赠书 | 豆瓣评分 9.0 分以上优质技术书籍 50 本包邮送到家

有名人说过：”说不清是哪本书影响了我的追求和命运，唯有感恩，感恩于那个时候读到的每一本书。”

1、Python接口自动化测试

本书适合初、中级测试工程师，对Python 语言感兴趣的人员，以及想要提升技术的人员。

本书是实实在在的一线测试干货积累，提供落地化的HTTP协议接口自动化脚本，以及实实在在的可运行环境。有了这本书，就等于有了一套实实在在的测试平台。

2、Python数据可视化之matplotlib精进

本书适合数据分析师、大数据工程师、机器学习工程师、数据挖掘工程师，甚至是人工智能专家、运维工程师。

《Python数据可视化之matplotlib精进》主要帮助读者提高对matplotlib的理解程度和操作技能，从而满足Python数据可视化的中高级应用需求。

3、全栈技能修炼：使用Angular和Spring Boot 打造全栈应用

适合全栈工程师，通过本书，可以帮助读者开启一扇门，真正掌握这些让人眼花缭乱的编程语言、框架、平台、IDE等技术背后的编程思想。

本书涉及很多平台、框架和类库等，主要有前端使用的Angular，后端使用的Spring Boot框架、Spring Security安全框架，数据库涉及MongoDB、Elasticsearch和Redis。

4、深度学习：基于Keras的Python实践

本书非常适合于项目经理，有意从事机器学习开发的程序员，以及高校在读相关专业的学生。

本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案。

5、Spark大数据分析 源码解析与实例详解

适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Spark的数据库管理员阅读使用。

Spark与Hadoop生态圈紧密结合，并能够独立运行。其高度完善的API及容错机制，能大大降低数据丢失或错乱的风险，从而让开发者将更多的精力放在数据分析的具体逻辑上。

 6、推荐系统开发实战

适合有python基础，有意向从事推荐系统开发的读者。本书最终就是带你开发出三个真正的推荐系统——新闻推荐系统、音乐推荐系统、图书推荐系统。

本书非常适合有一定编程基础、对推荐系统感兴趣的读者，希望用推荐算法完成设计的高等院校计算机或电子信息专业的学生，学习过Python、初学数据挖掘、机器学习的算法工程师或数据分析师阅读使用。

7、Kotlin从入门到项目实战

本书是Kotlin跨平台编程语言的实战型工具书，全书力求以“简洁的语言+大量实例”风格进行讲解，能够帮助熟悉Java语言或“零基础编程”的读者快速掌握Kotlin。

Kotlin是JetBrains公司在2010年推出的一门基于JVM平台的编程语言。Kotlin代码在被编译为字节码文件后，可以在任何支持JVM的平台。

8、Python带我起飞 入门、进阶、商业实战

Python，深度学习，机器学习，大数据，python编程，从入门到实践，数据分析，数据挖掘，

python基础教程，数据，python数据分析。

《Python带我起飞——入门、进阶、商业实战》结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强。

特别适合Python 语言的初学和进阶读者，作为自学教程阅读。

 9、Kafka并不难学！入门、进阶、商业实战

适合想从事Kafka大数据处理的专业技术人员阅读，包括但不限于大数据相关应用的开发者、运维者和爱好者。也适合高等院校、培训结构相关专业的师生使用。

本书介绍了消息队列和Kafka、安装与配置Kafka环境；Kafka的基础操作、生产者和消费者、存储及管理数据；

10、容器云运维实战：Docker与Kubernetes集群

介绍了Docker 与Kubernetes 功能，还对其过渡性的实验功能和即将遗弃的功能做了一定的提醒，对新手而言可以减少“踩坑”的概率。

讲解了基于Kubernetes的容器云集群运维技巧。全书几乎囊括了容器云主流的运维开发生态，详细讲解了基于容器云的集群运维解决方案。