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五一假期，头条菌整顿了开发者头条上一些技术团队分享的读书清单，此为阿里篇。华为篇 美团篇
五一期间会继续更新。文末有福利哦！
阿里技术团队举荐书单
《孙子兵法》 孙武
《孙子兵法》十三篇波及军事实践、实际各个方面，内容博大精深，思维高深富瞻，逻辑周密谨严，既是我国现代军事文化遗产中的珍宝，又是我国优良传统文化的重要组成部分。
《刷新》 [美] 萨提亚·纳德拉
自萨提亚·纳德拉 2014 年接任首席执行官以来，微软的市值翻番，超过了互联网泡沫以来的高点。《刷新》全景回顾了萨提亚的改革门路，如在硬件 Surface 电脑上的投入，在混合事实、人工智能和量子计算三大畛域的策略布局等；零碎总结了他的外围治理思维，即任何组织和集体，达到某个临界点时，都须要自我刷新。为了迎接智能时代的挑战，他提出自我刷新的三个关键步骤：拥抱同理心，造就“无所不学”的求知欲，以及建设成长型思维。
《商业的实质》 [美] 杰克·韦尔奇 / [美] 苏茜·韦尔奇
《商业的实质》是杰克·韦尔奇对过来十几年商业改革的反思和总结。他指出，科技反动给市场带来了巨大变化和诸多杂音，但作为管理者，不能迷失商业中最外围的货色。在当今的新商业环境下，要想“赢”，就必须听从商业的规定，回归商业的实质。
《深度摸索 C++ 对象模型》 斯坦利·B. 李普曼 (Stanley B. Lippman)
作者 Lippman 参加设计了全世界第一套 C++ 编译程序 cfront，这本书就是一位平凡的 C++ 编译程序设计者向你论述他如何解决各种 explicit（明确呈现于 C++ 程序代码中）和 implicit（暗藏于程序代码背地）的 C++ 语意。
《反对向量机导论》 克里斯特安尼
反对向量机 (SVM) 是在统计学习实践的根底上倒退起来的新一代学习算法，它在文本分类、手写辨认、图像分类、生物信息学等畛域中获行较好的利用。本书是第一本综合介绍反对向量机 (SVM) 的书籍，它从机器学习算法的根本问题开始，循序渐进地介绍相干的背景常识，包含线性分类器、核函数特色空间、推广性实践和优化实践，在此基础上很天然地引出了反对向量机的算法。本书开端还具体探讨了一系列反对向量机的重要利用及其实现的技巧。本书的叙述清晰谨严，自蕴含性强，提供的大量相干文献援用以及网站链接可作为进一步学习的现实起始点。本书可作为计算机、自动化、机电工程、利用数学等业余的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘、人工智能等课程的参考教材，同时还是相干畛域的老师和钻研人员的参考书。
《罗马人的故事》 盐野七生
《罗马不是一天建成的》作为系列作品中的第一部，讲述的是罗马从建国到第一次、第二次布匿和平之前的五百年间的历史。这是一个饱经苦难的漫长岁月里的故事，即便在它的鼎盛时期，它都时常处于进一步退半步的状态。罗马起初之所以能成就大业的重要起因，基本上就是在这五百年间萌芽的。就如同一个人在青少年期间积蓄起来的力量到了三十而立之年才开始理解其真正的价值一样。
《枢纽》 施展
该书在古代史的论述当中，冲破了常见的中原本位视角，也冲破了新清史学派的草原本位视角，在中原、草原、西域、高原、陆地等多个亚区域彼此互动、相互依赖、互相塑造的过程中，发现了超过于各个亚区域之上的一个对立的历史进程，从而将中国史定位为一个体系史。
《债权危机》 [美] 瑞·达利欧
在 2008 年金融危机暴发 10 周年之际，寰球一线投资者之一瑞·达利欧公开了他独到的债权危机应答准则。这些准则能够解释债权危机的产生机制，以及妥善应答危机应该恪守的准则。凭借这些准则，桥水在其余机构受困于危机的状况下，得以精确预感事态倒退，并坦然度过危机。
《Effective Java 中文版》 [美] Joshua Bloch
本书一共蕴含 90 个条目，每个条目探讨 Java 程序设计中的一条规定。这些规定反映了最有教训的优良程序员在实践中罕用的一些无益的做法。
《Java 并发编程实战》 Brian Goetz / Tim Peierls / Joshua Bloch / Joseph Bowbeer / David Holmes / Doug Lea
本书深入浅出地介绍了 Java 线程和并发，是一本完满的 Java 并发参考手册。书中从并发性和线程安全性的基本概念登程，介绍了如何应用类库提供的根本并发构建块，用于防止并发危险、结构线程平安的类及验证线程平安的规定，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来进步并发应用程序的吞吐量，如何辨认可并行执行的工作，如何进步单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期工作，如何进步并发代码的性能和可伸缩性等内容，最初介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。
《深度学习》 [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔
《深度学习》由寰球出名的三位专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写，是深度学习畛域奠基性的经典教材。全书的内容包含 3 个局部：第 1 局部介绍根本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的准备常识；第 2 局部零碎深刻地解说现今已成熟的深度学习办法和技术；第 3 局部探讨某些具备前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习将来的钻研重点。