推荐书单（网课）-人生/编程/Python/机器学习-130本

目录

• 总计（130本）
• 一、在读
• 二、将读
• 三、已读 非专业书单（77本）
• 四、已读 专业书单（53本）
• 五、已看网课（8个）
• 六、在看网课

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》

总计（130本）

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

• 《飘》0%
• 《书虫-全套》：6%
• 《哈利波特-全集》：0%

二、将读

• 《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（77本）

• 《牛津通识读本-数学》：因为我就是草草的过了一遍，读完也不知道讲啥，适合对数学非常感兴趣，并且喜欢钻研的人看，里面的内容如果仔细钻研，中学水平应该真的够了。12.21
• 《人体使用手册》：非常普通的一些常识，对我而言，看完了和没看区别不大。12.20
• 《摆渡人》：摆渡人（亲人、朋友、爱人）摆渡的正是自己那忧郁、喜悦的人生，人生的路由自己而定，不由摆渡人而定，更不有那些你看不到的灵魂和摆渡人而定。你永远不会把自己锁在那个小木屋里，因为你向往成功（他人所给予的成功），而那成功真的意味成功吗？就算不是，你又真的敢于改变吗，敢于冒着风险重新走向起点吗？2019.12.05
• 《如何高效记忆》：用心记忆大于任何一切技巧。12.02
• 《编码》：非常不错的一本计算机科普书，讲的也是计算机发展，但更多的是计算机硬件发展。12.02
• 《人工智能读本》：果然是给大领导看的，前面还行，后面就是重复加官话。12.02
• 《海边的卡夫卡》：和《百年孤独》一样看的云里雾里，只知道非常有趣，看的下去。讲了啥无非就是那些，也许唯一的用处就是内化到我们内心吧。12.02
• 《茶花女》：纯真的爱情源于任何一个人们。12.02
• 《活好》：看完只记得 keep on going 这句话，但足够了。
• 《少有人走的路》 30% ：非常心理学，和我想的不一样，索性丢弃
• 《深度学习：智能时代的核心驱动力量》 43% ：太久没看，突然看，上下文逻辑关系理不顺了
• 《计算进化史-改变数学的命运》 12% ：没时间看，也不想看了
• 《1368个单词就够了》 27% ：暂时看了没用，看了也忘光了，索性下次有机会看
• 《维特的烦恼》：那个长工年轻人，以及主人公维特，不都是纯洁的爱情吗？，但都是极端的。
• 《追寻记忆的痕迹》：意识是一种自发且不可阻挡的行为，而人类可以抑制所谓的意识。
• 《明朝那些事》：游戏只有成功和失败，但是人生的选择是无限的。你现在所看到的一切就叫做此时此刻。
• 《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（53本）

• 《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（8个）

• 《Python语言程序设计-嵩天老师》：https://www.bilibili.com/video/av19391909?from=search&seid=16833560243015220946
• 《Python网络爬虫与信息提取-嵩天老师》：https://www.bilibili.com/video/av22669369?from=search&seid=16833560243015220946
• 《Python数据结构与算法-PegasusWang老师》：https://study.163.com/course/introduction/1005526003.htm
• 《机器学习-吴恩达老师》：https://study.163.com/course/introduction/1004570029.htm
• 《机器学习升级版-邹博老师》：https://www.bilibili.com/video/av22660033?from=search&seid=16123313928571229941
• 《sklearn机器学习》：https://study.163.com/course/introduction/1005223022.htm
• 《深度学习与Tensorflow2实战-龙龙老师》：https://study.163.com/course/introduction/1209092816.htm
• 《数据结构-浙江大学》https://www.icourse163.org/course/ZJU-93001?tid=1206471203

六、在看网课

• 《斯坦福CS224N深度学习自然语言处理》：https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv&index=2&t=0s