以往我们总盯着畅销书，经典书，新书，今天给大家介绍Packt Publishing的程序员专业书籍。这一套封面的程序员书你读过哪一本？

1、Python图像处理实战

[印度] 桑迪潘·戴伊（Sandipan Dey） 著，陈盈，邓军 译

图像处理，计算机视觉人脸识别图像修复编程入门教程书籍零基础深度学习爬虫，用流行的Python图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。

本书介绍如何用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12 章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。

本书适合Python 工程师和相关研究人员阅读，也适合对计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习感兴趣的软件工程师参考。

2、Python迁移学习

迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar） 著，张浩然 译

使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型

迁移学习是机器学习技术的一种，它可以从一系列机器学习问题的训练中获得知识，并将这些知识用于训练其他相似类型的问题。

本书分为3个部分：第1部分是深度学习基础，介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构；第2部分是迁移学习精要，介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力；第3部分是迁移学习案例研究，介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。

本书适合数据科学家、机器学习工程师和数据分析师阅读，也适合对机器学习和迁移学习感兴趣的读者阅读。在阅读本书之前，希望读者对机器学习和Python编程有基本的掌握。

3、Python无监督学习

[德] 朱塞佩·博纳科尔索（Giuseppe Bonaccorso） 著，瞿源，刘江峰 译

用scikit-learn、TensorFlow实现机器学习和深度学习拥抱机器学习，用Python实现无监督学习算法，构建高效且实用的解决方案。

本书通过Python语言讲解无监督学习，全书内容包括10章，前面9章由浅入深地讲解了无监督学习的基础知识、聚类的基础知识、高级聚类、层次聚类、软聚类和高斯混合模型、异常检测、降维和分量分析、无监督神经网络模型、生成式对抗网络和自组织映射，第10章以问题解答的形式对前面9章涉及的问题给出了解决方案。

本书适合数据科学家、机器学习从业者和普通的软件开发人员阅读，通过学习本书介绍的无监督学习理论和Python编程方法，读者能够在业务实践中获得有价值的参考。

4、Python忍者秘籍

[美] 科迪·杰克逊（Cody Jackson） 著，李俊毅 译

Python进阶教程书籍，深入研究Python开发者未体验过的相关技术探讨了CPython解释器，浏览PyPy项目，回顾Python增强方案

本书将揭示Python中鲜为人知甚至让人有所误解的与标准库实现相关的内容，并提供对模块实际工作方式的理解。本书展示了集合和数学模块的正确实现，以及数字（如小数和分数）的相关内容，这将有助于读者拓展视野。在详细了解内部特殊方法之前，读者将了解装饰器、上下文管理器、协同程序和生成器函数等。本书探讨了CPython解释器，包括可以改变环境功能的命令选项，以及改进普通Python体验的可选交互式Shell。读者将浏览PyPy项目，在那里可以接触到几种新的方法来提高应用程序的速度和并发性。本书同样回顾了几种Python增强方案，以了解Python未来的发展趋势。最后，本书提供了编写Python代码文档的不同方法。

这本书是为那些想学习如何用新方法来改进应用程序性能的Python软件开发人员而写的。想要掌握这本书的知识，最好有一定的Python开发经验。

5、Python自动化运维实战

巴塞姆·，阿利（Bassem Aly） 著，王文峰，袁洪艳 译

运维工程师教程书籍，自动化运维实践通过Python模块、库与工具自动配置和管理大量服务器的讲解，提高运维的效率

本书介绍了如何通过Python来自动完成服务器的配置与管理，自动完成系统的管理任务（如用户管理、数据库管理和进程管理），以及完成这些工作所需的模块、库和工具。此外，本书还讲述了如何使用Python脚本自动执行测试，如何通过Python在云基础设施和虚拟机上自动执行任务，如何使用基于Python的安全工具自动完成与安全相关的任务。

本书适合运维人员和开发人员阅读，也可作为相关专业人士的参考书。

6、Vim 8文本处理实战

鲁斯兰·奥西波夫（Ruslan Osipov） 著，王文涛 译

Vim8文本处理技术指南，vim实用技巧文本编辑器书籍，程序员编程开发技能，python语言结合

本书向读者介绍了 Vim 的奇妙世界，其中包含了许多Python代码示例和一些面向工程的工具。本书强烈建议读者将Vim作为主要集成开发环境（IDE），以便将本书中的经验推广应用到任意编程语言。

本书适用于初级、中级和高级程序员。本书将介绍如何高效地将Vim应用于日常工作流程的方方面面。虽然书中涉及了Python，但Python或Vim的经验并不是阅读本书所必需的。

7、人工智能技术与大数据

[印] 阿南德·德什潘德（Anand Deshpande） 著，赵运枫，黄伟哲 译

解读AI人工智能与大数据技术用人工智能技术实现大数据自动化解决方案的完整指南

1.本书对大数据与人工智能有一个综述性的介绍，包括大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。。

2.同时也提供了多个不同场景中的用例，帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。

3.本书作者Anand Deshpande和Manish Kumar分别是Datametica Solutions的大数据交付总监和高级技术架构师，他们在数据生态系统技术和数据管理方面拥有丰富的经验。

数据与人工智能是未来几十年的重要发展方向。随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力。

8、Bash Cookbook 中文版

[加] 罗恩·布拉什（Ron Brash） 著，王林生 译

LinuxBashshell脚本编程指南系统管理员和运维人员参考书

在本书中，我们将使用Bash（Bourne Again Shell）编写各种shell脚本，涉及简单的示例和复杂趁手的实用工具或程序。目前，Bash是大多数GNU/Linux发行版采用的默认shell，在Linux终端中可谓是无处不在。它能够应对各种任务，在Linux/UNIX生态系统中如鱼得水。换句话说，熟悉Bash命令行的用户可以自己动手将其安装在几乎所有的Linux系统中，基本上不用做什么改动就能够完成类似的任务。Bash脚本很少依赖其他软件，在极为精简的系统中（最小化安装），用户仍然可以编写出功能强大的脚本，实现任务自动化或协助执行重复性任务。

我们将侧重点完全放在了Ubuntu环境下的Bash用法，前者是一种很常见的Linux发行版，但是书中的脚本应该可以相对轻松地移植到其他发行版。本书并不是专门为 macOS或Windows操作系统所写的，尽管移植到这些操作系统也并非不可能。

9、写给系统管理员的Python脚本编程指南

[印度] 甘尼什·桑吉夫·奈克（Ganesh，Sanjiv，Naik） 著，张成悟 译

Python脚本编程手册Python脚本编程指南

1.从基础到高级编程，全面系统地介绍Python脚本在系统管理中的作用。

2.市场上少见的介绍将Python脚本应用于系统管理的图书。

3.本书附有配套资源，帮助读者学以致用，将所学应用到真实场景中。

随着时间的推移，Python不断发展并扩展了其与IT操作相关的功能。Python简单易学，但具有功能强大的库，可用于 编写脚本以解决实际问题并自动执行管理员的日常活动。本书的目的是通过完成一系列项目，帮助读者掌握在项目中使用Python脚本的方法。

本书首先介绍Python的安装，并讲解编程基础知识。然后，本书将侧重于解析整个开发过程，从配置到准备再到构建 不同的工具，包括IT管理员的日常活动（文本处理、正则表达式、文件存档和加密）、网络管理（套接字编程、电子邮 件处理、使用Telnet/SSH远程控制设备以及SNMP/DHCP等协议）、创建图形用户界面、网站处理（Apache日志 文件处理、SOAP和REST API通信、Web抓取），以及数据库管理（MySQL和相似数据库数据管理、数据分析和报告）。学完本书，读者将能够使用Python功能构建强大的工具以解决具有挑战性的实际任务。