5月编程语言排行榜:Python、C++ 竞争白热化

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译者:王海玲 刘江峰

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这是一本关于现代操作系统的书。主题分为另还还有一个 主要的概念:虚拟化、并发性和持久性。全书介绍了所有现代系统的主要组件,包括调度、虚拟内存管理、磁盘和I/O子系统、文件系统,甚至另还还有一个 简短的介绍分布式系统。本书内容全面,非常易于学习,很适合用于老师的教学和高校学生法学会。

作者:余华兵

本书基于4.x版本的Linux内核,介绍了Linux内核的若干关键子系统的技术原理。本书主要内容包括内核的引导过程、内核管理和调度线程的技术原理、内核管理虚拟内存和物理内存的技术原理、内核解决异常和化断的技术原理,以及系统调用的实现土办法 等。此外,本书还全部讲解了内核实现的各种保护临界区的互斥技术,以及内核的文件系统。本书内容富于,深入浅出,通过血块的图例来描述数据形态之间的关系和函数的执行流程,并结合代码分析,引导读者阅读和理解内核源代码。

作者:黄海涛

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书名:《操作系统导论》

此外,本书还提供了近140个代码案例和血块图表,全面系统地阐述了算法形态,个别案例算法来自于工作经验总结,力求帮助读者学以致用。

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译者:王海鹏  

Go与上个月相比下跌了一名,但整体变化比较稳定。

本书教读者在Kafka平台上实现流式解决。在这本易于理解的书中,读者将通过实际的例子来埋点、转换和聚合数据,使用多个解决器,解决实时事件,甚至都时需使用KSQL 深入研究流式SQL。本书最后还讲解了Kafka Streams应用线程的测试和运维方面的内容(如监控和调试)。 

PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的另还还有一个 全新的机器学习工具包,一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论,目前不可能 成为机器学习从业人员首选的一款研发工具。 《PyTorch深层学习》是使用PyTorch构建神经网络模型的实用指南,包括PyTorch与深层学习的基础知识、神经网络的构成、神经网络的高级知识、机器学习基础知识、深层学习在计算机视觉中的应用、深层学习在序列数据和文本中的应用、生成网络、现代网络架构,以PyTorch与深层学习的未来走向。 

书名:《Linux内核深层解析》

书名:《Python 3破冰人工智能:从入门到实战》

基于Python 3.6构建了近140个代码案例,全面介绍Python在人工智能中的应用。

TIOBE宣告了2019年5月编程语言排行榜,头部整体编程语言整体排名变化不大,前十名为Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和汇编语言。

书名:《Kafka Streams实战》

 

以下为前20名全部榜单

本月值得注意的是,R语言跌出前20名,这是R语言进入TOP20三年以来首次跌出前20,而Python继续缩小与C++的差距。

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作者:[美] 小威廉 · P. 贝杰克(William P. Bejeck Jr.)

书名:《PyTorch深层学习》

尽管Swift正快速增长,否则与Objective-C还是有不小的差距。另外,实在PHP保住了买车人第九名的位置,否则相比于 去年同期不可能 下降了另还还有一个 位次。

作者: [美] 雷姆兹·H.阿帕希杜塞尔( Remzi H. Arpaci-Dusseau), [美]安德莉亚·C.阿帕希杜塞尔(Andrea C. Arpaci-Dusseau) 

译者:牟大恩 

本书创新性地从数学建模竞赛入手,深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6,从人工智能领域的数学出发,到Python在人工智能场景下的关键模块;从网络爬虫到数据存储,再到数据分析;从机器学习到深层学习,涉及自然语言解决、机器学习、深层学习、推荐系统和知识图谱等。

作者:[印度]毗湿奴•布拉马尼亚(Vishnu Subramanian)