在GitHub上，有许多优秀的开源电子书可供学习和阅读。这些电子书涵盖了各种主题，包括编程语言、数据科学、机器学习、网络安全、操作系统等。
以下是一些在GitHub上受欢迎且值得推荐的开源电子书，供大家参考。
1、"Python编程从入门到实践"（Python Crash Course）
这本书提供了一个全面的Python编程指南，适合初学者。它介绍了Python的基础知识、语法和常见编程概念，并通过实际项目的案例来帮助读者加深理解。
2、"数据科学入门"（Introduction to Data Science）
这本电子书介绍了数据科学的基本概念和技术。它涵盖了数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等关键主题，同时还提供了一些使用Python进行数据科学工作的实践指南。
3、"机器学习"（Machine Learning）
这是一本广受欢迎的机器学习入门电子书。它涵盖了机器学习的基本概念、常用算法和实践技巧。读者可以学习如何应用机器学习算法来解决实际问题，并通过实例和代码实现来加深理解。
4、"深度学习"（Deep Learning）
这本电子书提供了深度学习的详细介绍。它涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理和实践方法。此外，它还介绍了一些流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。
5、"计算机网络：自顶向下方法"（Computer Networking: A Top-Down Approach）
这本电子书详细介绍了计算机网络的原理和协议。它从应用层、传输层、网络层到链路层，逐步介绍了网络通信的各个方面。这本书通俗易懂，适合初学者和想深入了解计算机网络的人阅读。
6、"操作系统导论"（Operating Systems: Three Easy Pieces）
这是一本关于操作系统的开源教材。它详细介绍了操作系统的核心概念和基本原理，包括进程管理、内存管理、文件系统等。这本教材使用简单明了的语言和例子，适合学生和对操作系统感兴趣的读者阅读。
7、"计算机图形学"（Computer Graphics: Principles and Practice）
这本电子书是一本经典的计算机图形学教材。它介绍了计算机图形学的基本原理、算法和技术，包括2D和3D图形渲染、光照、几何变换等内容。这本书适合对计算机图形学感兴趣的学生和专业人士阅读。
8、"人工智能：现代方法"（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
这是一本广泛使用的人工智能教材，涵盖了人工智能的各个方面，包括问题求解、知识表示、机器学习、自然语言处理等。这本书提供了广泛的案例和算法介绍，适合对人工智能感兴趣的读者。
9、"操作系统设计与实现"（Operating Systems: Design and Implementation）
这本电子书提供了一个深入的操作系统设计和实现指南。它介绍了操作系统的内部结构、进程管理、内存管理、文件系统等关键主题，并提供了一些实际的代码示例和案例研究。
10、"网络安全导论"（Introduction to Computer Security）
这本电子书介绍了计算机安全的基本概念和技术。它涵盖了密码学、网络安全协议、漏洞分析和防御策略等内容。这本书适合对网络安全感兴趣的读者，无论是初学者还是有一定经验的专业人士。
11、"数据库系统概念"（Database System Concepts）
这是一本关于数据库系统的经典教材，涵盖了数据库设计、查询处理、事务管理和数据存储等方面的知识。这本书提供了丰富的案例和实践指导，适合学习和实践数据库系统的读者。
这只是GitHub上一小部分值得推荐的开源电子书，而且GitHub上的电子书库是不断增长和更新的。你可以使用GitHub的搜索功能，根据特定主题或领域来查找更多适合您需求的电子书。同时，你也可以浏览GitHub上的相关项目和资源，以获取更多学习材料和社区分享。