说到超模你会想到想到什么？
雕塑般的脸庞、完美的头身比例和一双超级大长腿？
如果我告诉你图中这位迷人的女士还是一位程序媛呢？
超模爱编程
92年出生的KarlieKloss（后文简称KK）是一位不折不扣的国际超模，身高的她拥有一双逆天大长腿。
她现代感十足又带有一点颓废之气，勾人的眼神加上完美的修长双腿，无论在T台还是平面硬照，KK都展示出其现代大都市个性独立的顽强女性的独特魅力，年纪小小已经成为众多大品牌广告爱用的模特。
自从14岁出道以来，迅速晋升至“世界超模Top50排名”榜单中第2名。
上过34次Vogue杂志封面；为迪奥、MarcJacobs和Topshop等众多一线奢侈品大牌拍摄广告片；当过4年维多利亚的秘密天使；
她还曾在福布斯公布的“全球最赚钱超模榜单”曝出年收入万美元。
有谁想到这枚大美人的内心，却住着一个码农呢？
年，KK离开维秘的舞台，开始学编程。她参加了Flatiron学校为期两个月的编程训练营，随后在纽约大学攻读计算机科学专业，成为一名不折不扣的程序媛。
KK将她学习编程的过程与她熟悉的时尚界相比较：
作为一个模特，我和设计师们一起工作，看到他们一针一针的地缝制高定礼服，在团队的合作下，一个想法变成了一幅草图，接着成为初稿，然后他们不断去修改它。设计一套礼服的过程，与创建一个app的过程是相似的：你最初的一个想法，经过你不断地加工，最终发展到世界各地。
一边吃健身餐，一边敲代码，成为了KK的日常生活：
画图纸，拆装电脑：
如果有人觉得这是作秀，那就看看KK自己写代码操控的无人机吧，都可以运送饼干啦！
这至此之后，KK便在编程的道路上越走越远，甚至宣布推出自己的奖学金项目：KodeWithKarlie。此项目每年为21位女性提供为期两周、在纽约Flatiron学校学习编程的奖学金。
看到自己作为国际超模所具有的影响力，KK进一步展现了自己对女性学习编程的支持。她继续设立了“KodewithKlossy”编程夏令营。此项目主要为居住在洛杉矶、纽约以及圣路易斯的13至18岁喜爱编程的年轻女性提供在Flatiron学校的学习机会。
与“KodewithKarlie”项目不同的是，这80个被资助的学生会与Flatrion学生分开，完成她们自己的项目。同时也会有单独的讲师全日制授课，学生将通过Ruby编程语言学习软件工程。为期两周的课程结尾时，她们将自行开发属于自己的软件。
KK在采访时曾说：“我非常渴望凝聚这些年轻的女性去形成一股力量。我希望我们之间不仅仅是保持联系，相互支持、鼓励，更多的是能互相学习。这些年轻的女孩有着惊人的想法，她们可以完全不受约束地做她们想做的事情。比如有一个学生做了一款令我印象深刻的视频游戏，当你变换角度，就会有不同的事情发生。看到她们有权利去学习那些新奇的、困难的知识，并且获得顿悟，另我激动万分。这一切的改变仅仅需要两周，两周内她们创造并实现新的想法，或许这个想法能被继续实现，甚至她们很有可能能开一家大公司。但第一步，需要大家去尝试。”
KK还表示：“无论你想进入哪个领域，做什么样的工作，编程都可以为你打开新的世界。如果你能够学会编程，深入地理解科技背后的东西，你可以将它应用到任何你感兴趣的东西。编程的思维不止适用于科学，它是普适的。”
Karlie正在用她自己的经历，告诉年轻女性们她们可以做更多的事情，她们不必在时尚和科学之间做选择，也不必在程序员和艺术家之间做选择。
那些伟大的女程序员们
事实上，翻开科技界的历史，我们可以发现其中不乏优秀女性闪亮的身影，她们用实力消除“程序员只能是男生”的偏见。
计算机程序创始人
AdaLovelace,著名英国诗人拜伦之女、数学家、计算机程序创始人，建立了循环和子程序概念。
为计算程序拟定“算法”，写作的第一份"程序设计流程图"，被珍视为"第一位给计算机写程序的人”。
为了纪念阿达奥古斯塔对现代电脑与软件工程所产生的重大影响，美国国防部将耗费巨资、历时近20年研制成功的高级程序语言命名为Ada语言，它被公认为是第四代计算机语言的主要代表。
第一位bug捕手
GraceHopper，计算机科学先驱,美国海军准将。她是最早的计算机之一哈佛Markl的第一批程序员,并为第一个程序设计语言设计了编译器；她是COBOL语言的设计者，常被称为CQBOL之母。除了语言设计之外，她在语言标准化方面也做出了奠基性的贡献。
她还有一一个重要的荣誉，就是抓住了计算机历史上第一个bug，这只真正的“臭虫"手稿，如今还荣幸地存放在计算机档案馆里供人瞻仰。
第一位获得图灵奖的女性
FrancesE.Allen，是编译器优化领域的先驱，她的成就主要包括编译器的基本原理、代码优化和并行编译等。
年2月,艾伦成为第1位获得图灵奖的女性。她在年代创立了并行翻译研究组，致力于研究并行计算机的编译问题，促成了许多目前广泛应用于商业编译器中的程序优化算法和技术。
艾伦在IBM业界有广泛影响,并于年成为第一位女性IBMFellow。
说到这里，不知道有多少朋友知道，被我们多次推荐的《趣学算法》一书作者也是一位优秀的女性呢？
图书推荐
趣学算法
作者：陈小玉
作者简介：
陈小玉，副教授，硕士，高级程序员。研究方向：智能计算、机器学习与数据挖掘。
主讲《数据结构》、《算法设计与分析》、《人工智能》等专业课程，并发表过多篇计算机专业论文和项目。
图书简介：
本书按照算法策略分为9章内容，第1章主要讲小问题和概念，让读者体验算法的奥妙。第2~9章介绍经典的算法设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展。每种算法都有4~10个实例，共45个大型实例，包括经典的构造实例和实际应用实例，按照问题分析、算法设计、完美图解、伪代码详解、实战演练、算法解析及优化拓展的流程，讲解清楚、通俗易懂。附录介绍常见的数据结构及算法改进用到的相关知识。
除此之外，之前8月新书情报局的好些新书都已经出版咯，赶紧入手吧!
C专家编程
作者：PetervanderLinden
内容简介：
本书揭示了世界上卓越的C程序员使用的编码技术。本书尽管以C语言为主题，但还是对C++进行了简单介绍。C程序员无须花费数周的时间就可以理解这些C++知识。
本书涵盖了IBM和UNIX系统，真正做到了C语言学习的寓教于乐。对于想要了解更多C语言实现、实用技巧以及C语言奇闻异事的读者来说，本书是必备读物。
本书可以帮助有一定经验的C程序员成为C编程方面的专家；对于C语言功底深厚的程序员，本书可以帮助他们站在C的高度了解和学习C++。
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?能关闭整个ATT电话系统的C语言bug
?C程序员工作面试的秘密
?程序员为什么分不清万圣节和圣诞节；
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C和指针
作者：[美]肯尼斯·里科（KennethReek）
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《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深入讨论。本书通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融入到自己的程序中去。全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。《C和指针》适合C语言初学者和初级C程序员阅读，也可作为计算机专业学生学习C语言的参考。
软件调试（第2版）
作者：张银奎
内容简介：
本书是国内当前集中介绍软件调试主题的权威著作。本书第2卷分为5篇，共30章，主要围绕Windows系统展开介绍。第一篇（第1~4章）介绍Windows简史、进程和线程、架构和系统部件，以及Windows系统的启动过程，既从空间角度讲述Windows的软件世界，也从时间角度描述Windows世界的搭建过程。
第二篇（第5~8章）描述特殊的过程调用、垫片、托管世界和Linux子系统。第三篇（第9~19章）深入探讨用户态调试模型、用户态调试过程、中断和异常管理、未处理异常和JIT调试、硬错误和蓝屏、错误报告、日志、事件追踪、WHEA、内核调试引擎和验证机制。
第四篇（第20~25章）从编译和编译期检查、运行时库和动行期检查、栈和函数调用、堆和堆检查、异常处理代码的编译、调试符号等方面概括编译器的调试支持。第五篇（第26~30章）首先纵览调试器的发展历史、工作模型和经典架构，然后分别讨论集成在VisualStudio和VSCode中的调试器，最后深度解析WinDBG调试器的历史、结构和用法。
Python程序员面试秘笈
作者：米努?科利（MeenuKohli）
内容简介：
本书由Python编程基础和Python数据结构与算法两部分构成。全书共分为14章，在对Python的相关主题进行简要介绍的同时，附加了考官或面试官可能提出的问题，这些问题按章节顺序排列，便于读者从简单的问题过渡到复杂的问题。
本书适合有一定Python编程基础的人阅读，Python面试者、程序设计人员、Python编程爱好者以及高校毕业生均将从本书中获益。
机器学习测试入门与实践
作者：艾辉
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机器学习测试是保障机器学习应用的重要一环。机器学习测试也是行业技术热点。本书是从事机器学习、测试开发工作的入门指导和实践指南，不仅介绍了机器学习测试的基础入门知识，还介绍了可实践的操作指南。
本书将解答你的这些问题和疑惑，从而帮助你迈出成为机器学习测试工程师的第一步。
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?特征分析的方法和实践？
?模型评测的基础方法和场景实践？
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自然语言处理实战
作者：[美]霍布森?莱恩（HobsonLane）,科尔?霍华德（ColeHoward）,汉纳斯?马克斯?哈普克（HannesMaxHapke）
内容简介：
本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括切词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含词向量、神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等现实世界系统的模型挑战、性能挑战以及应对方法。
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