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TIOBE 公布了2019年3月编程语言排行榜,正如官方所说,本月的排名险些没有任何风趣的变革,排名前十的依然是:Java, C, Python, C++, Visual Basic .NET, C#, JavaScript, PHP, SQL 和 Objective-C。
唯一差别的是,JavaScript 由上个月的第六名跌到了这个月的第七名。
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TIOBE 3月编程语言排行 1-20
为了能发现更多的信息,我们不妨将眼光所至的范围再扩大一些 —— 看看前五十名的数据变革又是怎样。
可以看到,微软家的 PowerShell 进入了排行榜的 TOP 50,固然名次比力落伍,但这是问世凌驾12年的它难过再次上榜。Powershell 通常用于编写 basic 脚本,直到近来它才实用于 Windows,但微软利用其 .NET Core 平台创建了 Powershell Core。而这个 PowerShell Core 版本是开源的,支持在全部主流平台上运行。这也大概也是它再次受接待的缘故原由。
相干阅读 >>> http://www.oschina.net/news/104309/tiobe-index-201902
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TOP 10 编程语言 TIOBE 指数走势
(2002-2018)
具体榜单信息可以检察 TIOBE 官网。
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每月编程语言1本脱销书
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《C Primer Plus 第6版 中文版》
作者:[美]史蒂芬·普拉达(Stephen Prata)
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脱销30余年的C语言编程入门教程;近百万步伐员的C语言编程发蒙教程;技能大牛案头常备的工具书;针对C11尺度库更新;蔡学镛 孟岩 高博倾力保举。
本书是一本颠末细致测试、经心计划的完备C语言教程,它涵盖了C语言编程中的焦点内容。作为盘算机科学的经典著作,解说了包罗布局化代码和自顶向下计划在内的步伐计划原则。
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《C++ Primer Plus(第6版)中文版》
作者:【美】Stephen Prata
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一本耐久不衰的C++脱销经典教程;首本支持C++11新尺度的步伐计划图书。它被誉为“开辟职员学习C++的必备教程,没有之一”!
本书可以说是一本面向从未学习过C语言乃至是从未学习过编程的人的入门册本,它的首章从底子内容讲起,先先容了传统编程的规则,背面才偏重解说有关面向对象——C++的精华之一——的有关内容。整个书的布局安排较为公道,难度爬升较慢。
3
《Python编程快速上手——让繁琐工作主动化》
作者:【美】Al Sweigart(斯维加特)
美亚脱销Python 3编程图书,资助你通过编程快速实现工作主动化 。在本书中,你将学习使用Python 编程,在几分钟内完成手工必要几小时的工作,而事先却无需具备编程履历。一旦把握了编程的底子知识,你就可以绝不费力地创建Python 步伐,完成高效的主动化工作。
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《Linux就该这么学》
作者:刘遄
本书源自日均阅读量近万次火爆的线上同名课程,口碑与影响力俱佳,旨在打造简朴易学且实用性强的轻量级Linux入门教程。
本书基于红帽RHEL体系编写,且内容通用于CentOS、Fedora等体系。本书共分为20章,内容涵盖了摆设假造情况、安装Linux体系;常用的Linux下令;与文件读写操纵有关的技能;利用Vim编辑器编写和修改设置文件;用户身份与文件权限的设置;硬盘装备分区、格式化以及挂载等操纵;利用PXE+Kickstart无人值守安装服务;利用LNMP架构摆设动态网站情况等。别的,本书还深度点评了红帽RHCSA、RHCE、RHCA认证,方便读者备考。
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《重构:改善既有代码的计划(第2版)》
作者:马丁·福勒(Martin Fowler)
天下软件开辟大家的不朽经典
生动论述重构原理和详细做法
平凡步伐员进阶到编程高手必须修炼的秘笈
本书是经典著作《重构》出书20年后的更新版。书中清楚展现了重构的过程,表明了重构的原理和最佳实践方式,并给出了何时以及何地应该开始发掘代码以求改善。书中给出了60多个可行的重构,每个重构都先容了种颠末验证的代码变更伎俩的动机和技能。本书提出的重构准则将资助开辟职员小步地修改代码,从而淘汰了开辟过程中的风险。
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3月脱销新书
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《Python编程无师自通》
作者:[美] 科里•奥尔索夫(Cory Althoff)
在美国亚马逊,有一本书的影响力超高的Python入门书,Kindle版本在美国亚马逊网站的盘算机软件、软件开辟分类中排行均为第一,逾越了浩繁气力派Python书,浩繁五星好评。大概你有所耳闻,这本书就是《Python编程无师自通——专业步伐员的养成》。
《Python编程无师自通——专业步伐员的养成》作者是一名自学成才的步伐员,作为一名文科生他通过自学编程,把握了编程技能并在eBay找到了一份软件工程师的工作。这本书是作者联合个人履历写作而成,旨在资助读者从生手发展为一名专业的Python步伐员。
2
《算法详解(卷1)——算法底子》
作者:[美] 蒂姆•拉夫加登(Tim Althoff)
异步图书背景复兴:“算法详解”获取视频
这本书在美亚评分4.7,在作者的在线算法课程的底子之上编写的,是四卷本系列的第1卷。这个在线课程2012年起就定期更新,它创建在作者在斯坦福大学传授多年的本科课程的底子之上。大概你有所耳闻,这本书就是《算法详解(卷1)——算法底子》。假如你更喜好听和看,可以在YouTobe上搜刮这本书的主题课程,免费观看。
《算法详解(卷1)——算法底子》作者蒂姆·拉夫加登(Tim Roughgarden)是斯坦福大学盘算机科学系的传授,也是该校管理科学和工程系的客座传授,他从2004年开始传授和研究算法。本书是他的《算法详解》四部曲的第一卷。
这本书具体解说算法底子,显现算法本质 ,是一本席卷根本算法知识的详解指南。集斯坦福大学传授多年讲授履历,深入浅出,普通易懂。
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《奔驰吧linux内核》
作者:张天飞
ISBN 978-7-115-50226-1/
《奔驰吧 Linux内核》作者又一力作,内含70余个创新实行,配套视频+讲授PPT,带你轻松入门Linux内核开辟!
原理+底子,从调试Linux内核到动手编写一个简朴的内核模块,真正从零开始学习Linux内核。
实行+案例,70余个创新实行贯穿全书,与你分享业内一线项目履历。
课件+视频,讲授资源丰富,视频解说透彻,与你共享佳构在线配套资源。
涵盖当前Linux社区中新的开辟工具和社区运作方式,反映Linux内核社区新发展。
内容提要
本书是一本先容Linux内核实践的入门书,基于Linux 4.0内核,重点解说Linux内核的理论和实行。本书分为12章,包罗Linux体系入门、Linux内核底子知识、内核编译和调试、内核模块、简朴的字符装备驱动、体系调用、内存管理、历程管理、同步管理、停止管理、调试和性能优化,以及怎样到场开源社区等内容。别的,本书还先容了Linux内核社区常用的开辟工具和理论,如Vim 8和git工具等。书中包罗70多个实行,资助读者深入明白Linux内核。
4
《SQL Server On Linux运维实战)
作者 黄钊吉 熊章立
ISBN 978-7-115-50242-1/
国内首本SQL Server on Linux图书。
• 微软MVP携手Linux运维专家倾力奉献
• 手把手解说着名数据库产物SQL Server
• 突出运维监控,提供现实优化案例和脚本文件,方便读者动手实践
着微软公司的开源计谋渐渐深化,其数据库拳头产物SQL Server不但能运行在Windows平台上,颠末一系列产物迭代,还能稳固地运行在主流的Linux平台中,而且越来越受到企业的认同。
本书属于入门级别的技能图书,重要面向对微软SQL Server有开端熟悉,而且盼望把握在Linux上的SQL Server运维及性能优化的数据库从业职员。固然,本书也得当在校门生学习利用,以便为后续就业打下精良的底子。
本书以实操为主,解说了在Linux上SQL Server的安装、设置、监控及高可用搭建等内容,同时融入了作者10年工作履历中总结的Linux及SQL Server性能优化的履历,以帮忙读者更快入门。
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《Python呆板学习》
作者:[印]阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)
ISBN 978-7-115-50135-6/
Python呆板学习实用教程,Python 3步伐员晋级必备图书,本书提供配套资源可供读者下载。
涵盖呆板学习的全部重要范畴;
讨论主题和图讲授明;
差别ML方法的比力,办理任何题目;
在应用任何ML算法之前处置惩罚真实天下噪声数据的方法;
每个概念的python代码示例;
Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。
内容提要
《Python呆板学习》通过表明数学原理和展示编程示例对呆板学习举行了体系、全面的剖析。《Python呆板学习》共分为12章,内容涵盖了呆板学习以及Python语言的底子知识、特性工程的概念与操纵技能、数据可视化技能的实现、监视学习及无监视学习算法、文天职析、神经网络和深度学习、保举体系的构建方法以及猜测处置惩罚时间序列的方法等。阅读本书可以或许加深读者对呆板学习的熟悉和明白,从而到达理论与实践相联合、学以致用的目标。
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《自制AI图像搜刮引擎》
作者:明恒毅
ISBN 978-7-115-50401-2
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领导读者从零开始,明白把握图像检索技能,自制基于深度学习的Web图像搜刮引擎。
图像搜刮引擎有两种实现方式—基于图像上下文文本特性的方式和基于图像视觉内容特性的方式。本书所指的图像搜刮引擎是基于内容特性的图像检索,也就是通常所说的“以图搜图”来检索相似图片。本书重要解说了搜刮引擎技能的发展脉络、文本搜刮引擎的根本原理和搜刮引擎的一样平常布局,具体报告了图像搜刮引擎各重要构成部门的原理和实现,并终极构建了一个基于深度学习的Web图像搜刮引擎。
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