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数据结构与算法分析-C语言描述（原书第2版）
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电子设计从零开始（第2版）
已读完：
Python函数式编程（第2版）
阅读时间：2022-05-22~2022-06-03
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整体评价：★★★★★★★☆☆☆
值得精读的部分：大部分内容，主要为围绕函数式编程以及Python函数的介绍
食之无味，弃之可惜的部分：书中给出的EDA代码范例，如果不是这方面应用的看了可能会不明觉厉
很不值得读的部分：基本没有，只要围绕函数式编程这个主题基本都有用的
需要调整的阅读顺序：看个人对Python的掌握程度再决定有些东西需不需要提前学习
简评：Python社区中难得的一本介绍函数式编程的书籍，介绍的内容也是紧紧围绕这个主题的，适合真正需要了解函数式编程的人，代码也写的非常规范。然而可惜Python并不是函数式编程语言，有些东西真要使用函数式编程并没有介绍其优势所在，而且对函数式编程的理论介绍也不太够。
Python大数据分析与机器学习商业案例实战
阅读时间：2022-02-15~2022-03-10
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整体评价：★★★★★★★☆☆☆
值得精读的部分：基本浏览一遍，对机器学习及算法原理有个大概的印象即可
食之无味，弃之可惜的部分：关于NumPy、Pandas等数据分析常用库的操作
很不值得读的部分：中间开始有几个模型的代码分析比较水，因为它们步骤基本一样
需要调整的阅读顺序：有数据处理基础的话前几章可以跳过，其余推荐按顺序阅读
简评：不错的适合新手入门机器学习的书籍，把机器学习常用的几个算法讲得比较清楚，章节安排得很清楚，整体阅读下来非常通顺，没有什么突兀的地方。自带的几个图像处理的案例也非常有趣。但是有些过度降低机器学习的入门门槛了，因为假定读者Python水平不高所以感觉代码编写得有些粗糙。
CSS权威指南（第三版）
阅读时间：2021-12-25~2021-12-31
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整体评价：★★★★★★★☆☆☆
值得精读的部分：哪里有需要看哪里
食之无味，弃之可惜的部分：关于浏览器兼容性
很不值得读的部分：无
需要调整的阅读顺序：如果有HTML和CSS的基础这些部分可以跳过了
简评：一本有点过时并且很薄的技术书，介绍的JavaScript都是比较旧的用法了。不过优点是很薄，边读边做笔记也两三天就能读完。并且介绍的JavaScript代码都很贴近实用，读完之后就可以操作很多Web页面了。
CSS权威指南（第三版）
CSS权威指南（第三版）
阅读时间：2021-11-10~2021-11-24
整体评价：★★★★★★★★☆☆（就是有点旧了，哪天看了第四版评分肯定更高）
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值得精读的部分：哪里有需要看哪里
食之无味，弃之可惜的部分：具体的排版内幕，主要在边距和定位的细节上
很不值得读的部分：无
需要调整的阅读顺序：哪里有需要看哪里
简评：本书以CSS2.x规则为主，有点过时，但内容还是值得一看的。（顺便一提，本书的第四版已经全面支持了CSS3内容，但是相应的页数从500页加到了1000多页）
（我曾经说过"如果哪一天以上样式修得好看了，那就是这本书学成归来了"。事实上修完的时候，我才读了一半）
汇编语言（第4版）
汇编语言（第4版）
阅读时间：2021-06-13~2021-07-15
整体评价：★★★★★★★★★☆
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值得精读的部分：基本所有
食之无味，弃之可惜的部分：无
很不值得读的部分：无
需要调整的阅读顺序：最后C语言部分可以忽略
简评： 作为一本清华大学出版社的教材，难得内容具体，叙述详细，例子典型。这本书基本每一个部分都需要仔细阅读。唯一的缺点是作为一本教材却更偏向技术类，整体篇幅也较薄，没有一个完整的知识体系，而且还有很多汇编语言的细节没有涉及到。
建议认真对待书里的每一个程序和实验设计。当时我读这本书的时候是小学期，比较匆忙，很多实验设计没写。（当时想着以后有空再读一遍的，然而距离读完过了快半年了，书就再也没翻过了）
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