简介：对自己过去卖的纸质书做一个清理，以后非必要不再买纸质书，因为纸质书占空间、难清理，以后直接买对应电子书。尤其是技术类书，善用搜索和Github有太多太多资源，实在没必要买，尤其是我还需要经常搬家。
技术类
- 《C++ Primer Plus （第六版）中文版》：异步社区的书在电子书这方面做的不错。
- 《数字设计和计算机体系结构》：电子书已存百度网盘
- 《深度学习》：三巨头早年的书，网上电子版很多
- 《数据结构与算法（Python语言实现）》：
- 《算法导论》：真本书实在太厚
- 《算法》：也是本厚书
- 《通用图像处理器设计（GPGPU编程模型与机构原理）》：
- 《Verilog数字系统设计》：
- 《深入理解计算机系统》：是本好书，但是真的好厚
- 《计算机组成与设计（硬件/软件接口）
- 《高性能超标量CPU（微架构剖析与设计）》
- 《AI加速器架构设计与实现》
- 《Verilog编程艺术》
- 《自己动手写CPU》
- 《超标量处理器设计》
- 《智能计算系统》
- 《数字集成电路——电路、系统与设计》
- 《计算机体系结构——量化研究方法（第6版）
- 《Python数据结构与算法分析（第2版）》
- 《labuladong的算法小抄》
- 《算法图解》
- 《数据结构（C语言版）
- 《数据结构题集（C语言版）
- 《深度学习实战——基于TensorFlow 2和Keras（原书第2版）》
非技术类
之后这类书能找到电子版还是买电子版吧，搬家方便。
- 《见识》（吴军）
- 《计算之魂》（吴军）
- 《国富论》
- 《哈利波特与魔法石（全彩绘本）
网络资源
在整理自己旧书的时候，巧然发现网络其它电子书资源，这里给自己做一个整理，并将其放入自己的百度网盘。不放Github是因为Github下载几个G的电子书以及下载单本书也挺不方便的。求人不如求己，掌握在我自己手里心理才爽。
分类的时候，由我按照我自己的理解进行划分，方便我自己，电子书名命名采用原书名加出版年份的方式，排序时并把老书方后面，因为技术迭代浩浩汤汤，早年的技术书籍参考价值大打折扣，往往必然有讲解更好、或者针对同一问题更好的解决方案。没办法，世界的客观规律就是这样残酷无情，世界在往年走但不意味着谁都能更上。我也时常感到自己跟不上世界的变化而焦虑、萎靡。
其余智能算法
- 2015 -《智能方法及应用》
- 2011 -《MATLAB智能算法30个案例分析》
- 1998 -《遗传算法原理及应用》
数据结构与算法
- 2017 -《趣学算法》
- 2009 -《算法竞赛入门经典完整版》
- 2006 -《算法导论中文版》（第二版）
AI算法
- 2019 -《Automated Machine Learning - Methods, Systems, Challenges》
- 2018 -《Deep Learning With Python》 - 英文版
- 2018 -《Deep Learning With Python》 - 中文版
- 2018 -《Applied Deep Learning with Python》
- 2018 -《Machine Learning Yearning》（吴恩达）- 英文版
- 2018 -《Machine Learning Yearning》（吴恩达）- 中文版
- 2018 -《scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战》
- 2018 -《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》
- 2017 -《深度学习》- 英文版
- 2017 -《深度学习》- 中文版
- 2017 -《终极算法——机器学习和人工智能如何重塑世界》
- 2015 -《Spark机器学习》
- 2015 -《机器学习算法原理与编程实践》
- 2016 -《Introduction to Machine Learning with Python》
- 2016 -《Python机器学习及实践-从零开始通往Kaggle竞赛之路》
- 2016 -《白话大数据与机器学习》
- 2016 -《机器学习》（周志华）
- 2016 -《神经⽹络和深度学习》
- 2016 -《Python神经网络编程》
- 2013 -《机器学习之实用案例解析》
- 2012 -《Machine Learning in Action》- 英文版
- 2012 -《Machine Learning in Action》- 中文版
- 2012 -《Machine Learning A Probabilistic Perspective》
- 2012 -《统计学习方法》（第一版）
- 2011 -《Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques》 (3rd Ed)
- 2011 -《机器学习》（Tom M. Mitchell）
- 2009 -《机器学习导论》
- 2007 -《Programming Collective Intelligence》
- 2006 -《机器学习及其应用》
- 2006 - 《Pattern recognition and machine learing》- 英文版
- 2006 - 《Pattern recognition and machine learing》- 中文版
- 1997 -《Machine Learning》（Tom.Mitchell）
数学
- 2018 -《Mathematics_for_Machine_Learning》
- 2015 -《统计学习导论——基于R应用》
- 2012 -《The Matrix Cookbook》
- 1992 -《泛函分析基础》
- 1985 -《矩阵分析》（Roger.A.Horn）
Python
- 2018 -《Python 3-from None to Machine Learning》
- 2018 -《Full Speed Python》
- 2018 -《笨办法学Python》（第三版）
- 2014 -《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南》（第2版）
- 2013 -《Python For Data Analysis》
- 2008 -《Python核心编程》（第二版）