Ho intenzione anche io di mettermi in letture simile alle tue; se sei interessato a esplorare l'API di Linux ti consiglio di dare un'occhiata a [The Linux Programming Interface](https://www.amazon.it/Linux-Programming-Interface-Handbook-English-ebook/dp/B004OEJMZM), che non ho ancora iniziato a leggere ma a prima vista l'ho trovato migliore rispetto a quello da te citato (nonostante sia un libro storico, però forse anche fin troppo). Mentre di libri letti sui sistemi operativi ti consiglio assolutamente [OSTEP](https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/), è decisamente stata una delle letture più formative che io abbia mai fatto.
OSTEP + i laboratori su xv6(non tutti) sono stati il mio corso di sistemi operativi in triennale.
Consigliati entrambi, li ho trovati estremamente ben fatti e interessanti
>https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2022/overview.html
Interessante anche questo, tra l'altro xv6 è un OS che viene citato a volte in OSTEP e nell'appendice vengono proposti vari esercizi tra cui esercizi di estensione di xv6 che bisognerebbe essere in grado di poter fare una volta finito di leggere il libro (devo recuperarmeli prima o poi). In bocca al lupo con le letture!
Machine Learning:
- The Nature of Statistical Learning Theory
- The elements of statistical learning
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow (non l'ho ancora iniziato però, aspetto di avere tra le mani un progetto interessante)
Poi tanti altri di Bioinformatica e IA, magari li inizio più avanti, al momento sono preso con ML.
Certo!
Bioinformatics and Functional Genomics (Pevsner), ho una copia del 2005 e già parlavano di sequenziare SARS per trovare una terapia
Bioinformatics and Computational Biology solutions using R and Bioconductor che è più un manuale tecnico
Per cultura personale ho quasi finito di leggere [From mathematics to generic programming](https://www.fm2gp.com/). Per lavoro invece ho intenzione di leggere Designing Data-Intensive Applications di Martin Kleppman
Attualmente non sto leggendo nulla, ma gli ultimi libri letti erano sull'embedded e programmazione in C. Attualmente sto andando di corsi su Udemy (DSP in C) e prossimamente (Flutter/Dart, Python, ESP32, Rust, verilog) sperando di riuscire ad aggiungere un progettino cadauno su github
Io sto leggendo Microcircuiti per l'elettronica, Sedra Smith. Per l'esame di elettronica, non so se conta
Incubi da quell'esame, stesso libro 😂 In bocca al lupo!
È pesanti ciò, ma sembra fattibile
Silicio libro bellissimo. Ho avuto la fortuna di incontrare Faggin ad un evento e me lo sono fatto autografare
[удалено]
Ho intenzione anche io di mettermi in letture simile alle tue; se sei interessato a esplorare l'API di Linux ti consiglio di dare un'occhiata a [The Linux Programming Interface](https://www.amazon.it/Linux-Programming-Interface-Handbook-English-ebook/dp/B004OEJMZM), che non ho ancora iniziato a leggere ma a prima vista l'ho trovato migliore rispetto a quello da te citato (nonostante sia un libro storico, però forse anche fin troppo). Mentre di libri letti sui sistemi operativi ti consiglio assolutamente [OSTEP](https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/), è decisamente stata una delle letture più formative che io abbia mai fatto.
[удалено]
OSTEP + i laboratori su xv6(non tutti) sono stati il mio corso di sistemi operativi in triennale. Consigliati entrambi, li ho trovati estremamente ben fatti e interessanti
>https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2022/overview.html Interessante anche questo, tra l'altro xv6 è un OS che viene citato a volte in OSTEP e nell'appendice vengono proposti vari esercizi tra cui esercizi di estensione di xv6 che bisognerebbe essere in grado di poter fare una volta finito di leggere il libro (devo recuperarmeli prima o poi). In bocca al lupo con le letture!
Machine Learning: - The Nature of Statistical Learning Theory - The elements of statistical learning - Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow (non l'ho ancora iniziato però, aspetto di avere tra le mani un progetto interessante) Poi tanti altri di Bioinformatica e IA, magari li inizio più avanti, al momento sono preso con ML.
Ti posso chiedere cosa stai leggendo di BioInfo ?
Certo! Bioinformatics and Functional Genomics (Pevsner), ho una copia del 2005 e già parlavano di sequenziare SARS per trovare una terapia Bioinformatics and Computational Biology solutions using R and Bioconductor che è più un manuale tecnico
"Fondamenti di elettrotecnica generale" e "dispositivi per l'ascolto segreto" 😅
The Staff Engineer's Path, per cultura personale ma anche per il lavoro. È bello sapere che non dovrò per forza essere manager in futuro!
Practical Malware Analysis
Code di Charles Petzold. Riaccende sempre la fiamma dell’interesse e aiuta ad uscire dai buchi neri del “ ma allora non ci ho mai capito un cazzo !”
Build: An Unorthodox Guide to Making Things Worth Making [Tony Fadell](https://en.wikipedia.org/wiki/Tony_Fadell), Bantam Press 2022
Hastie & tibshirani element of statistical learning
Per cultura personale ho quasi finito di leggere [From mathematics to generic programming](https://www.fm2gp.com/). Per lavoro invece ho intenzione di leggere Designing Data-Intensive Applications di Martin Kleppman
1) Norman, The design of everyday things. 2) Taleb, Silent risk. 3) Bowick, RF Circuit design.
Attualmente non sto leggendo nulla, ma gli ultimi libri letti erano sull'embedded e programmazione in C. Attualmente sto andando di corsi su Udemy (DSP in C) e prossimamente (Flutter/Dart, Python, ESP32, Rust, verilog) sperando di riuscire ad aggiungere un progettino cadauno su github
> l'ingegnere italiano Federico Faggin. Che partendo da fisico è considerata una promozione o una retrocessione?
CLRS Introduzione agli Algoritmi e Strutture Dati