1、在讀

《如何高效記憶》 44%
《人工智能-讀本》50%
《編碼》50%
《飄》0%

2、將讀

《擺渡人》 0%
《世界的寒冬：世紀三部曲2》 / 肯·福萊特 0%
《永恆的邊緣：世紀三部曲3》 / 肯·福萊特 0%
《解憂雜貨鋪》 / 東野圭吾 0%
《曉鬆奇談：世界卷+人文卷》 / 高曉鬆 0%
《精益》

3、已讀非專業書單

《少有人走的路》 30% 很是心理學，和我想的不同，索性丟棄
《深度學習：智能時代的核心驅動力量》 43% 過久沒看，忽然看，上下文邏輯關係理不順了
《計算進化史-改變數學的命運》 12% 沒時間看，也不想看了
《1368個單詞就夠了》 27% 暫時看了沒用，看了也忘光了，索性下次有機會看
《維特的煩惱》：那個長工年輕人，以及主人公維特，不都是純潔的愛情嗎？，但都是極端的。
《追尋記憶的痕跡》：意識是一種自發且不可阻擋的行爲，而人類能夠抑制所謂的意識。
《明朝那些事》：遊戲只有成功和失敗，可是人生的選擇是無限的。你如今所看到的一切就叫作此時此刻。
《巴黎聖母院》：就算換不來那世俗的眼光，也但願你能作真實的本身。
《大衛科波菲爾》：永不殘忍，永不卑微，永不虛僞。
《堂吉訶德》：偉大的騎士？最終也要面對事實。
《追風箏的人》：爲你千千萬萬，感恩爲立人之本！
《天才在左瘋子在右》：他們只是會一些奇思妙想罷了，亦或者真的有外星人混在人羣之中？
《小王子》：童心真的會隨着歲月流逝嗎？
《活着》：生活老是美好的，只要你這樣認爲，難道不是嗎？
《麥田裏的守望者》：誰的青春不迷茫，我只敢和妹妹交流，父母的關懷遠大於不少不少，好比他的那位歷史老師？
《動物莊園》：鳥爲食死，人爲財亡，很好的敘說了這個道理，真理只是權勢者的玩具吧！
《1984》：大屏幕下你一無全部，惟有剩下的那點隱私也是他人的陰謀罷了。
《美麗新世界》：固定的階層、使用不完的資源，那也是很美的，不是嗎？
《烏合之衆》：如* 《美麗新世界》中的主人公同樣，你真的能一人力挽狂瀾嗎？真理由多數人而定。
《了不得的蓋茨比》：輝煌之下必有骯髒（黛西），也有純潔（蓋茨比）
《第二十二條軍規》：面對這滴水不漏的制度，我也許不會反抗，不是約塞連；而是他那毅力驚人的室友奧爾。
《傲慢與偏見》：三場婚姻，最值得羨慕的無疑是伊麗莎白的婚姻，惋惜我不是達西。
《影響力》：六大定理，都忘了，和* 《烏合之衆》有殊途同歸之妙。
《人生定位》：人生不是成爲一條黑馬，而是選出那條黑馬，一塊兒合做。
《定位》：產品的質量毋庸置疑，可是產品的定位大於太多太多，如那飛天茅臺。
《百年孤獨》：一本厚厚的書，看書從0到1，一個你們族卻從1到0，人類再強大最後也不敵一股妖風。
《富蘭克林自傳》：勞其筋骨、餓其體膚……，最後，人應當自律，說的不就是我嗎？固然，奇蹟不可複製。
《硅谷鋼鐵俠》：記得馬斯克的一句話：麻煩早來的員工把我從睡袋中踢醒。
《厚黑學》：曾一度認爲能力很重要，現在慢慢發現真不如「厚臉皮」，永不爭吵。
《菜根譚》：大學生應該少看？留給財富自由的人享受去吧！
《生命3.0》：更多的討論的是人工智能的安全問題，更多的是做者多年從業的總結。
《萬壽寺》：曉鬆老師說：這本書能夠悟來生，可是一遍看完啥也沒看出來。
《聖殿春秋》：有時候人還真得出去走一走，沉澱沉澱本身，人太狹隘了。
《巨人的隕落：世紀三部曲1》：歷史更迭，階級更迭，誰也說不清！
《教父》：人品第一位，剩下的交給天意吧。
《性學入門》：個人子女必得看，不少事情就不該該遮遮掩掩，只會誤人子弟。
《如何閱讀一本書》：其實這東西，太虛，每一個人的作法就不該該同樣。
《如何講好一個故事》：更適用於新聞媒體專業的同窗。
《人間失格》：生而爲人，我很遺憾，誰不是如此呀！
《睡眠革命》：值得一看，可是太難作到了……
《鋼鐵是怎樣的煉成的》：你的那些點點滴滴都算啥呢？堅韌也是人的一大優秀品格呀！
《原生家庭：如何修補本身的性格缺陷》：很雞肋，太理想化了，我的實踐，僅須要極強的堅韌品質不墮落便可。
《人性的弱點》：更多的是內化吧！畢竟好久前只看了一遍，歲月匆匆呀。
《全球通史》：就看着樂，看完也就忘光了。
《老人與海》：不服老，其實更多的也是堅韌吧！
《圍城》：老的教授太多，老教授太少，是我的都難走出那座圍城呀！
《夢的解析》：反正我是解析不出啥，我只知道最近的我很累，累的夢都沒了。
《自控力》：內化了不少，人呀！仍是有規律可循的。
《蘇菲的世界》：從一個很是簡單的角度闡述了哲學發展史，講了啥，忘了。
《瓦爾登湖》：誰不向往那個使人神往的瓦爾登湖呢？幽靜……
《情商》：情商不是你看完一本書就能怎麼樣了，更多的是本身多對人生感悟、理解。
《呼嘯山莊》：不僅是愛情吧！太多的東西容易讓人走向復仇之路了。
《高老頭》：泥菩薩過河，自身難保，不由聯想到無字碑。
《理想國》：看了一部分，真的有點難懂，更多的是大哲學家的辯論。
《規訓與懲罰》：能有多少人受得了那酷刑？
《三體》：腦洞足夠大，炒的很火，不過真的不錯。
《人類簡史》：無非就是人類的起源到現代社會的發展過程，不過描述的真的很棒。
《將來簡史》：更多的是對* 《人類簡史》的補充，細思極恐，好好努力吧！努力讓子輩不被淘汰。
《魯賓遜漂流記》：還真讀過英文原版的，不苟言笑。
《愛因斯坦傳》：痛苦時沉浸學習，而我沉浸遊戲，嘻嘻。
《菊與刀》：一個不同的日本，雖然……，但值得一看。
《你只是看起來很努力》：效率這東西其實和背單詞同樣，前期沒有訣竅，只有死記硬背。
《喬布斯傳》：偉大的喬布斯年輕的時候也數月不洗澡呢！仍是偏執狂。但人都是看結果的。
《當我跑步時，我談些什麼》：其實我也想擁有一個跑步的夢想，然而身體（膝蓋）是真的不容許，哈哈。
《中國人的明與暗》：中國人的矛盾。
《人生》：如活着通常，讓人紅眼。
《精力管理》：無非就是老生常談的，樂觀、運動、積極，可以提高自身的精力，也只有這樣人生才能成爲短跑，一直有精力，而不是萎靡的長跑。
《如何高效學習》：雞湯，俄羅斯學生寫的，不太適合中國國情，可是他的總體論值得借鑑。

4、已讀專業書單

《囚徒健身2》：堅持了一段時間，而後開始工做了……
《施瓦辛格健身全書》：當你開始健身時，要麼看本書，要麼請個私教吧！錯誤的健身方式容易傷身體，我就是那一個。
《跑步聖經》：馬拉松這玩意，真的科學規劃，不然極容易和我這樣傷膝蓋，那個穿着板鞋跑步的少年呀！web
《計算機科學導論》：入門it的啓蒙書。
《計算機網絡》：看的電子版，看完一臉懵逼。
《網絡是怎樣鏈接的》：稍微舒服了點。
《計算機組成》：看過一部分，當時看完就知道計算機只認識0和1，同時再也不把計算機當作一堆廢銅爛鐵。
《計算機操做系統》：當我敲下這個字符的時候，其實發生了太多太多事情了，數不清的進程在看起來同時工做着。
《C程序設計》：對着代碼敲了一遍，就決定不能學C。
《mysql必知必會》：數據庫的啓蒙書，很薄，講的很不錯。
《高效程序員的45個習慣》：只能說內化，畢竟是敏捷開發，現在都開始微服務了。
《終極算法》：五大算法，歷史迭代輪換，現在神經網絡算法更得一籌。
《數學之美》：更多偏向了做者的天然語言處理這個領域了，而且瞭解瞭解天然語言處理也是好的。
《Python學習手冊》：說真的，真實一竅不通，並且仍是Python2的，Python解釋器裝了一天。
《Python從入門到編程》：太基礎了，太簡單了，可是當時看的一臉懵逼。
《笨方法學Python2》：一無所知的小白，只是把上面的習題所有敲了一遍。
《Python基礎教程》：慢慢進入正軌。
《編程小白的第一本Python入門書》：記憶猶新的是裝飾器講的是真的好，讓我頓悟裝飾器。
《Python核心編程》：進入正軌。
《Python中文文檔》：此時才能說真真的瞭解了Python。
《碼農從Python開始》：看了幾期就沒看了。
《流暢的Python》：極大的提高了使用Python面向編程的能力。
《編寫高質量Python代碼的59個有效方法》：偏門玩意，也沒記得幾個，都內化了。
《改善Python程序的91個建議》：偏門玩意，也沒記得幾個，都內化了。
《Python算法教程》：當時市面上惟一的一本python算法書，是真的爛，後來仍是網易雲課堂看的那個視頻不錯。
《problem solving with algorithms and data structure using python》：視頻裏推薦的書，當時只有英文版，亞馬遜有賣500多一本，最後找的盜版pdf瀏覽了一遍。
《精通Django》：市面上真沒幾本書，最後仍是看了自強學堂的Django融會貫通。
《FlaskWeb開發》：說真，寫的也就那樣，講的太淺了，但足夠了。
《Python3網絡爬蟲開發實戰》：回過頭看這本書，寫的太多太雜了，可是當時硬着頭皮看完了，誰讓那個時候市面上沒幾本爬蟲書呢？
《精通Scrapy網絡爬蟲》：輕薄，一本Scrapy入門很是很是不錯的書。
《高等數學》：爲了學機器學習的，看起來還好吧，畢竟不須要深刻。
《線性代數》：爲了學機器學習的，看起來也還行，畢竟不須要深刻。
《簡明線性代數》：和上本書差很少，大概瀏覽了下。
《機率論與數理統計》：爲了學機器學習，看起來也就那樣，畢竟不須要深刻。
《程序猿的數學2》：機率統計的一本書，從另外一個角度闡明瞭機率實際上是在算面積。
《程序猿的數學3》：線性代數的一本書，從另外一個角度闡明瞭現代其實只是空間變換。
《人工智能基礎-高中版》：新手入門機器學習必看書籍，通俗易懂。
《統計學習方法》：不錯的一本書，機器學習十大算法介紹了個遍，還行。
《機器學習》：當時市面上爲數很少的中國人寫的機器學習書籍，可是太多太雜，新手不友好。
《Python數據分析基礎》：敲機器學習代碼的入門書，因爲是電子書，看的很粗略。
《利用Python進行數據分析》：爲了學習numpy、pandas、matplotlib，系統的看了遍，現在真的是深刻體會了不會就會忘的真理。
《Python機器學習實戰》：配套機器學習一塊兒看的，代碼都是Python2的代碼，太古老了。
《白話大數據和機器學習》：談及更多的都是些理論知識。
《白話機器學習算法》：小衆書，有點像博客的形式，啥都說了，大概瀏覽了。
《機器學習-python實踐》：小衆書，爲了找一些好玩的機器學習例子。
《機器學習實戰》：一樣小衆書，爲了找一些好玩的機器學習例子。
《Python機器學習》：sklearn的入門神書，參考官方文檔的API一塊兒看，很是不錯，tensorflow只介紹了一點點，強行敲完了。
《圖解機器學習》：新手不友好，從另外一個角度講解機器學習。
《機器學習Web應用》：實際上是開發一個推薦系統引擎web，可是太古老了，代碼是Python2的。
《推薦系統實戰》：當時爲數很少的推薦系統書籍，是真的古老，現在的推薦系統這一塊其實仍是挺空白的，畢竟小公司不必作牛逼的推薦引擎。
《深度學習》：第三部分沒看，感受不必看，學歷擺在那，那些東西目前大概瞭解就好了。
《圖解深度學習》：新手不友好，公式推理過於複雜，沒有知識點的代入過程，看起來就是天書。
《漫畫算法：小灰的算法之旅》：簡潔明瞭的算法書，可是講的很淺顯，因此很是適合鞏固。算法