读书对于每个行业的人来说都是一个能提升个人见识和能力的途径。一本好书浓缩了作者对于一门技术或者一个事物吸收后的想法和见解。现在越来越多人都习惯了碎片化阅读,即通过微信公众号或者博客来阅读文章。这对于时间利用率来说,是一种好的习惯。但是对于去学习一门技术却不是体系的学习方法(其实学习技术最好的方法是有了一定入门知识后阅读文档和debug源码)。自己就试过工作中同时用到Mina和Netty,而且都是碎片化学习,在一次面试中面试官问Netty的东西自己答到了Mina上面。
特别是纸质书,每次看纸质书都有一种面朝大海,心旷神怡的感觉。看纸质书也成了自己减压的一种方式。而且喜欢在书上做笔记加一些自己的理解,当然也在用有道云笔记做笔记。只是有时候工作上或者生活中的事情会把看书的节奏打乱,很少完整地看完一本书,所以在这里立了个《2017技术书单》的flag,目标是2017年12月31日前所有红色的item都消失:
1.《Netty实战》,和《Netty权威指南》都是值得推荐的书,平时自己会看一些Netty的源码实现,不过缺少Netty框架静脉疏通。
2.《Java微服务》,网站架构趋势:单体应用架构 —> 垂直MVC架构 —> 分布式架构 —> 微服务架构。
3.《Java并发编程的艺术》,从底层方面讲解Java并发,例如volatile关键字从汇编lock指令讲解到CPU通过嗅探技术令到自己的局部缓存失效,还有Doug Lea大神用了15个无关对象来刚好填充满高速缓存行(64K)的LinkedTransferQueue。
4.《深入理解Java虚拟机》,第2次阅读,第1次阅读加有标志不是很了解的地方是重点对象。
5.《深入理解计算机系统(原书第2版)》,这本书其实买了一年多(现在已经出到第3版),只是选读了部分,现在重新完整看一遍。
6.《TCP/IP详解:卷1》,之前也是选读了一部分
7.《数据挖掘与机器学习》,虽然做的是Java开发,不过一直对数据方面充满敏锐性;大学期间也有一门选修课选了《人工智能》,不过学的都是比较简单的内容,希望进一步学习来扩展自己的视野。
8.《机器学习》,JD上面机器学习评价最好之一的书(其实技术类书籍评价在china-pub上面更权威一些,毕竟JD的评价还有物流等。
9.《TensorFlow: 实战Google深度学习框架》, 相信大家还记得Google的 AlphaGo。
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