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全世界程序员都说好的图书 | 开智书单

开智学堂  · 公众号  · 科技自媒体  · 2017-06-24 21:50

正文

芒格说:「我这辈子遇到的来自各行各业的聪明人,没有不每天阅读的。没有,一个都没有。

这句话同样适用于程序员们。

在程序员问答网站 Stack Overflow 上面,那些爱读书且聪明的程序员们就筛选出了大家一致好评的书单。开智学堂在其基础上,优中选优,精选了最值得读的 4 本好书,涵盖了人工智能、算法、软件开发和软件设计四个领域。

如果你对这些领域感兴趣,或者想了解程序员是如何思考问题的,那么这个书单就是为你准备的。

《哥德尔、埃舍尔、巴赫》

豆瓣评分:9.4 分

作者简介:道格拉斯·理查·郝夫斯台特,中文名侯世达,美国学者、作家。他的主要研究领域包括意识、类比、艺术创造、文学翻译以及数学和物理学探索。 因其著作《哥德尔、埃舍尔、巴赫》获得普立兹奖(非小说类别)和美国国家经典奖(科学类别)。

推荐理由:这是一部天书。在数学,绘画,音乐和故事中畅游,却在探讨哲学中最深刻的问题:意识和灵魂如何产生,从哲学角度探讨人工智能和人类智能。当你看完书后,也许你具体记不得太多细节,但是不经意间你会发现它已经深深地影响了你的世界观。

《算法导论》

豆瓣评分:9.4 分

作者简介:托马斯·科尔曼,达特茅斯学院计算机科学系教授、系主任;查尔斯·雷瑟尔森,麻省理工学院计算机科学与电气工程系教授,他目前主持 MIT 超级计算技术研究组,并是 MIT 计算机科学和人工智能实验室计算理论研究组的成员;罗纳德·李维斯特,现任麻省理工学院电子工程和计算机科学系安德鲁与厄纳·维特尔比(Andrew and Erna Viterbi)教授。他是 MIT 计算机科学和人工智能实验室的成员,并领导着其中的信息安全和隐私中心。他现在担任国家密码学会的负责人;克利福德·斯坦,哥伦比亚大学计算机科学系和工业工程与运筹学系教授,他还是工业工程与运筹学系的系主任。

推荐理由:这本书深入浅出,全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣,并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面,适用于多种用途。涵盖的内容有:算法在计算中的作用,概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划,介绍了动态规划的两个应用,随机化和线性规划技术的近似算法等,还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法,以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明,对哈密顿回路和子集求和问题的 NP 完全性的证明等内容。

《代码大全》

豆瓣评分:9.3 分

作者简介:史蒂夫·迈克康奈尔,被公认为软件开发社区中的首要作者和发言人之一。他是 Construx Software 公司的首席软件工程师。他所编著的图书包括曾被《软件开发》杂志授予优异产品震撼大奖的《代码大全》和《快速软件开发》,以及《软件项目生存指南》和《专业软件开发》等等。

推荐理由:这是一本完整的软件构建手册,涵盖了软件构建过程中的所有细节。它从软件质量和编程思想等方面论述了软件构建的各个问题,并详细论述了紧跟潮流的新技术、高屋建瓴的观点、通用的概念,还含有丰富而典型的程序示例。这本书中所论述的技术不仅填补了初级与高级编程技术之间的空白,而且也为程序员们提供了一个有关编程技巧的信息来源。这本书对经验丰富的程序员、技术带头人、自学的程序员及几乎不懂太多编程技巧的学生们都是大有裨益的。

《设计模式》

豆瓣评分:9.1 分

作者简介:四位作者均是国际公认的面向对象软件领域的专家。

艾瑞克·伽玛,在苏黎世大学获得计算机科学博士学位,曾供职于瑞士联邦银行、Taligent、OTI 公司。现在是 Eclipse 项目的主要技术负责人之一;理查德·海尔姆,在墨尔本大学获得计算机科学博士学位,曾在 IBMT.J.Watson 担任研究员。现在 IBM 咨询集团供职;拉尔夫·约翰森,在康内尔大学获得计算机科学博士学位,目前是伊利诺伊大学教授,在模式,重构等领域均有很高造诣;约翰·威力西德斯,在斯坦福大学获得计算机科学博士学位,目前是 IBMT.J.Watson 研究中心的研究员。

推荐理由:这本书是引导读者走出软件设计迷宫的指路明灯,凝聚了软件开发界几十年设计经验的结晶。四位面向对象领域专家精心选取了具价值的设计实践,加以分类整理和命名,并用简洁而易于重用的形式表达出来。本书已经成为面向对象技术人员的圣经和词典,书中定义的 23 个模式逐渐成为开发界技术交流所必备的基础知识和语汇。

结语

书海无涯,生命苦短;人有好坏,书有高下。这四本涵盖了人工智能、算法、软件开发和软件设计四个领域的全世界程序员都说好的书,一定可以帮助你追溯知识的源头,更加深刻理解程序员的世界。

——- 看完书以后做什么? -——

——- 你可以学习人工智能呀! -——

掌握深度学习原理
搭建神经网络模型
熟悉自然语言处理
开发智能个人助理

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