2月书讯（下）| 新年到，新书到！

1、《下一代无线通信网络：博弈建模、分析与设计》

2、《无人机组网与应用：基于5G移动通信网络》

3、《Kubeflow学习指南：生产级机器学习系统实现》

4、《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》》

5、《机器学习精讲：基础、算法及应用（原书第2版）

6、《自然语言理解与行业知识图谱：概念、方法与工程落地》

7、《集成电路敏捷设计》

8、《Perl语言IC设计实践》

9、《机器人系统（原书第2版）》

10、《Rootkit和Bootkit：现代恶意软件逆向分析和下一代威胁》

推荐理由：由多位研究博弈论在通信和网络领域应用的著名专家联合执笔；详解面向未来的无线通信网络设计、建模及优化的博弈论方法。

本书探讨面向新兴无线通信网络的设计、建模以及优化的博弈论方法。全书采用统一且全面的叙述方式，解释设计新型分布式无线网络机制涉及的基本概念和理论，从工程的角度描述新型的博弈论工具，并广泛总结了近期应用。

推荐理由：由无人机组网领域著名专家撰写，从理论、实践和行业标准三个维度，对无人机组网进行了全面而系统的解读。

推荐理由：如果你正在训练一个机器学习模型，但不确定如何将其投入生产，本书将协助你完成目标。Kubeflow为模型生命周期的不同阶段提供了一系列云原生工具，从数据探索和特征准备到模型训练和模型服务。本书可以帮助数据科学家用Kubeflow构建生产级机器学习实现，并向数据工程师展示了如何使模型具有可伸缩性和可靠性。作者使用书中的示例解释了如何使用Kubeflow在云端或者本地开发环境中的Kubernetes上训练机器学习模型并为模型提供服务。

推荐理由：本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。

新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。

推荐理由：强调几何直觉和算法思维，提供直观且严谨的机器学习方法。包含大量实际应用案例，涉及计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学等领域。配有上百个Python编程练习，帮助读者深入理解关键的机器学习算法。通过精心设计的300多张插图直观解析机器学习的技术和概念。附录内容涵盖必需的数学知识，使全书自成一体。　 

推荐理由：本书首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等进行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括自然语言特征、统计学习、机器学习、深度学习、知识图谱等。在讲解上述基本自然语言处理方法的基础上，继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法，基于作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱方向的实践经验，探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。本书为互联网企业构建文本智能平台提供了很好的案例参考，也为行业信息化从业者提供了从入门到进阶的技术指导，同时适合作为自然语言处理、知识图谱、计算机、人工智能等领域从业者的学习指导书。

推荐理由：基于丰富的案例展示了整个集成电路设计的实际应用，涵盖从简单电路理论到电磁效应，从高频电路设计到数据转换器和锁相环等系统。电感和电容等基本概念彼此关联，也与现代芯片内的其他射频现象相关，不需要仿真器即可加深理解。

推荐理由：本书从命令行参数的实例开始，介绍Perl语言的基础知识，并逐步引入模块等中高阶内容。本书还详细介绍了Perl语言在IC设计中的典型应用，覆盖模拟电路仿真、版图验证和数字电路处理。希望帮助读者尽快进入实际的Perl编程工作，提升IC设计的效率。

推荐理由：本书的作者有20多年的机器人教学经验。本书第1版于2011年被CHOICE杂志评为年度杰出学术专著。本书向读者介绍机器人学、工业机器人机构和各种机器人，如并联机器人、移动机器人和仿人机器人。适用于机器人学或工业机器人课程，且极大地降低了对物理和数学知识的要求。

推荐理由：来自三位安全专家的大量研究，聚焦具有创新性的恶意软件逆向工程，阐述漏洞成因及利用方式，以及如何在现代计算机中实现信任。是一本囊括灵活的技巧、操作系统架构观察以及攻击者和防御者创新所使用的设计模式的著作。

活动规则：以上10本新书，你最想要哪本？留言谈谈你最想要那本书的原因。图书上市后华章妹会挑选最用心的3条留言，包邮分别送出1本。

开奖时间：2022年2月18日17点