版权声明：本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载，特别是那些复制粘贴到别的平台的，否则，必定追究。欢迎大家多多转发，谢谢。
简单介绍一下，这本书包括组成原理和操作系统两大部分知识。第二、三章学完之后，逆向就算是入门了。国内的教材很少有拿汇编和C语言对比教学的书籍，这样的教学方法很实用。因为现在汇编很少用于写程序了，主要大量用于反编译；而C语言主要用于嵌入式开发，为了性能原因开发者要经常查看对应的汇编代码。然而这些知识只是个导论，要想真正踏入逆向的大门，还是要看看雪出的那几本书。
XPath 是一种用于从 XML 文档中选取特定节点的查询语言。如果你对 XML 文档不太熟悉，XPath 可以帮你完成网页抓取的所有工作。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础，算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏，这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
作者黄小斜，斜杠青年，某985硕士，阿里研发工程师，于2018 年秋招拿到 BAT 头条、网易、滴滴等 8 个大厂 offer
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中
本文是自己对“阅读”的新尝试，目前自己觉得很受用，所以拿出来分享。如果你有更深或者更好的方法，多多指教。
自古以来就有书中自有黄金屋，书中自有颜如玉。前阵子当当搞活动，买书满 200 减 100，但是很多同学给我留言让我推荐书籍，当时是真没空，现在有空了把我看过的一些书籍，或者我觉得很好的推荐给大家。
嗨, 大家好, 我是徐小夕, 又到了我们每半年复盘一本 非技术 书籍的时候了, 记得上次写读书笔记还是1年前, 那本书叫《影响力》,我觉得对于提升技术人的格局和职场关系非常有价值, 所以写了一篇读书笔记:
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
经过了10多年的发展，Java Web从开发框架到社区都已经非常成熟，而目前市面上最流行的Java Web框架已然是Spring全家桶，从过去的Spring，SpringMVC，再到SpringBoot。而曾经流行的JSP和servlet，随着前后端分离的趋势，以及Spring这类框架的冲击，也逐渐地淡出了人们的视线，被历史所抛弃。
疑惑一 学习过程中如何避免只听不练？ 没必要专门的找练习去做，一般教材的后面都有课后题，做的前提是做这章节在理论都理解的差不多了，就在电脑上用编译器独立的完成，不要为了完成任务而去做，发自内心的想去完成，每个章节都坚持这么干，坚持下来就可以了，不懂的可以继续问，加油哈 疑惑二 硬件设计应该从那本书入手？ 如果是还在大学期间，建议先把数字电路和模拟电路搞定，如果是有点基础了，如果是稍微实际点的入门推荐两本书，嵌入式硬件设计，计算机组成与设计：硬件、软件接口(第三版中文)，可以在后台输入 硬件设计 四个字就可以
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和
写文之前，按照国际惯例，先来喊一遍slogan：“人在前端路，先听土哥讲”(喊得不齐，再来一遍~
今天晚上临时挤出点儿时间，说个重要问题，就是“业务架构”的定义，到底什么是业务架构。
一个网站/app 的用户体验可以做得多糟糕？去用用大多数学校、公务机关的产品就知道了。 众多高校图书馆的借阅查询系统，就是典型的反面教材。相信每一个爱看书的同学，都体会在图书馆查书的挫败感。 为了造福
大家好，我是 Peter！今天宣布一个好消息。 很荣幸和大佬们一起合写了本书《计算机系统开发与优化实战》，最近就要上市了。本书首先介绍通用处理器的架构，以及汇编和编译的技术；然后讲解 Linux 内存管理、 Linux 进程管理，以及 GDB、 trace、 eBPF、 SystemTap 等 Linux 系统开发工具；接着通过视频编解码主流技术和 NVIDIA 计算平台 CUDA 等讨论人工智能技术在音视频领域与自然语言处理领域的应用；最后讲解标准计算平台 OpenCL 的原理、开源硬件 soDLA、
我们被告知不要通过封面来判断书籍，但有时封面本身就是卖点。即使黑白电子书显示书籍封面的方式也会影响是否购买。
计算机书籍，如同一扇通向代码世界的大门，吸引着无数程序员和技术爱好者。每一本书都是一个知识的宝库，蕴含着作者的智慧和经验。曾经，我也深陷于一本计算机书籍之中，读得如痴如醉，仿佛置身于一个无尽的代码世界。让我分享一下那段沉迷于书籍的时光，以及书籍带给我的启示。
关于算法题的做法，自己也很少去看，也很少去做，所以这里自己也是一位算法做题的"萌新"，还记得大学时自己买过一本关于算法题的书，有的时候还会翻翻这本书，但是这本书留在了郑州，是的，那个临近毕业的时候自己，不需要的书籍都卖了，唯独自己喜欢的几本书没有卖，那本算法书就没有卖，因为它承载了自己大学里美好的一段时光，至少每每看到那本书自己还会去回忆一下。
【AI100导读】越来越多工程师想学习大热的深度学习，但深度学习技术需要数学功底，数学不好怎么办？这篇文章可以提供成为深度学习工程师的数学路径。 如果你像我一样，也着迷于人工智能。也许你想深入挖掘，并在 TensorFlow 或 Theano 运行一个图像分类器。也许你是一个敢于尝试新事物的开发人员或系统架构师，你知道计算机非常好，但只有一个小问题： 你的数学不好。 没关系！这里，我向你分享一个小秘密，此外我这里向你推荐一些书籍和网站,它们将真正帮助你快速提高。 像许多人一样，我对智能机器的爱不是来自微积分
首先说 Go 语言相关的书，最近两年 Go 比较火，出版社肯定也是紧跟热点出了好几本书。这里真心推荐两本，有这两本我觉得就够了。
本着对linux和shell脚本的极大兴趣，我看了不少shell脚本相关的书和文章，也有了很多学习心得， 回首自己的linux和shell脚本学习历程，不禁发现自己竟也走了不少的弯路，完全是靠着自己的满腔 热情走到今天。为了帮助有缘的朋友少走一点弯路，这里向大家推荐一些学习的资料， 资料包括书，开源免费书，博客和相关网站。这里推荐的材料都属于进阶类型，特别适合已经掌握 了一些shell脚本的基础知识，并希望深入学习shell脚本的朋友。1. 书linux命令行与shell脚本编程大全1这本书是入门级的读物
在这个信息爆炸的时代，我们总在寻找那些能够激发思维、启迪灵魂的宝藏。一本书可能是奇思妙想的起点，也可能是不断精进的开端。
有关设计模式、重构、编程规范等的经典书籍很多，有很多你应该已经听说过、甚至看过。今天，我就结合我的经验，对这些书籍进行一个整理和点评。你可以据此来选择适合你的书籍，结合着专栏一块儿来学习，这样学习效果会更好。
那我现在就开始回答一下大家的一些问题，大家如果要有什么问题想问的话可以留下言，我挑其中的几个问题跟大家一起探讨一下。
最近一直没有写博客，主要是忙于本人的Node.js的一本书，现在已经大概完善了！基于myweb1.0的开发，为了脱离express框架，并且自我能够学到更多的原生Node.js知识，所以经过一段时间的开发，实现了myweb2.0框架。 myweb2.0新框架的路由处理、静态服务器、session设计和mongodb基类都是基于原生的一些API进行开发实现。在Node.js那边书中会有详细的介绍，并且应用myweb2.0进行一些应用开发，其中包含了：Node.js实时直播系统、Node.js的联网在线游戏中国
2016年，坚持做了几件事：1、坚持写博客；2、坚持维护公众号；3、坚持答疑解惑；4、坚持学习；5、坚持早起；6、坚持锻炼；7、坚持存钱……
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从
N多年没有写过 Window 程序了。为了研究 WebRTC 源码，这两天重新学习一下。还记得上大学的时候看过 《Windows95 程式设计》台湾版，对那本书印象极为深刻。一是当时国内确实没有一本写的那么深入的书籍，二是那本书翻译的特别好，让人一看就特别明白。10多年过多了，当时的情景还记忆犹新，也可见那本书写的有多好了。
昨晚下了一晚的雨，早上研会的趣味运动会忙了一早上，下午是时候学习了。（白眼） 写在前面 之前看 learn python the hard way 推荐使用Notepad++，感觉遇到了神器，再也不用烦恼那些东西打不开。简直就是万能编辑器。就是用的着款万能编辑器我修改了我不认识的html、js等文件做了这个博客。那个整本书的代码就是用这个编辑器码的。 But,也就像那本书的作者说的一样，一款简单的编辑器足够入门。但是现在学python进阶，感觉还是得需要一款高大上的编辑器。刚开始试了试pycharm，说句实话，简直不能再难用（主要还是生产力工具不给力，略卡）。后来也就装了sublime Text3，感觉挺简洁实用的。在安装过程中也遇到不少的错误，最后也都解决了。主要是安装的那些插件很给力。
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
今天我们讨论的是入职半年对未来的一些规划，如果你有更好的建议，欢迎下方留言评论哦。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 上周，博文菌参加QCon的时候，在博文视点的展位上和两位大咖老师聊天，说起平时会看的书的时候，一位大咖指着《卓有成效的工程师》和《软件开发的201个原则》这两本书和另一位大咖说：“这两本书不错，可以好好看看！” 找了一会儿又说到：“章淼老师自己写的那本书叫什么来着？那本书也不错！” 小伙伴们知道是哪本书不？ 嗯，它就是 《代码的艺术》 这本书到底有什么魔力，可以被这位大咖老师心心念念地记着呢？ 今天就来和大家分享一下这本可以帮你提升代码品味、助
时隔6年，我又重操C语言，是什么让我如此再下定决心？就是不想让自己所学过的知识就此荒废了，我重新以一个C语言初学者的身份（当然，稍稍有点基础，以前的知识忘得没这么快^_^）温故C语言，学习了几天，果真如此，温故而知新矣。
我们提到面试，可能有的人脑子里蹦出的第一个词，那就是背八股文。但是面试真的可以只靠八股文吗？
图书馆中每本书都有一个图书编码，可以用于快速检索图书，这个图书编码是一个正整数。 每位借书的读者手中有一个需求码，这个需求码也是一个正整数。如果一本书的图书编码恰好以读者的需求码结尾，那么这本书就是这位读者所需要的。 小 D 刚刚当上图书馆的管理员，她知道图书馆里所有书的图书编码，她请你帮她写一个程序，对于每一位读者，求出他所需要的书中图书编码最小的那本书，如果没有他需要的书，请输出−1-1−1。
Java开发工程师一般负责后端开发，当然也有专门做Java Web的工程师，但是随着前后端的分离，越来越多的Java工程师需要往大后端方向发展。
人到了一个阶段，生活开始给你做减法。当灵魂升起，看着疲于奔波的自己，成为自己生活的旁观者，你才能找到自己的节奏。 两个人，因为外在决定是否在一起，因为内在而决定在一起多久。 虽然我们一再强调，不要过分
因此，为了向处于美食诱惑之下的亲朋好友们解释软件相关工作的一般概念，这有一个比喻来帮助你。
这本书看名字就知道，是本纯代码技术的书，讲的就是教你如何用django做一个小平台。
源 | 全球人工智能 下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程，主要侧重进阶部分。 一、机器学习入门必备知识 上图是人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的演化图。如今在工业界中
前言 在之前的博客中我们已经实现了Net类的设计和前向传播和反向传播的过程。可以说神经网络的核心的部分已经完成。接下来就是应用层面了。要想利用神经网络解决实际的问题，比如说进行手写数字的识别，需要用神经网络对样本进行迭代训练，训练完成之后，训练得到的模型是好是坏，我们需要对之进行测试。这正是我们现在需要实现的部分的内容。 完善后的Net类 需要知道的是现在的Net类已经相对完善了，为了实现接下来的功能，不论是成员变量还是成员函数都变得更加的丰富。现在的Net类看起来是下面的样子： 可以看到已经有了训练的
【数据猿导读】刘慈欣作序，俞敏洪推荐！李彦宏本人亲自参与创作，集百度团队之力亲情奉献的大作。本书大量采用了AR特效，是一本从里到外，实至名归的人工智能(AI)著作
学好C可能不会让你找到个好工作，不知道你们用的是什么书，如果是清华大学的那本就直接丢垃圾桶吧。图书馆负一层的好书（ps:我们学校的计算机书都在负一层，看的人少。。）多得是，还有C语言作者写的，首选国外的书，然后是国内的。C的重要就是指针+数据结构。有一本不错的书，如《C和指针》及《C专家编程》。不过，如果不是搞嵌入式的话，C可能会用得很少，多数都是Java的面向对象。图书馆有很多，很不错的书。。这是我们学校的一个不算是优点的优点，我不知道你们系的老师怎样，但是请相信多数情况下只有混得不好的才来当老师（ps:很一般的二本院校）。只是少部分老师也很优秀，至少在我们专业中——电子信息工程是这样的。在我们专业领域，C才是神器相比于汇编语言，只是这个时代汇编语言用于提升运行效率显得有点。。。
他是非科班转到计算机来的，所以基本功比较差，我专门花了一个多月写了这篇学习路线，全文超过8000字，文章润色了好久，配套的资料全部找齐了。
学习Java和其他技术的资源其实非常多，但是我们需要取其精华去其糟粕，选择那些最好的，最适合我们的，同时也要由浅入深，先易后难。基于这样的一个标准，我在这里为大家提供一份Java的学习资源清单。
书接上回 https://cloud.tencent.com/developer/article/2195953
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
