学习炒股要学的知识,股市入门基础知识从零开始书籍

  

  清明假期刚刚过去,今年的世界读书日即将到来。边肖将于4月播出新书,共同迎接世界读书日。你喜欢下列哪本新书?   

  

  

1、量子计算:一种应用方法

  

  

   4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约   

  

  【美】作者杰克D希达里,姚、秦、王长胜、赵明南译。   

  

  “浩瀚宇宙自有计算能力”。我们正在进入一个新的计算时代――量子计算!会催生科技新发现!本书特色:1.逻辑清晰,讲解易懂   

  

  讲解有特色,概念清晰,逻辑连贯,易学易懂。适合需要“恶补”线性代数的读者。它可以帮助更多的非量子计算专业人士跟上这一新兴领域。2.知识丰富,适合系统化学习   

  

  这本书包含了大量的知识点、公式和习题。它不仅适用于工业培训,也适用于大学作为相关专业的教材。3.提供配套示例代码和书中彩图   

  

  这本书的内容主要包括三个部分。第一部分概述了量子计算和量子电路的基础知识。第二部分重点介绍了量子硬件和量子计算算法的基本原理,并提供了各种量子计算方法的实用代码。第三部分详细介绍了掌握量子计算所需的数学工具,尤其是线性代数的核心概念与量子计算的联系。   

  

  

2、Go语言定制指南

  

  

  柴树山、史斌、丁二男   

  

  4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约   

  

     

66;">1.深入浅出,接触核心
理解Go语言语法树的工作原理,提升编程技艺,学习编译器的原理与实现,编写更效率的代码;通过理解简单的“凹语言”,深刻理解Go语言特性,获得自制一门编程语言的启发。


2.内容针对性与专业性强
本书面向已经熟练掌握 Go 语言并在进行项目开发的程序员,也适合想深入了解 Go 语言底层运行机制的程序员阅读,同时可作为对编程语言/编译器有兴趣并想进行实际项目实践的程序员的参考书。

本书从Go 语言语法树出发,重新审视Go 语言源文件,阐述定制Go 语言的核心技术。书中通过对 go/ast、go/ssa 等包的分析,-步步深入Go 语言核心,最后简要介绍 LLVM,读者可以结合 IIVM 和 Go 语言语法树按需定制,创造一个语法与 Go 语言语法头似的简单的编程语言及与其对应的编译器,达到掌握自制编程语言和编译器的目的。
本书面向已经熟练掌握 Go 语言并在进行项目开发的程序员,也适合想深入了解 Go 语言底层运行机制的程序员阅读,同时可作为对编程语言/编译器有兴趣并想进行实际项目实践的程序员的参考书。

3、SQL学习指南(第3版)

[美] 艾伦博利厄(AlanBeaulieu) 著

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

1.内容更新换代 新增了SQL和大数据、分析函数以及处理大型数据库的策略等新内容。

2.独立知识点,多配图注释,助你理解SQL 本书每章是独立的,使用大量插图和带有注解的示例介绍与一个关键的SQL概念或技术

3.习题+解析,巩固消化,帮助记忆 配套练习题可以让你练习并巩固所学技能,还可以参考对应习题答案,查漏补缺,让您的学习效率更上一层楼。

4.循序渐进,容易上手 本书内容讲解由浅入深,循序渐进,适合作为数据库应用开发人士和数据库管理员的入门参考书籍。

4、Terraform 实战

[美] 斯科特温克勒Scott Winkler) 著,赵利通

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

1.由浅入深,实战功能强大
为用户提供循序渐进的入门介绍,深入剖析更加复杂的现实模式。随着你逐渐学习零停机时间部署等高级技术,你将系统掌握Terraform的精髓,而不是只能简单地复制和粘贴脚本。
2.专业人士编写,参考性强
业界专业人士编写,实战经验丰富,为用户提供实用建议。
3.专业性强,适合专业人士巩固提升
本书适合熟悉主流云平台的开发人员和运维人员自学阅读。本书提供了使用JavaScript和Go编写的示例。

本书基于实际项目,揭示如何使用Terraform自动扩展和管理基础架构。本书重点介绍了Terraform 0.12的语法、基础知识和高级设计(如零停机时间部署和创建Terraform提供程序)。本书主要内容包括如何使用Terraform,如何管理Terraform资源的生命周期,如何编程,如何在AWS云中部署多层的Web应用程序,如何实现无服务器的部署,如何通过Terraform部署服务器,如何实现零停机部署,如何测试、重构,如何扩展Terraform,如何通过Terraform自动部署,如何实现安全管理。

5、TensorFlow深度学习项目实战

[美] 卢卡马萨罗(Luca Massaron) 等 著,魏博,刘昌灵,司竹月,刘小晴 译

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
2.10个真实项目,侧重于实战,涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用
3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。

本书旨在利用 TensorFlow 针对各种现实场景设计深度学习系统,引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖 10 个实践项目,如用目标检测 API 标注图像、利用长短期记忆神经网络(LSTM)预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测 Quora 数据集中的重复问题等。通过阅读本书,读者可以了解如何搭建深度学习的 TensorFlow 环境、如何构建卷积神经网络以有效地处理图像、如何利用长短期记忆神经网络预测股票价格,以及如何实现一个能够自己玩电子游戏的人工智能(AI)!

6、ARM64体系结构编程与实践

奔跑吧Linux社区 著

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

1.内容系统,突出动手实践
基于树莓派4B开发板,系统介绍ARM64体系结构,内容由浅入深,帮助读者开发运行小型的OS
2.以问题为导向,提高学习效率
深入浅出的问题导向式学习方法,各大公司高频面试题,提高读者阅读兴趣
3.趣味案例,常见陷阱总结
基于树莓派4B开发板和QEMU实验平台,总结了众多一线工程师在实际项目中遇到的陷阱与经验,让你不再害怕踩雷

本书旨在详细介绍ARM64体系结构的相关技术。本书首先介绍了ARM64体系结构的基础知识、搭建树莓派实验环境的方法,然后讲述了ARM64指令集中的加载与存储指令、算术与移位指令、比较与跳转等指令以及ARM64指令集中的陷阱,接着讨论了GNU汇编器、链接器、链接脚本、GCC内嵌汇编代码、异常处理、中断处理、GIC-V2,最后剖析了内存管理、高速缓存、缓存一致性、TLB管理、内存屏障指令、原子操作、操作系统等内容。

7、元宇宙时代

通证一哥 著

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

1.内容新颖,重新审视元宇宙生态
理性讲解元宇宙前沿技术、应用场景、商业发展逻辑,为小白的投资、生活等方面进行理性讲解,预防被割韭菜。
2.由浅入深,简单易懂
本书语言通俗易懂,层层递进,凝聚了作者多年研究成果和认知总结,适合对元宇宙感兴趣的小白、区块链从业者阅读。
3.作者资历丰富,众多专业人士推荐
何宝宏、蔡文胜、冯波、神鱼、孔剑平等26位领域专业人士联袂推荐!作者通证一哥专注NFT、DAO、Web3、元宇宙研究,具有丰富的区块链行业经验,曾担任多个区块链项目通证设计顾问和网络营销高管。
4. 洞察热点,自下而上。
从宇宙和人类文明的本源说起,洞察DAO、GameFi、Land等热点,推荐大家一读~

本书第1章从宇宙和人类文明的本源说起,阐述了元宇宙时代到来的必然性;第2章重新审视并深入解读了“元宇宙”;第3章和第4章详细讲解元宇宙涉及的“软技术”和“硬技术”等前沿科技,帮助读者深入了解相关技术;第5章详细论述元宇宙形成的两种方式――自上而下和自下而上;第6章描述元宇宙的应用场景,包括社交、娱乐、生活和产业等;第7章探讨元宇宙的治理方式DAO及其运作方式;第8章对未来元宇宙中人的终极形态做了猜想:缸中之脑或者半机械人。

8、从零开始:数字图像处理的编程基础与应用

彭凌西,彭绍湖,唐春明,陈统 著

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

本书主要介绍数字图像处理基础知识与基于OpenCV和C++的图像编程技术的相关内容,旨在帮助读者尽快掌握数字图像理论知识和编程技术。

本书第1章主要介绍OpenCV基础;第2章主要介绍图像预处理;第3章主要介绍图像分割和数学形态学;第4章主要介绍特征提取与匹配;第5章主要介绍模板匹配与轮廓绘制;第6章主要介绍视频录制与目标追踪;第7章主要介绍三维重建;第8章主要介绍距离测量与角点检测;第9章主要介绍图像识别应用,涉及文字识别、二维码识别、人脸识别和车牌识别等内容;第10章主要介绍基于深度学习的图像应用。书中通过近百个编程实例和项目,帮助读者掌握数字图像处理原理,并进一步掌握数字图像的编程技术。

本书不仅适合各类院校相关专业的学生使用,也适合对数字图像编程感兴趣,已有一定的C++编程基础,但没有数字图像基础理论知识的读者阅读。

9、人工智能与大数据(卷1):基础概念和模型

作者: [新加坡]周志华(Chew Chee Hua)译者: 王俊峰 ,马立新

4月9本最新程序员专业书:Go语言、深度学习、量子计算等与您相约

本书介绍了人工智能和大数据涉及的核心概念和模型。书中涉及概念包括监督和非监督学习、数据类型、可视化、线性回归、逻辑回归、分类回归树、神经网络等。同时,本书理论和实际并重,基于真实的实例和数据集,引入了R语言演示实际计算和操作,为读者展示解决实际问题的代码,从而让读者掌握在实际生活中解决相关问题的方法。 本书适合想要综合学习人工智能、大数据和数据科学,尤其是想要依靠这些学科解决实际问题的人学习,也适合作为相关课程的参考教材。

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