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　　今天小编推荐十本2018年值得看的科技类书籍：

　　书籍名称：《Node.js调试指南》

　　《Node.js调试指南（全彩）》从CPU、内存、代码、工具、APM、日志、监控、应用这8 个方面讲解如何调试 Node.js，大部分小节都会以一段经典的问题代码为例进行分析并给出解决方案。

　　《Node.js调试指南（全彩）》并不适合Node.js初学者，适合有一定Node.js 开发经验的人阅读。笔者倾向于将本书定位成参考书，每一小节基本独立，如果遇到相关问题，则可以随时翻到相应的章节进行阅读。

　　书籍名称：《Python绝技：运用Python成为顶级数据工程师》

　　仅仅会Python编程是不够的。想成为一名优秀的数据分析工程师，还需要有全方位、透彻理解问题本质的能力，善于把实际的工作任务拆解成准确的数据问题，并运用相关的知识来解决。

　　本书恰好是从这个角度出发的，它条分缕析地帮助你认识任务的本质，教你从数据的角度来思考、拆解任务，并最终顺利地达成目标。

　　书籍名称：《Redis 4.x Cookbook中文版》

　　本书作者是中国的Redis贡献者以及硅谷大型互联网公司工程师，译者也是一线开发者，书中案例全部来自于他们真实的工作场景，解决方案也是他们企业级开发运维工作经验的总结，含金量超高。

　　本书语言精练、内容丰富、翻译得当通顺，阅读和学习本书，将是一件非常轻松的事。

　　书籍名称：《Spring Boot 2企业应用实战》

　　本书全面介绍了全新的Spring Boot 2和常用第三方框架整合开发相关的各方面知识。

　　本书针对每一个知识点都通过相应的程序给出示范，第7章的实战项目“信息管理系统”采用目前非常流行、规范的Java EE架构，整个应用分为DAO持久层、领域对象层、业务逻辑层、控制器层和视图层，各层之间分层清晰，层与层之间以松耦合的方法组织在一起。

　　书籍名称：《Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施》

　　本书从架构设计出发，结合实际讲解了Spring Cloud、Docker和Jenkins等工具的具体使用方法，说明了如何更好地将微服务架构的设计理念应用于生产实践中。

　　书籍名称：《跟老齐学Python：数据分析》

　　详解数据分析、机器学习相关Python库应用，助力数据分析及机器学习工程师快速成长！

　　读者在《跟老齐学Python：数据分析》中可以学习到与数据分析、机器学习相关的Python库的应用，并通过各种类型的应用示例将所学基本知识进行综合应用。

　　书籍名称：《码农翻身》

　　《码农翻身》用故事的方式讲解了软件编程的若干重要领域，侧重于基础性、原理性的知识。

　　书中把计算机元素和行为用拟人手法编成一个个精彩纷呈的故事，绘声绘色且深入浅出地演绎晦涩枯燥的编程知识。

　　编程初学者可以津津有味地学习，老手也能饶有兴致地查漏补缺。

　　学习优秀的架构师是如何思考、如何抽象、如何成长的，从操作系统、Java语言到Web技术，每个主题都深入浅出。

　　书籍名称：《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》

　　随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。

　　顺应AI时代大潮，为产品经理提供进阶、修炼的良机！让你成为一流的人工智能产品经理！成为人工智能产品经理，从本书开始。

　　书籍名称：《深度学习：基于Keras的Python实践》

　　本书将介绍一种与传统方式不同的学习深度学习的方式；

　　主要介绍Keras在Python中生成并评估深度学习的模型；

　　本书具有端到端的例子，适合实践，能够快速上手，代码复现容易。

　　书籍名称：《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》

　　深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践。

　　零入门。本书在介绍深度学习时，也介绍了Python、TensorFlow、M-P模型、感知机等神经网络等基础知识，从而可以让读者零基础入门。

　　高可读。有别于其他同类书籍的深奥难懂，本书配合近300幅手绘图片，一图胜千言，辅以大量的哲理故事，通俗易懂，独辟蹊径。

　　重实战。除了理论部分的讲解不落窠臼，本书还重视实战，列举了大量具有启发意义的实战案例，循序渐进，让读者通过实战获得成就感。

　　抓前沿。本书紧抓领域前沿，Geoffrey Hinton的最新研究成果——神经胶囊网络，本书详细解读，辅以实战，让读者能够站在科研前沿。