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李霞著《生物信息学（第二版）》。

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简介：
生物信息学（Bioinformatics）是一门致力于探索生物数据各个环节的学科，包括数据的采集、精细化处理、安全存储、高效传播，以及对这些数据的深入分析与严谨解释。 这一学科的诞生，源于生命科学和计算机科学领域同步的蓬勃发展，两者紧密结合孕育而出的创新性学术体系。它巧妙地融合了生物学、计算机科学以及信息技术，从而能够深刻地揭示蕴藏在海量且复杂生物数据中的诸多生物学知识与深刻的奥秘。

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  • 生物信息学(第二版)-李霞
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    《生物信息学（第二版）》由李霞编著，该书全面系统地介绍了生物信息学的基本理论、技术方法及应用实例，适合生物学和计算机科学专业的学生及研究人员阅读。 生物信息学是一门结合生命科学与计算机科学的新兴学科，专注于生物信息的采集、处理、存储、传播、分析及解释等方面的研究。通过综合运用生物学、计算机科学和信息技术，该领域致力于揭示大量复杂生物数据背后的生物学秘密。
     
  • 《电子信息类专业英语》（第二版）——李白萍著
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    《电子信息类专业英语》(第二版)由李白萍编著，本书旨在提升读者的专业英语阅读与写作能力，特别针对电子信息领域的技术文献和论文撰写需求设计。 《电子信息类专业英语（第二版）》是由李白萍编写的教材。这本书旨在帮助学生掌握电子信息领域的专业词汇和表达方式，提高他们的阅读、写作及口语交流能力。书中涵盖了电子工程、通信技术等多方面的内容，并通过案例分析等方式加深学生的理解与应用。 该书适合高等院校电子信息类专业的本科生作为英语课程的教科书使用，同时也可作为相关领域技术人员学习专业英语的参考书籍。
     
  • 赫柏林的生物信息学手册（第二版）pdf
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    《赫柏林的生物信息学手册》（第二版）是一本全面介绍生物信息学领域的权威书籍，涵盖了基因组学、蛋白质组学等最新研究进展和技术应用。本书适合科研人员和学生参考学习。 生物信息学手册 赫柏林 第二版 pdf格式的，有需要的可以看看！
     
  • 李泽年著《多媒体技术》(第二版)
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    《多媒体技术》是由李泽年编著的专业教材（第二版），系统介绍了多媒体技术的基本概念、原理和应用实例，适合高等院校计算机及相关专业教学使用。 李泽年的《多媒体技术》第二版是中山大学大三多媒体技术专业课的指定教材，老师上课依据这本书进行讲解，并且考试内容也是基于此书。
     
  • 《李群基础（第二版）》黄宣国 著 2007年出版
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    《李群基础（第二版）》由复旦大学数学系教授黄宣国编著，该书于2007年出版。本书系统地介绍了李群的基本概念、理论和方法，适合高年级本科生及研究生学习参考。 《李群基础》是黄宣国在多年讲授“李群与李代数”课程的讲义基础上逐步修订而成的一本入门教材。本书涵盖了微分流形的基本介绍、拓扑群的基础理论、李群及李代数的知识，以及半单纯李代数的核心内容，并介绍了关于表示论的一些基本概念。为了便于读者理解，《李群基础》在原版的基础上进行了修改和补充，在第三至第五章中增加了适当的习题。 《李群基础》适用于数学研究领域的大学教师与研究生作为教材使用，同时也适合从事理论物理研究的专业人员参考学习。该书是复旦大学数学研究生教学用书中的一部分，系列书籍还包括《现代概率论基础》、《泛函分析教程》等。
     
  • 信息论基础（中文版）——Thomas M. Cover原著第二版
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    《信息论基础》是由斯坦福大学教授Thomas M. Cover编著的经典教材，本书第二版全面更新了信息理论的基础知识与应用实例。 《信息论基础》（原书第2版）是信息论领域的一本简明易懂的教材。主要内容包括熵、信源、信道容量、率失真理论、数据压缩与编码以及复杂度理论等方面的介绍。此外，该书还涵盖了网络信息论和假设检验等相关内容，并通过赛马模型探讨了证券市场研究在信息论框架下的应用，为投资组合的研究提供了新的视角和方法。
     
  • 《计算方法（第二版）》李桂成 著 高校教材
    优质
    《计算方法（第二版）》是由李桂成编著的一本高校教材，全面介绍了数值分析的基本理论和常用算法，内容丰富、结构严谨。 我们学校使用的教材是自己找到的扫描版，并且已经进行了OCR识别和优化处理。
     
  • 生物信息学作业：“生物信息学”课程的练习题
    优质
    这是一份专为“生物信息学”课程设计的作业练习题，旨在通过实践加深学生对生物信息学原理和方法的理解与应用。 生物信息学作业是为生物信息学课程以及基因组实验室的作业提供的解决方案集合。每个文件夹包含实验文本及建议的Python代码解决方案。 概要如下： - 基因组数据的基本操作，包括随机FASTA文件生成器、统计提取和FASTA文件比较； - 使用动态规划进行全局与局部对齐搜索以识别共识区域； - 单核苷酸多态性（SNP）及其缺失的分析； - 对蛋白质编码基因原始读数计数进行T检验，用于差异表达分析； - 利用基因表达数据构建A型和B型Luminal乳腺癌亚型分类器。
     
  • 生物信息学研究
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    生物信息学是一门结合生物学、计算机科学和统计学等多学科知识，专注于分析与解释生物数据的交叉学科领域。它通过开发算法及软件工具来处理大规模基因组学、转录组学和蛋白质组学的数据，从而推动了对生命科学研究的理解。 这本《生物信息学》是2012年版的，并不是最新版本，请注意不要下载错了。最新的那一版我没有。