2022读书计划与读书笔记

🚩立一个flag,新的一年进行广泛的阅读,读满20本书。本文进行具体记录,持续更新。

1. Effective Python

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技术类书籍,很推荐,能帮助自己写出Pythonic风格的代码,并且能快速运用到实际工作中。读书笔记

2. 价值

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久负盛面的一本书,高邻基金的张磊出品。
反观自己炒股两年有余,2020年疫情入场,不知价值投资的可贵,没有去买非常便宜的蓝筹股,而是跟风各种瞎买,一整年的牛市也没赚多少钱。在2021年初高点买入了小米,随着而来的就是一整年持续的下跌,从35块港币下跌到11港币,跌幅达68%!!!
读一读这本书,践行价值投资与长期主义,持有优质的公司,比如小米,腾讯;当然最大的投资其实是投资自己了!

3. 如何读一本书

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教你如何读一本书,读书的本质是与作者进行对话,通过阅读一方面听做知识的吸收,一方面还需要做知识的消化
通过看书的目录,结构,快速通读整本书,然后再进一步对感兴趣的部分进行精读,或接受或进行批判
不过整本书写得太啰嗦了,有用的干货可能就一点点

4. 置身事内

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腾讯KM上强烈推荐的一本书,索性也就买来看了
在中国是绝对的政府主导的经济体制社会,政府掌握绝大部分的资源,比如土地和资本
发展经济也正是各级地方政府的主要工作,所以在中国从事经济类的活动还是要认真研读政府政策,尝试与政府的招商政策做对齐,享受政策的红利

5. 亲密关系

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教人如何正确谈恋爱的一本书,很早被人推荐过,闲暇读了一遍,受益良多。读书笔记

6. 高效能人士的七个习惯

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久负盛名的一本书,真成功学教程,直接的告诉你精彩的人生应该是什么样的,应该怎么去做。读书笔记

7. 深度学习推荐系统

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在工业界落地的系统大部分都是检索式的系统,都满足 召回-粗排-精排 三部曲。这本书是一本工业界实际落地的指南,逐级递进,条理清晰。
「推荐模型的结构不是构建一个好的推荐系统的银弹,真正的银弹是你对用户行为和应用场景的观察,基于这些观察,改进出最能表达这些观察的模型结构」

8. 统计学习方法

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研究生期间没好好刷,最近闲暇重新看了一遍,还是学到了很多新的知识。尤其对生成式模型和判别式模型有了新的理解,也对NLP相关的统计学习方法做了整理和推倒,例如HMM,CRF,LSA,LDA等,在知乎上写了一个系列的文章进行记录。读书笔记 。感慨自己的数学基础还是太差了,尤其是概率论和线性代数….

9. 怪诞行为学 - 可预测的非理性

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罗永浩推荐的一本书,看似是经济学其实是心理学,确实生活中很多决策是非理性的,而这些非理性是有原因的。作者的厉害之处是通过设计科学的实验来发现,验证并且量化了生活中的非理性现象。如果能正确应用这些非理性的心理,显然能帮助我们更理性同时也更感性。

10. 怪诞行为学 - 非理性的积极力量

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相比第一本整体比较啰嗦,适合快速刷一遍,不过书中的道理还是挺有意思的。包括职场和生活两个方面,书中的很多行为一定能在你的工作生活中找到共鸣,所以借鉴书中的方法是能带来积极的力量的。

11. 怪诞行为学 - 非理性的你

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这本书丹艾瑞里展示了他与读者之间的交流,读起来很轻松大概三四个小时就可以看完,确实很多问题都是我们实际生活中也会遇到的问题

12. 怪诞行为学 - 诚实的真相

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主要在探讨不诚实的问题,为什么人们会不诚实,人们在何种情况下会更加不诚实,怎么能变得诚实一点。不过跟第一本相比重复的内容有点多

13. 怪诞行为学 - 理智与金钱

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重视储蓄的力量,最好有一个严格的计划,然后坚定执行,积少成多,避免非理性的花钱,让自己能控制自己的消费

14. Spark快速大数据分析

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工作中常有大规模数据处理的需求,之前一直在用mapreduce进行处理,久闻spark的先进性。这本书很好的介绍了spark的特点,比如将中间结果都保留在内存中而非写入磁盘进行加速,还有采用dataframe的设计理念进行数据处理更加方便,还包括将全部的计算过程先构建成一个DAG然后再优化成最终的计算图,后续可以在工作中逐步使用

15. 数据密集型应用系统设计

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久负盛名的一本计算机的书,主要介绍了数据和使用的书,说到底后端就是在做数据的增删改查,算是一本科普书。但是面对不同的场景,可能需要不同的技术,从单机的数据库到分布式再到异构系统,算是一本科普的书。初步读完,理解还是不是很深刻,需要以后结合具体实际工作再去读了。

16. 简单的逻辑学

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一本阐述逻辑学的书,非常简短,用比较直白的概念帮人构建起如何论证。通过直接或间接的事实,以及众多关系之间的推理。

17. 小米创业思考

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「专注,极致,口碑,快」这就是互联网思维,这种思维方式可以应用到各行各业。 笔记

18. 月亮与六便士

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月亮是理想,六便士是现实,专注理想不世俗的人是天才级的,但也是冷漠自私的。笔记

19. Problem Solving with Algorithms and Data Structures

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Python版本的《算法》,非常优秀的Python入门书,甚至是计算机入门书,循序渐进,介绍了基础的数据结构:列表,栈,队列,链表,HashMap,树;以及基础的算法知识:搜索,排序,递归等。
书中有大量真实的算法题,现在来看都还是挺难的。

20. 黑客与画家

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很棒的一本书,深刻阐释程序员与画家一样,本质都在进行创造。更重要的是告诉了我们为什么要工作,如何更佳高效的创造财富(小团队+高科技),为什么创造价值。


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