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时间 2019-11-12

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论大佬是怎么炼成的html

转载至咸鱼Chenpython

一我的若是抱着义务的意识去读书，便不了解读书的艺术。——林语堂《生活的艺术》

整理了下大学以来读过的书单，此举是为了督促本身，也是为了与君共享mysql

一、在读

《明朝那些事》 24%
《少有人走的路》 29%
《深度学习：智能时代的核心驱动力量》 43%
《追寻记忆的痕迹》 52%
《计算进化史-改变数学的命运》 12%
《1368个单词就够了》 27%

二、将读

《如何高效记忆》 0%
《摆渡人》 0%
《世界的寒冬：世纪三部曲2》 / 肯·福莱特 0%
《永恒的边缘：世纪三部曲3》 / 肯·福莱特 0%
《解忧杂货铺》 / 东野圭吾 0%
《晓松奇谈：世界卷+人文卷》 / 高晓松 0%

三、已读非专业书单

《巴黎圣母院》：就算换不来那世俗的眼光，也但愿你能作真实的本身。
《大卫科波菲尔》：永不残忍，永不卑微，永不虚伪。
《堂吉诃德》：伟大的骑士？最终也要面对事实。
《追风筝的人》：为你千千万万，感恩为立人之本！
《天才在左疯子在右》：他们只是会一些奇思妙想罢了，亦或者真的有外星人混在人群之中？
《小王子》：童心真的会随着岁月流逝吗？
《活着》：生活老是美好的，只要你这样认为，难道不是吗？
《麦田里的守望者》：谁的青春不迷茫，我只敢和妹妹交流，父母的关怀远大于不少不少，好比他的那位历史老师？
《动物庄园》：鸟为食死，人为财亡，很好的叙说了这个道理，真理只是权势者的玩具吧！
《1984》：大屏幕下你一无全部，惟有剩下的那点隐私也是他人的阴谋罢了。
《美丽新世界》：固定的阶层、使用不完的资源，那也是很美的，不是吗？
《乌合之众》：如* 《美丽新世界》中的主人公同样，你真的能一人力挽狂澜吗？真理由多数人而定。
《了不得的盖茨比》：辉煌之下必有肮脏（黛西），也有纯洁（盖茨比）
《第二十二条军规》：面对这滴水不漏的制度，我也许不会反抗，不是约塞连；而是他那毅力惊人的室友奥尔。
《傲慢与偏见》：三场婚姻，最值得羡慕的无疑是伊丽莎白的婚姻，惋惜我不是达西。
《影响力》：六大定理，都忘了，和* 《乌合之众》有殊途同归之妙。
《人生定位》：人生不是成为一条黑马，而是选出那条黑马，一块儿合做。
《定位》：产品的质量毋庸置疑，可是产品的定位大于太多太多，如那飞天茅台。
《百年孤独》：一本厚厚的书，看书从0到1，一个你们族却从1到0，人类再强大最后也不敌一股妖风。
《富兰克林自传》：劳其筋骨、饿其体肤……，最后，人应当自律，说的不就是我吗？固然，奇迹不可复制。
《硅谷钢铁侠》：记得马斯克的一句话：麻烦早来的员工把我从睡袋中踢醒。
《厚黑学》：曾一度认为能力很重要，现在慢慢发现真不如“厚脸皮”，永不争吵。
《菜根谭》：大学生应该少看？留给财富自由的人享受去吧！
《生命3.0》：更多的讨论的是人工智能的安全问题，更多的是做者多年从业的总结。
《万寿寺》：晓松老师说：这本书能够悟来生，可是一遍看完啥也没看出来。
《圣殿春秋》：有时候人还真得出去走一走，沉淀沉淀本身，人太狭隘了。
《巨人的陨落：世纪三部曲1》：历史更迭，阶级更迭，谁也说不清！
《教父》：人品第一位，剩下的交给天意吧。
《性学入门》：个人子女必得看，不少事情就不该该遮遮掩掩，只会误人子弟。
《如何阅读一本书》：其实这东西，太虚，每一个人的作法就不该该同样。
《如何讲好一个故事》：更适用于新闻媒体专业的同窗。
《人间失格》：生而为人，我很遗憾，谁不是如此呀！
《睡眠革命》：值得一看，可是太难作到了……
《钢铁是怎样的炼成的》：你的那些点点滴滴都算啥呢？坚韧也是人的一大优秀品格呀！
《原生家庭：如何修补本身的性格缺陷》：很鸡肋，太理想化了，我的实践，仅须要极强的坚韧品质不堕落便可。
《人性的弱点》：更多的是内化吧！毕竟好久前只看了一遍，岁月匆匆呀。
《全球通史》：就看着乐，看完也就忘光了。
《老人与海》：不服老，其实更多的也是坚韧吧！
《围城》：老的教授太多，老教授太少，是我的都难走出那座围城呀！
《梦的解析》：反正我是解析不出啥，我只知道最近的我很累，累的梦都没了。
《自控力》：内化了不少，人呀！仍是有规律可循的。
《苏菲的世界》：从一个很是简单的角度阐述了哲学发展史，讲了啥，忘了。
《瓦尔登湖》：谁不向往那个使人神往的瓦尔登湖呢？幽静……
《情商》：情商不是你看完一本书就能怎么样了，更多的是本身多对人生感悟、理解。
《呼啸山庄》：不仅是爱情吧！太多的东西容易让人走向复仇之路了。
《高老头》：泥菩萨过河，自身难保，不由联想到无字碑。
《理想国》：看了一部分，真的有点难懂，更多的是大哲学家的辩论。
《规训与惩罚》：能有多少人受得了那酷刑？
《三体》：脑洞足够大，炒的很火，不过真的不错。
《人类简史》：无非就是人类的起源到现代社会的发展过程，不过描述的真的很棒。
《将来简史》：更多的是对* 《人类简史》的补充，细思极恐，好好努力吧！努力让子辈不被淘汰。
《鲁宾逊漂流记》：还真读过英文原版的，不苟言笑。
《爱因斯坦传》：痛苦时沉浸学习，而我沉浸游戏，嘻嘻。
《菊与刀》：一个不同的日本，虽然……，但值得一看。
《你只是看起来很努力》：效率这东西其实和背单词同样，前期没有诀窍，只有死记硬背。
《乔布斯传》：伟大的乔布斯年轻的时候也数月不洗澡呢！仍是偏执狂。但人都是看结果的。
《当我跑步时，我谈些什么》：其实我也想拥有一个跑步的梦想，然而身体（膝盖）是真的不容许，哈哈。
《中国人的明与暗》：中国人的矛盾。
《人生》：如活着通常，让人红眼。
《精力管理》：无非就是老生常谈的，乐观、运动、积极，可以提高自身的精力，也只有这样人生才能成为短跑，一直有精力，而不是萎靡的长跑。
《如何高效学习》：鸡汤，俄罗斯学生写的，不太适合中国国情，可是他的总体论值得借鉴。

四、已读专业书单

《囚徒健身2》：坚持了一段时间，而后开始工做了……
《施瓦辛格健身全书》：当你开始健身时，要么看本书，要么请个私教吧！错误的健身方式容易伤身体，我就是那一个。
《跑步圣经》：马拉松这玩意，真的科学规划，不然极容易和我这样伤膝盖，那个穿着板鞋跑步的少年呀！
《计算机科学导论》：入门it的启蒙书。
《计算机网络》：看的电子版，看完一脸懵逼。
《网络是怎样链接的》：稍微舒服了点。
《计算机组成》：看过一部分，当时看完就知道计算机只认识0和1，同时再也不把计算机当作一堆废铜烂铁。
《计算机操做系统》：当我敲下这个字符的时候，其实发生了太多太多事情了，数不清的进程在看起来同时工做着。
《C程序设计》：对着代码敲了一遍，就决定不能学C。
《mysql必知必会》：数据库的启蒙书，很薄，讲的很不错。
《高效程序员的45个习惯》：只能说内化，毕竟是敏捷开发，现在都开始微服务了。
《终极算法》：五大算法，历史迭代轮换，现在神经网络算法更得一筹。
《数学之美》：更多偏向了做者的天然语言处理这个领域了，而且了解了解天然语言处理也是好的。
《Python学习手册》：说真的，真实一窍不通，并且仍是Python2的，Python解释器装了一天。
《Python从入门到编程》：太基础了，太简单了，可是当时看的一脸懵逼。
《笨方法学Python2》：一无所知的小白，只是把上面的习题所有敲了一遍。
《Python基础教程》：慢慢进入正轨。
《编程小白的第一本Python入门书》：记忆犹新的是装饰器讲的是真的好，让我顿悟装饰器。
《Python核心编程》：进入正轨。
《Python中文文档》：此时才能说真真的了解了Python。
《码农从Python开始》：看了几期就没看了。
《流畅的Python》：极大的提高了使用Python面向编程的能力。
《编写高质量Python代码的59个有效方法》：偏门玩意，也没记得几个，都内化了。
《改善Python程序的91个建议》：偏门玩意，也没记得几个，都内化了。
《Python算法教程》：当时市面上惟一的一本python算法书，是真的烂，后来仍是网易云课堂看的那个视频不错。
《problem solving with algorithms and data structure using python》：视频里推荐的书，当时只有英文版，亚马逊有卖500多一本，最后找的盗版pdf浏览了一遍。
《精通Django》：市面上真没几本书，最后仍是看了自强学堂的Django融会贯通。
《FlaskWeb开发》：说真，写的也就那样，讲的太浅了，但足够了。
《Python3网络爬虫开发实战》：回过头看这本书，写的太多太杂了，可是当时硬着头皮看完了，谁让那个时候市面上没几本爬虫书呢？
《精通Scrapy网络爬虫》：轻薄，一本Scrapy入门很是很是不错的书。
《高等数学》：为了学机器学习的，看起来还好吧，毕竟不须要深刻。
《线性代数》：为了学机器学习的，看起来也还行，毕竟不须要深刻。
《简明线性代数》：和上本书差很少，大概浏览了下。
《几率论与数理统计》：为了学机器学习，看起来也就那样，毕竟不须要深刻。
《程序猿的数学2》：几率统计的一本书，从另外一个角度阐明了几率实际上是在算面积。
《程序猿的数学3》：线性代数的一本书，从另外一个角度阐明了现代其实只是空间变换。
《人工智能基础-高中版》：新手入门机器学习必看书籍，通俗易懂。
《统计学习方法》：不错的一本书，机器学习十大算法介绍了个遍，还行。
《机器学习》：当时市面上为数很少的中国人写的机器学习书籍，可是太多太杂，新手不友好。
《Python数据分析基础》：敲机器学习代码的入门书，因为是电子书，看的很粗略。
《利用Python进行数据分析》：为了学习numpy、pandas、matplotlib，系统的看了遍，现在真的是深刻体会了不会就会忘的真理。
《Python机器学习实战》：配套机器学习一块儿看的，代码都是Python2的代码，太古老了。
《白话大数据和机器学习》：谈及更多的都是些理论知识。
《白话机器学习算法》：小众书，有点像博客的形式，啥都说了，大概浏览了。
《机器学习-python实践》：小众书，为了找一些好玩的机器学习例子。
《机器学习实战》：一样小众书，为了找一些好玩的机器学习例子。
《Python机器学习》：sklearn的入门神书，参考官方文档的API一块儿看，很是不错，tensorflow只介绍了一点点，强行敲完了。
《图解机器学习》：新手不友好，从另外一个角度讲解机器学习。
《机器学习Web应用》：实际上是开发一个推荐系统引擎web，可是太古老了，代码是Python2的。
《推荐系统实战》：当时为数很少的推荐系统书籍，是真的古老，现在的推荐系统这一块其实仍是挺空白的，毕竟小公司不必作牛逼的推荐引擎。
《深度学习》：第三部分没看，感受不必看，学历摆在那，那些东西目前大概了解就好了。
《图解深度学习》：新手不友好，公式推理过于复杂，没有知识点的代入过程，看起来就是天书。
《漫画算法：小灰的算法之旅》：简洁明了的算法书，可是讲的很浅显，因此很是适合巩固。