持續更新，年底自查
技術儲備類
《分佈式處理框架Hadoop入門》（2019/03/06 已學完）
【簡要筆記】
HDFS：分餘展(分佈式,冗餘數據,可擴展)的大硬盤，分爲name node和data node；
YARN：任務調度模塊，分爲resource manager，和nodemanager；
MapReduce：Split -> Map -> Shuffle -> Reduce，缺點中間數據要寫入HDFS，IO慢。
Hadoop ⇒ Storm ⇒ Spark ⇒ Flink
《JAVA高併發編程》（2019/03/30 已學完）
【簡要筆記】
多線程間的協調：synchronized（可見性、原子性），volatile（僅可見性），wait（釋放鎖） / notify（不釋放鎖），atomic包（簡單類型的原子操作）
可重入鎖：ReentrantLock（更靈活）。wait永遠和while而不是if一起使用，用notifyAll代替notify，用condition控制喚醒部分線程，thread local變量。
容器：非同步容器（List），同步容器（Vector），高併發容器（Concurrent Queue）。
各種高併發容器和線程池。
《正則表達式》（2019/04/15 已學完）
《機器學習入門：從KNN-神經網絡-深度學習》（2019/04/28 已學完）
【簡要筆記】
簡介：分類算法、迴歸算法。有監督學習和無監督學習。Anaconda集成環境。
KNN算法：特徵向量維度，K是所選的鄰居數。可以使用類庫中的函數，也可以自定義距離函數，自行實現。
神經網絡算法：（以後向傳播神經網絡爲例：Back Propagation）分爲一個輸入層（神經元數量與特徵向量維度相同），多個隱藏層，一個輸出層（如果是分類算法，神經元數量與集合數量相同）。每一層的神經元與相鄰層的所有神經元之間都有邊相連，每個神經元的輸入爲：(上層所有神經元值與邊的權重乘積求和+本神經元的偏執常量)x激勵函數。先將輸入標準化到區間[0,1]，隨機給出每條邊的初始權重在取間[-1,1]內和偏置值。然後逐層向下計算出結果。神經網絡的訓練過程是：給出初始權重和偏執，然後通過訓練集，自動的調整每條邊權重和每個神經元偏置的過程。正向過程全部算完後，根據誤差值（通過loss function，即誤差函數或損失函數）和給定的學習率再按照給定算法反向計算一遍可以得出每條邊的調整後的權重，和每個節點的調整後的偏置。每一組數據可以多次使用直至輸出達到可以接受的氛圍，經過大量數據的正向計算和反向調整後，即可得到訓練好的權重值和偏置值，即訓練好的神經網絡。（相鄰兩層神經元之間的權重可以視爲一個矩陣，矩陣的長度和寬度分別是上層神經元和下層神經元的數量，由此整個神經網絡的計算可以視爲若干個矩陣的乘法。）
這裏補充一個反向傳播算法(Backpropogation)的原理介紹
卷積神經網絡算法：上面之前講的是全連接神經網絡，當節點多層數多的時候運算效率非常慢，所以纔有了卷積算法，多了卷積層和池化層。
《C#入門經典教程》（2019/09/20 已學完）
【簡要筆記】
第1章-入門知識：C#是什麼；.NET Framework是什麼；VS2015安裝教程；VS2015常用菜單和功能簡介；第一個C#程序。
第2章-基礎語法：基本數據類型；運算符；變量；常量；變量命名規則；if else；switch case；for循環；while循環；do while循環；break；continue；goto。
第3章-類和對象：面向對象簡介；類的定義；訪問修飾符、修飾符；方法的定義；get和set；調用類成員；構造函數；析構函數；方法重載；方法的參數；lambda表達式；遞歸；嵌套類；部分類；Console類；Math類；Random類；DateTime類。
第4章-字符串：字符串及常用方法；獲取字符串長度；查找字符串中的字符；字符串替換；字符串截取；字符串插入；數據類型轉換；隱式類型轉換；強制類型轉換；Parse方法；Convert方法；裝箱和拆箱；正則表達式。
第5章-數組：數組簡介；一維數組；多維數組；foreach；Split；冒泡排序；枚舉類型；結構體類型。
第6章-繼承：繼承；Object類簡介；Equals方法；GetHashCode方法；GetType方法；ToString方法；VS2015類圖的使用；base；virtual；abstract；sealed；繼承關係中構造器之間的關係；多態。
第7章-接口：定義接口；接口的實現；接口中多態的實現。
第8章-集合：集合簡介；ArrayList；Queue；Stack；Hashtable；SortedList。
第9章-泛型：泛型簡介；可空類型；泛型方法；泛型類；泛型集合；IComparable、IComparer。
第10章-文件操作:Driveinfo；Directoryinfo；Directory；FileInfo；File；Path；流簡介；StreamReader；StreamWriter；FileStream；BinaryReader；BinaryWriter。
第11章-委託和事件：委託；命名方法委託；多播委託；匿名委託；事件。
第12章- WinForm：創建Windows窗體應用程序；窗體屬性；窗體事件；窗體方法；McssageBox；控件簡介；Label和LinkLabel；TextBox；Button；RadioButton；CheckBox；CheckedListBox；ListBox；ComboBox；PictureBox；Timer；DateTimePicker；MonthCalendar；ContextMenuStrip；MenuStrip；StatusStrip；ToolStrip；MDI窗體；ColorDialog；FontDialog；OpenFileDialog和SaveFileDialog；RichTextBox。
第13章-異常與調試：Exception；try catch finally；自定義異常；Debug和Trace；程序調試。
第14章-進程與線程：Process；Thread；ThreadStart；ParameterizedThreadStart；Priority；lock；Monitor；Mutex。
第15章-ADO.NET數據庫操作：ADO.NET；Connection；Command；DataReader；DataSet和DataTable；DataRow和DataColumn；DataSet；ComboBox；DataGridView；DataGridView應用案例。
《系統性學習Python基礎知識》（在讀）
《深度學習與人工智能框架TensorFlow入門》
《流式計算框架Storm入門》
《基於內存計算的大數據並行計算框架Spark入門》
生活教育類
《窗邊的小豆豆》（2019/05/11 已讀完）
《特殊需求孩子的正面管教》（2019/08/07 已讀完）
【簡要筆記】
區別對待：無辜行爲和蓄意行爲
從權力爭奪中撤出，蓋上自己的“蓋子”，然後再解決問題
《AlsoLife漁計劃系列課程》（2019/10/09 必修部分已學完）
【簡要筆記】
賈美香課程部分（必修，5學時：2019/05/13 已學完）
婁瀟芳課程部分（選修，4學時：2019/05/27 已學完）：強化物擴充（匹配法：新強化物在已有強化物之後或同時出現；介紹法：忌提問）；強化物分類（按天然屬性分爲一級強化物和次級強化物；按物理屬性分爲食物、感官、實物、活動、社會；按與目標行爲的關係分爲自然強化物和設計強化物）；不以生活必需品作爲設計強化物；多用正強化（提供希望的東西）少用設計的負強化（移除厭惡刺激）。
鄭甜甜課程部分（必修，23學時：2019/08/16 已學完）：實證有效的干預方法（早期密集行爲干預、關鍵反應能力訓練、行事曆、社交故事、自我管理），回合教學，區別強化（全時距/瞬時強化不相容性爲/替代行爲/其他行爲），代幣系統（先備數的概念、集滿兌換、按時兌換、多級代幣），問題行爲，教學。
張俊傑課程部分（選修，11學時：2019/09/27 已學完）：要求、命名、聽者指令、獨立遊戲、互動式語言、感知覺、語言豐富性。
林凡裕獨立課程部分（選修，1學時：2019/10/09 已學完）：天生樂觀。
《少有人走的路》（2019/11/22已讀完）
《BCBA張苗苗微課全集》（中止）
《全腦教養法》（暫停）
《運動塑造孩子的大腦》
財經金融類
《巴菲特的護城河》（2019/03/27 已讀完）
【簡要筆記】
行業比管理團隊重要，正如賽馬比騎師重要，企業更換行業比更換管理團隊困難得多。
護城河：無形資產、轉換成本、網絡效應、成本優勢、規模優勢。
《高毅投資馮柳文章全集》
《馮柳投資思想》