WWW 2017精選論文 145

AISTATS 2017精選論文 148

ACL 2017精選論文 150

★前端開發創新實踐

下一代Web 應用模型

―Progressive Web App 154

餓瞭麼的PWA升級實踐 160

WebAssembly，Web的新時代 164

WebAssembly初步探索 170

WebAssembly在白鷺引擎5 0中的實踐 172

在Node js中看JavaScript的引用 175

Node js異步編程之難 178

58同城Android端HTTPS實踐之旅 181

微信終端跨平颱組件Mars在移動網絡的

探索和實踐 185

原生JavaScript 模塊的現在與未來 188

詳解HTTP/2 Server Push

―進一步提升頁麵加載速度 191

Webpack在現代化前端開發中的作用與未來 196

使用WebGL提升可視化中的布局性能 199

Redux or Mobx：前端應用狀態管理

方案的探索與思考 203

Hybrid Go：去哪兒網Hybrid實踐 210

蘇寜前端基礎工具集 213

被低估的Babel 216

探索Headless Chrome 217

CSS模塊化演進 220

前端工程師為什麼要學習編譯原理 223

★移動開發十年

十年一顧　iOS 與Android 這樣改變瞭我們 227

餓瞭麼商傢版iOS端訂單模塊的重構之路 227

穩定性與內存優化

―小型團隊的Android 應用質量保障之道 229

談Fuzz 技術挖掘Android 漏洞 234

安居客Android模塊化探索與實踐 237

淺談Android視頻編碼的那些坑 240

從源碼角度剖析Android 係統EGL 及GL 綫程 244

基於拆分包的React Native在iOS端加載

性能優化 247

Qunar React Native大規模應用實踐 252

餓瞭麼移動基礎設施建設 256

美團點評酒旅移動端Vue js最佳實踐 259

前端感官性能的衡量和優化實踐 261

微信全文搜索優化之路 263

ofo移動端的過去與未來 267

基於接口的消息通信解耦 268

Retinex圖像增強算法及App端移植 273

使用Server-Side Swift 開發RESTful API 275

★微信小程序

微信小程序的編程模式 279

微信小程序技術解讀 281

從《小睡眠》談微信小程序開發的

實用技術與注意事項 284

《輕課》微信小程序踩坑曆險記 286

使用Vue js開發小程序：解析前端框架mpVue 288

微信開發深度解析之緩存策略 290

★VR與AR開發

Web 端VR 開發初探 298

PC VR遊戲的CPU性能分析與優化 300

HoloLens開發與性能優化實踐 307

Unreal Engine 4 VR應用的CPU性能優化和

差異化 309

VR中的交互之熵 314

ARKit：簡單的增強現實 318

★互聯網應用架構麵麵觀

京東分布式數據庫係統演進之路 324

萬人協同規模下的代碼管理架構演進

百度代碼管理概況 327

微信數據強一緻高可用分布式數據庫

PhxSQL 設計與實現 331

同程旅遊緩存係統（鳳凰）打造Redis

時代的完美平颱實踐 335

百萬用戶分布式壓測實踐手記 338

電商物流係統技術架構進化史 343

有道雲筆記跨平颱富文本編輯器的技術演進 345

不再榖滿榖，坑滿坑，看蘇寜庫存架構轉變 350

唯品會雙11大促技術保障實踐 355

畫像在同城物流調度係統的實踐 358

★大數據技術深度實踐

Heron ：來自Twitter 的新一代流處理引擎

（原理篇） 365

Heron：來自Twitter的新一代流處理引擎

（應用篇） 368

圖數據庫―大數據時代的高鐵 371

圖數據庫在CMDB領域的應用 376

使用SMACK 堆棧進行快速數據分析 382

微博商業數據挖掘方法 384

探討大數據時代構建高可用數據庫的新技術 388

使用Marathon 管理Spark 2 0 2 實現運行

運行期擴容的executor 調度 391

大數據引擎Greenplum 那些事 395

OLTP類係統數據結轉最佳實踐 397

PostgreSQL並行查詢介紹 399

基於Spark的大規模機器學習在微博的應用 403

HBase在滴滴齣行的應用場景和最佳實踐 405

Livy：基於Apache Spark的REST服務 408

Amazon Aurora深度探索 411

大數據的分布式調度 419

網易數據運河係統NDC 設計與應用 423

餓瞭麼大數據平颱建設 428

★分布式數據庫

微信分布式數據存儲協議對比

―Paxos 和Quorum 432

數據庫壓縮技術探索 434

淺談分布式事務控製在銀行應用的實現 438

ColumnStore在大數據中的應用實踐 439

Redis Cluster探索與思考 441

支持自動水平拆分的高性能分布式

數據庫TDSQL 446

★物聯網開發技術棧

物聯網技術現狀與新可能 450

基於JavaScript語言的快速物聯網開發架構 452

遊曆JavaScript IoT應用開發平颱 456

使用Python進行物聯網端到端原型開發 460

管中窺豹：一綫工程師看MQTT 463

物聯網安全與實戰 467

IoT通信技術選型及模型設計的思考 470

微軟、百度、阿裏巴巴三大物聯網雲平颱探析 472

如何基於Android Things 構建一個

智能傢居係統？ 475

淺析物聯網應用層協議CoAP 478

藍牙Mesh 技術初探 482

★雲計算演進與應用

談談OpenStack 大規模部署 486

業務視角下的微服務架構設計實例 491

Hurricane實時處理係統架構剖析 493

實施微服務的關鍵技術架構 500

網易雲容器服務基於Kubernetes的實踐探索 503

Kubernetes 、 Microservice以及Service

Mesh解析 506

單體應用到Kubernetes微服務

架構的遷移方案 509

★容器技術經驗談

Docker 在美團點評的實踐 512

CoreOS vs Docker容器大戰引擎 516

基於模闆引擎的容器部署框架 518

微服務應用容器化場景中常見問題總結 521

追本溯源，詳解Serverless架構及應用 524

基於Mesos/Docker構建去哪兒網數據處理平颱 526

容器與OpenStack：從相殺到相愛 530

Mesos容器引擎的架構設計和實現解析 532

基於Docker持續交付平颱建設的實踐 535

追求極簡：Docker鏡像構建演化史 540

★區塊鏈

最小可行性區塊鏈原理解析 544

如何使用區塊鏈技術進行項目開發 552

寫給CTO的主流區塊鏈架構橫嚮剖析 554

關於區塊鏈，程序員需要瞭解什麼 559

區塊鏈現有應用案例分析 561

産品定位的“生死劫”

―你的區塊鏈産品能否活過2017 年 564

區塊鏈在版權保護方麵的探索與實踐 565

區塊鏈技術在零售供應鏈的商業化應用 568

區塊鏈技術實現及在政務網的應用 569

將區塊鏈用於京東供應鏈溯源防僞 574

★關於C++你應該更新的知識

C++14 實現編譯期反射

―剖析magic_get 中的magic 577

C++17中那些值得關注的特性（上） 580

C++17中那些值得關注的特性（中） 583

C++17中那些值得關注的特性（下） 587

前言/序言

★般般武藝皆可為你所用

生物在適者生存的“演化”過程中塑造，而未必愈加清晰地感知世界。例如青蛙的大腦被設定為捕

食移動的橢圓。把蒼蠅麻醉，擺在它旁邊，青蛙視若不見—它們能餓死在食物近前；然而又會毫不猶豫地捕食由人拋齣的小紙片，直到再也無法下咽。青蛙隻能看到你我所見的一小部分，卻以為自己瞭解整個世界，那我們呢？

計算機技術似已發展到“其觸頭者言象如石，其觸尾者言象如繩”的體量，無人可瞻其全貌。《程序員2017 精華本》則匯集當下每個正在影響我們生活的技術領域，當你感到對周遭熟視無睹，它將成為你更清晰瞭解程序世界的一扇窗。

或許直覺告訴你，攀登職業的山峰，總應嚮更高處邁步，而計算機科學中經典問題“Hill Climbing”已錶明，這種策略幾乎無法令你登上頂峰。更有效的方式則是，嘗試在廣闊的地域漫步—尤其在初級階段，隨機選擇新落腳點，一旦找到頂峰，就彆再浪費時間，盡管接下來的幾步仍會是上升颱階。《程序員2017 精華本》是你手中的地形圖，帶你領略那些未曾踏足，卻重要的地域。

軟件與硬件，編程語言與操作係統，前端與後端的界綫並不如你預想中那般格格不入，請試著從“係統與過程”的角度閱讀手中這本書，也許你會發覺般般武藝皆可為你所用。

程序員編輯部

《碼語集：2017年度精粹》 一、 時代脈搏與技術浪潮 2017年，是技術飛速迭代、行業格局風雲變幻的一年。這一年，人工智能（AI）的熱度持續攀升，從深度學習的突破到應用層麵的落地，AI不再是遙不可及的未來願景，而是切實改變我們工作和生活方式的力量。機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的研究成果層齣不窮，為各行各業帶來瞭前所未有的機遇與挑戰。 與此同時，雲計算的普及進入瞭新的階段。企業上雲的步伐明顯加快，微服務架構、容器化技術（如Docker和Kubernetes）成為瞭構建彈性、可伸縮應用的主流選擇。 Serverless 計算的概念逐漸成熟，預示著開發者將更加專注於業務邏輯的實現，而將基礎設施的管理交給雲平颱。雲原生（Cloud Native）成為瞭行業內的共識，圍繞著雲原生理念的工具、實踐和架構模式蓬勃發展。 前端技術領域，JavaScript生態係統依然是創新的溫床。React、Vue.js、Angular等主流框架持續更新，帶來瞭更優的性能、更便捷的開發體驗。WebAssembly（Wasm）的興起，使得在瀏覽器中運行高性能代碼成為可能，為Web應用的發展注入瞭新的活力。PWA（Progressive Web Apps）技術進一步成熟，模糊瞭Web應用和原生應用的界限，提供瞭更接近原生體驗的移動端Web應用。 後端技術方麵，雖然Java、Python、Go等語言依舊占據主導地位，但針對特定場景的優化和新語言的探索也在進行。微服務拆分帶來的復雜性催生瞭對服務治理、分布式事務、API網關等技術的需求。GraphQL作為RESTful API的有力補充，以其高效的數據獲取能力贏得瞭越來越多開發者的青睞。 數據科學與大數據領域，數據的重要性愈發凸顯。Hadoop生態係統在持續演進，Spark等內存計算框架在處理海量數據方麵展現齣強大的優勢。數據可視化工具更加豐富多樣，使得復雜的數據洞察得以直觀呈現。數據安全與隱私保護問題也日益受到重視，成為開發者在設計和實現係統時必須考慮的關鍵因素。 DevOps文化進一步深化，自動化測試、持續集成/持續部署（CI/CD）成為瞭軟件開發生命周期的標準實踐。基礎設施即代碼（IaC）的概念普及，通過代碼來管理和配置基礎設施，提高瞭效率和可靠性。監控與日誌分析工具變得更加智能，能夠幫助開發者快速定位和解決生産環境中的問題。 二、 關鍵技術領域深入剖析 人工智能與機器學習： 深度學習框架：TensorFlow和PyTorch作為深度學習領域的兩大巨頭，在2017年都取得瞭重要的進展。TensorFlow 1.x 的成熟，以及 Keras 的深度集成，使得模型構建和訓練更加便捷。PyTorch 則以其更靈活的動態圖機製，在學術界和研究領域受到瞭廣泛歡迎，其社區活躍度也日益提升。 模型優化與推理：隨著模型規模的不斷增大，模型的優化和高效推理成為瞭關注的焦點。量化、剪枝、知識蒸餾等技術被廣泛研究和應用，旨在減小模型體積、降低計算量，使其能在資源受限的設備上運行，例如移動端和嵌入式設備。 特定領域應用：除瞭圖像識彆和自然語言處理的經典應用，AI在推薦係統、金融風控、醫療診斷、自動駕駛等領域的落地也在加速。例如，在自然語言處理方麵，Transformer 架構的齣現，以及其後續在預訓練模型（如BERT的前身）上的應用，為理解和生成自然語言帶來瞭革命性的變化。 可解釋性AI (XAI)：隨著AI模型的復雜性增加，理解模型決策的過程變得尤為重要，尤其是在金融、醫療等對決策可靠性要求極高的領域。可解釋性AI的研究開始受到更多關注，旨在提供更透明、更易於理解的AI模型。 雲計算與容器化： Kubernetes生態：Kubernetes在2017年已經逐漸成為容器編排事實上的標準。圍繞Kubernetes的生態係統飛速發展，各種工具和服務不斷湧現，如Helm（包管理器）、Prometheus（監控）、Istio（服務網格）等，極大地降低瞭容器化應用的運維復雜度。 Serverless計算：AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions 等 Serverless 平颱在2017年得到瞭更廣泛的應用。開發者可以專注於編寫代碼，而無需管理服務器，這種模式極大地提高瞭開發效率，並能根據實際負載自動伸縮，降低成本。 混閤雲與多雲戰略：企業在選擇雲服務時，對混閤雲（本地數據中心與公有雲結閤）和多雲（使用多個公有雲服務商）的策略開始被更多地考慮。這帶來瞭對跨雲管理、數據遷移、網絡互聯等方麵的技術需求。 基礎設施即代碼 (IaC)：Terraform, Ansible, CloudFormation 等 IaC 工具的普及，使得基礎設施的配置和管理能夠通過代碼進行版本控製、自動化部署和重復利用，極大地提高瞭 IT 運維的效率和一緻性。 前端開發： React Hooks：雖然 Hooks 的正式發布是在2018年，但在2017年，關於 Hooks 的討論和研究已經開始在社區中流傳，預示著函數式組件將成為 React 開發的新趨勢，為組件邏輯的復用和狀態管理帶來瞭更優雅的解決方案。 Vue.js 2.x 的成熟：Vue.js 在2017年憑藉其易學易用、性能優異的特點，贏得瞭大量開發者，其2.x 版本提供瞭更好的性能、更豐富的生態和更完善的文檔。 WebAssembly (Wasm)：Wasm 在2017年開始嶄露頭角，為在瀏覽器中運行 C/C++/Rust 等語言編寫的高性能應用提供瞭可能，為遊戲、音視頻處理、復雜計算等場景開闢瞭新的道路。 TypeScript 的普及：TypeScript 在2017年繼續保持強勁的增長勢頭，作為 JavaScript 的超集，它提供瞭靜態類型檢查，極大地提高瞭大型項目的可維護性和開發效率，越來越多的團隊開始采用 TypeScript。 後端開發與分布式係統： 微服務治理：隨著微服務架構的廣泛應用，服務的發現、注冊、負載均衡、熔斷、降級等治理問題變得尤為重要。Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等技術棧在解決這些問題上發揮著關鍵作用。 GraphQL 的興起：GraphQL 以其“客戶端按需獲取數據”的特性，能夠解決 RESTful API 中“過度獲取”或“獲取不足”的問題，尤其在移動端和復雜前端應用中，帶來瞭更好的開發體驗和性能。 事件驅動架構 (EDA)：以消息隊列（如 Kafka, RabbitMQ）為核心的事件驅動架構，在解耦服務、實現異步通信、構建實時數據流方麵展現齣強大的能力，成為構建高可用、可伸縮係統的關鍵模式。 性能優化與並發：針對高並發場景，新的編程語言（如 Go）和並發模型（如 Actor 模型）得到瞭更廣泛的關注。同時，傳統的語言也在不斷優化其並發處理能力。 數據科學與大數據技術： Spark 的普及與演進：Apache Spark 在2017年已經成為處理大數據的事實標準，其內存計算能力和豐富的數據處理 API（SQL, Streaming, MLlib）使其在 ETL、實時分析、機器學習等場景下備受青睞。 數據湖與數據倉庫：隨著數據量的爆炸式增長，構建統一、可擴展的數據存儲和管理平颱變得至關重要。數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）的概念及其實現技術（如 Hive, Presto, Snowflake）得到瞭進一步的發展。 機器學習平颱：MLOps（Machine Learning Operations）的概念開始萌芽，旨在將 DevOps 的理念應用於機器學習生命周期管理，包括數據管理、模型訓練、部署、監控等。 三、 開發者生態與工具鏈 2017年，開發者工具鏈的完善和開發者生態的繁榮是技術進步的重要驅動力。 IDE與編輯器：VS Code、IntelliJ IDEA、Sublime Text 等主流 IDE 和代碼編輯器在性能、擴展性和用戶體驗方麵持續優化，豐富的插件生態為開發者提供瞭強大的輔助。 版本控製與協作：Git 已經成為代碼版本控製的絕對標準，GitHub、GitLab、Bitbucket 等平颱提供瞭便捷的代碼托管、協作和 CI/CD 集成。 自動化測試：單元測試、集成測試、端到端測試的自動化程度不斷提高，Jest, Mocha, Selenium, Cypress 等工具在前端和後端測試領域發揮著重要作用。 CI/CD工具：Jenkins, GitLab CI, Travis CI, CircleCI 等 CI/CD 工具的普及，使得軟件的構建、測試和部署流程自動化，極大地提高瞭開發效率和發布頻率。 監控與日誌：ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)、Prometheus + Grafana 等監控和日誌分析解決方案，幫助開發者實時瞭解應用運行狀態，快速定位和解決問題。 四、 展望與啓示 2017年，我們見證瞭技術發展的加速，也深刻體會到技術變革帶來的深刻影響。 AI 的普及、雲計算的成熟、微服務架構的推廣，以及開發者工具鏈的不斷完善，共同塑造瞭更加高效、靈活和智能的軟件開發和交付模式。 對於開發者而言，這一年是學習和適應的關鍵時期。擁抱新的技術棧，理解新的架構範式，掌握新的開發工具，是保持競爭力的不二法門。同時，深入理解技術背後的原理，關注技術發展趨勢，並將其與實際業務需求相結閤，纔能真正發揮技術的力量，驅動創新，解決實際問題。 《碼語集：2017年度精粹》旨在記錄這一年中技術領域的重要節點、關鍵技術和發展趨勢，為後來者提供一個迴顧和學習的參考。它不是對某個具體技術或産品的淺嘗輒止，而是對技術浪潮中湧現齣的思想、實踐和解決方案的提煉與梳理，希望能夠激發更多的思考和探索。

評分☆☆☆☆☆

作為一名入行不久的程序員，我常常感到迷茫，不知道該往哪個方嚮深入鑽研。《程序員2017精華本》的齣現，很大程度上緩解瞭我的這種焦慮。這本書最大的亮點在於它的廣度和深度兼備。它涵蓋瞭從前端開發到後端架構，從數據庫優化到安全防護等多個領域，並且在每個領域都做瞭深入的探討。我特彆喜歡它關於雲計算和容器化技術的那部分，它詳細介紹瞭Docker和Kubernetes的使用方法，以及如何在雲環境中部署和管理應用。這對於我理解現代化的軟件開發流程至關重要。更重要的是，這本書的語言風格非常平實易懂，即使是一些比較晦澀的技術概念，也能被作者用非常清晰的語言錶達齣來，讓我這個初學者也能輕鬆理解。我常常將這本書放在手邊，遇到問題時翻一翻，總能找到想要的答案。它就像是我學習路上的一個指路明燈，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是為我量身定做的，我最近一直在為工作中遇到的技術難題而苦惱，翻開《程序員2017精華本》簡直是雪中送炭。它不是那種泛泛而談的理論書，而是深入到每一個技術細節，用大量的圖示和代碼示例來解釋復雜的概念。我特彆喜歡它關於分布式係統的那部分，以往我總覺得這塊知識點零散且難以理解，但這本書的作者卻能將它們梳理得井井有條，從CAP理論到一緻性算法，再到微服務架構下的服務發現和負載均衡，講解得鞭闢入裏。讀這本書的時候，我常常會忍不住拿齣自己的代碼，對照著書中的案例進行修改和優化，那種醍醐灌頂的感覺真是太棒瞭。而且，這本書的排版也非常人性化，即使是篇幅較長的章節，也不會讓人感到枯燥乏味。每次讀完一個章節，我都會有種豁然開朗的感覺，好像自己的技術視野一下子開闊瞭許多。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，在細心地指引我前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，技術的世界瞬息萬變，想要跟上時代的步伐，就必須不斷學習和更新知識。而《程序員2017精華本》恰恰滿足瞭我的這一需求。我尤其對書中關於人工智能和機器學習的章節印象深刻。它沒有簡單地羅列各種算法，而是從最基礎的數學原理講起，再到各種經典模型的實現細節，例如深度學習中的捲積神經網絡和循環神經網絡。書中的例子非常貼閤實際應用，我甚至能直接將書中的代碼稍作修改，用到我自己的項目中去，解決瞭之前睏擾我很久的圖像識彆問題。此外，這本書在性能優化方麵也提供瞭很多寶貴的建議，如何編寫更高效的代碼，如何進行性能瓶頸分析，這些內容對於提升我日常的開發效率非常有幫助。我經常在工作間隙翻閱這本書，每次都能從中找到一些新的靈感和解決方案。它讓我覺得，即使在技術浪潮中，我也能夠保持清醒的頭腦，並且能夠找到一條屬於自己的技術路徑。

評分☆☆☆☆☆

讀完《程序員2017精華本》，我感覺自己對整個技術體係有瞭更清晰的認識。這本書就像一個百科全書，但又不是那種枯燥的條目式羅列，而是將各個技術點有機地聯係起來，形成瞭一個完整的知識網絡。我印象最深刻的是它關於網絡通信和協議的部分，從TCP/IP模型到HTTP/2，再到各種網絡安全協議，講解得非常透徹。我以前總覺得網絡通信是後颱開發的一部分，但這本書讓我認識到，它實際上是整個技術體係的基石。通過這本書，我學會瞭如何分析網絡請求，如何排查網絡故障，甚至是如何優化網絡傳輸效率。此外，書中關於大數據處理和分布式存儲的章節也讓我大開眼界，讓我對海量數據的處理有瞭更深入的理解。這本書讓我覺得，我不再是孤立地學習某個技術，而是能夠將各個技術點融會貫通，形成自己獨特的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

《程序員2017精華本》給我帶來的不僅僅是知識的增長，更多的是一種思維方式的啓發。書中關於軟件工程和項目管理的部分，讓我對如何更好地組織和管理一個項目有瞭全新的認識。它不僅僅關注技術實現，更強調團隊協作、溝通和流程的重要性。我尤其欣賞作者在書中提到的“擁抱變化”和“持續迭代”的理念，這與我之前的工作方式截然不同，但卻能帶來更高的效率和更好的結果。這本書也讓我意識到，作為一名程序員，除瞭技術能力，溝通和軟技能同樣重要。我開始嘗試在團隊中運用書中介紹的一些方法，比如敏捷開發中的用戶故事和衝刺迴顧，效果非常顯著。這本書讓我從一個純粹的技術執行者，逐漸成長為一個更全麵的開發者，能夠從宏觀的角度思考問題，並有效地與團隊成員閤作。

評分☆☆☆☆☆

很厚的一本，好像還沒翻多少頁

評分☆☆☆☆☆

這個待看的說來著，嗯嗯希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

在jd買的書都堆滿一書架瞭，慢慢看(/≧▽≦)/~┴┴

評分☆☆☆☆☆

由程序員編輯部精心打造，對CSDN的《程序員》雜誌2017年的內容再次進行瞭優化整閤，內容更加聚焦，是一份濃縮的饕餮盛宴，值得閱讀。包括16大篇章，210篇文章，涉及：技術視野、AI工程師職業指南、人工智能為我所用、人工智能學術前沿、前端開發創新實踐、移動開發十年、微信小程序、VR與AR開發、互聯網應用架構麵麵觀、大數據技術深度實踐、分布式數據庫、物聯網開發技術棧、雲計算演進與應用、容器技術經驗談、區塊鏈、關於C++你應該更新的知識等。

評分☆☆☆☆☆

423讀書日優惠多多，真心劃算，而且快遞也是相當給力

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

每年都買，作為曆年迴顧的知識庫

評分☆☆☆☆☆

難得買這麼多計算機方麵的書

評分☆☆☆☆☆

幫老公買的技術書 他說質量不錯 字跡清晰