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计算机领域注重实战的书籍众多，以下是一些备受推崇的注重实战的计算机书籍：

1、Redis实战

当你需要以接近实时的速度访问快速变动的数据流时，Redis这样的键值数据库就是你的极好选择。通过接纳散列、字符串、列表等多种数据类型，Redis对键值对模式进行了扩展，它既提供了极其快速的内存数据集操作，又可以在运行时轻松地将这些数据持久化到磁盘上面。除此之外，Redis还是免费的、开源的。

本书对Redis本身以及它的键值对模型进行了介绍，读者将接触到包括缓存、分布式广告定向等实际使用案例，学到如何从小型的作业任务开始，扩展Redis以适应大规模的数据集，以及如何与其他传统的关系数据库或是其他NoSQL存储系统进行集成。有经验的开发者应该会对集群和服务器脚本编程等较为深入的内容感兴趣。

2、AI辅助编程实战

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。

3、PyTorch深度学习实战

本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。

本书主要内容：

（1）训练深层神经网络；

（2）实现模块和损失函数；

（3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型；

（4）探索在 Jupyter Notebooks 中编写示例代码。

4、深度强化学习实战

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。

本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。

5、Spring实战（第6版）

本书是一本经典而实用的Spring学习指南，介绍了Spring使用框架、Spring Boot，以及Spring系统中的其他组成部分。

本书分为4个部分，共18章。第1部分（第1章~第6章）涵盖了构建Spring应用的基础知识。第2部分（第7章~第10章）讨论了如何讲Spring应用与其他应用进行集成。第3部分（第11章~第14章）探讨了Spring对反应式编程提供的全新支持。第4部分（第15章~第18章）介绍了如何做好应用投入生产环境前的准备工作，以及如何进行部署。

本书适合刚刚开始学习Spring Boot和Spring框架的Java开发人员阅读，也适合想要超越基础知识并学习Spring新特性的经验丰富的Spring开发者参考。

6、Rust实战

本书旨在帮助读者理解如何用Rust进行系统编程，并提供了一些使用Rust编写代码的技巧。本书给出了10余个源自现实的示例，让读者不仅能了解Rust语法，还能了解Rust的实际运用。

本书适合所有对Rust感兴趣的读者阅读。要更好地掌握本书涵盖的内容，读者应具备一定的编程经验，至少应对计算机编程的基本概念有所了解。

7、Go语言实战

本书会提供一个专注、全面且符合习惯的视角。本书关注Go 语言的规范和实现，涉及的内容包括语法、Go 的类型系统、并发、通道和测试等主题。

Go语言实战 主要内容

● Go语言规范和实现。

● Go语言的类型系统。

● Go语言的数据结构的内部实现。

● 测试和基准测试。

8、C++并发编程实战（第2版）

这是一本介绍C++并发和多线程编程的深度指南。本书从C++标准程序库的各种工具讲起，介绍线程管控、在线程间共享数据、并发操作的同步、C++内存模型和原子操作等内容。同时，本书还介绍基于锁的并发数据结构、无锁数据结构、并发代码，以及高级线程管理、并行算法函数、多线程应用的测试和除错。本书还通过附录及线上资源提供丰富的补充资料，以帮助读者更完整、细致地掌握C++并发编程的知识脉络。

本书适合需要深入了解C++多线程开发的读者，以及使用C++进行各类软件开发的开发人员、测试人员，还可以作为C++线程库的参考工具书。

9、生成式AI入门与AWS实战

本书是专注于如何在AWS上开发和应用生成式AI的实用指南，旨在为技术领导者、机器学习实践者、应用开发者等提供深入了解和应用生成式AI的策略与方法。本书首先介绍了生成式AI的概念及其在产品和服务中的应用潜力，然后详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期。作者探讨了多种模型类型，如大语言模型和多模态模型，并提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧。此外，本书讨论了如何使用LoRA技术对模型进行微调，以及如何通过RLHF使模型与人类价值观对齐。书中还介绍了RAG技术，以及如何利用LangChain和ReAct等开发agent。最后，本书介绍了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序。基于该强大的平台，读者可以实现自己的创新想法。