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5G,即第五代移动通信网络。 1G到4G的变革: 1G让我们能打电话; 2G让我们可以发彩信、设彩铃; 3G让我们的手机变得智能,可以安装各种软件; 4G让我们的网络高速,移动支付、实时传输随心进行…… 每一次进步都极大改变了生活,5G 本期《大牛书单》,我们请来了鹅厂的几位5G事业领跑者,为大家推荐一些相关书籍,一起读懂5G,改变社会。 ? ? ? ? ? ? ? ? 大家对5G有什么看法? 5G时代,生活会出现什么新场景、新职业,技术人会有什么新发展?欢迎在评论区和我们交流。 往期大牛书单: 大牛书单 | 新年聊创新:技术人必备思维 大牛书单 | 搜索大牛都读什么书? 大牛书单 | 迎金秋,与腾讯技术大咖共读好书 大牛书单 | 腾讯运维大咖陪你过724 大牛书单 | 腾讯技术大咖推荐你五一看这些书 ?
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5、《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》中国统计出版社。 和上面那本是一个系列的。 3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》 Johnson & Wichem 著,中国统计出版社。
本期书单和大家分享9本设计类好书,其中有畅销20年经久不衰的经典好书,也不乏各垂直设计领域内的行业圣经,都是大厂设计师的私房书…… 想要在人人设计的时代不落其后,就来看看这9本书吧! 活动方式:关注下方“博文视点Broadview”公众号,在后台回复“设计书单”参与活动,届时会在参与的小伙伴中抽取3名幸运鹅! 活动时间:截至5月8日开奖。
一、技术类 1. JAVA、WEB、架构 《分布式Java应用——基础与实践》 《深入分析Java Web技术内幕》 《大型网站系统与Java中间件实践》 《分布式服务框架原理与实践》 《Java并发编程实战》 《Java7 并发编程实战手册》 《淘宝技术这十年》 《大话设计模式》 《构建高性能Web站点》 《Spring Boot揭秘(快速构建微服务体系)》 《Spring Boot实战》 《Spring Cloud微服务实战 》 《深入理解Java 虚拟机》 《Spring 2.x企业应用开发详解》 《
《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 :零基础入门 《穿越计算机的迷雾》:零基础,但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 :除了第6章是讲压缩之外,别的都应该读一下
之前研究过推荐系统,机器学习,一路走来也积累了一些书单,丢失了一些,如今还剩这些。在此分享给大家,里面有不少有关机器学习和数据挖掘,还有 Python,Spark,设计类等等。 书单 GitHub 地址:books 我目前专注的是区块链,blockchain-tutorial 是我写的一个区块链教程,有兴趣的可以看一下。 ? books
In Action系列书籍简洁明快 很适合快速学习及掌握一种技术 本文带来5本博文视点实战系列图书 一同感受In Action风格下的技术魅力 NO.1 《Kubernetes in Action中文版 NO.5 《RabbitMQ实战:高效部署分布式消息队列》 RabbitMQ in Action: Distributed Messaging for Everyone 【美】Alvaro Videla
将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单: 1人工智能科普类:人工智能科普、人工智能哲学 ? 《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑,一本书的容量,讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。 5人工智能时间图像和视觉识别类:图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程 ?
NO.5 《Linux运维之道(第2版)》 丁明一 编著 ? 运维案头书,红帽推荐,大量经典案例、问题分析,内容全面升级至CentOS7.2。
这是一份关于如何Re-Practise的技术书籍推荐书单。 一直画/写一个推荐书单来供大家参考,无奈找不到一本合适的形式。
架构从来不是一成不变的,也不会一劳永逸 本书单帮助减少架构学习过程中走的弯路 助力大家更快地实现自己的架构师梦想 NO.1 《从零开始学架构:照着做,你也能成为架构师》 李运华 著 ? NO.5 《Spring Cloud与Docker微服务架构实战(第2版)》 周立 著 ?
让我们跟随本书单寻找答案 NO. 1 《未来架构:从服务化到云原生》 张亮 吴晟 敖小剑 宋净超 著 ? 互联网架构不断演化,经历了从集中式架构到分布式架构,再到云原生架构的过程。 NO.5 《架构宝典》 中生代技术社区 著 ? 本书从架构设计概念、方法、模式、实践案例等4 个方面进行阐述,内容丰富,是一本可以很好指导实践的书籍,更是各位资深专家和架构师的经验总结。
点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 小伙伴们好呀,又到周五了,博文菌又来给大家送书单啦! 不知道大家是不是也都有“大厂情结”呢? 所以,这周博文菌准备了一份阿里系技术书单,即使目前还没有去阿里工作过的小伙伴们也可以通过这些书来了解阿里技术,满足一下大家的“大厂情结”! 书单好书任你选 按以下方式与博文菌互动,即有机会获赠以上任意一本已出版图书! 活动方式:在本文下方留言,分享你最想获得的一本书及理由,我们将从留言的小伙伴中随机抽取3名幸运鹅!
之前我有一篇文章,给大家推荐了50本书,在读者群,很多朋友说还不过瘾,我今天就花更多时间,给大家整理一份更硬核的书单。希望2020年大家一起读书成长。 5、俞军产品方法论——从经济学和心理学角度去理解产品,值得一看。 6、简约至上——这本书也做到了简约,通俗易懂还干货。 7、上瘾——想让产品更具黏性,看这本就对了。 5、定位——有史以来,对营销从业者影响最大的书。 6、增长黑客——增长方法论,产品运营都适合看。 7、参与感——小米梨叔力作,记住这句,专注、极致、口碑、快。 5、资源革命——从人类历史演进来看待商业活动。 6、一网打尽——亚马逊王朝的建立,铁血的历史。 7、竞争战略——迈克尔·波特巨作,要掌握竞争战略和企业竞争力,此书必看。 ---- — 5 — 管理 1、领导梯队——一本书讲透从一个基层员工发展到集团CEO的路径。 2、赋能——如何打造一个充满战斗力和激情的团队,这本书给出了答案。
导读:读书,伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术,提升人生境界。18年农历春节,我们特别邀请腾讯安全平台部总经理coolc、腾讯优图实验室主任jiayajia、腾讯Robotics X机器人实验室主任zhengyou、腾讯IEG公共研发运营体系负责人willim,腾讯技术专家miloyip、volinwan等技术大牛分别推荐曾经读过的好书佳作,以飨读者。 推荐人介绍 miloyip(叶劲峰),IEG魔方工作室群引擎中心(还在写代码的)技术总监, T4-3专家工程师,游戏客户端通道负责
第二部分为第2~5 章,介绍各种可解释人工智能技术方法,包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协作解释、对深度神经网络的解释。 基础篇:第1~5章,主要介绍Zabbix的发展史、基础架构、安装部署和使用、基础功能及特性。 第5章和第6章分别介绍了元宇宙和DAO的发展史。第7章介绍了Web3.0的经济影响,以及Token、DeFi等新产物。第8章介绍了Web3.0对社会意识的影响。 书单好书任你选 按以下方式与博文菌互动,即有机会获赠本文书单中任意一本图书! 活动方式:关注下方“博文视点Broadview”公众号,在后台回复“书单抽奖”参与活动,届时会在参与的小伙伴中抽取3名幸运鹅! 活动时间:截至5月30日开奖。
所以,博文菌结合近期出版的口碑好书,为大家规划了一份前后端开发的学习提升路径书单,针对前后端开发过程中涉及的以下几个板块,分别挑选了一些被小伙伴们成系列地“买买买”的好书,希望可以帮助大家系统地构建前后端学习的知识体系 ,厚达992页,用户量10万+ 第5版全新升级至Kubernetes 1.19版本,内容大升级、更新更全面,目录更易检索,作为K8s容器工具书更为方便。 第2章~第5章,主要介绍四层负载均衡和七层负载均衡的工作原理、功能应用和实现方式,以及负载均衡技术在云计算、微服务领域中的应用。 18 ▊《互联网大厂晋升指南:从P5到P9的升级攻略》 李运华 著 从 P5 到 P9 的升职秘籍 实用的职场晋升技巧 19 个高效工作和学习方法 完整的职场晋升路线 本书主要介绍了一套系统的晋升方法论 书单好书任你选 按以下方式与博文菌互动,即有机会获赠以上任意一本图书! 活动方式:关注下方“博文视点Broadview”公众号,在后台回复“书单抽奖”参与活动,届时会在参与的小伙伴中抽取3名幸运鹅!
人工智能的引爆很大程度上 源自深度学习技术的突破 基于深度强化学习模型的 AlphaGo 敲响了人工智能热潮的晨钟 也激发了大家对深度学习的兴趣 如今深度学习在各个领的研究如火如荼 本书单带你学习了解尖端技术的最新发展 本书第1章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo,帮助读者建立直观的认识;第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术;第5章至第8章的难度略大,主要讲述如何深入地调整框架,适配并定制自己的框架 NO. 5 《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》 李金洪 编著 ? 这是一本非常全面的、专注于实战的AI图书,兼容TensorFlow 1.x和2.x版本,共75个实例。 本书共分为5篇:第1篇,介绍了学习准备、搭建开发环境、使用AI模型来识别图像;第2篇,介绍了用TensorFlow开发实际工程的一些基础操作,包括使用TensorFlow制作自己的数据集、快速训练自己的图片分类模型 、编写训练模型的程序;第3篇,介绍了机器学习算法相关内容,包括特征工程、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN);第4篇,介绍了多模型的组合训练技术,包括生成式模型、模型的攻与防;第5篇,介绍了深度学习在工程上的应用