考古学二零一七年看书总括

现年的阅读计划是看24本以上,不出意料又超额完成,并且差一本翻倍。与上年对照,多15本。

看书时间集中在上半年,下半年繁忙实习、编写软件以及临毕业前的游玩,阅读量收缩。

看的最多的是日本翻译家村上春树的书,教室能找到的都已看完。

以下,为一年来看过的书目(按看书时间先后顺序排列):

1、《槽边往事:和菜头自选集》和菜头
老爸来学校看我,吃完饭逛新华书店给自家买的。

2、《身边的下方》野夫
很有古诗的文字。

3、《我的差事是作家》村上春树
干货满满啊。村上的新书中文译本前些年要上市了吧?

4、《火星救援》安迪(Andy)·威尔(Will)
同名电影也尴尬。

5、《人类群星闪耀时》斯蒂芬(Stephen)·茨维格
正在上初中的二弟看的书。颠覆了自身对初高中必读名著的映像。五星推荐!

6、《Objective-C 程序设计:第4版》斯蒂芬(Stephen)·G·科昌
五个月才看完。前12章还算简单,后几章就云里雾里了。

7、《费正清中国记念录》费正清
野史书上的大事件,在作者亲历过后的记忆里,也就是这回事了。没有特别大的震惊,一切都是那么自但是然。部分章节涉及具体的神州的人与物可细读,部分章节可略读。

8、《粉墨春秋:盖叫天舞台艺术经验》盖叫天
只看了「艺术人生」这一章,看时脑子里闪回着影片《霸王别姬》里的画面。吃得苦中苦,方为人上人。台上一秒钟,台下十年功。

9、 《台北人》白先勇

10、《图解HTTP》上野宣

11、《地下》村上春树

12、《在预约的场子:地下2》村上春树
现实包含了整套不如意;理想化的结构现实,说不定现实会反噬你。

13、《教室奇谈》村上春树
千奇百怪的故事。

14、《村上朝日堂的卷土重来》村上春树
幽默的小说。

15、《旋转木马鏖战记》村上春树

16、《30天自制操作系统》川合秀实
Mac不可以随着做,挑了汇编语言和c语言指针部分的情节看。作者写的好玩幽默,不错,推荐。

17、《编码:隐匿在处理器软硬件背后的言语》Charles(Charles) Petzold
离散数学、电子技术与数字电路、统计机组成原理、数据结构等,统计机有关的东西面面俱到啊,真应该早借来探望的。5星推荐。

18、《神的孩子全跳舞》村上春树

19、《列克星敦的阴魂》村上春树

考古学,20、《莫斯科!》村上春树
村上春树亲临2000年雅加达奥运会的日志合集,很风趣。

21、《图解TCP/IP:第5版》竹下隆史等
深度不够,当科普书看。

22、《浪潮之巅》吴军
读过这本书后,看IT音信都能知其所以然了。强烈推荐!!!另:那应当算是吴军研究生最好的一本书了,近年来几年的书都有点炒冷饭之嫌。

23、《如何阅读一本书》莫提默·J等

24、《树上的男爵》Carl维诺
百年在世在树上是种什么感受?看这本书就知道了。

25、《七堂极简物理课》卡洛·罗韦利
真正很粗略。。。

26、《神祗、陵墓与专家:考古学传奇》C.W.策兰姆(Lamb)
好看呐!

27、《月亮和六便士》毛姆

28、《人工智能狂潮:机器人会超过人类呢?》松尾丰
一本小小的科普书。现在居于第五遍人工智能浪潮,「深度学习」开革新时代啊。

29、《全程软件测试》朱少民
很详细的一本书,面面俱到。

30、《Linux系统命令及Shell脚本实践指南》王军
上学Linux必备。很好很好很好~

31、《大话移动测试:Android与iOS应用测试指南》陈晔
看完后,加了作者微信,进了笔者曾经工作过的公司。哈哈哈~

32、《阿城精选集》阿城
久闻大名的经典之作,在上下班的地铁上捧着kindle看完了。

33、《精进:如何变成一个很厉害的人》采铜

34、《悉达多:一首印度的诗》赫尔曼·黑塞

35、《第一行代码:Android(第2版)》郭霖
安卓开发的入门好书,强推。

36、《硅谷之谜:《浪潮之巅》续集》吴军
看过《浪潮之巅》的,建议不用看了。

37、《成为乔布斯(乔布斯(Jobs))》布伦特·施兰德等
很好看。

38、《Android群英传》徐宜生
1、2、8、9、10、11、12,这几章有点多余,什么都写,什么都浅。3、4、5、6、7,这几章可以多看一回。最终一章实例,未看。

39、《黑旗:ISIS的崛起》乔比·沃里克

40、《质数的孤独》保罗·乔尔达诺
图书的页码遵照质数排序的。

41、《你势必爱读的极简非洲史:为啥南美洲对现代文明的震慑这么深》约翰(约翰(John))·赫斯特(Hearst)

42、《思维的野趣》王小波
理智最美。

43、《Android开发情势探索》任玉刚
由此源码讲解常用知识点,写的好啊!

44、《疯狂Java讲义:第3版》李刚
大而全,值得一看。

45、《玫瑰的名字》翁贝托·埃科

46、《大数量时代:生活、工作与思维的大变革》维克多(维克多)·迈尔·舍恩伯格
数据、技术、思维。分析数据的技术会像编程一样更加广泛,而考虑是非常的。当然,最要害的依然多少本身。

47、《程序员的数学》

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