1. “Rust是一种采用过去的知识解决将来的问题的技术。”——Graydon Hoare
2. “高效开发的关键在于不断制造一些新的有趣错误。”——Tom Love
3. “一切皆有可能。”——Ian Hickson
4. “对发送的内容保守一点，对收到的内容宽容一点。”——John Postel
5. “如果你愿意限制方法的灵活性，那么总是会有意外的收获。”——John Carmack
6. “从那时起，当计算机出现任何问题时，我们都说它里面有bug。”——Grace Hopper
7. “算法必须名副其实。”——Donald Knuth
8. “不断发展的系统会增加其复杂性，除非采取措施优化它。”——Meir Lehman
9. “Lisp不是一种语言，它是一种建筑材料。”——Alan Kay
10. “你可以这么做，但是最好知道自己在做什么。”——A Rustacean
11. “一般而言，程序应该惜字如金。”——Kernighan and Plauger
12. “程序和诗差不多，你先得把它写出来。”——E. W. Dijkstra
13. “程序最重要的属性在于它是否满足了用户的需求”。——C. A. R. Hoar
14. “有时候，优雅的实现只是一个函数。不是一种方法、一个类或者一个框架，只是一个函数。”——John Carmack
15. “保持好奇心，广泛阅读，尝试新事物，人们所谓的智慧很多情况下都可以归结为好奇心。”——Aaron Swartz
16. “在编程中，关键不在于解决问题，而是决定要解决哪些问题。”——Paul Graham
17. “如果调试是消除bug的过程，那么编程必然是引入bug的过程。”——E. W. Dijkstra

以上内容摘自精通Rust（第2版）一书。

Go语言高级编程中的值得一读的简句

1. 过去的经验往往是走向未来的枷锁，因为在过时技术中投入的沉没成本会阻碍人们拥抱新技术。—— chai2010
2. 曾经一度因未能习得C++令人眼花缭乱的新标准而痛苦不已；Go语言“少即是多”的大道至简的理念让我重拾信心，寻回了久违的编程乐趣。——Ending
3. 学习编程，重要的是什么？多练、多看、多实践！跨语言学习，掌握基础语法和语言的特性之后，实战，效率来的最快！——khlipeng
4. 不论是否编程语言，适合自己的就是最好的。无论是否编程语言，能稳定实现业务逻辑的就是最好的。世间编程语言千百万，世间程序员万万千，能做到深入理解并应用的就是最好的。-垦荣
5. 被别人指出问题时，别管别人能不能做到，看别人说的对不对，然后完善自己。别人能不能做到是别人的事情，自己能不能做到关系到自己能否发展得更好。——hustlihaifeng

Python金融大数据分析（第2版）程序员经典句子

1. 拙劣的程序员担心代码。好的程序员担心数据结构及它们的关系。——林纳斯•托瓦兹
2. 计算机是没有用的，它们只能给出答案。——巴勃罗•毕加索
3. 数据！数据！数据！没有黏土我无法造出砖来！——夏洛克•福尔摩斯
4. 软件工程的目的是控制复杂度，而不是制造复杂度。——帕梅拉•扎维
5. 一图胜千言。——阿瑟•布里斯班
6. 时间是阻止所有事情同时发生的力量。-雷•卡明斯
7. 在未掌握数据之前就做出推测，是最大的错误。——夏洛克•福尔摩斯
8. 不要降低预期去屈就性能，而要提升性能满足预期。——拉尔夫•马斯顿
9. 数学家是现代化世界的“主人”。——比尔•盖茨
10. 可预测性不是事物的走向，而是它们的可能趋势。——拉海尔•法鲁克
11. 科学的目的不是分析或描述，而是制作这个世界的实用模型。-爱德华•德•波诺

如上三本书的详细信息：

精通Rust 第2版

本书内容共17章，由浅入深地讲解Rust相关的知识，涉及基础语法、软件包管理器、测试工具、类型系统、内存管理、异常处理、高级类型、并发模型、宏、外部函数接口、网络编程、HTTP、数据库、WebAssembly、GTK+框架和GDB调试等重要知识点。

本书适合想学习Rust编程的读者阅读，希望读者能够对C、C++或者Python有一些了解。书中丰富的代码示例和详细的讲解能够帮助读者快速上手，高效率掌握Rust编程。

Go语言高级编程

本书聚焦于主流Go语言书中缺失的或刻意回避的部分主题，主要面向希望深入了解Go语言，特别是对Go语言和其他语言的混合编程、Go汇编语言的工作机制、构造Web框架和分布式开发等领域感兴趣的学生、工程师和研究人员。阅读本书需要读者对Go语言有一定的认识和使用经验。

本书关于CGO编程和Go汇编语言的讲解在中国乃至全球Go语言出版物中是非常有特色的。

Python金融大数据分析 第2版

《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。