1. Linux 包括基本shell、命令、vim等(《鸟哥Linux私房菜》)，还包括基本操作系统原理(《现代操作系统》《深入理解计算机系统》)
2. C++(《C++ Primer》《Effective C++》《编程之美》)
3. Python(《Python学习手册》《Python核心编程》)
4. MySQL(《高性能MySQL》,MySQL5.6参考手册, InnoDB Plugin参考手册)
5. 数据挖掘(《数据挖掘》)
6. 分布式(Google的核心论文，leveldb|Hadoop，MapReduce)
7. 经济学原理第5版
8. 英语口语以及词汇
9. 名著一月一本
10. 象棋|围棋
11. 识地图
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Deep C
Deep C
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python中的一些格式
#一般循环格式：
while <test1>:
<statements1>
if <test2> : break #Exit loop now,skip else
if <test3> : continue #Go to top of loop now,to test1
else :
<statements2> #Run if we didn't hit a 'break'
#for循环格式：
for <target> in <object> :
<statements>
else :
<statements>
实验：建立五个词的识别系统(步骤以及结果显示)
(PS：只作为尝试，不保证正确)
系统简介：
HTK是隐马尔可夫模型工具箱，由剑桥大学工程系研发而成。该工具箱的目的是搭建使用隐马尔可夫模型。详见：http：//htk.eng.cam.ac.uk/
搭建步骤：
a) 训练库创建：词汇集中的每个元素进行多次录制，且对相应词汇做好标签；
b) 声学分析：将波形数据文件转换为一系列系数向量；
c) 模型定义：为总词汇集中的每个元素定义一个HMM原型；
d) 模型训练：使用训练数据对每个HMM模型进行初始化、训练；
e) 任务定义：识别系统的语法（什么可被识别）的定义；
f) 未知输入信号识别；
g) 评估：识别系统的性能可通过测试数据进行评估。
HMM模型参考资料总结
根据自己参考几个版本的资料，进行一下总结。
1、 《人机自然交互》（张有为 等著），第一次接触HMM，看得不详细，似懂非懂的，但可以说它是中文版中比较好的参考资料，准备抽空再看一遍。
2、 HTK book，chapter1 The Fundamentals of HTK，讲HMM的基础知识 ,chapter7~10,讲HTK中的HMM，如果不好好看前面几章基本就不怎么看得懂了。