5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

TIOBE公佈了2019年5月編程語言排行榜,頭部整體編程語言整體排名變化不大,前十名為Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和彙編語言。

本月值得注意的是,R語言跌出前20名,這是R語言進入TOP20三年以來首次跌出前20,而Python繼續縮小與C++的差距。

儘管Swift正快速增長,但是與Objective-C還是有不小的差距。另外,雖然PHP保住了自己第九名的位置,但是相比於 去年同期已經下降了2個位次。

Go與上個月相比下跌了一名,但整體變化比較穩定。

以下為前20名完整榜單

5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

5月上市暢銷新書

Linux內核深度解析

5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化


書名:《Linux內核深度解析》

  • 基於ARM64架構的Linux 4.x內核;
  • 大量圖例描述數據結構之間的關係和函數的執行流程;
  • 結合代碼分析,以通俗化語言全面剖析Linux內核。

本書基於4.x版本的Linux內核,介紹了Linux內核的若干關鍵子系統的技術原理。本書主要內容包括內核的引導過程、內核管理和調度進程的技術原理、內核管理虛擬內存和物理內存的技術原理、內核處理異常和中斷的技術原理,以及系統調用的實現方式等。此外,本書還詳細講解了內核實現的各種保護臨界區的互斥技術,以及內核的文件系統。本書內容豐富,深入淺出,通過大量的圖例來描述數據結構之間的關係和函數的執行流程,並結合代碼分析,引導讀者閱讀和理解內核源代碼。


操作系統導論

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書名:《操作系統導論》

作者: [美] 雷姆茲·H.阿帕希杜塞爾( Remzi H. Arpaci-Dusseau), [美]安德莉亞·C.阿帕希杜塞爾(Andrea C. Arpaci-Dusseau)

  • 本書作者是美國威斯康星大學計算機系教授(夫婦),美國計算機OS教育領域的名宿,經常在美國各個大學應邀客座。
  • 作者堅持開放教材的理念,英文原版在國外盛名日隆,不僅CS學生,灣區技術界的讀者也很推崇這本書,評價為“最好的開放式操作系統教材”。

這是一本關於現代操作系統的書。主題分為三個主要的概念:虛擬化、併發性和持久性。全書介紹了所有現代系統的主要組件,包括調度、虛擬內存管理、磁盤和I/O子系統、文件系統,甚至一個簡短的介紹分佈式系統。本書內容全面,非常易於學習,很適合用於老師的教學和高校學生自學。


Kafka Streams實戰


5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

書名:《Kafka Streams實戰》

作者:[美] 小威廉 · P. 貝傑克(William P. Bejeck Jr.)

  • Apache Kafka作者作序推薦作品;
  • Kafka Streams技術的全面學習指南;
  • 大數據流式處理從入門到實踐 。

本書教讀者在Kafka平臺上實現流式處理。在這本易於理解的書中,讀者將通過實際的例子來收集、轉換和聚合數據,使用多個處理器,處理實時事件,甚至可以使用KSQL 深入研究流式SQL。本書最後還講解了Kafka Streams應用程序的測試和運維方面的內容(如監控和調試)。


PyTorch深度學習


5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化


書名:《PyTorch深度學習》

作者:[印度]毗溼奴•布拉馬尼亞(Vishnu Subramanian)

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上,針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具包,一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論,目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南,包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的高級知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構,以PyTorch與深度學習的未來走向。


Python 3破冰人工智能 從入門到實戰

5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

書名:《Python 3破冰人工智能:從入門到實戰》

基於Python 3.6構建了近140個代碼案例,全面介紹Python在人工智能中的應用。

  • 數學基礎:從歷年數學建模競賽入手,解讀人工智能中的數學方法。
  • 編程實踐:100餘個代碼實例,全面講解網絡爬蟲、數據存儲與數據分析等內容。
  • 算法應用:實戰案例輔以豐富圖解,詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。


本書創新性地從數學建模競賽入手,深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6,從人工智能領域的數學出發,到Python在人工智能場景下的關鍵模塊;從網絡爬蟲到數據存儲,再到數據分析;從機器學習到深度學習,涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。

此外,本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表,全面系統地闡述了算法特性,個別案例算法來自於工作經驗總結,力求幫助讀者學以致用。


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