5月編程語言排行榜:Python、C++ 競爭白熱化

TIOBE公布了2019年5月編程語言排行榜，頭部整體編程語言整體排名變化不大，前十名為Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和匯編語言。

本月值得注意的是，R語言跌出前20名，這是R語言進入TOP20三年以來首次跌出前20，而Python繼續縮小與C++的差距。

盡管Swift正快速增長，但是與Objective-C還是有不小的差距。另外，雖然PHP保住了自己第九名的位置，但是相比于 去年同期已經下降了2個位次。

Go與上個月相比下跌了一名，但整體變化比較穩定。

以下為前20名完整榜單

5月上市暢銷新書

##Linux內核深度解析

書名：《Linux內核深度解析》

編輯推薦：

基于ARM64架構的Linux 4.x內核；

大量圖例描述數據結構之間的關系和函數的執行流程；

結合代碼分析，以通俗化語言全面剖析Linux內核。

本書基于4.x版本的Linux內核，介紹了Linux內核的若干關鍵子系統的技術原理。本書主要內容包括內核的引導過程、內核管理和調度進程的技術原理、內核管理虛擬內存和物理內存的技術原理、內核處理異常和中斷的技術原理，以及系統調用的實現方式等。此外，本書還詳細講解了內核實現的各種保護臨界區的互斥技術，以及內核的文件系統。本書內容豐富，深入淺出，通過大量的圖例來描述數據結構之間的關系和函數的執行流程，并結合代碼分析，引導讀者閱讀和理解內核源代碼。

操作系統導論

書名：《操作系統導論》

**譯者：**王海鵬

編輯推薦：

這是一本關于現代操作系統的書。主題分為三個主要的概念:虛擬化、并發性和持久性。全書介紹了所有現代系統的主要組件，包括調度、虛擬內存管理、磁盤和I/O子系統、文件系統，甚至一個簡短的介紹分布式系統。本書內容全面，非常易于學習，很適合用于老師的教學和高校學生自學。

##Kafka Streams實戰

書名：《Kafka Streams實戰》

**譯者：**牟大恩

編輯推薦：

Kafka Streams技術的全面學習指南;

大數據流式處理從入門到實踐?。

本書教讀者在Kafka平臺上實現流式處理。在這本易于理解的書中，讀者將通過實際的例子來收集、轉換和聚合數據，使用多個處理器，處理實時事件，甚至可以使用KSQL 深入研究流式SQL。本書最后還講解了Kafka Streams應用程序的測試和運維方面的內容（如監控和調試）。

PyTorch深度學習

書名：《PyTorch深度學習》

**譯者：**王海玲 劉江峰

編輯推薦：

PyTorch是Facebook于2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發布的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。?《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的高級知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以PyTorch與深度學習的未來走向。

##Python 3破冰人工智能 從入門到實戰

書名：《Python 3破冰人工智能：從入門到實戰》

編輯推薦：

基于Python 3.6構建了近140個代碼案例，全面介紹Python在人工智能中的應用。

數學基礎：從歷年數學建模競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。

編程實踐：100余個代碼實例，全面講解網絡爬蟲、數據存儲與數據分析等內容。

算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。

本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基于Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵模塊；從網絡爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。

此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個別案例算法來自于工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。

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本文轉載自異步社區。

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