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整理一些书籍 ,包含 C&C++ 、git 、Java、Keras 、Linux 、NLP 、Python 、Scala 、TensorFlow 、大数据 、推荐系统、数据库、数据挖掘 、机器学习 、深度学习 、算法等。

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整理一些书籍

书籍目录如下:

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├─01-C&C++
│      C和指针.pdf
│      C语言库函数使用大全.pdf
│      Effective C++第2版(中文版).pdf
│      Thinking C++.pdf
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├─02-Java
│      Java开发手册.pdf
│      Java程序员修炼之道.pdf
│      Java编程**(第4版).pdf
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├─03-Python
│      Head_First_Python(中文版).pdf
│      Python参考手册(第4版).pdf
│      Python源码剖析.pdf
│      流畅的python.pdf
│      用Python写网络爬虫.pdf
│      精通Python设计模式.pdf
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├─04-Scala
│      快学Scala.pdf
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├─05-Linux
│      Linux 内核0.11 完全注释-1.9.5.pdf
│      Linux与UNIX Shell编程指南.pdf
│      UNIX环境高级编程.pdf
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├─06-Git
│      learn-github-from-zero.pdf
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├─07-LaTeX
│      LaTeX入门(刘海洋).pdf
│      一份不太简短的LATEX介绍.pdf
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├─08-Keras
│      Python深度学习.pdf
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├─09-TensorFlow
│      Practical Python AI Projects.pdf
│      Pro Deep Learning with TensorFlow.pdf
│      TensorFlow for Deep Learning.pdf
│      TensorFlow Machine Learning Cookbook.pdf
│      Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf
│      tensorflow-internals.pdf
│      TensorFlow实战_黄文坚.pdf
│      面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_.pdf
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├─10-机器学习
│      Machine Learning Applications Using Python.pdf
│      Machine Learning with TensorFlow.pdf
│      Practical Machine Learning with Python.pdf
│      叶斯思维:统计建模的Python学习法.pdf
│      机器学习(周志华).pdf
│      机器学习实战-中文版.pdf
│      机器学习导论.pdf
│      模式识别与机器学习(中文).pdf
│      深度学习21天实战Caffe.pdf
│      百面机器学习.pdf
│      统计学习方法(李航).pdf
│      集体智慧编程中文版.pdf
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├─11-深度学习
│      Deep Learning with Python (Nikhil Ketkar).pdf
│      Deep Learning with Python(François Chollet).pdf
│      Neural Network and Deep Learning(中文版).pdf
│      一份简短的深度学习笔记(朱鉴).pdf
│      动⼿学深度学习.pdf
│      深度学习(中文版).pdf
│      神经网络与机器学习(Simon Haykin).pdf
│      神经网络与深度学习(邱锡鹏).pdf
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├─12-NLP
│      Deep Learning for Natural Language Processing.pdf
│      NLP汉语自然语言处理原理与实践.pdf
│      PYTHON自然语言处理中文版.pdf
│      统计自然语言处理基础(中文版).pdf
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├─13-大数据
│      Learning PySpark.pdf
│      Machine Learning with PySpark.pdf
│      Machine Learning with Spark.pdf
│      PySpark实战指南:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署.pdf
│      Spark for Data Science.pdf
│      Spark快速大数据分析.pdf
│      Spark机器学习.pdf
│      自己动手做大数据系统.pdf
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├─14-数据挖掘
│      Python数据分析与挖掘实战.pdf
│      利用Python进行数据分析.pdf
│      数据挖掘与数据化运营实战_思路_方法_技巧与应用_完整版.pdf
│      数据挖掘应用20个案例分析.pdf
│      数据挖掘:概念与技术(中文第三版).pdf
│      面向程序员的数据挖掘指南.pdf
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├─15-推荐系统
│      Learning-to-rank.pdf
│      Recommender Systems Handbook.pdf
│      推荐系统实践.pdf
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├─16-数据库
│      MySQL网络数据库指南.pdf
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├─17-算法
│      剑指OFFER(第2版).pdf
│      算法图解.pdf
│      算法导论中文版.pdf
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└─18-技术相关
		不止代码.pdf
		学习之道(美)乔希·维茨金.pdf
		数学之美.pdf