本周上榜的这9本原创技术书很赞，《数学之美》作者吴军博士新书霸榜

Posted 2021-12-14 人邮异步社区

刚刚小编看了一下排行榜，发现本周原创技术书上榜的很多，分享给程序员们，给你们做参考。支持原创图书从你我开始。

1、计算之魂 （《数学之美》《浪潮之巅》等畅销书作者吴军博士新作，1000册签名书签版随机掉落）

吴军 著

• 数学之美姊妹篇，吴军科技领域重磅新作
• 李国杰院士郑纬民院士作序推荐，快手宿华拼多duo陈磊倾情推荐
• 名企面试题算法题讲透计算思维

1.《数学之美》姊妹篇，吴军博士时隔近10年在科技领域的重磅新作。

2.李国杰院士、郑纬民院士作序推荐，快手联合创始人宿华、拼多duo联合创始人陈磊倾情推荐。

3.一部通过算法例题来阐述计算思维之妙的大作。全书的例题+思考题100+，是作者在谷歌、腾讯使用过的面试题，或是头部互联网企业、金融企业的面试题，。

4.五级工程师提升能力、不断向上发展的方法论。

5.附赠大幅思维导图折页+思维导图电子版+精美书签+增值视频+题目索引电子版。

作者在书中结合自己对计算机工程师的五级分级标准，详细讲解了每类题目不同层次的解决方法、不同水平的人大约能思考到什么样的深度，深度阐述题目背后的计算机科学精髓。通过对比优化解题思路，读者不仅可以衡量自己的水平，在职业的发展道路上走得更快，更可以深刻理解并掌握计算机科学和计算思维，逐渐把握计算机科学这门艺术，获得重复性成功。

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。

2、Linux就该这么学（第2版）

刘遄 著

• 刘遄Linux入门教程书籍，基于Linux系统RHEL8编写
• 每章带有图表及习题，知识点覆盖红帽认证RHCE考试要求
• 配套站点提供软件、学习资料及答疑服务

1.本书耗时近3年时间，修订1500余次，内容源自国内每天访问量近60000人次的同名Linux培训课程;

2.在上一版的基础上进行了系统的更新，基于Linux系统RHEL 8编写，适用于CentOS、Fedora、Ubuntu等主流衍生版本;

3.面向零基础读者，从Linux基础知识讲起，渐进式地提高内容难度;

4.每章带有大量的图、表、命令示例以及课后复习题，旨在增强读者的理解能力并巩固所学知识;

5.本书内容的广度和深度覆盖RHCE 8认证的考试要求，因此可作为RCHE 8认证的备考用书;

6.随书配套站点免费提供所需软件、在线阅读、扩展资料等多种增值服务.

《Linux就该这么学（第2版）》在上一版的基础上进行了大量的更新，基于红帽RHEL 8系统编写，且内容适用于CentOS、Fedora等系统。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，firewalld防火墙与iptables防火墙的区别和配置，使用ssh服务管理远程主机，使用Apache服务部署静态网站，使用vsftpd服务传输文件，使用Samba或NFS实现文件共享，使用BIND提供域名解析服务，使用DHCP动态管理主机地址，使用Postfix与Dovecot部署邮件系统，使用Ansible服务实现自动化运维，使用iSCSI服务部署网络存储，使用MariaDB数据库管理系统，使用PXE+Kickstart无人值守安装服务，使用LNMP架构部署动态网站环境等。此外，本书的配套站点还深度点评了红帽RHCSA、RHCE、RHCA认证，方便读者备考。

3、解构领域驱动设计

张逸 著

• DDD领域驱动设计教程，进一步精化领域驱动设计方法体系
• 通过实战案例演示统一过程的实施
• 可帮助读者提高领域建模及软件设计能力

本书全面阐释了领域驱动设计（domain-driven design，DDD）的知识体系，内容覆盖领域驱动设计的主要模式与主流方法，并在此基础上提出“领域驱动设计统一过程”（domain-driven design unified process，DDDUP），将整个软件构建过程划分为全局分析、架构映射和领域建模3个阶段。除给出诸多案例来阐释领域驱动设计统一过程中的方法与模式之外，本书还通过一个真实而完整的案例全面展现了如何进行领域驱动设计统一过程的实施和落地。为了更好地运用领域驱动设计统一过程，本书还开创性地引入了业务服务、菱形对称架构、领域驱动架构、服务驱动设计等方法与模式，总结了领域驱动设计能力评估模型与参考过程模型。本书提出的一整套方法体系已在多个项目中推广和落地。

4、基于Python的金融分析与风险管理（第2版）

斯文 著

• Python金融分析指南升级版，新增产品类型与量化分析工具
• 金融大数据分析和金融风控教程，
• 详解NumPy、Pandas、Matplotlib等模块的使用技巧

本书在上一版的基础上进行了内容升级，持续聚焦Python在金融分析与风险管理的应用，第2版从原先的12章扩充至15章，并依次划分为基础篇（共5章）、中阶篇（共5章）以及高阶篇（共5章），基础篇结合金融场景演示了Python语言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融领域常用的第三方模块的编程方法；中阶篇通过Python编程结合金融实例，依次探讨利率、汇率、债券、股票、互换合约、期货合约等产品的定价、风险测度以及风险管控等内容；高阶篇则融合Python与金融案例，探究了期权的定价、希腊字母、动态对冲、隐含波动率、交易策略及其他延伸知识点，此外，高阶篇还涉及投资组合风险价值建模等具有较强技术性的内容。

本书旨在通过更丰富的金融产品、更广泛的量化模型、更完备的金融示例、更高的软件版本，为读者提供更加便捷的Python金融实战体验与解决方案。

5、大数据测试技术与实践（全彩印刷）

艾辉 著， 融360 AI测试团队 编

• 大数据测试入门到实践教程，机器学习测试入门与实践姊妹篇
• 36位互联网大厂工程师联袂推荐，精选23个大数据测试要点
• 涵盖4大技术主题，剖析3个主流大数据应用场景

本书全面系统地介绍了大数据的测试技术与质量体系建设。本书共11章，第1～4章涵盖认识大数据，大数据技术生态，数据仓库的设计与构建，以及大数据项目开发流程；第5～7章讲解大数据测试方法、大数据测试实践和数据质量管理；第8～10章介绍大数据测试平台实践、数据治理平台建设，以及DataOps的理念与实践；第11章提供大数据测试学习路线。附录列出了大数据技术经典面试题。

本书适合想要了解大数据技术的读者，以及想要学习和掌握大数据测试与大数据开发的从业者。通过阅读本书，测试工程师可以系统地学习大数据技术基础、大数据开发和大数据测试等知识；大数据开发工程师可以借鉴大数据质量保障的方法，拓宽数据工程实践的思路；技术专家和技术管理者可以了解大数据质量保障体系、数据治理建设和DataOps实践等内容。

6、现代C++语言核心特性解析

谢丙堃 著

• C++核心特性精讲，理论实践相结合
• 由浅入深探讨C++11到C++20新增核心特性
• C++语言进阶版教程，附赠同步语音讲解、PPT、示例代码

本书是一本C++进阶图书，全书分为42章，深入探讨了从C++11到C++20引入的核心特性。书中不仅通过大量的实例代码讲解特性的概念和语法，还从编译器的角度分析特性的实现原理，书中还穿插了C++标准委员会制定特性标准时的一些小故事，帮助读者知其然也知其所以然。
本书适合因为工作需要学习C++新特性的C++从业者，同样也适合对C++新特性非常感兴趣的C++爱好者。而对于C++初学者来说，也有必要在理解C++基础知识后，通过本书来领略C++的另外一道风景。

7、白话网络安全

翟立东 著

• 网络安全科普书籍，采用对话的形式
• 以32个小故事进行网络安全新型科普
• 语言活泼、图文并茂，让网络安全知识通俗易懂

本书汇集了“大东话安全”团队多年从事网络安全科普活动的经验和成果。全书采用轻松活泼的对话体形式， 以大东和新手小白的对话为载体，用 32 个故事向读者介绍网络安全知识。全书共分为5篇：“病毒初现”篇介绍了计算机病毒的原理，并以典型病毒为例进行深入分析；“魔道相长”篇介绍了网络世界中常见的攻击手段；“正者无敌”篇介绍了新的反击技术和手段；“新生安全”篇主要介绍脱离伴生安全理念的新生安全的典型代表，包括金融安全、大数据安全、区块链安全等；“隐逸江湖”篇介绍了与大众生活息息相关的黑色产业链、 黑客大会等内容。

8、Java代码审计 入门篇

徐焱 著

• Java代码审计入门手册，Java代码审计指南
• 系统介绍Java代码审计入门技术，丰富详细案例讲解
• 理论与实践结合入门Java代码审计

本书是一本Java代码审计入门图书，通过大量的示例介绍代码审计的常用入门知识。全书内容分为9章，主要介绍了代码审计的基础知识、代码审计的环境搭建、辅助工具简介、Java EE基础知识补充、OWASP Top十 2017内外的代码审计经验介绍、JSPXCMS代码审计实战以及IAST与RASP技术的介绍等内容，另外，本书还对Java安全编码规范索引进行了简单的介绍。

本书适合安全从业人员、软件开发人员以及对代码安全感兴趣的读者阅读。

9、数亦有道 Python数据科学指南

王树义，翟羽佳 著

• Python数据科学手册
• 结合数据科学具体应用场景，以问题为导向，以案例做分析
• 深入浅出讲解Python数据分析处理，附赠同步讲解视频

本书结合数据科学的具体应用场景，由浅入深、循序渐进地引导读者入门数据科学，覆盖了数据获取、数据预处理、数据分析等方面的内容，共 10 章。本书先是概括性地介绍各章的主要内容，然后通过一个个生动的案例讲解数据获取、数据预处理、自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的应用，结尾通过答疑部分为读者提供进一步学习的方向和方法的建议。本书各章的案例均基于具体应用场景，以简单、清晰的方式对数据科学相关的技术原理和实际操作进行讲解。