提醒自己不断学习
已读
- 《JQuey风暴》.张子秋
- 《程序员成长路线图:从入门到优秀》.张磊、吉阳
- 《程序员成长的烦恼》 .吴亮、周金桥、李春雷等
推荐，特别适合刚入IT这一行的同学，周公这段很不错
- 《单车上路》. 刘文
看了该书，想想自己之前的骑行真的是自愧不如，真想单车出国疯一回^_^，不过时机未到.
- 《大话设计模式》.程杰
个人感觉此书非常不错，浅显易懂，附上阅读过程中的自己写的源码
- 《这就是搜索引擎：核心技术详解》.张俊林
《机器学习实战》.哈林顿 (Peter Harrington)著、 李锐译
讲的不深，书中充斥着大量代码，不喜欢这种风格的书籍
《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
该书为入门级书籍，讲得比较浅，主要是数据挖掘中几个经典方法的介绍，但是题中的分布式处理只是简单得介绍了MapReduce，作者你觉得把分布式处理放在题中合适嘛-_-
《推荐系统实践》.项亮
- 《快学Scala》.凯•S.霍斯曼 (Cay S. Horstmann)著、 高宇翔译
翻译的不错，如果有Java/c#之类的基础看此书无门槛
- 《深入理解Java虚拟机》.周志明
搞Java开发必读，面试必读，可惜看了老是会忘，不得不经常去翻~
《Effective Java 中文版》第2版 Joshua Bloch 著、杨春花 俞黎敏 译
此书甚好，建议读之，相信能带来很多不同的见解^_^
《Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing》.Li Hang著
李航老师的经典之作，对于2010年以后的LTR算法进行了整理介绍，配合原始paper看起来就更好了
《统计学习方法》 .Li Hang著
又是李航老师的经典之作，适合对ML有初步了解的同学在看此书相当赞（建议在某些细节上可以再去参考MLAPP,TLSE等神作）
正读ing
- 《编程之美》 %50
- 《让世界更美好》 凯文·梅尼, 史蒂夫·哈姆, 杰弗里·奥布赖恩, %10
- 《Machine Learning - A Probabilistic Perspective》 kevin, %20
- 《Reinforcement Learning: An Introduction》 Sutton,第三章
贴一下我的选书标准
- 首先会找200~300pages左右的书
曾经也买过很多砖头厚的书，后来事实证明我都没读完过，这就好比每次寒暑假都会带很多书回去，励志看完，结果你懂的^_^
- 不喜欢看到书中贴满了代码的
这些代码大部分一模一样的写下来一般是无法运行的，不是缺少package就是环境不对，我都不理解为啥要贴这么多代码，还不如打包放光盘或者附件中
- 比较经典的
经典这个词就要看个人的，一般是这本书出了几年之后每当论坛里面有人问学xx东西看哪本强，顶得较多的回答个人一般都是感觉比较不错的书
- 怎么都是技术书？
这个我也是很纠结，感觉以后看看其他非技术的书，冲冲心灵鸡汤，人生哲理类的也许非常不错，正打算往这个方向发展中^_^
