C/C++
《C Primer Plus 第6版 中文版》
《C Primer Plus 第6版 中文版习题解答》
《C专家编程》
《C和指针》
《C 陷阱与缺陷》
《C++ Primer Plus 第6版 中文版》
《C++ Primer Plus 第6版 中文版习题解答》
《C++沉思录》
《C++并发编程实战》
《Qt 5.9 C++开发指南》
《C++语言的设计和演化》
Python
算法/数据结构/数学
《数据结构与算法之美（全彩印刷）》
《算法设计》
《百面深度学习 算法工程师带你去面试》
《百面机器学习 算法工程师带你去面试》
《算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现》
《数据结构和算法 Python和C++语言描述》
《数据结构 Python语言描述 第2版》
数学
《数学之美 第三版》
《机器学习的数学》
《程序员的数学基础课 从理论到Python实践》
《Python数学编程》
IT人文/软技能
人工智能/机器学习/深度学习
《深度学习》
《动手学深度学习》
《Python神经网络编程》
《机器学习公式详解》
《零基础学机器学习》
《人工智能 第2版》
操作系统/数据库/架构
《鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇 第四版》
《Linux就该这么学》
《统信UOS操作系统使用教程》
《操作系统导论》
《鸿蒙应用开发实战》
《UNIX环境高级编程 第3版》
《UNIX网络编程 卷1 套接字联网API 第3版》
《UNIX网络编程 卷2 进程间通信 第2版》
《计算广告 互联网商业变现的市场与技术 第2版》
《MySQL是怎样运行的 从根儿上理解MySQL》
《Redis实战》
《深入浅出MySQL 数据库开发 优化与管理维护 第3版》
架构
《Spring实战 第5版》
《R语言医学数据分析实战》
《Spring源码深度解析 第2版》
《深入浅出Spring Boot 2.x》
其他编程
《Java编程从入门到实践》
《R语言统计分析与应用》
《精通Rust 第2版》
《Go语言高级编程》
《Go语言实战》
程序员必读经典
《重构 改善既有代码的设计 第2版 平装版》
《代码整洁之道》
《代码整洁之道 程序员的职业素养》
《编程珠玑 第2版》
《编程珠玑 续》
让繁琐工作自动化（第2版）
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豆瓣评分9.7，累计畅销超25万册。如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？
在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几小时的工作，无须事先具备编程经验。通过阅读本书，你会学习Python的基本知识，探索Python丰富的模块库，并完成特定的任务（例如，从网站抓取数据，读取PDF和Word文档等）。本书还包括有关输入验证的实现方法，以及自动更新CSV文件的技巧。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python程序，自动化地完成很多繁琐的工作。
学Python 不加班 轻松实现办公自动化
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这是一本关于如何利用Python提高日常办公效率的书，书中凝聚了作者多年的实践经验和独特思考，旨在帮助读者准确、高效地完成大量高重复度的工作。
《学Python，不加班：轻松实现办公自动化》汇集了日常办公和处理文档时常见的问题，通过实例的演示与讲解，帮助读者灵活有效地使用Python处理工作中遇到的问题。全书共11章，涵盖Python的各种应用场景，具体包括文件管理自动化，网络信息自动获取，TXT、XLS／XLSX、DOC／DOCX、PPT、PDF、图片文件的自动化处理，模拟鼠标、键盘操控本地软件，自动化运行管理等。本书力图淡化编程中的抽象概念，贴合工作场景，注重实战效果，通过对Python技术的巧妙讲解，帮助读者成为高效率的办公室“超人”。
Python编程实战 妙趣横生的项目之旅
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《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于Python语言，通过项目展示Python的奇妙应用，适合Python初学者学习。在本书中，你将使用Python编程语言模拟探索火星、木星以及银河系最遥远的地方，体验诗人的意境，了解高级的金融知识等。你还会学到各种各样的技术，如马尔可夫链分析技术、蒙特卡罗模拟、图像叠加技术、基因遗传算法等。与此同时，你还会学习一些模块的使用方法，例如pygame、Pylint、pydocstyle、Tkinter、python-docx、Matplotlib和pillow等。
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本书用 Python 语言来讲解数据结构及实现方法。全书首先概述 Python 编程的功能—这些功能是实际编程和解决问题时所必需的；其次介绍抽象数据类型的规范、实现和应用，多项集类型，以及接口和实现之间的重要差异；随后介绍线性多项集、栈、队列和列表；最后介绍树、图等内容。本书附有大量的复习题和编程项目，旨在帮助读者巩固所学知识。
本书不仅适合高等院校计算机专业师生阅读，也适合对 Python 感兴趣的读者和程序员阅读。
数据结构与算法之美版
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本书作者王争是前Google算法工程师，同时是微信【小争哥】作者。本书来源于好评爆表的极客时间算法专栏，得到了超10万+读者的订阅，书籍内容更新超30%。
本书在GitHub上算法教程标星过万，并且涵盖20个经典数据结构与算法，100个真实项目场景案例，300多幅算法手绘图解,助力工程师解决项目中的实际算法难题。
本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。
本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B+树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序、Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法、最小生成树算法、最大流算法和最大二分匹配等。第10章介绍4种算法思想，包括贪心、分治、回溯和动态规划。第11章介绍4个经典项目中的数据结构和算法的应用，包括Redis、搜索引擎、鉴权限流和短网址服务。另外，附录A为书中的思考题的解答。
C++ Primer Plus 第6版 中文版
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累计畅销超40年，超级口碑经典书，豆瓣高分推荐。C++是在 C 语言基础上开发的一种集面向对象编程、泛型编程和过程化编程于一体的编程语言，是C语言的超集。本书是根据2003年的ISO/ANSI C++标准编写的，通过大量短小精悍的程序详细而全面地阐述了 C++的基本概念和技术，并专辟一章介绍了C++11新增的功能。
《C++ Primer Plus（第6版）中文版》分18章，分别介绍了C++程序的运行方式、基本数据类型、复合数据类型、循环和关系表达式、分支语句和逻辑运算符、函数重载和函数模板、内存模型和名称空间、类的设计和使用、多态、虚函数、动态内存分配、继承、代码重用、友元、异常处理技术、string类和标准模板库、输入/输出、C++11新增功能等内容。《C++ Primer Plus（第6版）中文版》针对C++初学者，从C语言基础知识开始介绍，然后在此基础上详细阐述C++新增的特性，因此不要求读者有C语言方面的背景知识。《C++ Primer Plus（第6版）中文版》可作为高等院校教授C++课程的教材，也可供初学者自学C++时使用。
C Primer Plus 第6版 中文版
本书在上一版本的基础上进行了全面更新，全面讲述了C语言编程的相关概念和知识，并且涵盖了C编程语言最近的变动发展、以及C11标准。本书适合希望系统学习C语言的读者，也适用于精通其他编程语言并希望进一步掌握和巩固C编程技术的程序员。
《机器学习公式详解》
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这是周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南——“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。
这是一本机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册——以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！
深度学习
深度学习领域奠基性经典畅销书，数据科学家和机器学习从业者必读，长期位居美亚AI和机器学习类图书榜首，图灵奖获奖作品
《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。
全书的内容包括3个部分：
第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；
第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；
第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
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人工智能深度学习领域经典教程，AI程序员的数学参考书
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透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑
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python程序讲解，众多专家学者力荐
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。
本篇文章来源于: 菜鸟学Python
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