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以计算机科学家的思维学习Python（第二版，中英文）

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简介：
《以计算机科学家的思维学习Python》第二版，是一本结合中英双语教学的编程入门书籍，旨在引导读者用计算机科学的方法来掌握Python语言。 本书的目标是教你像计算机科学家一样思考。这种思维方式融合了数学、工程学以及自然科学的最佳特点。就像数学家那样，计算机科学家使用形式语言来表达思想（特别是计算）。类似工程师的工作方式，他们设计各种东西，并将零件组合成系统，在多种选择中寻找平衡点。同时，如同科学家一般，他们会观察复杂系统的运作情况，提出假设并验证预测的结果。

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  • 以计算机科学家的思维学习Python（第二版，中英文）
    优质
    《以计算机科学家的思维学习Python》第二版，是一本结合中英双语教学的编程入门书籍，旨在引导读者用计算机科学的方法来掌握Python语言。 本书的目标是教你像计算机科学家一样思考。这种思维方式融合了数学、工程学以及自然科学的最佳特点。就像数学家那样，计算机科学家使用形式语言来表达思想（特别是计算）。类似工程师的工作方式，他们设计各种东西，并将零件组合成系统，在多种选择中寻找平衡点。同时，如同科学家一般，他们会观察复杂系统的运作情况，提出假设并验证预测的结果。
     
  • 以计算机科学家的思维看待Python（第2版）.pdf
    优质
    本书为读者提供从计算机科学视角理解Python编程语言的深度解析和实用指南，尤其适合希望提升编程理论和技术技能的程序员。第二版更新了内容，涵盖最新技术趋势。 本书旨在培养读者以计算机科学家的思维方式理解Python编程语言。书中不仅介绍了具体的编程概念及其在Python中的实现方式，还详细讲解了如何思考、设计和开发程序的方法。 全书共21章，涵盖了从基本语法到高级数据结构与算法分析的各种主题。每一章节都深入浅出地解释了一个或多个核心概念，并通过示例代码帮助读者理解这些概念的实际应用。书中还包括了大量的练习题，旨在巩固所学知识并鼓励动手实践。 主要涵盖的内容包括： - 基础编程概念（变量、表达式和语句） - 函数定义与调用 - 条件逻辑与递归算法 - 数据结构如列表、字典及元组的使用方法 - 文件操作与持久化存储技术 - 类的设计以及面向对象编程基础 此外，每一章都包含专门讨论调试技巧的部分，教会读者如何有效地定位并修复代码中的错误。书中还特别强调了Python 3的新特性，并对旧版本中的一些过时内容进行了更新。 本书适合所有想要学习Python语言的初学者和有一定经验但希望巩固基础知识或探索新领域的程序员使用。无论是学生、教师还是行业内的专业人士，都能从中受益匪浅。
     
  • 以计算机科学家的思维看待 Java
    优质
    本文章从计算机科学原理出发，探讨Java编程语言的设计理念及其在软件开发中的应用，适合希望深入理解Java背后机制的技术爱好者阅读。 这是我在1999年在科尔比学院任教期间开始写作的第四版书籍。当时我教授了一门使用Java编程语言的计算机科学入门课程，但没有找到一本让我满意的教材。一方面，现有的教材都太长了！我的学生不可能阅读800页密集的技术内容，即使我希望他们这样做也不行。而且我也并不希望这样。大部分材料过于具体——关于Java及其库的具体细节，在学期结束时就会过时，并且掩盖了我真正想教授的内容。 另一个问题是介绍面向对象编程的教材太突然了。许多学生在接触到对象概念的时候会感到困难，无论是在课程开始、中间还是最后都一样。 因此，我开始了写作。我在13天内每天写一章，在第14天进行编辑，然后送去复印并装订好。当我第一次上课时分发给学生这本书，并告诉他们每周阅读一章的内容。换句话说，他们的阅读速度是我撰写的速度的七倍慢。
     
  • 《Think Python》(第2版)(像计算机科学家一样思考). 中文版.pdf
    优质
    本书是《Think Python》第二版中文版，旨在帮助读者以计算机科学家的视角来学习编程。书中通过Python语言讲解了编程基础、算法和数据结构等内容，适合初学者及进阶读者阅读。 请不要给我这本书《Think Python.2nd.(How to Think Like a Computer Scientist).中文版.pdf》的五星级好评，因为好评会增加积分。
     
  • Python科学计算PDF（第二版）
    优质
    《Python科学计算》(第二版)是一本深入介绍如何使用Python进行科学研究和数据分析的专业书籍。书中涵盖了NumPy、Pandas等核心库，并提供了大量实用案例，帮助读者掌握高效的数据处理与分析技巧。 对Python科学计算感兴趣的朋友们可以下载相关资料；如果条件允许的话，建议购买纸质版书籍支持作者。
     
  • 《科学计算导论》(第二版) 中英文版 带目录
    优质
    本书为《科学计算导论》第二版中英文双语版，并附有详细目录。书中系统介绍了科学计算的基本理论与方法，适合初学者及专业人员阅读参考。 本书全面介绍了科学计算中解决各种主要问题的数值方法，包括线性和非线性方程、最小二乘法、特征值、最优化、插值、积分、常微分方程和偏微分方程、快速傅里叶变换及随机数生成。中文版已整理好目录，而英文版则没有提供目录。
     
  • 计算机科学入门（英文原版）第11版
    优质
    《计算机科学入门》(英文原版)第11版是一本全面介绍计算机科学基础概念的经典教材，适合初学者系统学习编程和算法等内容。 《计算机科学导论》（Computer Science an Overview, 11th Edition）英文原版非常适合用于学习计算机专业英语。
     
  • 统计学习基础（英文版·第二版）
    优质
    《统计学习基础（英文版·第二版）》全面介绍了统计学习的核心概念与方法，包括回归、分类及模型选择等内容，是相关领域的经典教材。 《统计学习的基础》是统计学领域的一本权威著作，在经过多年的应用与研究后获得了广泛的认可。该书全面介绍了从监督学习到非监督学习的各种统计方法，并强调了对概念的理解而非复杂的数学推导，对于数据挖掘、机器学习以及生物信息学等领域的研究人员同样具有重要价值。 书中还探讨了统计学与其他领域如数据挖掘、机器学习和生物信息学之间的联系与区别。这些学科虽然用词不同，但共享着许多基础理论框架，帮助读者更好地理解各种算法和技术背后的原理。 随着大数据时代的到来，计算能力和信息技术的进步产生了海量的数据资源，涉及医学、生物学、金融等多个行业。这催生了新的统计工具以及数据挖掘和机器学习等新兴领域的发展需求。 书中介绍了多种重要的学习方法，包括神经网络、支持向量机、分类树及Boosting算法，并首次全面讨论了后者。新版本中还增加了图形模型、随机森林、集成方法等多种新颖主题如最小角回归和Lasso路径算法的介绍。 本书作者之一Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani 是斯坦福大学统计学教授，他们在广义加性模型及RS-PLUS软件环境方面做出了重要贡献。Hastie还发明了主曲线与曲面方法；而Robert Tibshirani提出了Lasso方法，并参与开发了自助法技术。 Jerome Friedman 则是多种数据挖掘工具的共同开发者，包括CART（分类和回归树）、MARS（多元自适应回归样条）等。这些算法被广泛应用于预测与分类任务中。 此外，《统计学习的基础》还讨论了处理“宽数据”时的方法论问题，涵盖多测试及假发现率等内容，在生物信息学领域尤为实用。 书中强调理论知识的实际应用价值，并通过丰富的实例和色彩插图来增强理解力。三位作者——Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman ——凭借他们各自的研究成果对统计学及相关领域的进步做出了重要贡献，使得本书成为学习这些学科不可或缺的参考书目之一。 综上所述，《统计学习的基础》不仅为读者提供了坚实的理论基础，也通过丰富的实例和最新研究成果展示了其在机器学习及其他相关领域中的广泛应用。
     
  • Python科学计算第二版源代码1
    优质
    《Python科学计算第二版》源代码集是与该书籍配套的重要资源，包含了书中所有示例和练习的完整源代码，帮助读者深入理解和应用Python在科学计算领域的强大功能。 Python科学计算（第2版）源代码1 这段话已经按照要求进行了简化处理。由于原始内容并未提供具体内容或联系信息，因此仅保留了核心书名和章节标题部分。如果需要进一步的细节描述或其他特定格式，请告知具体需求。
     
  • 计算机科学概论（第12版）（英文版）（含目录）
    优质
    《计算机科学概论》(第12版) 英文原版全面介绍了计算机科学的基础理论与技术应用，涵盖编程、数据结构及网络安全等内容，适合初学者和专业人士参考学习。 这是一本英文原版的计算机入门类书籍，共有12个版本。该书是程序员必读的经典之作，并包含详细的目录结构以帮助读者更好地理解和学习内容。