2017年书单

1.计算机程序的构造与解释

    大名鼎鼎的sicp，据知乎上一些大佬说是计算机必读书之一，此言不虚，不夸张的说，对我来说真是有醍醐灌顶之效，虽然自己也算写了几年代码了。这本书是MIT计算机本科的入门教材之一（非常惭愧，很多内容我现在读还是懵懵懂懂），用Lisp语言讲解，这是一门非常优美的语言，能让人更深入地理解尾递归，Lamda这些概念，但据说MIT已经改用Python入门了？不得不说真是遗憾。推荐指数：五颗星。

 

2.机器学习(西瓜书)

   去年看过吴恩达在Cousera上的公开课后感觉不太过瘾，于是买了这本。受数学水平限制，很多推导过程并没有太深入理解（SVM是永远的痛啊😅），但据作者周志华老师说这本书仅仅是机器学习入门教材，以后还要深入研究。推荐指数：五颗星。

 

3.机器学习实战

 如果你也像我一样是个数学学渣，那么相对于上面那本来讲这本书或许更加友好，简单的理论及证明，大篇幅的代码及实例，语言选择的是Python，没写过Python也没关系，书后准备了Python和基本的数学教程，而且这本书并没用到什么高级语法。推荐指数：五颗星。

 

4.数学之美

    之前写过一个简单的读书笔记，后来自己犯懒没继续更新。别被书名吓到了，这本书与其叫做数学之美不如叫做数学在自然语言处理中的应用更为合适，因为这本书并没有涉及太多高等数学的知识（别说你连基本的贝叶斯公式，矩阵都忘了ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ），这本书最大的作用就是告诉你上学时候学的那些“没用的”数学，尤其是线性代数和概率论是如何应用在实际工程中的，这些极大地激发了我对NLP和机器学习的兴趣，相信你也一样。推荐指数：五颗星。

 

5.Go并发编程实战

  Go语言可以说是近年来的明星语言了，各大公司纷纷尝试建立Go项目组，甚至连国外不少名校课程的Project都选择用Go，这本书就内容来讲还是相当不错的，有语言入门有项目实战，如果你像我一样是个Go语言小白完全可以跟着这本书入门Go，美中不足的是这本书对于有足够编程经验的人来说太过冗长(看看这厚度，而且字又很小很密。。。)，对于编程入门者来说却又稍显简略。不过最后的项目：自己一步步实现爬虫框架确实挺不错的。推荐指数：三颗星。

 

6.Hadoop核心技术

  之前也读过那本有名的《Hadoop权威指南》，但感觉内容偏简单，并没有深入到Hadoop核心。这本书是百度工程师写的，部分章节甚至深入到Hadoop源码，目前还没有看完，感觉内容比较详实。推荐指数：四颗星。

 

7.计算广告：互联网商业变现的市场与技术

  博主大学实习曾在一家移动广告公司工作，当时买了这本书一直没看😅，这本书其实并没有谈太多技术相关的内容，更多的是对广告实时竞价，搜索广告等业务流程进行了阐述，如果你对互联网公司里同事们经常谈论的DSP,SSP,ADX，CPM等关键词很好奇不妨看看这本书，可以搭配斯坦福的那门计算广告公开课一起看。推荐指数：三颗星。