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五一假期，頭條菌整理了開發者頭條上一些技術團隊分享的讀書清單，此爲阿里篇。 華爲篇 美團篇

五一期間會持續更新。文末有福利哦！

阿里技術團隊推薦書單

《孫子兵法》 孫武

《孫子兵法》十三篇涉及軍事理論、實踐各個方面，內容博大精深，思想深邃富瞻，邏輯縝密嚴謹，既是我國古代軍事文化遺產中的瑰寶，又是我國優秀傳統文化的重要組成部分。

《刷新》 [美] 薩提亞·納德拉

自薩提亞·納德拉 2014 年接任首席執行官以來，微軟的市值翻番，超過了互聯網泡沫以來的高點。《刷新》全景回顧了薩提亞的變革路徑，如在硬件 Surface 電腦上的投入，在混合現實、人工智能和量子計算三大領域的戰略佈局等；系統總結了他的核心管理思想，即任何組織和個人，達到某個臨界點時，都需要自我刷新。爲了迎接智能時代的挑戰，他提出自我刷新的三個關鍵步驟：擁抱同理心，培養 “無所不學” 的求知慾，以及建立成長型思維。

《商業的本質》 [美] 傑克·韋爾奇 / [美] 蘇茜·韋爾奇

《商業的本質》是傑克·韋爾奇對過去十幾年商業變革的反思和總結。他指出，科技革命給市場帶來了巨大變化和諸多雜音，但作爲管理者，不能迷失商業中最核心的東西。在當今的新商業環境下，要想 “贏”，就必須遵從商業的規則，迴歸商業的本質。

《深度探索 C++ 對象模型》 斯坦利·B.李普曼 (Stanley B. Lippman)

作者 Lippman 參與設計了全世界第一套 C++ 編譯程序 cfront，這本書就是一位偉大的 C++ 編譯程序設計者向你闡述他如何處理各種 explicit（明確出現於 C++ 程序代碼中）和 implicit（隱藏於程序代碼背後）的 C++ 語意。

《支持向量機導論》 克里斯特安尼

支持向量機 (SVM) 是在統計學習理論的基礎上發展起來的新一代學習算法，它在文本分類、手寫識別、圖像分類、生物信息學等領域中獲行較好的應用。本書是第一本綜合介紹支持向量機 (SVM) 的書籍，它從機器學習算法的基本問題開始，循序漸進地介紹相關的背景知識，包括線性分類器、核函數特徵空間、推廣性理論和優化理論，在此基礎上很自然地引出了支持向量機的算法。本書末尾還詳細討論了一系列支持向量機的重要應用及其實現的技巧。本書的敘述清晰嚴謹，自包含性強，提供的大量相關文獻引用以及網站鏈接可作爲進一步學習的理想起始點。本書可作爲計算機、自動化、機電工程、應用數學等專業的研究生教材，也可作爲神經網絡、機器學習、數據挖掘、人工智能等課程的參考教材，同時還是相關領域的教師和研究人員的參考書。

《羅馬人的故事》 鹽野七生

《羅馬不是一天建成的》作爲系列作品中的第一部，講述的是羅馬從建國到第一次、第二次布匿戰爭之前的五百年間的歷史。這是一個飽經苦難的漫長歲月裏的故事，即使在它的鼎盛時期，它都時常處於進一步退半步的狀態。羅馬後來之所以能成就大業的重要原因，基本上就是在這五百年間萌芽的。就好像一個人在青少年時期積蓄起來的力量到了三十而立之年纔開始瞭解其真正的價值一樣。

《樞紐》 施展

該書在古代史的闡述當中，突破了常見的中原本位視角，也突破了新清史學派的草原本位視角，在中原、草原、西域、高原、海洋等多個亞區域彼此互動、相互依賴、相互塑造的過程中，發現了超越於各個亞區域之上的一個統一的歷史進程，從而將中國史定位爲一個體系史。

《債務危機》 [美] 瑞·達利歐

在 2008 年金融危機爆發 10 週年之際，全球一線投資者之一瑞·達利歐公開了他獨到的債務危機應對原則。這些原則可以解釋債務危機的發生機制，以及妥善應對危機應該遵守的原則。憑藉這些原則，橋水在其他機構受困於危機的情況下，得以準確預見事態發展，並安然度過危機。

《Effective Java 中文版》 [美] Joshua Bloch

本書一共包含 90 個條目，每個條目討論 Java 程序設計中的一條規則。這些規則反映了最有經驗的優秀程序員在實踐中常用的一些有益的做法。

《Java 併發編程實戰》 Brian Goetz / Tim Peierls / Joshua Bloch / Joseph Bowbeer / David Holmes / Doug Lea

本書深入淺出地介紹了 Java 線程和併發，是一本完美的 Java 併發參考手冊。書中從併發性和線程安全性的基本概念出發，介紹瞭如何使用類庫提供的基本併發構建塊，用於避免併發危險、構造線程安全的類及驗證線程安全的規則，如何將小的線程安全類組合成更大的線程安全類，如何利用線程來提高併發應用程序的吞吐量，如何識別可並行執行的任務，如何提高單線程子系統的響應性，如何確保併發程序執行預期任務，如何提高併發代碼的性能和可伸縮性等內容，最後介紹了一些高級主題，如顯式鎖、原子變量、非阻塞算法以及如何開發自定義的同步工具類。

《深度學習》 [美] 伊恩·古德費洛 / [加] 約書亞·本吉奧 / [加] 亞倫·庫維爾

《深度學習》由全球知名的三位專家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括 3 個部分：第 1 部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第 2 部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第 3 部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認爲是深度學習未來的研究重點。

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