# Reading-Books **Repository Path**: hammerstone/Reading-Books ## Basic Information - **Project Name**: Reading-Books - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-05-28 - **Last Updated**: 2021-06-23 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ## Reading-Books 保存已经阅读过的书，进行分类；目标阅读和正在阅读的书。欢迎对分类提出建议，也欢迎对建议阅读的书籍推荐。 若有喜欢的书籍，希望可以支持作者的正版书籍。 ### Python - 《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》 利用Python的Flask库进行Web开发，bug挺多的。用的也是Python2，不过还是挺经典的，内容也很全面。 - 《Python自然语言处理》 主要介绍了Python的nltk库及运用和自然语言处理的一些基础知识。数据仓库：[Nltk_Study](https://github.com/wnma3mz/Nltk_Study)。适合对自然语言处理感兴趣的零基础读者，前几章是Python语法基础，若读者有Python基础可快速浏览。内容偏基础，知识体系较为全面，知识点大多浅尝辄止，但都附有代码实例。 - Python的入门书籍 - 《Python简明教程中文》 - 《Python学习手册(第4版)》 - 《笨办法学python》and 《笨办法学 Python · 续》 - Python的进阶书籍，强烈推荐购买实体书 - 《流畅的Python》：未收录电子版 - 《Python CookBook》：未收录电子版 - 《Python3程序开发指南》 - 《Python核心编程》：第二版是Python2，第三版是Python3 - 《Python数据分析与挖掘实战》 主要运用了Python的pandas、sklearn和keras库来完成一些简单的项目。[代码及数据仓库](https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action)。书的实践性较强，但并不深入，实际项目并不没有这么简单的处理过程。推荐用来学习pandas和sklearn，加强熟练度及了解数据挖掘相关概念。 - 《利用Python进行数据分析》 主要使用了Python的numpy和pandas库完成各种操作，我看的比较无聊。基本过了一遍，了解了numpy和pandas的一些特性和常用语法。 - 《python绝技：运用python成为顶级黑客》 主要运用Python的网络安全相关的库，语法基础并不算难，也可以做Python的入门书籍。本书的有点就是内容实践性很强，比较容易让初学者感兴趣。 ### 计算机基础 这里面的书都挺好的，十分推荐阅读。有英文原版的，推荐阅读英文原版书籍 《计算机网络自顶向下方法（中文第四版）_扫描版_20.7M_高清重制 (1)》、《计算机网络自顶向下》 《计算机组成与设计：硬件软件接口》、《Computer Organization And Design》 《大话数据结构》 《啊哈！算法》 《编码的奥秘》 《图解HTTP》 《鸟哥的 Linux 私房菜：基础学习篇 第四版》：Linux学习 《鸟哥的Linux私房菜：服务器架设篇 第三版》：Linux学习 《王道oj》：面向考研复试的题库，数据结构与算法题，难度一般 ### 技术类其他书籍 两本网络安全书都挺好的，想学网络安全的都十分推荐。比较惨的是，都是扫描版。 #### 网络安全 《Web安全深度剖析》 《白帽子讲Web安全》 #### 其他 《代码整洁之道》 《深入浅出MySQL》 《剑指 Offer 题解（JeanCheng）》：找工作必刷书目之一 ### 机器学习 - 《知识图谱资料》 不是书，但是内容挺好的。。关于知识图谱的资料 - 《统计学习方法》 较详细的推导了统计机器学习方法 - 《医学图像重建入门》 内容是图像重建的数学推导，虽然是医学相关，但实际大部分内容都可以作为CV来学习，写的挺通俗易懂的。 - 《数学之美（吴军 著）》 作者整理博客文章后出书。数学科普类 - 《数学之美》 作者博客笔记。内容较上本更少一些。 - 《机器学习实战》 理论结合实战，从零实现机器学习算法。[AiLearning](https://github.com/apachecn/AiLearning) - 《机器学习秘籍-中文》 吴恩达汇总的一些机器学习问题回答。 - 《解析卷积神经网络--深度学习实践手册 魏秀参 》 关于卷积神经网络的全面详细的入门介绍。十分推荐。 - 《机器学习》 周志华老师的西瓜书 - 《2015线性代数的几何意义（不完整）》 国内写的很好的关于线性代数形象化的解释，这本书来源网络电子稿，不完整。淘宝等平台有实体书。 - 《MIT 线性代数笔记（子实）》 MIT的线性代数，强烈推荐。笔记结合了课程内容与Python代码，可作为复习用。 - 《算法（第四版）》 算法类的好书，推荐购买实体书 - 《算法导论第二版中文版》 同上~ - 《PRML中文版_模式识别与机器学习》 模式识别，值得一读。最好阅读原文，中文翻译有些别扭。 - 《Bishop_2006_Pattern recognition and machine learning》 对应PRML的原版 ### 非技术 《精益数据分析》 《浪潮之巅》：只有上半部分，下半部分看的实体书。 《深入浅出数据分析》 《深入浅出统计学》 《线性代数漫画》： 《latex教程》：分中文和英文两版，LaTex基本 《凤凰项目》：一个运维大神的故事 《一份不太简短的 LATEX 2ε 介绍》：LaTex较为全面的介绍 ### 暂未收录pdf： 《程序员思维修炼手册》： 《全栈数据之门》： ### 准备阅读： 《程序员的呐喊》 《程序员之禅》 《MacTalk 跨越边界》 《黑客与画家》 《科技想要什么》 《网络是怎样连接的》 《程序是怎样跑起来的》 《淘宝技术这10年 》 《C++ Primer Plus》第六版 《进化》 《编程珠玑》 《计算机科学导论》 《码农翻身》 《重构 改善既有代码的设计》 《集体智慧编程》