推荐书单(网课)-人生/编程/Python/机器学习

一个人如果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,此举是为了督促自己,也是为了与君共享

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,也希望你能做真实的自己。
  • 《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》:生活总是美好的,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,父母的关怀远大于很多很多,比如他的那位历史老师?
  • 《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》:大屏幕下你一无所有,唯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》中的主人公一样,你真的能一人力挽狂澜吗?真理由多数人而定。
  • 《了不起的盖茨比》: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,可惜我不是达西。
  • 《影响力》:六大定理,都忘了,和* 《乌合之众》有异曲同工之妙。
  • 《人生定位》:人生不是成为一条黑马,而是选出那条黑马,一起合作。
  • 《定位》:产品的质量毋庸置疑,但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1,一个大家族却从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?当然,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,如今慢慢发现真不如“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,更多的是作者多年从业的总结。
  • 《万寿寺》:晓松老师说:这本书可以悟来生,但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,沉淀沉淀自己,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》:我的子女必得看,很多事情就不应该遮遮掩掩,只会误人子弟。
  • 《如何阅读一本书》:其实这东西,太虚,每个人的做法就不应该一样。
  • 《如何讲好一个故事》:更适用于新闻媒体专业的同学。
  • 《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,但是太难做到了……
  • 《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:如何修补自己的性格缺陷》:很鸡肋,太理想化了,个人实践,仅需要极强的坚韧品质不堕落即可。
  • 《人性的弱点》:更多的是内化吧!毕竟很久前只看了一遍,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,是个人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》:内化了很多,人呀!还是有规律可循的。
  • 《苏菲的世界》:从一个非常简单的角度阐述了哲学发展史,讲了啥,忘了。
  • 《瓦尔登湖》:谁不向往那个令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,更多的是自己多对人生感悟、理解。
  • 《呼啸山庄》:不只是爱情吧!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,不禁联想到无字碑。
  • 《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。
  • 《未来简史》: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》:一个不一样的日本,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一样,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!还是偏执狂。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)是真的不允许,哈哈。
  • 《中国人的明与暗》:中国人的矛盾。
  • 《人生》:如活着一般,让人红眼。
  • 《精力管理》:无非就是老生常谈的,乐观、运动、积极,能够提升自身的精力,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,但是他的整体论值得借鉴。

四、已读 专业书单

  • 《囚徒健身2》:坚持了一段时间,然后开始工作了……
  • 《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,否则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。
  • 《网络是怎样连接的》: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,同时不再把计算机看成一堆废铜烂铁。
  • 《计算机操作系统》: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作着。
  • 《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,如今都开始微服务了。
  • 《终极算法》:五大算法,历史迭代轮换,如今神经网络算法更得一筹。
  • 《数学之美》:更多偏向了作者的自然语言处理这个领域了,并且了解了解自然语言处理也是好的。
  • 《Python学习手册》:说真的,真实一窍不通,而且还是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,但是当时看的一脸懵逼。
  • 《笨方法学Python2》:一无所知的小白,只是把上面的习题全部敲了一遍。
  • 《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》:极大的提升了使用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》:当时市面上唯一的一本python算法书,是真的烂,后来还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,最后还是看了自强学堂的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,但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入门非常非常不错的书。
  • 《高等数学》:为了学机器学习的,看起来还好吧,毕竟不需要深入。
  • 《线性代数》:为了学机器学习的,看起来也还行,毕竟不需要深入。
  • 《简明线性代数》:和上本书差不多,大概浏览了下。
  • 《概率论与数理统计》:为了学机器学习,看起来也就那样,毕竟不需要深入。
  • 《程序猿的数学2》:概率统计的一本书,从另一个角度阐明了概率其实是在算面积。
  • 《程序猿的数学3》:线性代数的一本书,从另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》:当时市面上为数不多的中国人写的机器学习书籍,但是太多太杂,新手不友好。
  • 《Python数据分析基础》:敲机器学习代码的入门书,由于是电子书,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,如今真的是深入体会了不会就会忘的真理。
  • 《Python机器学习实战》:配套机器学习一起看的,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》:同样小众书,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一起看,非常不错,tensorflow只介绍了一点点,强行敲完了。
  • 《图解机器学习》:新手不友好,从另一个角度讲解机器学习。
  • 《机器学习Web应用》:其实是开发一个推荐系统引擎web,但是太古老了,代码是Python2的。
  • 《推荐系统实战》:当时为数不多的推荐系统书籍,是真的古老,如今的推荐系统这一块其实还是挺空白的,毕竟小公司没必要做牛逼的推荐引擎。
  • 《深度学习》:第三部分没看,感觉没必要看,学历摆在那,那些东西目前大概了解就行了。
  • 《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,但是讲的很浅显,所以非常适合巩固。

五、已看网课

六、在看网课

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