2月新书，送出一本你爱的！

方志朋 著

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谈到微服务，大家众说纷纭，但却很难有一个清晰的概念来描述。微服务不是“银弹”，我理解的微服务是一种文化，而我们要做的就是将微服务的理念运用到实际开发中。经过一系列的技术选型，最终Spring Cloud凭借其成熟的组件、完善的一站式解决方案，最终成为了我们落地微服务的选择。

此时的Spring Cloud相关资料在国内还是凤毛麟角，没有完整的中文书籍和教程可以参考，只有官方的英文文档以及网上零零散散的教程可以阅读。就是在这种情况下，本书的作者方志朋在公司技术选型以及后续的微服务落地过程中，逐渐有了自己的积累和理解，同时在博客中连载了“史上最简单的Spring Cloud教程”。此教程一出，就受到广大程序员的欢迎，因此最终整理为此书。

纵览全书，文字清晰明了，通过理论结合实践的方式介绍了Spring Cloud的每一个组件的实践，并解读了部分源代码。图文并茂，语言朴实，不愧为“简单”之名。本书融合了作者实施微服务的一线经验和心得，具体指导了Spring Cloud在落地方面的实践，非常值得参考。

本书并没有过多的探讨理论性的东西，基于现有成熟框架，围绕实际项目中遇见的具体需求，以微服务分布式架构的角度去逐一分解并且实现这些需求。掌握这些知识的读者，完全有能力快速搭建出可靠、高效、灵活的微服务分布式架构。

 本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书主要分两大部分。第一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、最优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。

230多个实例，9小时视频讲解，Objective-C和Swift 4.0双语讲解iOS 11的新特性的完全教程书

本书循序渐进地讲解了iOS 11应用开发的知识,书中从搭建开发环境讲起，依次讲解了Objective-C语言基础，Swift 4.0语言基础，Cocoa Touch，Xcode Interface Builder界面开发，使用Xcode编写MVC程序，文本框和文本视图，按钮和标签，滑块、步进和图像，使用开关控件和分段控件，Web视图控件和可滚动视图控件，提醒和操作表，工具栏，日期选择器，表视图，活动指示器，进度条和检索条，UIView，视图控制器，实现多场景和弹出框，iPad弹出框和分割视图控制器，界面旋转，图形、图像、图层和动画，声音服务，多媒体应用，定位处理，触摸，手势识别和Force Touch，读写应用程序数据，触摸和手势识别，和硬件之间的操作，开发通用的项目程序，推服务和多线程，Touch ID，游戏开发，HealthKit健康应用开发，watchOS 4智能手表开发，分屏多任务，使用CocoaPods依赖管理，使用扩展（Extension），在程序中加入Siri功能，开发tvOS程序，开发Apple Pay程序，开发虚拟现实程序，分屏多视图播放器，tvOS电影库系统等高级知识。 

读者对象：面向数据建模领域的专业人士以及想要学习记分卡理论的读者，数据科学领域的从业人士以及高校相关专业的老师及学生也可以参考阅读。  

作者Steve Hoberman的数据模型课程已经连续开设了20多年。Steve以其寓教于乐、善于交互的教学风格而闻名，他还应邀为世界各地的公司讲授数据建模大师课程，他的课程被公认为业界最全面的数据建模课程。Steve已经写过多本关于数据建模的书，包括畅销书《数据建模经典教程》。他是设计挑战赛的发起人，也是数据建模区域研讨会的大会主席，他还获得了2012数据管理协会（Data Administration Management Association，DAMA）的“国际专业成就奖”，并且是2014和2015连续两年的企业数据世界的最佳演讲者。  

本书重在介绍数据建模领域的经典理论—数据模型记分卡。全书通过16章内容，分3个部分介绍了如何使用数据模型记分卡来改进数据模型。第1部分介绍了数据建模和验证；第2部分介绍了数据模型记分卡的分类，列举了10种数据模型记分卡；第3部分介绍了记分卡在模型评审中的使用。 

作为一本经典大师级著作，本书非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据库等相关工作的专业人士参考阅读。通过阅读本书，读者将对记分卡这一经典理论有更加全面、深入的理解。

本书作为R语言的学习指南，详细讲解了R语言的基本概念和编程技巧。本书从最基础的知识开始，由浅入深地介绍R的基本概念和重要特性，并用大量的示例和图形进行演示和说明，旨在让读者在掌握R语言的同时，能养成良好的编程习惯，写出专业、高效的代码。 

本书共24章，其内容涵盖了R语言的社区和环境介绍；R语言的各种数据结构（单模式/多模式数据结构，日期、时间和因子）；包括各种常用函数、实用函数和应用函数在内的R语言函数；如何在R中进行文本的导入和导出，如何操控和转换数据，以及在R中高效处理数据的方法；如何可视化数据（涵盖了三个基本图形系统、ggplot2图形系统和Lattice图形系统）；如何用R构建线性模型、广义线性模型和非线性模型，以及面向对象的思想；如何进行R代码提速（包括代码的性能分析和提速方法）；如何构建R包和扩展R包；如何编写R类，其中会涉及R中的面向对象编程系统（S3、S4、引用类等）；如何创建动态报告和如何用Shiny创建网络应用程序。本书附录还介绍了R、Rtools和RStudio的具体安装步骤。 

本书从基本的复杂性理论入手，深入分析了现实世界中大量存在的复杂性问题。在描述了复杂性的定义和复杂性组件以及测量方法之后，逐一探讨了操作领域、设计领域及协议领域的复杂性问题，并从网络工程的角度描述了复杂系统的故障问题。同时对最新的可编程网络、服务虚拟化和服务链以及云计算等技术领域的复杂性问题也进行了深入分析。为便于读者更加深入地掌握各章所学知识，本书提供了大量案例材料，并在本书的最后做了归纳和总结，以加强读者对所学知识的记忆与理解。 

本书是作者长期网络工程经验的思考与总结，目的是希望推广网络工程领域的复杂性理论。书中内容不但适合所有从事网络工程领域相关工作的维护人员以及网络架构师阅读，而且也适合开展网络复杂性研究工作的广大在校学生学习参考。

本书是基于网络管理工作的实际需要而编写的，融入了作者10多年的工作心得和体会，全面系统地介绍了网络管理的各种知识和技能。 

本书分为4部分，共14章，提供了65个实验，其中既包括网络的基础知识、服务器架设和管理的相关知识，也包括路由和交换等在网络管理中较难学习和理解的内容。为了便于读者能够融会贯通书中的内容，快速解决网络管理实践中遇到的棘手问题，本书结合最新的网络技术，为读者呈现了65个较为完整的实验解决方案，这些实验针对目前网络中的焦点问题和热门应用展开，包括各种服务器的架设、IP语音电话、AAA应用、VPN配置、BT流量限制、策略路由、PPPoE计费等，可以使读者真正动手解决问题。 

本书适合网络管理和维护人员学习和使用，也可作为高等院校计算机网络相关专业的教材和参考书，或社会培训机构相关领域的培训用书。

EasyUI是一套开源并基于jQuery的界面开发框架，它提供了窗口、菜单、树、数据网格、按钮、表单等一系列的功能组件。而所谓的框架，其实就相当于是一种二次开发工具，它可以让很多并未系统学习过相关专业知识、但却拥有丰富行业经验的职场人士也能轻松开发出符合自身需要的管理系统。 

尽管目前市场上各种前端框架“多如牛毛”，但EasyUI强大的数据交互能力仍是企业级B/S项目的开发首选。本书共分八章及一个快速入门实例，全面系统地介绍了58个功能组件的使用方法，非常适合网站开发者、大中专院校师生、培训班学员以及业余爱好者阅读。

将Python应用于物理领域的实践指南 

许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 

本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。 

本书分为4个部分。 

起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 

上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 

完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 

发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件许可证、所有权和版权的处理流程。

通过Python应用数字信号处理的实践指南

本书介绍了如何通过Python语言实现数字信号处理的应用。全书共有11章，以 Python代码为示例由浅入深地向读者介绍了数字信号处理的相关知识及其应用。书中涉及周期信号及其频谱、波形的谐波结构、非周期信号及频谱图、噪声、自相关函数、离散余弦变换和离散傅里叶变换、滤波、卷积、微分与积分、调制采样等数字信号处理相关技术。每一章都是从示例开始，引导读者通过编程的方式来准确地理解概念。除此之外，本书每章还提供了练习和代码示例来帮助读者理解这些知识。 

本书适合对数字信号处理感兴趣且有一定Python基础的读者阅读，也适合电子和通信相关专业的学生阅读。

Python3 scrapy教程,全面剖析网络爬虫技术的实现原理,通过爬取示例演示Scrapy的应用,涵盖从桌面端爬取到移动端爬取,实时爬取在内的所有内容。

本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API进行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。 

本书选取世界知名的25位数据科学家进行了深度的访谈，从不同的视角和维度，将他们的智慧、经验、指导和建议凝聚成册。每一篇访谈都是一次深度的交流，涵盖了这些数据科学家最初从菜鸟起步，运用各种知识武装和充实自己，一直到最终成为一名卓有成效的数据科学家的全过程。

通过阅读本书中的访谈，可以形成对数据科学的宏观认识和了解，更深刻地认识和体验数据科学家的角色，并且从这些前辈的过往经历中学到宝贵的知识和经验以应用于自身的成长和事业中。 

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