最近非常受欢迎的国外经典计算机教材有这样7本

原创 于 2021-09-11 19:28:57 发布 · 3.1k 阅读 · 32 ·
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#数据结构 #python #算法 #程序员 #计算机经典教材

本文推荐了7本广受欢迎的计算机教材，涵盖数据结构、算法设计、操作系统、人工智能、Python编程、计算机科学概论和软件工程等领域，旨在帮助读者深入理解计算机科学的核心概念和实践技巧。每本书均配有实例、习题和编程项目，适合初学者和专业人士进阶学习。

你想知道最受欢迎的国外计算机教材有哪些吗？我今天给大家推荐7本经典教材，希望你喜欢。

最近非常受欢迎的国外经典计算机教材有这样7本

1、数据结构 Python语言描述 第2版

最近非常受欢迎的国外经典计算机教材有这样7本

数据结构算法入门教程，基于Python语言进行讲解，国外高等院校教材升级，书中包含大量习题和编程项目，随书赠送配套资源。

第2版新增内容

各章开头会列出具体的学习目标，增加了更多用以阐释各种概念的例图，添加并修改了许多编程项目。第2章新增了有关迭代器和高阶函数的内容。第9章新增了有关类Lisp列表、递归列表处理和函数式编程的内容。

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。

2、算法设计

最近非常受欢迎的国外经典计算机教材有这样7本

1.众多名校采用的算法设计课程教材；
2.用实际示例阐明枯

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“蟒蛇书”作者力荐，全球热销的Python入门经典书第3版出版
12-14 453
全新第3版，基于，全球热销75万＋，中文版累计销量35万+，全书案例素材+源代码。零门槛学Python，轻松摆平海量烦琐事务，百万级爆款“蟒蛇书”作者埃里克·马瑟斯作序推荐的《Python编程快速上手——让烦琐工作自动化（第3版）》中文版出版。
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PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？
12-14 826
（Pattern Recognition and Machine Learning，中文名《模式识别与机器学习》）被誉为机器学习领域的“圣经”，其经典性体现在内容深度与广度、理论框架的统一性、数学严谨性、结构合理性、实践资源丰富性等多个方面，与其他书籍相比具有显著优势。下面具体解读这本书为何是机器学习的经典书籍。
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这几本C语言经典书籍研读顺序？
12-07 735
C陷阱与缺陷》分为8章，分别从词法陷阱、语法陷阱、语义陷阱、链接、库函数、预处理器、可一致性缺陷等几个方面分析了C编程中可能遇到的问题。《C专家编程》展示了优秀的C程序员所使用的编码技巧，并专门开辟了一章对C++的基础知识进行了介绍。《C专家编程》对C的历史、语言特性、声明、数组、指针、链接、运行时、内存以及如何进一步学习C++等问题进行了细致的讲解和深入的分析。作者把基础的编程概念与C语言的细节很好地融合在一起，并通过大量短小精悍的示例同时演示一两个概念，通过学以致用的方式鼓励读者掌握新的主题。
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对于想深入学习 Linux 的人来说，掌握 Unix 思想有多重要？
12-07 706
本书共分为 20章，内容涵盖了部署Linux系统，常用的Linux 命令，与文件读写操作有关的技术，使用Vim编辑器编写和修改配置文件，用户身份与文件权限的设置，硬盘设备分区、格式化以及挂载等操作，部署RAID磁盘阵列和LVM，使用firewalld防火墙保障网络安全，使用。实际上，对普通用户而言，开源共享精神仅具备锦上添花的效果，真正重要的是 Linux 系统本身的优秀质量，它提供了类似 UNIX 系统的优雅和高效的程序界面，并继承了 UNIX 系统的良好稳定性。本书分为五大部分，每部分都各具特色。
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完全没接触过AI/NLP，如何系统学习大模型？
11-30 961
我们将强调利用基准测试来 评价模型回复的重要性，并通过实验调整不同的超参数来控制模型的输出，例如，尝试不同的 解码方法，或通过调整温度参数来调节模型的创造力。鉴于此， 我们将在本章中探讨部署过程中面临的挑战，并提供一些优化建议以降低成本，降低延迟和对 模型的占用，包括模型蒸馏、量化和剪枝等内容。尽管很多优秀的 AI 实验室和开源开发者在诸如 RLHF 等领域付出了重大努力，以使基础 模型能适应人类需求，但现成的基础模型仍然存在限制，不易于在生产中直接使用，除非面对 的是最简单的任务。
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想要系统地学习扩散模型，应该怎么去做？
11-30 723
推荐这本《扩散模型——核心原理与强化学习优化》。● 全面梳理生成模型的发展史，包括早期的概率模型、变分自编码器 （Variational Auto-Encoder，VAE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network ，GAN）、扩散模型等范式，为读者勾画出技术演进的背景。● 深入介绍扩散模型在强化学习与决策问题中的开创性应用，如轨迹优化与 离线强化学习、与价值函数结合的Diffusion-QL 、CEP/QGPO 、LDCQ等算 法，剖析其创新点与实际效果。
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如何有效地利用AI辅助编程，提高编程效率？
11-23 761
读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。
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2025年新出版的软件工程师书籍
11-23 1047
第3～11 章会扩展你的工作技能，教你如何使用现有代码库、解决和防止技术债、编写生产级软件、管理依赖关系、有效地测试、评审代码、交付软件、处理On-Call 时的事故和构建可演进的架构等；通过应用本书中的思想，读者可以最大限度地降低大型软件系统的复杂性，从而更快地以更低的成本编写软件，并构建更易于维护和增强的系统。本书首先介绍了软件设计中的基本问题，即复杂性的本质。第二篇聚焦领导项目和解决问题的实际情况，分享选择工作、管理精力的技巧，讨论领导跨团队和跨组织项目的方法，以及克服障碍、复盘项目的要点。
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豆瓣收藏数最高的10本计算机图书
11-12 569
第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第二部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。本书共50章，分为3个部分，分别讲述虚拟化、并发和持久性的相关内容。对于所有有志于了解或学习科技，特别是计算机科学的人来讲，本书不仅有助于了解计算机科学，更有助于了解 IT 产业的技术特点、培养一些特殊的思维方式、掌握信息时代特殊的做事方法，通过具体的例子，从“术”的层面获得“道”的层面的提升。
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软件工程师的职业生涯宝典
11-09 849
第四部分则转向技术负责人的角色，解析项目管理精髓、团队协作艺术与利益相关者沟通之道，助力工程师向管理角色转型。书中不仅详尽阐述了随着职位提升而愈发关键的“软”技能，如沟通协作、领导力与团队管理，还深入浅出地剖析了软件工程的核心概念、方法与最佳实践等“硬”技能，为工程师们的职业成长提供了坚实的支撑。本书适合初级至高级软件工程师，无论关注技术深度还是管理广度，无论追求个体技能提升还是团队效能优化，都能从中获得实用的指导和启发性的观点，对于关心职业发展、热衷于终身学习的工程师，本书更是不可或缺的参考资料。
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本周操作系统领域最受欢迎的几本书
11-09 551
本书内容从Linux基础知识入手，循序渐进地提升难度，深入讲解Linux系统中各类服务的工作原理与配置方法，全面满足实际生产环境中运维人员的需求。本书是最具知名度的Linux入门书《鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇》的最新版，以CentOS 7.x为蓝本，全面而详细地介绍了Linux操作系统。各种功能和命令的介绍，都配以大量的实例操作和详尽的解析。全书分为17章，内容涵盖了各种Linux子系统、内存管理、RTC、IIO和IRQ管理等，还讲解了DMA和部分设备驱动程序的使用方法。
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推荐几本学习计算机语言的书
10-31 970
学习计算机语言时，选择合适的书籍需结合语言类型、学习目标和基础水平。
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Python学习需要哪些知识基础？
10-31 939
所谓的“笨办法”指的是本书的教学方式，也就是所谓的“指令式”教学。此外，本书中提到的秘籍往往只是一个框架，意在提供必要的信息让读者可以起步，但是需要读者自己做更多的研究来填补其中的细节。《Python Cookbook（第3版）中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。
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有关网络安全的书籍，有哪些值得推荐的？
10-28 1087
本书分为27章，主要内容包括特权攻击向量、特权、凭证、攻击向量、无密码认证、提权、内部威胁和外部威胁、威胁狩猎、非结构化数据、特权监控、特权访问管理、PAM架构、“打破玻璃”、工业控制系统和物联网、云、移动设备、勒索软件和特权、远程访问、安全的DevOps、合规性、即时特权、零信任、特权访问管理用例、部署方面的考虑、实施特权访问管理、机器学习等知识。另外，具备配置管理系统使用经验的读者将发现，可将同样的理念应用于构建更安全、运维起来更容易的网络系统——一个默认保障资源安全性的系统。（2）提供真实案例。
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Python如何系统学习？
10-19 486
本书结构非常简单，除“准备工作”之外，还包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较进阶的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。第四部分“高级概念”（第13~17章）揭示各种可以令读者编写出更强大的代码的高级策略，包含继承、混入、元类、抽象基类、自省、泛型、异步、并发、线程和并行等。
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内网攻防实战图谱：从红队视角构建安全对抗体系
10-15 1505
别再让零散的经验拼凑浪费宝贵的攻防时间！本书旨在通过对网络安全基本原理、威胁和攻击手段、安全防御技术和实践经验的介绍，帮助读者全面认识网络安全的重要性，深入了解红队攻击和防御的基本原理、策略和技术，提高网络安全防护能力，更好地理解红队攻击的本质，提高自身的安全水平，达到以攻促防的目的。第6章，数据传输技术：聚焦于红队在复杂环境下如何高效、安全地传输数据，涉及文件分割、压缩、编码与混淆传输方法，并介绍了certutil、BITSAdmin工具和云平台(如OSS、OneDrive)等在隐匿通信中的应用。
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自学Python，想找点简单的小项目练手，有哪些书籍推荐？
10-06 838
第一部分“Python 环境”讲解 Python的哲学、开发环境、基本语法、项目结构和代码导入等内容，为读者编写规范的Python代码奠定坚实的基础。第四部分“高级概念”探索Python 的高级策略，如继承、混入、元类、抽象基类、自省、泛型、异步、并发、线程和并行等。第三部分是好玩的图形，包括文本图形、照片马赛克、裸眼立体画；本书适合已经了解了基本的Python语法和编程知识、想要尝试和探索通过Python编程解决实际问题的读者阅读，也可作为Python初学者练习项目开发的参考用书。
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学习大模型，有哪些书籍推荐？
10-06 802
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。最后，讨论了语言模型对环境的影响。本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。
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如何系统性的学习RAG、Agent、MCP?
09-23 945
其次，从检索前的查询构建、查询翻译、查询路由、索引优化，到检索后的重排与压缩，全面讲解了提高召回质量和内容相关性的方法；读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！
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初学者如何系统性地学习Linux？
09-21 674
对于初学者系统性学习Linux，建议按照“基础认知→操作实践→深入原理→实战应用”的路径逐步推进，同时结合优质书籍和实验环境。
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