程序员618购书攻略:精选书单,助力技术提升

程序员618购书指南📚:精选编程基础、算法、AI等领域好书,助你技术进阶!🚀

原文标题:程序员想买书却没时间选?这份书单直接抄作业!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

本文汇集了一份由编辑、程序员和读者共同筛选的优质书单,涵盖了编程基础、算法思维、人工智能、大模型等热门领域。书单中既有《Python编程:从入门到实践》、《C语言程序设计现代方法》等编程入门经典,也有《算法(第4版)》、《Hello 算法》等算法学习的优秀书籍,还有《大模型应用开发极简入门》、《图解大模型》等大模型相关的热门书籍。此外,书单还包括了《图解HTTP》、《图解TCP/IP》等计算机网络书籍和《程序员的数学》等数学书籍,旨在帮助程序员们在618大促期间高效选购,提升技术实力。

怜星夜思:

1、面对琳琅满目的技术书籍,如何判断一本书是否真的适合自己?除了看书单和评分,还有什么实用的选书技巧?
2、书单里既有经典老书,也有新兴领域的书籍,你觉得程序员应该如何平衡经典学习和新技术追踪这两者?
3、现在碎片化学习很流行,但技术书籍往往需要系统阅读。你是如何克服阅读大部头技术书籍的困难,保持学习的热情和效率的?

原文内容

每次大促,最难的不是下单,而是选。

尤其是想趁 618 买几本靠谱的好书时,页面一拉十几页,越看越焦虑。

还剩不到 6 小时,618 就结束了,小图替想买书的伙伴们把作业都做好了——这是一份经过编辑、程序员和读者共同筛选出的书单,涵盖编程基础、算法思维、人工智能、大模型等热门方向,每一本都值得收藏和慢慢读。

如果你还在犹豫买什么,不如从这里开始,让这份书单陪你做个不慌不忙的决定。

编程基础

《Python编程:从入门到实践(第3版) 》

[美]埃里克·马瑟斯 | 著

袁国忠 | 译
Python 入门圣经,影响全球超过 250 万读者,长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首,真正零基础,附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册,自学无压力。

《C语言程序设计现代方法(第2版 • 修订版)》

K.N.King | 著  

吕秀锋,黄倩 | 译

李忠 | 审
豆瓣评分 9.3,基于 C1X 标准全新升级。比教材还好懂的 C 语言学习教程。第 2 版修订版中不仅有 C99 中的新特性,还与时俱进地增加了 C11 和 C18 中的内容。

《C++实战》

吴咏炜 | 著


一本面向实战的现代 C++ 指南,由作者结合 30 余年 C++ 编程经验倾力打造。
书中聚焦开发者日常高频使用的语言特性,重点讲解惯用法(而非罗列语言里的琐碎细节),展示代码示例及其技术原理,旨在帮助大家又快又好地使用 C++。作者精选了对象生存期与 RAII、移动语义、标准模板库(STL)、视图、智能指针、错误处理、并发与异步编程等核心主题,深入浅出地剖析语言特性,并针对实际开发中的常见问题提供解决方案。

《On Java 中文版(基础卷)》

布鲁斯·埃克尔 | 著

陈德伟 臧秀涛 孙卓 秦彬 | 译

布鲁斯 • 埃克尔时隔 15 年又一力作,基于 Java 的 3 个长期支持版(Java 8、11、17),讲解 Java 核心语法,并对 Java 的核心变化进行详述。

《On Java 中文版(进阶卷)》

布鲁斯·埃克尔 | 著

孙卓 陈德伟 臧秀涛 | 译
是《On Java 中文版 基础卷》内容的拓展延伸,重点讲解 Java 的高级特性、并发、设计模式等相关进阶知识,对一些和开发密切相关的底层操作(如 I/O 系统、底层并发、数据压缩等)进行深入探讨,同时针对基础卷的重点章节进行了补充说明(如第 3 章增补了一些关于集合的高级特性)。

《SQL必知必会(第5版)》

本·福达|著

钟鸣,刘晓霞|译



SQL入门必备,畅销多年,中文版累计销量超15万。本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中常用必备的SQL知识,实用性极强。第5版对书中的案例进行了全面的更新,并增加了章后挑战题,便于读者巩固所学知识。

计算机网络

《图解HTTP》

上野宣 | 著

于均良 | 译



豆瓣评分 8.1,各大网店 HTTP 最佳入门图书,172 张图解轻松入门。
从基础知识到最新动向,一本书掌握 HTTP 协议。本书对互联网基盘——HTTP 协议进行了全面系统的介绍。作者由 HTTP 协议的发展史娓娓道来,严谨细致地剖析了 HTTP 协议的结构,列举诸多常见通信场景及实战案例,最后延伸到 Web 安全、最新技术动向等方面。

《图解TCP/IP(第6版)》
竹下隆史 等 | 著

乌尼日其其格 | 译


TCP/IP 圣经级教材,原版畅销 36 万册!不需要死记硬背,从头到尾仔细阅读一遍此书,自然而然就理解 TCP/IP 了。一本图文并茂的网络管理技术书籍,旨在让广大读者理解 TCP/IP 的基本知识、掌握 TCP/IP 的基本技能。
书中讲解了网络基础知识、TCP/IP 基础知识、数据链路、IP 协议、IP 协议相关技术、TCP 与 UDP、路由协议、应用协议、网络安全等内容。


《图解网络硬件
三轮贤一 | 著
盛荣 | 译


234 图 + 196 个表 = 全面掌握网络硬件,详细介绍了计算机网络硬件的相关知识,重点讲述了在实际网络建设工程中真实使用的网络硬件设备及其相关背景知识,深度讲解交换机/路由器/防火墙/无线 LAN/网络硬件的采购和运维,侧重工程实践,系统翔实。


数据结构与算法

《算法(第4版)》
Robert Sedgewick, Kevin Wayne | 著

谢路云 | 译

豆瓣评分 9.4,涵盖程序员必须掌握的 50 种算法。作为算法领域经典参考书,这本可以说是最好理解的算法大部头图书,内容对初学者友好,不用担心难啃。作者提供了 Java 代码,采用了模块化编程风格,方便读者对代码进行改造。另外还有配套网站,提供了书中内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源,帮你一站式学习算法,夯实算法底层基础。

《Hello 算法》

靳宇栋(@krahets)|著


动画图解、一键运行的数据结构与算法教程,GitHub Star 113k !近 500 幅动画插图,近 200 段精选代码,助你快速入门数据结构与算法。
书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识,通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例,以及生动形象的全彩插图和在线动画图解,揭示算法工作原理和数据结构底层实现,教授读者如何选择和设计最优算法来解决不同类型的问题,切实提升编程技能,构建完整的数据结构与算法知识体系。

《算法图解(第2版)》
[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著

袁国忠 | 译

最简单易懂的算法教程,像读小说一样轻松。本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列,400 多个示意图,基于 Python 代码示例,详细介绍算法执行过程,展示不同算法在性能方面的优缺点。这本绝对是新手入门算法的必备图书。第 2 版,代码更新到了 Python 3,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,使得内容更加完善。

机器/深度学习

   

《Python机器学习基础教程》
Andreas C. Müller   Sarah Guido | 著
张亮(hysic)| 译

scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。


《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.5,本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。


《深度学习入门2:自制框架》

[日]斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译

豆瓣评分 9.5,深度学习鱼书姊妹篇,这套书做到了真正意义上的“入门”!书中没有使用内容不明的黑盒,而是从我们能理解的最基础的知识出发,一步一步地实现最先进的深度学习技术。

美国物理学家费曼说:“What I cannot create,I do not understand.” 只有创造一个东西,才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架,直击现代深度学习框架本质!


《深度学习进阶:自然语言处理》
[日]斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译

豆瓣评分 9.6,畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域!本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。


《深度学习入门4:强化学习》
斋藤康毅 |著
郑明智 |译

豆瓣评分 9.4,深受读者喜爱的“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
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大模型基础


《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》 

奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版,作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。
升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例,书中还提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

《图解大模型:生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔,[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译
备受关注的大模型“袋鼠书”,全书通过 300 幅全彩插图,以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现,覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景,注重实操性。特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理,紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料,助你全面掌握大模型理论与实践,是入门进阶与求职备战的理想之选。

《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译

全网疯传的大模型教程,由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。

在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。此外,本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令,以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek,作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。


《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

叶文滔 | 译

这本书近期备受关注,DeepSeek 大火,越来越多人开始关注大模型底层知识。这本书由 GitHub 项目 LLMs-from-scratch(star数44k)作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造,全书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。

《百面大模型》

包梦蛟,刘如日,朱俊达 | 著

本书按“二星到五星”难度体系,精选约 100 道大模型面试高频真题,覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点,配套题目目录,便于高效查漏补缺。由 AI 领域大 V“包包大人”领衔,美团技术专家与北航新生代强强联合编写,内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明,《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐,是大模型求职者的实战宝典。

《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞(@花生)|著


超牛的 DeepSeek 应用书,作者是 AI 大佬花生,全书涉及 13 大场景,90 个实用案例,7 大技巧,4 大王炸组合,内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。


《走进具身智能》

陈光 | 著
稚晖君推荐,市面上第一本,从零开始讲解具身智能的科普书。内容涵盖 Agent、AGI、仿真、脑科学、机器人等 28 个热点 AI 名词。读完后你将对具身智能有一个整体的认知,内容好读易懂,初高中学生也能看
懂!
在本书中,你将看到机器如何通过视觉、听觉、触觉去解读环境,如何从模仿到创新,逐渐成长。从机器人学到脑科学,从意识探索到人机融合,作者以通俗生动的笔触,带你领略这一前沿跨学科领域的魅力。

《自制深度学习推理框架》
傅莘莘 | 著
基于 GitHub 2.7k 星标开源项目 KuiperInfer,作者手把手带领读者实现深度学习推理框架,并支持大语言模型的推理。全书共 9 章,以实现开源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例,从基础的张量设计入手,逐步深入讲解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。此外,书中还介绍了如何支持深度学习模型,如 ResNet、YOLOv5,以及大语言模型 Llama 2 的推理。书中代码基于 C++,贴近业界实践。

程序员的数学

《程序员的数学》(系列全四册)
机器学习、数据挖掘、模式识别基础知识,热销书程序员的数学系列套装,IT 计算机编程基础数据教程书籍,掌握编程所需的基础数学知识和数学思维。


用Python学透线性代数和微积分》

保罗·奥兰德|著

百度KFive|译
以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题:

√ 向量几何和计算机图形 

√ 矩阵和线性变换 

√ 微积分的核心概念 

√ 仿真和优化 

√ 图像处理和音频处理 

√ 用于回归和分类的机器学习算法


《具体数学:计算机科学基础(第2版)》
[美] Ronald L. Graham, Donald E. Knuth, Oren Patashnik|著
张明尧,张凡|译

豆瓣评分 9.5,由当今顶级数学家和计算机科学家合著的经典著作,自 1990 年出版以来经久不衰,并被世界多所知名大学采纳为教材,是当代计算机科学方面的一部重要著作。

本书第二作者、图灵奖得主计算机科学泰斗 Donald E. Knuth(高德纳)在接受图灵社区的访谈时如是说:“《具体数学》是一份‘纲领’,它的内容是我对于数学诸多方面应该如何教与学的思考。熟练掌握代数公式的基础技能,对我来说始终都是关键所在。这些内容在 TAOCP 里都有讨论,但只能是蜻蜓点水;在斯坦福大学的课程中,我得以深入更多的细节,而那些课程都被囊括在这本书中了。”

《深度学习的数学》
[日]涌井良幸、涌井贞美 | 著
杨瑞龙 | 译

一本书掌握深度学习的数学基础知识!结合 235 幅插图和大量示例,基于 Excel 实践,直击神经网络根本原理。


Linux基础

《Linux命令行与shell脚本编程大全(第4版)》

理查德·布卢姆 | 著

门佳 | 译


豆瓣评分 9.6,有口皆碑的 Linux 佳作,中文版销量超 10 万册。全方位梳理知识,示例丰富,适用于所有 Linux 发行版,新版针对 Linux 系统的最新特性进行了全面更新,轻松掌握 shell 用法。 

除了你说的这些,我觉得还可以关注一下书籍的出版年份和版本。技术发展日新月异,选择较新的版本通常能获取到更 актуальную 信息。另外,看看书里有没有配套的源码或者在线资源也很重要,方便动手实践。

我会尝试把大部头分解成小模块,然后各个击破。比如,先快速浏览目录,了解书的整体结构,然后选择自己最感兴趣或者最需要的部分开始阅读。在阅读过程中,我会做笔记、画思维导图,帮助自己理解和记忆。而且,我还会定期回顾之前学过的内容,巩固知识。

我觉得最直接的方法就是去图书馆或者书店翻翻看。看看目录,快速浏览一下内容,感受一下作者的写作风格和内容深度。如果觉得读起来很舒服,而且内容也符合自己的需求,那么这本书大概率就适合自己。当然,如果能找到电子版先试读一下就更好了。

同意楼上的观点! 经典就像内功心法,新技术就是招式。只有内功深厚,才能把招式融会贯通,发挥出更大的威力。而且,很多新技术的底层原理都源于经典理论,理解了经典才能更好地理解新技术。

我觉得经典书籍是基础,一定要打牢。新技术是工具,要灵活运用。我的策略是先系统学习经典,构建完整的知识体系,然后再根据实际需要学习新技术。这样才能做到知其然,也知其所以然。

我的秘诀是番茄工作法!每次集中精力阅读 25 分钟,然后休息 5 分钟。这样可以避免长时间阅读带来的疲劳感,保持专注。另外,我会给自己设定明确的阅读目标,比如每天阅读多少页或者完成某个章节,完成后给自己一些小奖励。

我个人比较看重作者的背景和写作风格。如果作者是领域内的专家或者有丰富的实践经验,并且写作风格清晰易懂,那么这本书通常会更有价值。另外,我会尝试阅读书籍的试读章节或者查看目录,判断其内容是否符合我的学习需求和知识水平。现在很多平台也有读者书评,可以多参考一下。

我持不同意见,学东西要带着目的性来学。如果现在的工作或者未来的职业规划需要用到某项新技术,那就应该优先学习它。经典固然重要,但也要结合实际情况,不能为了学习而学习。当然哈,有时间多看看经典肯定没坏处。

其实,读书也要讲究策略。有些书可以精读,有些书可以泛读。对于一些核心概念或者难点,我会反复阅读,直到完全理解。对于一些次要内容或者自己已经掌握的知识,我会快速浏览或者跳过。没必要死磕每一页,重要的是理解书的整体思路和核心内容。