“一个阅读的程序员顶俩”：2025年夏季技术书籍推荐
在经历了数月的调试Copilot幻觉、与Gemini摘要搏斗，以及编写像治疗会话一样的提示词之后，你的大脑值得休息一下。
答案是：书籍。
无论你是想从零开始构建大型语言模型（LLM）、深入网络安全、复习文档技巧，还是只想逃离到漫威宇宙，这里有一份精心挑选的14本书籍清单，让你的神经元保持敏锐——同时让你的手机远离你。
是的，即使是在那个肯定会有人邀请你的40°C浪漫散步中。
这些是你不能错过的技术书籍：
1. 《AI代理实战：为任何任务创建智能定制助手》
作者: Michael Lanham
出版社: Apogeo, 2024
评论: 一本实用指南，教你构建适合工作流程的AI代理——对于想要亲身体验设计智能助手的人来说必不可少。
2. 《漫威漫画入门》
作者: Troy Brownfield
出版社: Wiley（For Dummies系列）, 2024（约）
评论: 你无法将整个漫威宇宙塞进300页，但这本轻松的介绍——生动、机智且充满精华——非常适合喜欢彩色故事而非平淡超级英雄电影的新晋漫画迷。
3. 《从零开始构建大型语言模型》
作者: Sebastian Raschka
出版社: Manning Publications, 2025
评论: 一本高级的逐步指南，从数据收集到训练构建LLM。适合有扎实机器学习基础的人，提供完整的流水线参考——包括硬件优化、微调和伦理考虑。
4. 《理解、管理和衡量网络风险》
作者: R. Leirvik
出版社: Apress, 2022
评论: 在网络安全恐慌中必读。基于对70多位专业人士的访谈，提供清晰的框架、指标和真实场景——弥合IT团队、管理层和董事会之间的差距。对CISO、合规官和顾问至关重要。
5. 《Kubernetes圣经》
作者: Jonathan Baier, Rishabh Sharma
出版社: Packt Publishing, 2024年11月
评论: 一本厚重但全面的指南，掌握Kubernetes：架构、部署、扩展、监控、安全——附带真实示例。非常适合旨在提升分布式系统技能的系统和开发人员。
6. 《Python深度学习（第三版）》
作者: François Chollet
出版社: Manning Publications, 2025
评论: Keras创建者Chollet回归，带来全面覆盖Python深度学习的更新版。实践性强、清晰且范围广泛：视觉、NLP、序列建模、调优、调试——非常适合数据科学家和开发者。
7. 《Metasploit：渗透测试和攻防技术指南》
作者: David Kennedy, Mati Aharoni, Devon Kearns, Jim O’Gorman
出版社: Apogeo Editore, 2024
评论: 渗透测试的实用标准，涵盖漏洞测试、漏洞利用、载荷、反病毒规避和后渗透——全部附带法律和红队角度。网络安全必备。
8. 《开发者的文档》
作者: Jared Bhatti, Zachary Sarah Corleissen, Jen Lambourne, David Nunez, Heidi Waterhouse
出版社: Apress, 2021
评论: 一本听起来温和但至关重要的书，关于编写扎实的文档。富含来自Google、Stripe和Red Hat经验丰富的作者的示例和检查表。适合认真对待高质量文档的开发者、团队领导和CTO。
9. 《波音、737 MAX危机和航空安全：利润驱动工程的危险》
作者: Tadashi Unemi
出版社: CRC Press, 2025
评论: 对波音危机的严谨技术深入分析，考察利润动机如何危及安全。对关注工程伦理和利润偏斜系统危险的工程师和IT经理来说必读。
10. 《即将到来的浪潮：21世纪的人工智能与权力》
作者: Mustafa Suleyman
出版社: Garzanti（随笔）, 2024
评论: DeepMind联合创始人Suleyman追溯AI渗透到生物学、武器和机器人技术的过程——认为我们正接近一个“临界阈值”，政府落后于技术的涟漪效应。一本有远见的读物——之后，玛雅和诺查丹玛斯的预言将显得温和。
11. 《反沟通：在人工智能中生存》
作者: Guido Bosticco, Giovanni Battista Magnoli Bocchi
出版社: FrancoAngeli, 2024
评论: 一篇关于AI时代沟通、真理和权力的批判性随笔。这些学术声音审视数字修辞、操纵、媒体伦理，并主张在信息传递中重拾深度。推荐给任何对浅薄数字叙事持谨慎态度的人。
12. 《奇点临近：当我们与AI融合时》
作者: Ray Kurzweil
出版社: Viking, 2024
评论: Kurzweil更新了他对技术奇点的愿景——AI超越并与人类智能融合。一本宏观、哲学和面向未来的读物。
13. 《AI蛇油：人工智能能做什么，不能做什么，以及如何区分》
作者: Arvind Narayanan & Sayash Kapoor
出版社: Princeton University Press, 2024
评论: 基于热门博客和课程，这本书揭穿AI炒作——帮助读者识别真实解决方案与营销泡沫。尖锐、示例丰富，非常适合投资者、经理和好奇的头脑。
14. 《不可能的计算机：量子计算机将如何改变世界》
作者: Giuliano Benenti, Giulio Casati, Simone Montangero
出版社: Dedalo, 2024
评论: 意大利最好的量子计算入门书之一。解释量子比特、算法，以及为什么量子不会取代经典计算机而是补充它们。充满历史和未来展望——适合为下一次革命做准备的IT专业人士。