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#每月读书#2017.8

#每月读书#2017.8

作者: 霸俊流年 | 来源:发表于2017-07-31 22:18 被阅读13次

书单列表:


学习一定有方法

本书是由管理和培育出世界上最大的机器人研究所的卡耐基·梅隆大学教授Takeo Kanade对其日常研究、生活和学习的经验进行收集整理而成的一本小册子。本书不仅用作者亲身经历的大量事例极具趣味地描述了许多有效的科研法则,如“海阔天空的构思”、“跳出现有的成功”、“KISS方法”、“用情景推动研究进展”、“智慧体力”、“从‘做不到’重新开始”、“在与他人的交流中完善自己的构想”,等等,而且更是用大量的篇幅、语重心长地为下一代即将承担未来的年轻人如何进行科研,如何进行创新,想得到一定成就应该具备什么样的能力提供了必要及时的指导。
  本书不仅适合科研人士,应该说是适合任何读者阅读,因为它能对自己工作、学习和生活在解决问题方面会有许多参考价值。

  • 《系统化思维导论》
    这本书给我最大的收获,就是让我遇到了系统科学这门联系着数百门学科的学科。我读书的一个目的,就是掌握尽可能多元化思维方式,这样的阅读过程让我接触了许多不同的学科系统。但过多的系统也带来一个问题,如何统摄它们的关系呢?以往,我都是以非系统化的思维来进行学科系统的思考,就是一直停留在作者所说的一阶序状态,而这本书带给我新的管理方式——好像在脑子里装了一个全新的数据库管理系统。

经典编程

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。
  由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

《Head First Java》是本完整的面向对象(object-oriented,OO)程序设计和Java的学习指导。此书是根据学习理论所设计的,让你可以从学习程序语言的基础开始一直到包括线程、网络与分布式程序等项目。最重要的,你会学会如何像个面向对象开发者一样去思考。而且不只是读死书,你还会玩游戏、拼图、解谜题以及以意想不到的方式与Java交互。在这些活动中,你会写出一堆真正的Java程序,包括了一个船舰炮战游戏和一个网络聊天程序。

《精益和敏捷开发大型应用指南》将两种思想的精髓结合在一起,通过思考工具和组织工具解决组织实践过程中如何做和怎么做的难题。《精益和敏捷开发大型应用指南》分为两部分:思考工具和组织工具。思考工具部分将帮助组织深层理解实施过程中的阻碍,找出解决问题的根源,作出彻底的组织重新设计;组织工具部分将会告诉你在实践过程中如何做才可以提高组织的软件开发能力。
《精益和敏捷开发大型应用指南》适合敏捷教练、敏捷咨询师、软件开发及管理人员参考。

本书是著名的网络服务供应商Hatena和Klab有限公司的工程师团队的经验总结。全书从实际的生产环境出发,就大规模、高性能、不间断的网络服务的搭建和管理技术进行了分析和说明。前3章讲解了如何搭建兼具冗余性和可扩展性的服务器/基础设施;第4章讲解了性能优化方面的内容,特别是对单个服务器的性能提升方法进行了介绍;第5章讲解了监控、管理等运行方面的内容,以笔者身边的实际生产环境为例,介绍了提升设备运行效率的技巧;第6章介绍了Hatena与KLab实际运作的网络和服务器基础设施的情况。
本书适合所有致力于运维和网络后端的开发者阅读。


但当涉猎

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