有人说C++程序员可以分为两类，读过Effective C++的和没读过的。世界很好C++大师Scott Meyers成名之作的第三版的确当得起这样的评价。当您读过这本书之后，就获得了迅速提升自己C++功力的一个契机。 在国际上，本书所引起的反响，波及整个计算机技术的出版领域，余音至今未绝。几乎在所有C++书籍的推荐名单上，本书都会位于前三名。作者高超的技术把握力、独特的视角、诙谐轻松的写作风格、独具匠心的内容组织，都受到极大的推崇和仿效。这种奇特的现象，只能解释为人们对这本书衷心的赞美和推崇。 这本书不是读完一遍就可以束之高阁的快餐读物，也不是用以解决手边问题的参考手册，而是需要您去反复阅读体会的，C++是真正程序员的语言，背后后精神的思想与无以伦比的表达能力，这使得它具有类似宗教般的魅力。希望这本书能够帮您跨越C++的重重险阻，

继Effective C++之后，Scott Meyers于1996推出这本“续集”。条款变得比较少，页数倒是多了一些，原因是这次选材比“第一集”更高阶，尤其是第5章。Meyers将此章命名为技术（techniques），并明白告诉你，其中都是一些patterns，例如virtual constructors，smart pointers，reference counting，proxy classes，double dispatching……这一章的每个条款篇幅都达15~30页之多，实在让人有“山重水复疑无路，柳暗花明又一村”之叹。 虽然出版年代稍嫌久远，但本书并没有第2版，原因是当其出版之时（1996），C++ Standard已经几乎定案，本书即依当时的标准草案而写，其与现今的C++标准规范几乎相同。而且可能变化的几个弹性之处，Meyers也都有所说明与提示。读者可以登录作者提供的网址，看看上下两集的勘误与讨论（数量之多，令人惊恐。幸好多是技术讨论或文字斟酌，并没有什么重大误失）。

编程类竞赛活动受各级各类学校重视，受青少年学生欢迎。 本书以Dev-C++为C++语言的开发环境，首先带领读者入门C++语言，然后循序渐进、由浅入深地讲解C++语言的基本结构、数组、函数、指针、结构体、位运算等知识，并编排了竞赛模拟、阶段检测等内容，使读者能及时评估自己的学习效果。本书在介绍C++语言的同时，更加侧重于计算思维的培养，通过“一题多解”及“数学求解”等方法，拓展读者对题目的本质和内涵的思考与理解。本书还配备了参考程序、习题解答、测试数据、讲解视频等资源供读者参考学习。

在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的优选语言。通过本书，即使接近不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。

本书以OpenGL和C++作为工具，介绍计算机图形学编程的相关内容。全书从图形编程的基础和准备工作讲起，介绍了OpenGL图像管线、3D模型、纹理贴图、光照、阴影、天空和背景、增强表面细节、曲面细分、几何着色器、水面模拟、光线追踪等计算机图形学编程技术。本书各章配备了不同形式的习题，供读者巩固所学知识。本书适合作为高等院校计算机科学专业的计算机图形编程课程的教材或辅导书，也适合对计算机图形编程感兴趣的读者自学。

在数据分析方面，Python实际上已经远远超越VBA，因为使用Python提供的数据处理函数和模块就可以实现很多功能，既快速、可靠，又简便。本书结合OpenPyXI、win32com、xlwings和pandas等Python包，全面介绍使用Python实现Excel脚本开发的各种可能性，涉及的内容包括Python语言基础、Python文件操作、Excel对象模型、Excel图形绘制、Excel图表绘制、字典在Excel中的应用、正则表达式在Excel中的应用、使用pandas包提高数据处理效率、使用Matplotlib包绘图、Python与Excel VBA混合编程等。本书适合任何对Excel Python脚本开发感兴趣的朋友阅读，可以是有编程需求的职场办公人员、数据分析人员、大学生、科研人员和程序员等。

《C++ Templates中文版》是C++模板编程的接近指南，旨在通过基本概念、常用技巧和应用实例三方面的有用资料，为读者打下C++模板知识的坚实基础。 全书共22章。第1章全面介绍了《C++ Templates中文版》的内容结构和相关情况。第1部分(第2～7章)以教程的风格介绍了模板的基本概念，第2部分(第8～13章)阐述了模板的语言细节，第3部分(第14～18章)介绍了C++模板所支持的基本设计技术，第4部分(第19～22章)深入探讨了各种使用模板的普通应用程序。附录A和附录B分别为一处定义原则和重载解析的相关资料。 《C++ Templates中文版》适合C++模板技术的初学者阅读，也可供有一定编程经验的C++程序员参考。

在程序员与计算机的“交流”过程中，解释器无疑扮演着优秀的翻译角色。它为只懂0和1的计算机翻译源代码，为看似随机的字符赋予含义。这是如何实现的呢？充满好奇心的你，是否曾经思考过这个问题？跟随本书，你将揭开解释器的神秘面纱，通晓它的工作原理，并编写出自己的解释器。本书采用Go语言来为自创的编程语言Monkey实现解释器。你将为Monkey语言实现类C语法、变量绑定、基本数据类型、算术运算、内置函数、闭包等特性，并了解什么是词法分析器、语法分析器和抽象语法树。 本书适合Go语言学习者以及想深入理解程序设计语言编译原理的读者。

本书以数据收集→数据清洗→数据分析→数据可视化→根据数据可视化结果（即图表）做决策为脉络，介绍Python在实际工作场景中的应用，侧重于用Python解决工作中的数据处理问题，并通过实战形式讲解如何用Python实现数据收集、数据清洗、数据分析及可视化等工作。本书还详细讲解了Python自动化办公方面的内容，包括：Excel自动化、Word自动化、PPT自动化、PDF文件处理、图形图像处理和RPA（机器人流程自动化），并介绍了GUI技术和应用程序打包相关知识。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，特意设计了两个人物角色，通过这两个人物角色的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的技术问题讲解得深入浅出，非常适合广大读者阅读。

这是一本基于tidyverse入门R语言编程的书，本书从基本的编程语法讲起，适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的R语言编程范式，让读者学习更高效率的R编程，尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等，并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中，为读者提供了丰富的R实用编程案例，也可作为一本R语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者，适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考，也可以作为高等院校相关专业的R语言教材。