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An Introduction to Computer Science through Python Programming

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简介：
本书通过Python编程语言为读者提供计算机科学的基础知识和实用技能，适合初学者学习算法、数据结构及程序设计。 约翰·泽尔的《Python编程》第三版继续沿用了更新技术以保持与时俱进的传统，同时保留了教授入门级计算机科学课程的有效方法。

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  • An Introduction to Computer Science through Python Programming
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    本书通过Python编程语言为读者提供计算机科学的基础知识和实用技能，适合初学者学习算法、数据结构及程序设计。 约翰·泽尔的《Python编程》第三版继续沿用了更新技术以保持与时俱进的传统，同时保留了教授入门级计算机科学课程的有效方法。
     
  • Practical Programming: An Introduction to Computer Science Using...
    优质
    《Practical Programming》是一本计算机科学入门书籍，通过实用编程教授基础概念和技能，适合初学者掌握计算机科学的核心知识。 《Practical Programming - An Introduction to Computer Science Using Python》是一本以Python语言为工具介绍计算机科学基础知识的入门书籍。本书的主要特点是围绕实际任务而非抽象概念展开内容编排，每个章节都涵盖一个重要的Python编程方面，并通过编写短小且互动性强的脚本来帮助学生学习数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问以及图形用户界面等基础概念。 书中不仅提供了清晰易懂的文字叙述，还包含大量示例、图表和图像，使这本书成为初学者的理想资源。本书因其科学性和实用性，在学术界及工业界均受到欢迎，并被用作一级计算机课程（CS1）的教科书。此外，它也是一本优秀的Python参考书籍。 书中特别强调了调试的重要性及其方法与技巧的学习价值，即使对于一些经验丰富的程序员来说也是有益的。通过鼓励学生将新获得的知识应用于自己的项目中来构建计算能力，《Practical Programming》帮助读者在实践中掌握编程技能并体验学习的乐趣。 《Practical Programming - An Introduction to Computer Science Using Python》为希望了解计算机科学基础和Python编程的学生提供了重要资源，不仅提供丰富的材料，还通过各种概念和技术引导学生进行实践。这种结构与内容安排无疑将对教学及自学产生积极的影响。
     
  • An Introduction to Stochastic Dynamic Programming
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    本书《Stochastic Dynamic Programming入门》为读者提供了一个关于随机动态规划理论与应用的全面介绍，适用于初学者和研究者。 《Introduction to Stochastic Dynamic Programming》涵盖了随机动态规划的理论、应用及方法论等内容。该书由学术权威Sheldon Ross编写，是学习随机动态规划的理想教材。此外，本书扫描质量高，并已通过OCR处理，支持文本搜索功能。
     
  • An Introduction to 3D Game Programming Using DirectX 11.pdf
    优质
    本书《使用DirectX 11的三维游戏编程入门》旨在为初学者提供一个学习如何利用DirectX 11技术进行3D游戏开发的实用指南。 《Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11》是由Frank Luna所著的经典教材，专注于教授如何使用DirectX 11进行3D游戏编程。该书籍被广大读者誉为“龙书”，反映了其在3D游戏编程领域的权威性和重要性。 DirectX 11是微软公司推出的一套用于开发Windows平台下多媒体应用程序的API，尤其是针对游戏应用。它允许开发者直接与显卡硬件对话，实现高度优化的图形渲染和硬件加速。相比之前的版本如DirectX 9和DirectX 10，在性能和功能上都有显著提升，特别是在多线程渲染和支持新图形硬件特性方面。 本书在撰写时，DirectX 11是相对前沿的技术，因此内容涵盖了3D图形编程的基础知识与高级技术： 1. **3D图形学基础**：介绍坐标系统、矩阵变换、向量运算、光照和纹理映射等基本概念。 2. **DirectX 11架构及API详解**：包括Direct3D、DirectCompute、DirectInput和DirectSound的主要组件及其编程接口的详细介绍。 3. **高级渲染技术**：涵盖阴影映射、环境遮挡、位移贴图与粒子系统等进阶技巧的探讨。 4. **多线程渲染**：介绍如何利用DirectX 11实现并优化多线程渲染，以提高性能和效率。 5. **着色器编程**：从基础到高级话题，涵盖HLSL（High-Level Shading Language）及顶点、像素、几何与计算着色器的编写技巧。 6. **游戏引擎概念**：解释包括渲染引擎、物理引擎以及音频引擎在内的核心组件，并讨论如何利用DirectX 11构建这些部分。 7. **优化和调试**：涵盖性能分析工具的使用方法，以及基本的调试技术以确保程序运行顺畅高效。 8. **实际案例研究**：通过具体项目展示理论的应用。 本书特别强调版权保护，禁止任何形式未经授权的复制、存储或传播。此外，在购买及使用时需遵守许可协议规定，该协议授权用户使用作品中的内容但不提供所有权转移，并明确禁止未经出版商书面同意上传至互联网或其他网络环境的行为。 对于有兴趣进入游戏开发领域特别是希望在Windows平台上进行图形和游戏编程的人来说，《Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11》是一本非常有价值的参考资料。
     
  • An Introduction to Bootstrap_Efron
    优质
    《An Introduction to Bootstrap_Efron》由统计学大师B.Efron撰写，介绍了Bootstrap方法的基本原理和应用技巧，是学习自助法的经典入门读物。 Efrons book, An Introduction to the Bootstrap, is excellent and worth reading for most students and practitioners in statistics. The authors have made a significant effort to introduce complex ideas in a simple and easy-to-understand manner throughout the book.
     
  • Introduction to Computation and Programming with Python (2016,...
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    《Introduction to Computation and Programming Using Python》是一本面向非计算机专业的入门教材，通过Python语言教授编程基础与计算概念。本书帮助初学者掌握问题解决技巧和软件开发方法。 《John V. Guttag - Introduction to Computation and Programming Using Python With Application to Understanding Data》是MIT 6.00.1x课程《Introduction to Computer Science and Programming Using Python》（2016年秋季）的配套教材，有很多相关资源可以在MIT OpenCourseWare网站上找到。这本书仅用于学习参考。
     
  • An Introduction to Abstract Algebra
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    《An Introduction to Abstract Algebra》是一本为初学者设计的抽象代数入门书籍，通过清晰的概念阐述和实例分析，帮助读者理解群、环、域等基本概念。 这门课程可能需要采用不同于你之前数学课程的方法。你或许已经习惯了通过在课本中找到类似的问题来解决家庭作业中的问题，然后只是更改一些数字。
     
  • An Introduction to Fourier Analysis
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    《An Introduction to Fourier Analysis》是一本介绍傅里叶分析基础概念与应用的教程，适合初学者掌握信号处理、偏微分方程等领域的必备数学工具。 这是一本关于傅里叶分析的电子书，提供高清版本和最新内容的经典著作，为英文版。
     
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    《An Introduction to Mathematical Statistics》是一本介绍数理统计基础概念、理论和方法的教材，适合数学及统计学专业学生阅读。 This text covers probability and distributions, multivariate distributions, the distribution of functions of random variables, sampling distributions, limiting distributions, point estimation, confidence intervals, sufficient statistics, Bayesian estimation, maximum likelihood estimation, and statistical tests.