池网科技 一、如何学习书籍推荐？
1.《请停止无效努力：如何用正确的方法快速进阶》
2.《好好学习：个人知识管理精进指南》
4.《这样读书就够了》
5.《学习之道》
二、excel学习书籍推荐？
对于想要系统学习Excel的初学者，推荐《Excel 2016基础教程》一书。该书内容通俗易懂并且实用性强，从Excel简介，基本操作，函数公式到图表制作一步步展开，让读者轻松掌握操作技巧。
在书中例题中，作者解释详实，能帮助读者更好的理解Excel的用途，做到把求解问题与熟悉软件操作完美结合。
此外，书中还提供了练习题，帮助读者通过练习来加深理解，掌握Excel的使用技巧。总之，对于初学者而言，《Excel 2016基础教程》是一个不错的选择。
三、linux学习书籍推荐？
1. 《Linux程序设计（第4版）》（经典入门书）2. 《跟阿铭学Linux》（畅销新书）3. 深入理解程序设计：使用Linux汇编语言（畅销新书）4. 《深入Linux内核架构》（经典书）5. 《Linux shell脚本编程入门》（新书）、6. 《Linux命令行与shell脚本编程大全（第2版）》（经典书）7. 《Linux Shell脚本攻略（第2版）》（新书）8. 《Linux就是这个范儿》（畅销新书）9. 《ARM Linux内核源码剖析》（畅销新书）10. 《Linux系统架构和应用技巧》（新书）11. 《只是为了好玩：Linux之父林纳斯自传》（畅销经典）
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四、学习数控的书籍推荐？
机械工业出版社，或者劳动与社会保障出版社的书最好。
尽量买最新的书籍，因为数控发展比较快，数控编程操作也在不断更新，老书里面很多是过时的东西。
如果想学数控车，就要买《数控车床编程与操作》，如果想学加工中心就要买《加工中心编程与操作》……
如果这本书里面有数控加工工艺方面的内容，另外那本书可以不买。
有机械加工基础的话，后面那本书也可以不买。
五、机器学习建模推荐书籍
机器学习建模推荐书籍
对于想要深入学习机器学习建模的读者来说，合适的参考书籍是至关重要的。以下是我推荐的几本优秀的机器学习建模书籍，希望能帮助读者更好地理解这一领域。
1. 《统计学习方法》 - 李航
《统计学习方法》是一本经典的机器学习建模教材，由著名教授李航撰写。这本书系统全面地介绍了统计学习的基本概念、理论和方法，适合不同层次的读者阅读。
2. 《深度学习》 - Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
《深度学习》一书由深度学习领域的三位权威专家联合撰写，内容涵盖了深度学习的基础知识、理论和应用。对于想要进一步深入研究深度学习的读者来说，这本书是不可或缺的。
3. 《机器学习实战》 - Peter Harrington
《机器学习实战》这本书通过实际案例详细介绍了机器学习建模的应用过程，包括数据处理、模型选择、评估和部署等方面。适合希望通过实践来学习的读者阅读。
4. 《Python机器学习》 - Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili
如果读者希望学习如何使用Python进行机器学习建模，那么《Python机器学习》是非常不错的选择。这本书全面介绍了Python在机器学习中的应用，涵盖了从基础到高级的内容。
5. 《统计学习导论》 - Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman
《统计学习导论》是一本经典的统计学习教材，涵盖了机器学习的相关理论和方法。对于希望深入理解机器学习基础的读者来说，这本书是非常有益的。
结语
以上推荐的几本书籍涵盖了机器学习建模的不同方面，无论是初学者还是有一定经验的读者，都可以从中获得新的见解和知识。希望这些建议能够帮助读者更好地掌握机器学习建模的关键概念和技巧，实现在这一领域的进步和发展。
六、机器学习英语书籍推荐
机器学习英语书籍推荐
介绍
机器学习是当今科技领域备受关注的一个热门话题，而英语作为国际通用语言，拥有丰富的机器学习书籍资源。在本篇文章中，我们将为您推荐几本优秀的机器学习英语书籍，帮助您更好地了解这一领域的知识。
书单推荐
- 《Python机器学习》 - 作者：Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili这本书适合初学者和有经验的用户，涵盖了Python语言下各种机器学习算法的实现方法，具备很高的实用价值。
- 《统计学习方法》 - 作者：李航以统计学习理论为基础，深入探讨机器学习的理论和方法，是学习机器学习领域理论基础的重要参考书。
- 《机器学习实战》 - 作者：Peter Harrington通过实际案例和代码实现，帮助读者更好地掌握机器学习算法的应用，适合希望通过实践来学习的读者。
- 《Deep Learning》 - 作者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville探讨深度学习方法和技术，适合已有一定机器学习基础的读者进一步深入学习。
- 《机器学习》 - 作者：周志华这是一本经典的机器学习教材，包含了机器学习的基本原理和算法，适合作为机器学习入门的参考书。
结语
以上是我们为您推荐的几本优秀的机器学习英语书籍，每一本书都具有自己独特的特色，适合不同类型的读者。希望这些推荐能帮助您在机器学习领域有更深入的了解和学习，谢谢阅读！
七、推荐几本oracle学习的书籍？
oracle从浅到深的书籍：
1. Oracle的官方文档2.《深入浅出Oracle》，《从实践中学习Oracle/SQL》
3. Thomas Kyte的《Expert One on One: Oracle》,Oracle OCP官方培训教材4.《Oracle 数据库DBA专题技术精粹》、《Oracle 数据库性能优化》、《深入浅出Oracle-DBA入门、进阶与诊断案例》、《循序渐进Oracle》。学习ORACLE是一个长期的过程，你在懂了一些后，再去看别的书，你会找到很多相同点，那时候就会有恍然大悟的感觉，一点点看就OK了。自学挺好，但会走太多弯路，学习环境也不那么好，毕竟不是装个虚拟机玩玩就能学会的！建议还是去找家注重实践的培训机构学习，进步会快很多；原厂培训很贵，最好是找家 Oracle WDP认证机构， 像CUUG 这样的！
八、机器学习算法库推荐？
如果是python的话，最常用的还是scikit-learn里面的内容最丰富，当然还有个scipy的库主要用于数学、科学、工程领域进行插值计算，积分，优化，微分方程求解等。
如果是c++的库，可以看看mlpack和shark。
不管是哪种库，还是针对自己的应用场景选择最合适的工具来实现任务需求。
九、机器学习概率论书籍推荐
机器学习概率论书籍推荐
在当今数字化时代，机器学习已经成为人工智能领域中非常热门的话题之一。而要深入理解机器学习的原理和应用，概率论是一个至关重要的基础知识。本文将为您推荐几本优秀的关于机器学习概率论的书籍，帮助您系统地学习这一重要领域。
1. 统计学习方法
《统计学习方法》是由李航教授编著的经典著作，被誉为机器学习入门必读书籍。这本书系统介绍了统计学习的基本概念、方法和应用，涵盖了概率论、统计学、线性代数等多个学科知识，帮助读者建立起对机器学习的整体认识。
2. 概率论与数理统计
《概率论与数理统计》是由吴喜之、谢金星合著的权威教材，适合作为概率论入门教材使用。本书内容通俗易懂，结构清晰，涵盖了概率论的基本理论、随机变量、随机向量等内容，为读者打下坚实的概率论基础。
3. 模式分类
《模式分类》是由李宏毅教授编著的经典教材，重点介绍了模式分类领域的基本概念、理论和方法。本书涵盖了贝叶斯决策理论、神经网络、支持向量机等多种机器学习方法，将概率论与机器学习相结合，帮助读者更深入地理解机器学习模型。
4. 概率图模型
《概率图模型》是机器学习中重要的理论工具之一，由Koller和Friedman合著。本书详细介绍了概率图模型的基本概念、推断算法和参数学习方法，对于理解概率论在机器学习中的应用具有重要意义。
5. 贝叶斯深度学习
《贝叶斯深度学习》是一本新兴的关于深度学习与概率论结合的书籍，由李宏毅教授主编。该书探讨了贝叶斯方法在深度学习中的应用，介绍了概率模型、贝叶斯神经网络等内容，帮助读者拓展对机器学习的认识。
通过学习以上推荐的书籍，您可以全面系统地了解机器学习与概率论的关系，提升自身在人工智能领域的专业知识水平。希望本文的书籍推荐对您有所帮助，祝愿您在机器学习道路上取得更大的成就！
十、MySQL有什么推荐的学习书籍？
1、《MySQL必知必会》
这本书英文原版名是很标题党的《Teach Yourself SQL in 10 Minutes》，却是最好的数据库入门书，在Amazon上长期排在数据库销售榜首，建议想快速了解数据库原理和MySQL的新手阅读。快餐性质，简洁明快，小开本，而且很薄，比较好读。有前端工程师表示自己数据库方面只读了这本书，就足以应付大部分开发任务了。
2、《SQL学习指南（第2版 修订版）》
如果你只想学怎么写SQL，那可以读这本书。O'Reilly动物书系列，品质还是很有保证的。
3、《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》
怎么说，每个行业都有几本被翻来翻去的“街书”，而本书就是MySQL的“街书”，该书目前已经有了三版。从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB。注重实战，全书辅有大量的案例，可操作性极强。
4、《Redis设计与实现》
Redis是目前应用最广泛的NoSQL数据库。本书系统而全面地描述了Redis内部运行机制，图示丰富，描述清晰，并给出大量参考信息，是NoSQL数据库开发人员案头必备。
5、《ZooKeeper：分布式过程协同技术详解》
ZooKeeper是Google的Chubby项目的开源实现，它曾经作为Hadoop的子项目，在大数据领域得到广泛应用。ZooKeeper以Fast Paxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对Fast Paxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。这本书是实际开发和维护中的一本最佳参考书籍。
6、《高可用MySQL（第2版）》
主要讲解真实环境下如何使用MySQL的复制、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。此书定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。
7、《高性能MySQL（第3版）》
作者推荐的工具、实战案例及经验过的诊断技术，可大大提高性能急救技能，以及加深对MySQL本质的理解。而且本书将数据库结构的客观方面纳入思考，此外还增补了MySQL高可用性及云特性。
8、《Oracle高效设计》
这是一本程序员普遍反映收益比较大的一本书，作者Thomas Kyte，Oracle专业领域世界上最权威的专家之一，他是Oracle核心技术小组副主席，兼《Oracle Magazine》及其在线论坛“Ask Tom”专栏作家。本书对Oracle及数据库的知识进行了全面深入的讲解，是一本关于Oracle的高级手册。本书内容翔实，实例丰富，语言流畅且浅显易懂，适合作为从事Oracle开发人员的参考手册。
9、《Oracle编程艺术：深入理解数据库体系结构（第3版）》
对于想学习SQL、PL/SQL的书，这是一本必读之物，除此之外，该书从开发的角度详细解读了整个Oracle体系结构，深入浅出，绝对佳作。
