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大牛书单 | 腾讯技术大咖推荐你春节看这些书

 4 years ago
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导语:读书,伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术,提升人生境界。20年农历春节,我们特别邀请几位重量级鹅厂技术大牛分别推荐曾经读过的好书佳作,以飨读者。

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推荐人介绍 

coolc,现任腾讯安全平台部负责人,十多年网络安全从业经验,主要研究领域包括黑客攻防对抗、安全架构、安全产品。2005年进入腾讯,先后负责过应用运维安全、业务安全、信息安全等领域。

图论导引(第二版)

作者:(美)韦斯特,骆吉洲,李建中

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大牛推荐语:

不仅系统的介绍了概念和算法,还介绍了一些悬而未决的问题和研究成果,里面有趣的思想虽不便于直接应用于实际工程问题,但很多思想在解决实际问题时是通用的,非常有启发意义。

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  推荐人介绍  

miloyip ,IEG魔方工作室群引擎中心(还在写代码的)技术总监, T4-3专家工程师,游戏客户端通道负责人,腾讯开源联盟(TOSA)主席,RapidJSON作者,《游戏引擎架构》译者,知乎盐 Club 荣誉会员。

腾讯游戏开发精粹

《腾讯游戏开发精粹》是腾讯游戏研发团队的技术结晶,由10多名腾讯游戏资深技术专家撰写而成。本书整理了团队在自主游戏研发的道路上积累沉淀的技术方案,具有较强的通用性及时效性,内容涵盖游戏脚本系统及开发工具、数学和物理、计算机图形、人工智能与后台架构等。

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大牛推荐语:

读而优则写,在学习和实践之后,希望大家可以不吝分享,在总结及交流中令技术更进一步。

链接: https://gameinstitute.qq.com/game-gems

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  推荐人介绍  

yorkoliu,负责腾讯游戏大数据管理工作,从事互联网技术运营工作近15年,曾荣获“华章最有价值作者”、“中国十大杰出IT博主”、“WOT十大优秀讲师”、“OpsWorld金牌讲师”、“TOP100优秀出品人”,IEEE与DAMA会员。曾参与国家《数据资产管理实践白皮书》、《数据标准管理白皮书》等多个标准的编写。热衷开源技术的研究,包括大数据资产管理及云原生等领域,擅长大数据治理、海量运维与规划等工作,曾出版个人著作《python自动化运维:技术与实践》、《循序渐进学Docker》等,个人发明专利10个。

Python数据分析与数据化运营(第2版)

作者:宋天龙

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大牛推荐语:

一本将数据分析技术和实际业务紧密结合的好书,用数据的力量来改变工作思维。

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  推荐人介绍  

kewencai,腾讯专家工程师,目前职于腾讯无线与物联网中心,负责5G/边缘计算/物联网等基础架构规划, 曾负责腾讯自研服务器的系统规划与设计。同时 担任OCP中国区项目负责人之一,支持OCP开源硬件社区活动.

The Datacenter as a Computer (3rd Edition)

作者:[美]安德斯•艾利克森(Anders Ericsson)/罗伯特•普尔(Robert Pool)

链接:https://www.morganclaypool.com/doi/pdf/10.2200/S00874ED3V01Y201809CAC046

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大牛推荐语:

本书已经是Google团队奉献的第3个版本,从芯片到系统,从成本模型到故障运营,全面覆盖了超大规模数据中心整体基础架构设计的核心知识点,同时内容不至于硬件系统的设计和运营,更突出了软硬协同的优化效应。有兴趣的同学还可以参考前2个版本的内容,充分反应了规模化基础设施的迭代变化与技术演进的对应关系。

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推荐人介绍  

lakehu,腾讯应用运维安全中心总监。2007年本科毕业加入公司,一直从事黑客攻防对抗相关工作,先后负责过漏洞扫描系统、恶意网址检测系统、入侵检测系统、DDoS攻击防护系统的建设运营以及应急响应、技术研究、漏洞奖励计划、云安全等工作。

黑客大曝光: 网络安全机密与解决方案

作者:StuartMcClure,Joel,GeorgeKurtz

译者:赵军

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大牛推荐语:

全面介绍了网络安全领域涉及的黑客攻击及防御技术,涉及场景多覆盖面广,是不可多得的全面的网络安全入门必读书籍。

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推荐人介绍 

scotttshen,2017年毕业于东南大学生物科学与医学工程学院。目前在腾讯AL Lab从事医疗AI算法的研发工作,负责高通量细胞成像智能分析和蛋白质折叠相关算法的研究与应用。工作期间代表腾讯参与多项世界级AI竞赛并获得名次。在顶级医疗影像会议RSNA2019年度竞赛中获得第一名,这也是该项赛事举办以来第一次国内团队获得冠军。在著名数据科学,机器学习竞赛平台Kaggle上,共得到10块金牌,获得Kaggle Grandmaster称号,目前平台世界排名第8位。

解析深度学习: 卷积神经网络原理与视觉实践

作者: 魏秀参

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大牛推荐语:

这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书,内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者,以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者。非常适合入门者配合实践去阅读和学习。

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