说起来你可能都没有注意到，2020年马上就要过了六分之一了，想想今年的学习计划，有没有一种光阴似箭的感觉？
一时半会儿买不到最新的纸质书也不要担心，想学习最新的技术知识，异步社区的抢读板块一定能满足你！
什么是异步抢读？
在图书出版前的2~3个月抢先阅读图书的原创稿件，并且可第一时间购买纸质版图书，创作期间还可以和本书作者交流互动。
在技术更迭迅速的时代里，异步社区为大家提供最新的优质技术图书！尖端技术，前沿资讯，尽在异步抢读！
话不多说，跟着异步君一起来看看，2020年里都有哪些新技术值得一学！
《物联网项目实战：基于Android Things系统》
作者： [美]弗朗西斯科•阿佐拉（Francesco Azzola）
译者： 杨加康
本书通过基于家庭自动化、机器人技术、物联网等的实际项目介绍有关Android Things的所有知识。
讲述了如何使用Android Things构建物联网项目，如何通过标准Android API充分利用硬件外围设备，如何在项目中利用Raspberry Pi 3和Intel Edison。
《Python自动化运维实战》
作者： [美] 巴塞姆· 阿利（Bassem Aly）
译者： 王文峰 ,袁洪艳
本书介绍了如何通过Python来自动完成服务器的自动配置与管理，自动完成系统的管理任务（比如用户管理、数据库管理和进程管理），以及完成这些工作所需要的模块、库和工具。
此外，本书还讲述了如何使用Python脚本自动执行测试，如何通过Python在云基础设施上和虚拟机上自动执行任务，如何使用基于Python的安全工具自动完成与安全相关的任务。
《黑客秘笈——渗透测试实用指南（第3版）》
作者： [美]皮特 • 基姆（Peter Kim）
译者： 孙勇 ,徐太忠
本书重点介绍真实世界的活动，让读者了解不同的初始入口点、开发、自定义恶意软件、持久性和横向移动——所有这些都不会被抓包！
全书介绍了各种不同的安全产品、安全代码审查、深度防御和渗透测试要求，读者将从中学到如何发现大型企业和政府出现大规模安全漏洞，以及正在实施的各种保障措施都是如何运作的。
《Python密码学编程（第2版）》
作者： [美]阿尔·斯维加特（Al Sweigart）
译者： 郑新芳 ,赵怡翾
学习Python编程基础知识的速成课程，接下来读者将学习如何使用经典密码（如转置密码和Vigenère密码）对文本进行加密，测试和破解程序。
本书将从反向和凯撒密码的简单程序开始，然后按照公钥密码术开展工作，这是用于保护当今在线交易（包括数字签名、电子邮件和比特币）的加密类型。每个程序都包含完整的代码和一行一行的解释。
《计算思维与Python编程》
作者： [美] 玛丽亚·利特文（Maria Litvin） ,加里·利特文（Gary Litvin）
译者： 王海鹏
本书共17章。较为详细地、依次介绍了集合和函数、程序设计简介、变量、序列、迭代、数字系统、布尔代数、数字电路和位运算、计数、字符串、列表、文件，校验、博弈、递归、多项式、概率、矩阵、字典、图等知识点，并且结合Python编程给出实际的应用案例。
《JMeter 性能测试实战（第2版）》
作者： [美] 巴约·艾林勒（Bayo Erinle）
译者： 黄鹏
本书提供了一步一步学习测试的实战技术。这本书从性能测试的基础知识开始，教读者怎样去记录你的第 一个测试用例。这本书还重点介绍了分布式测试，教你如何配置主从节点，以及利用云进行测试的实例。
这本书的最后讲解了与性能测试有关的一些技巧和最佳实践，例如，如何使用调试器，H2数据库、虚拟采样器，简单使用采样器等。
《Java程序设计入门（第2版）》
作者： [印度]沙姆▪蒂克库（Sham Tickoo）
译者： 郭奇青
本书是一本Java语言程序设计入门图书，全书12章内容全面讲述了Java语言编程的相关概念和基础。
书中介绍了Java的基本要素、Java控制语句和数组、类和对象、继承等内容，通过本书的学习，读者可以从基础开始认识和掌握Java语言的基本概念和数据结构。
本书不但适用于Java的初学者，也可以作为大专院校相关专业的师生学习用书和培训学校的教材。
《Selenium WebDriver自动化测试完全指南》
作者： 刘傲凡
编辑： 傅道坤
本书以Python 3.x版本为基础，借助于多个案例项目介绍了Selenium的用法，主要内容有Selenium安装、页面导航、元素定位、PhantomJS、数据编解码、单元测试、多线程、发送邮件、Selenium IDE、Python拓展、图形化测试等。
本书每章都包含相应的实践内容，而且还在适当的位置包含综合性的实战环节，帮助读者检验并活学活用前面所学内容。
《MATLAB机器学习》
作者： [意]朱塞佩·恰布罗(Giuseppe Ciaburro)
译者： 张雅仁 ,李洋
MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面，非常轻松地解决机器学习问题。
本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法，以及从数据到知识发掘，中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习，最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容。
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