图灵社1024码上阅读节:编程经典图书推荐与深度学习、大模型书单速览

图灵1024阅读节福利开启!精选程序员经典好书,涵盖通识、Python、算法、AI、大模型等,限时优惠满300减120,更有书签赠送。

原文标题:1024码上阅读节第三弹|程序员必读经典图书,全套限时活动开启!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

图灵编辑部正值“1024 码上阅读节第三弹”活动期间,精心策划了一系列针对程序员的经典图书优惠与推荐。本次活动旨在帮助读者轻松获取知识能量,无论是巩固基础、完善体系,还是探索前沿技术,都能找到合适的读物。

活动主要包括两大部分优惠:在京东图灵图书购买,部分商品享受满300减120的优惠,并有其他限时折扣;此外,在全网任意平台购买纸质版图书实付满199元,即可获赠图灵书签一支,此活动截止至2024年10月24日。读者可通过指定链接上传订单截图领取奖品。

文章重点推荐了多个技术领域的精选书单,涵盖广泛:
1. **计算机通识**:“怎样”系列,适合从入门到对计算机技术感兴趣的各类读者。
2. **Python编程**:《Python编程从入门到实践(第3版)》、《流畅的Python(第2版)》、《Python工匠》及《CPython设计与实现》,满足从新手到进阶的需求。
3. **算法基础到进阶**:《算法图解(第2版)》、《Hello算法》和《算法(第4版)》,提供从直观理解到系统学习的方案。
4. **计算机网络**:《图解HTTP》、《图解TCP/IP(第6版)》和《图解网络硬件》,帮助读者深入理解网络协议与硬件。
5. **人工智能初了解**:《人工智能简史(第2版)》与《理解图灵》,为普通人了解AI历史与思想提供良好视角。
6. **程序员的数学**:系列图书覆盖编程中常用数学知识,如《程序员的数学(第2版)》、概率统计、线性代数和图论。
7. **深度学习**:“鱼书”系列,被誉为深度学习的入门佳选,涵盖基础原理、自然语言处理、强化学习等。
8. **大模型技术**:“这就是”系列、大模型通关手册、图解大模型系列,紧密跟踪当前热门的大模型技术,如ChatGPT、MCP,提供从原理到实战的全面指南。
9. **程序员的“圣经”**:高德纳的《计算机程序设计艺术》系列,被视为行业殿堂级巨著。

这些精心挑选的图书不仅是知识的载体,也是无数程序员成长路上的指南,为不同阶段的技术学习者提供了丰富的选择。

怜星夜思:

1、这么多编程书,对于一个刚入门的小白来说,想尽快上手写点东西,第一本应该买什么,重点看什么呢?有没有过来人能分享下经验和避坑指南?
2、文章里既有像《计算机程序设计艺术》这种“圣经”级的经典巨著,也有《这就是ChatGPT》这样紧追大模型风口的新书。大家觉得在当今技术更新这么快的时代,是应该先花大量时间打牢基础再看前沿,还是直接从热门领域切入,边学边补基础呢?
3、现在有了ChatGPT、Copilot这些AI工具后,大家觉得我们学习编程或技术知识,还需要像以前那样一本一本啃技术书吗?AI能不能替代书籍,或者说,它们是互补关系?

原文内容

前两天,我们一起读电子书、进共学营,轻装上阵地补能量。

往期活动还在进行中,请点击:

今天,程序员的压箱底好书即将全员登场。《计算机程序设计艺术》《算法(第4版)》《流畅的Python(第2版)》等等。无论是打基础、补体系,还是想要收藏一本精神图腾,它们都值得在你的书架上占据一席之地。

📘1024 码上阅读节第三弹福利
  • 京东图灵图书,部分参加满 300 减 120,更有图书享受限时折扣,具体折扣请以商品页面为准。
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如果不知道买哪些书,下面是小图为大家搭配好的套装,这些书,不只是经典,更是无数程序员曾经走过的路!

计算机通识“怎样”系列

矢泽久雄 | 著,胡屹 | 译
矢泽久雄 | 著,周自恒 | 译
户根勤 | 著,周自恒 | 译
武内觉 | 著,曹栩 | 译
平泽章 | 著,侯振龙 | 译
濑户文美 | 著,许永伟 | 译
安永辽真 | 著,尹修远 | 译
计算机通识“怎样”系列,上市以来深受读者喜爱,原版重印超 50 万册,从计算机是怎样跑起来的开始,围绕计算机热门技术的方方面面展开。大模型时代每个人都应该掌握一些计算机通识知识,无论是处在知识萌芽期的小学生,还是对计算机技术感兴趣的老人,这本书都是一本非常不错的入门指南。

Python从入门到实践

[美]埃里克·马瑟斯 | 著;袁国忠 | 译

[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著;安道 | 译

朱雷(@piglei)| 著

安东尼 · 肖|著;史海,赵羽,陈啸,李俊辰|译

《Python编程从入门到实践(第3版)》: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。
《流畅的Python(第2版)》:Python 进阶第一书,第 2 版教你跳出旧有经验,探索并运用地道的 Python 3 功能。第 2 版分为五部分内容:数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。
《Python工匠》:本书基于“Python工匠”系列,豆瓣评分 9.2 分,作者融入互联网大厂工程实践经验,聚焦真实项目中高频使用的 Python 编程核心知识点。
CPython设计与实现》:Python 之父 Guido van Rossum 推荐、CPython 核心开发者 Carol Willing 作序!这本书以一种平易近人的方式解释了 Python 解释器的概念、思想和技术细节。

算法基础到进阶

[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著;袁国忠 | 译

靳宇栋(@krahets)|著
罗伯特·塞奇威克|著;谢路云|译
《算法图解(第2版)》:像小说一样好懂的算法书,第 2 版保留原有的轻松风格。400+图示,图解算法复杂理论,代码基于 Python 3 全面更新,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,内容更加完善。
《Hello算法》:动画图解、一键运行的数据结构与算法教程,GitHub Star 101k !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。
《算法(第4版)》:算法领域畅销近 40 年的经典参考书,第 4 版具体给出了每位程序员应知应会的 50 个算法,提供了实际代码,而且这些 Java 代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。

计算机网络三剑客

上野宣|著,于均良|译

竹下隆史|著,乌尼日其其格|译

三轮贤一|著,盛荣|译

《图解HTTP》:看懂 HTTP 协议最好的一本书。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)》:热销 10 余年,全版本累销破 50 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,每章开头都有 OSI 参考模型插图,帮助理解协议,是网络技术管理初学者必备图书。

《图解网络硬件》: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。

人工智能初了解

尼克 | 著
《人工智能简史(第2版)》:获得第七届中华优秀出版物图书奖、第八届吴文俊人工智能科技进步奖,入围央视“2017年度中国好书”,获选第十三届“文津图书奖”推荐图书。

普通人了解人工智能的最佳读本,全景式了解人工智能的进程,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。

《理解图灵》:图灵的思想不仅是计算的里程碑 ,更是智能的启示录。本书以全新视角审视图灵的理论,为现代人工智能提供历史洞见 附赠人物关系图和经典论文原文:人物关系图助你轻松厘清人物关系,《计算机与智能》英文论文方便查阅,助你深入理解原著精髓。

程序员的数学系列

结城浩|著;管杰,卢晓南|译
平岡和幸,堀玄|著;陈筱烟|译
平岡和幸,堀玄|著;卢晓南|译
宫崎修一|著;卢晓南|译
《程序员的数学(第2版)》:原版累计销售 18 万册。通过向程序员介绍了编程中常用的数学知识,借以培养初级程序员的数学思维。第 2 版还新增了机器学习等内容,解决了程序员编程过程中出现的数学痛点。
《程序员的数学2:概率统计》:涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。
《程序员的数学3:线性代数》:内容包括向量、矩阵、行列式、矩阵求逆、线性方程、特征值、对角化、Jordan 标准型、特征值算法、LU 分解等。
程序员的数学4:图论入门》内容包括最小生成树、最短路径问题、欧拉回路、哈密顿圈、图着色、最大流问题和匹配问题等。

深度学习“鱼书”系列

斋藤康毅 | 著;陆宇杰 | 译
斋藤康毅 | 著;陆宇杰 | 译
斋藤康毅 | 著;郑明智 | 译
斋藤康毅|著;郑明智|译
深度学习“鱼书”系列,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。从深度学习的基础原理讲起,涉及自然语言处理、自制深度学习框架、强化学习、生成模型等深度学习领域内的热门技术。全套图书豆瓣评分均在 9.0 以上,相比直接去啃深度学习大部头类图书,这套书绝对是入门深度学习的第一选择。

大模型“这就是”系列

[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆|著;艾逗笔(@idoubi)| 著;张梓铭(@北茗)| 著
“大模型”这就是”系列,是当下最系统、最易懂的大模型知识读本,帮助普通读者和技术人士全面了解当前最热门的大模型技术。
这就是ChatGPT》:OpenAI CEO,ChatGPT 之父山姆·阿尔特曼推荐,国内首部由世界顶级 AI 学者、科学和技术领域重要的革新者、“第一个真正实用的人工智能”搜索引擎 WolframAlpha 发明人斯蒂芬·沃尔弗拉姆对 ChatGPT 最本质的原理的解释的权威之作!
《这就是MCP》:超 100 幅图示通俗解读 MCP,6 大真实产品案例,开放源码,作者带学。本书涵盖 MCP 的方方面面,从基础概念到实战案例,再到生态系统构建。为读者提供了一套完整的 MCP 学习与实践指南。 
《这就是AI智能体》从多个角度全面介绍基于大模型的智能体技术,内容涵盖基础知识、发展历史、技术架构、应用场景、未来趋势及项目实践,旨在为读者提供一站式学习资源。 

大模型通关手册

塞巴斯蒂安·拉施卡|著;叶文滔 | 译
塞巴斯蒂安·拉施卡|著;覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译

包梦蛟,刘如日,朱俊达 | 著

《大模型技术30讲》:以独特的一问一答式风格展开,从最基础的神经网络,到计算机视觉、自然语言处理,再到模型部署与评测,每一讲都围绕一个真实存在的核心问题展开思考与拆解。
《从零构建大模型》如何从零开始构建大模型的指南,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。
《从零构建大模型习题解答》:书中内容围绕《从零构建大模型》一书的结构展开,覆盖代码和主要概念问题、批判性思维练习、单项选择题以及答案解析等内容。
《百面大模型》:大模型面试实战的代表之作。作者手把手拆解了真实的大厂大模型面试题。精选约 100 道高频真题,按照“二星到五星”难度划分,覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等关键考点,帮助读者实现从基础认知到深入思考的逐步进阶。

图解大模型系列

[沙特] 杰伊·阿拉马尔,[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著;李博杰 | 译

[沙特] 杰伊·阿拉马尔, [荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著;李博杰 孟佳颖 | 译

《图解大模型》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。
《图解DeepSeek》:2 小时搞懂 DeepSeek 底层技术。近 120 幅全彩插图通俗解读,内容不枯燥。从推理模型原理到 DeepSeek-R1 训练,作者是大模型领域知名专家 Jay & Maarten, 袋鼠书《图解大模型》同系列,广受欢迎。

程序员的“圣经”

高德纳 | 著

当代最伟大的程序员之一高德纳著作。被誉为“程序员的圣经”。高德纳老先生从 1963 年开始写作,至今已经跨越半个世纪。这套书原计划出版7卷,已经出版《计算机程序设计艺术 卷1:基本算法》《计算机程序设计艺术 卷2:半数值算法》《计算机程序设计艺术 卷3:排序与查找》《计算机程序设计艺术,卷4A:组合算法》《计算机程序设计艺术:MMIX的增补》《计算机程序设计艺术,卷4B:组合算法(二)》

对于新手啊,我觉得先从Python入门系列和《图解HTTP》这种实用、易懂的看起比较好。Python上手快,能快速做出点东西增加成就感,不至于学到一半就放弃了;HTTP是网络基石,不管你未来做前端、后端还是移动开发,都绕不开它。先把这两块基础打牢,再慢慢拓展其他领域,感觉路线会比较清晰。

说个我的“金字塔选书法”吧。我会先把计算机基础、操作系统、数据结构与算法这些“地基”类书放在最顶层,这些是无论技术怎么变都绕不开的经典,比如《算法(第4版)》。中间层是像Python、Java这种通用编程语言的进阶书。最底层才是像大模型、深度学习这种快速迭代的前沿技术书。我的原则是,先夯实上层基础,才能更好地理解和驾驭底层的变化。对于新领域,我会先选一本“图解”或者“简史”类的概览书,快速建立知识框架,再决定要不要深入研究特定主题。这样选,效率高,知识体系也稳固。

作为一名现代程序员,我基本是电子书的忠实拥趸。通勤路上、碎片时间,手机或平板就能随时翻看,非常方便。而且很多技术电子书可以直接复制粘贴代码,搜索关键词也超快,对于查阅资料简直是神器。但我也承认,对于那些需要系统性学习、反复揣摩的经典,特别是代码示例比较多的,纸质书确实能提供更好的阅读体验。那种在书上圈点勾画的感觉,是电子书无法替代的。所以,我采取的是一种混合模式:电子书解决广度,帮助我保持对新技术的快速了解;纸质书解决深度,让我能真正沉下心来啃硬骨头。各有千秋,不必厚此薄彼。

害,这还用问?作为过来人我告诉你,鱼和熊掌我都要!但是!有个先后顺序。刚入行那会儿,我肯定先得跟着潮流走,搞懂当前热门的技术,这样才能找到工作、才能有项目可做。等你工作几年,发现好多问题其实都是基础不牢造成的,或者想往更深层次发展了,那时候你才会主动去翻《算法导论》或者《TAOCP》。那些经典书不是让你立刻变强的,是让你变得更持久、更有后劲。所以,平衡之道就是:先活下来,再活得好。先学当下的东西,再回来补经典。

经典老书啊,它的作用主要有三:第一,能让你感受到前辈们‘秃头’的艰辛,激励自己好好学习。第二,当你面对新的技术概念一头雾水时,它们能提供一个稳定的精神支柱:‘至少我还有这些基础!’。第三,也是最重要的一点,当你的显示器挂了、WiFi断了,或者就是想享受一下没有弹窗的安静时光时,它们就是你唯一的学习伴侣!至于大模型时代,经典书是告诉你‘为什么’,线上资源是告诉你‘怎么做’。你想造火箭,得先懂物理力学(经典书),再找个火箭图纸(线上资源)!

现在信息爆炸,学习方式确实多样化了。我个人偏向“混合式学习”:利用AI问答或搜索引擎快速解决日常开发中的小疑问;而对于系统性的知识体系构建,会优先选择高质量的在线课程;对于那些思想性强、需要反复咀嚼的经典著作,则会选择实体书,以沉浸式阅读来深度理解。在阅读经典时,我绝不会一口气读完,而是会结合项目实践,采取“螺旋式上升”的学习法——带着问题去阅读,验证所学,然后带着更多问题再深入,理解会更透彻。

根据我对技术发展趋势的观察,未来的程序员会更像“智能系统架构师”或“AI工具链整合专家”。核心竞争力将是理解业务逻辑、将问题解构为AI可处理的模块、以及高效地协调不同AI模型和传统组件。传统的计算机科学基础,如算法和数据结构,非但不会失去价值,反而是理解并驾驭AI模型(例如,理解Transformer内部的矩阵运算、优化推理效率)的关键。操作系统知识则能帮助我们更好地部署和管理AI应用,处理资源分配和性能瓶颈。可以明确地说,基础越牢,未来适应性越强。

楼上问“普通开发者学大模型有啥用”,从宏观层面看,理解大模型有助于你把握未来技术趋势,为职业发展提前布局。即使不直接开发大模型,你也会和这些工具打交道。了解其背后的原理和局限性(比如幻觉、数据偏见),能让你在使用时更具判断力,避免盲目依赖。此外,大模型的知识也能激发你在现有产品中寻找创新点,比如思考如何将智能代理(AI Agent)的概念融入到你负责的软件系统中,为用户提供更智能、更自动化的体验。

对于“这么多书,眼都花了!如果你是个编程小白,或者想要转行到AI领域,面对这么多经典,第一步应该怎么走才能不迷路?”这个问题,我的建议是:新手建议从“通识”和一门“语言入门”开始。就像文章里提到的“计算机通识‘怎样’系列”加上《Python编程从入门到实践(第3版)》,先把基础打牢,理解计算机是怎么回事,再逐步深入。转AI的话,Python入门后直接看“深度学习鱼书系列”和“大模型”系列里偏概念性的书,理解宏观概念,具体技术细节可以边学边练。

“老”书?那得看你怎么看了。就像经典名著,你可能不爱看,但它在那里,就是有它的价值。针对“程序员的圣经是否过时”的问题,这书就像程序员的“九阳神功”,练成了不得了,练不成也无所谓,反正大部分人也用不上那么深的内力。但如果你想成为“武林高手”,不啃它简直白混。至于说知识淘汰?算法和数学这些东西,哪有那么容易淘汰的?再说,买回来放书架上,也是一种对知识的“信仰”和“尊重”啊,彰显品味!

针对“编程小白或转行AI如何不迷路”的困惑,这其实是个学习路径规划的问题。对于小白,理解计算机系统运作的底层逻辑非常重要,这有助于建立全局观。从基础的《计算机是怎样跑起来的》开始,配合一门主流语言(如Python)的入门书,构建初始技能树。之后,根据个人兴趣和职业规划选择分支,例如转向AI可着重学习《流畅的Python》和深度学习系列,同时了解一些大模型的基础概念。关键在于分阶段学习,不必贪大求全,但求精深。

哈哈,这问题问得好!我当年也是从“啥都不懂”过来的。我的经验是,先搞定一套“能跑起来”的技能树。比如,Python + Web 开发基础(HTML/CSS/JS)。写个网站或者小程序,哪怕是最简单的,那种成就感能让你坚持下去。这个过程中你会遇到各种问题,然后你就自然知道要去补哪方面的知识了,比如数据库、网络协议。算法和数据结构是重要的,但初期不用追求啃《算法(第4版)》这种高级货,先看《算法图解》这种轻松愉快的,培养兴趣最重要。至于大模型,我觉得可以等到你对编程有基本感觉后,再用AI工具帮自己写代码,边用边学,效率更高!

作为一个资深码农,我个人还是偏爱纸质技术书,尤其是那些我认为是’经典’或者’工具书’级别的。纸质书的好处在于,它能提供一种沉浸式的阅读体验,没有弹窗、通知的干扰,眼睛也更舒服些。翻阅、批注、做标记都非常直观,更容易建立起对知识点的空间记忆。在遇到复杂概念或推导时,纸质书可以随时停下笔来思考演算,这种‘物理’上的互动感是电子书难以替代的。缺点当然也很明显:不便携带、占地方、价格相对较高。电子书则胜在便携性和检索功能,碎片化阅读和快速查询非常方便,但长时间阅读屏幕对眼睛的负担较大,而且容易分心。所以,我会根据书籍的类型和阅读目的来选择,入门科普或快速查阅用电子书,深入学习和反复研读则首选纸质书。

嗨!作为过来人,我的建议可能听起来有点老套,但确实是经验之谈:先学好一门编程语言,强烈推荐Python,真的是万金油!然后,别急着跳过《算法图解》之类的书,算法和数据结构是编程的“内功心法”,早学会早受益。至于“计算机是怎样跑起来的”这类通识书,可以穿插着看,当你对某个概念模糊时,回头翻翻会有茅塞顿开的感觉。大模型那些,可以先当作兴趣看看科普文章,有了一定实战经验后,自然就知道哪些书适合自己了。别忘了,兴趣是最好的老师,选一个自己感兴趣的小项目边学边做,效果会更好!

说到阅读方式,我绝对是电子书的拥趸!特别是技术书籍,有搜索功能简直是神来之笔。遇到不懂的概念,Ctrl+F一下,比翻纸质书快多了。笔记可以在Goodnotes或者Obsidian里做,方便整理和检索。而且,现在很多在线教程和电子书都有配套代码可以直接复制粘贴,学习效率Max!至于编程效率,肯定有帮助啊。知识储备多了,解决问题自然快,不用老去Stack Overflow。而且,阅读优秀的代码或者设计模式,自己写起代码来也能少走弯路,写得更“优雅”。

这个问题很有意思。作为一线开发者,我觉得在大模型时代,要平衡好基础和前沿。如果你是搞应用的,那可能优先看大模型怎么用,怎么调优,RAG、Agent这些更直接。但如果你想做更底层、更创新的工作,或者解决实际产品中的模型瓶颈,那《深度学习(花书)》或者这文章里提的“鱼书”系列、还有《统计学习方法》这些经典的数学和DL基础,绝对是进阶的硬核。否则你可能只会用别人训练好的模型,却不知道为什么好,出了问题也无从下手。

这个问题,我必须要说,纸质书那份“仪式感”是电子书给不了的!尤其是那种厚厚的经典,捧在手里感觉自己瞬间高大上了!但是,现实是我的通勤时间,电子书更便携,所以一般是纸电混用。至于阅读习惯对编程效率嘛……我觉得最大的帮助就是,在你遇到bug,卡壳到想摔电脑的时候,翻几页书,可能突然就醍醐灌顶了!或者至少能让你暂时转移注意力,冷静下来,再回去看bug说不定就解决了。这算不算某种形式的效率提升(笑)?还有就是,多看书能让你少踩坑,节省下来的debug时间就是效率啊!

纸质书和电子书各有千秋,我个人倾向于在学习新概念或深入研究时选择纸质书,因为其减少视觉疲劳,且便于批注、翻阅和建立空间记忆。而在查阅资料、快速检索或通勤碎片时间则偏爱电子书。至于阅读习惯对编程效率的帮助,我认为主要体现在几个方面:首先,系统阅读能构建扎实的知识体系,减少查阅资料的时间;其次,良好的阅读理解能力有助于快速理解代码和文档;最后,通过阅读吸收的编程思想和模式,能直接指导代码设计,提升代码质量和可维护性。

哈哈,要我说最值得的,那肯定是《程序员的数学》系列啦!以前一直觉得数学没啥用,直到被各种算法和数据结构搞得头疼,才发现数学才是基础中的基础,内功心法!虽然偶尔会怀疑人生,但学进去了真的能打开新世界的大门,感觉自己不是只会“CRUD”的码农了(狗头)。而且,数学思维好了,看其他书也事半功倍!