计算机类书籍有很多，关与编程的肯定占了绝大部分。不过唯一的了解计算机不只是只会一些编程就可以的，是需要打听一下一些基础知识，有了这些知识的加持，你才能更合适的提升自己。所以很多编程的高手偶尔会看恰恰是这类基础知识。
计算机是借用信息获取、意思是、存储、处理、压制等的理论、原则、方法和技术来主要是用于实践中的学科。
基础方面：必须我推荐一本算法导论。
也很更适合有编程语言基础的读者，它把数据结构中的算法从基础到非常深入全部都除开了，个人建议您你先把c语言用熟得不能再熟了，然后把再看看算法导论，假如有决心看过，数据结构都不需要看，而且你看完算法导论，就4要会了非常初级的数据结构。原书很厚，是对时间不多的人，写完很容易。大多数人都拿它当作一本字典，不可能了就去上面找，有空就看下。
基础类之：数据库系统概念
该书国家公综合教材可以介绍数据库系统的各种知识，透彻阐释数据库管理的基本概念。本书内容丰富多彩，不仅继续讨论了关系数据模型和关系语言、数据库设计过程、关系数据库理论、数据库应用设计和开发、数据存储结构、数据存取技术、去查询优化方法、事务处理系统和并发压制、故障恢复技术、数据仓库和数据挖掘，而且对性能调整、性能评测标准、数据库应用测试和实现标准化、空间和地理数据、时间数据、互联网多媒体数据、移动和个人数据库管理这些事务处理监控器、事务工作流、电子商务、集高性能事务系统、实时动态事务系统和缓慢长时间的事务等初级应用主题并且了广泛的讨论。
基础类型：古代和现代操作系统
该书的作者andrews.tanenbaum当年为了教授操作系统课程发明出来了minix，而minix那是最早的linux原型。tanenbaum的书写得都太好，操作系统的知识婉婉道来，由浅入深渐渐地踏入到操作系统的内部。该书两者相比作者的另一本具体解释操作系统实现的书，增强了古代和现代操作系统中的新特性，诸如多全面处理机系统，虚拟化，分布式系统等内容。同时该书还有一个配有案例研究，这对几种流行的操作系统通过了分析，使你能对知识有更深刻的了解。当然这本书的内容是非常最经典的，线程，锁的概念全都是每个程序员的必备知识，它就是你进行多线程编程时的基础；文件系统，i/o原理无疑是嵌入式的基础。结果说下该书的翻译，普遍我都觉得不错，行文流畅，把原作者的意思也表达得比较不清楚，不过译者从第一版英译中到了第三版。
python有6个包
numpy包：numpy数组切片的修改真接当时的社会到原数组，但是列表对切片的修改不结果到原数组。组建多维数组(1,10).reshape(3,3)
创建一个矩阵a，并对矩阵通过计算大的(),最大值，平均数()。也也可以按行一次性处理(axis1)，算出某行数据的比较大，最大时以及平均数。遍历数组前两行的第二列。三维这个可以理解为一个数字排成的立方块。
numpy支持什么对四维一体数组的翻转等操作，数列求和，计算三角函数，多次方数列求和包括svd可分解等多种不能操作。和随机函数模块。numpy.randommatplotlib：全面处理数据可视化的包,借用numpy强大的运算能力结合matplotlib可以使用；建议使用matplotlib画散点图步骤，第一种可以使用scatter(x,y),系统不自动成立坐标系，第二种可以使用plot(x,y)系统也是不自动成立坐标系，plot函数系统默认画连线图。比较，scatter比plot合适画散点图。
pandas是一个为能解决python数据分析而带的包，是可以迅速构建数据结构。
scikit-learn西安北方光电有限公司sklearn,在导入数据包时只有在用importsklearn。
多元线性回归函数按结构最小二乘函数计算得到。计算变量n个参数及对应的x值在内应该是输出的y。训练查找参数的值，再用这个参数决定线性方程分析和预测未知y的值。函数调用方法，先创建家族一个摘录，决策变量训练什么值。凭借训练模型去预测国家测试集。
kmeans:plot是做折线图，也这个可以做散点图；scatter拿来做散点图。在数据处理的时候要内容明确改变成数值型，否则会直接出现怪异现象kmeans使用方法，必须创建kmeans模型，接着程序加载数据直接返回数据分类结果。
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