Allen B. Downey拥有加州大学伯克利分校的计算机科学博土学位和MIT的硕士与学土学位,现任美国欧林工程学院计算机科学系的教授,曾经在威尔斯利大学、科尔比学院和加州大学伯克利分校教授计算机科学相关的课程。曾经担任 Google的访问科学家,对复杂性科学和Python十分着迷,有较为深入的研究和丰富的实践经验。
发表于2024-11-21
复杂性思考 2024 pdf epub mobi 电子书
来源:[Think Complexity] 译者:[飞龙] 版本:2.5 自豪地采用[谷歌翻译] [在线阅读] [PDF格式] [EPUB格式] [MOBI格式] [代码仓库] 赞助我 协议 [CC BY-NC-SA 4.0] KivyCN 学习资源 [Kivy 中文文档] [Think Python 中文第二版] [UCB CS61a 教材:SICP Python] [Tutorialspoint ...
评分一本可以作为系统论、还原论等认知哲学的导读读物,看似薄薄的一本,拿到手还说定价这么高亏了,结果一读才知里面别有洞天。本书本身就是一个复杂性科学模型的范本——避免跨域细节,只讲所涉及问题域的知识点,干净利落。作者以python为基础,演示了多种复杂系统的模型,...
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评分最近数据科学大热,复杂系统这一块也受到了较多的关注。 整本书是讲如何用图和细胞自动机来模拟现实社会。当一个问题用数学解决不了,我们可以用一些数据结构模拟问题来解决。 但是这种模拟和机器学习的拟合还是不一样,可以作为一种新的建模手段。 这种方法越来越受到社会计算...
图书标签: 算法 python 计算机 复杂性 计算机科学 编程 复杂 Python
本书的灵感来源于无聊与迷恋的感觉:对常规的数据结构与算法介绍的无聊,对复杂系统的迷恋。数据结构的问题在于教师在教授这门课程的时候通常不会调动起学生的积极性;复杂性科学的问题在于学校通常不会教授这门课程。
2005年,我在欧林学院讲授了一门新课程,学生要阅读关于复杂性的主题,使用Python进行实验,并学习算法与数据结构。当我在2008年再次讲授这门课程时,我写了本书的初稿。
在2011年第3次讲授这门课程时,我准备出版该书并邀请学生们以案例研究的形式提交其工作成果并包含在书中。我在欧林学院找了9位教授成立了项目委员会,选择可供出版的报告。符合标准的案例研究被纳入到本书中。我们将在下一版吸纳来自读者的更多稿件(参见附录A)。
对教师的建议
本书可以用作Python编程与算法的大学中级课程教材。我的教学遵循如下结构:
阅读
复杂性科学涵盖了各种主题。这些主题之间相互关联,但需要花费不少时间才能搞清楚这些联系。为了帮助学生们看到全景,我会向他们介绍一些阅读列表,这些都来自于该领域最流行的研究成果。我的阅读列表以及关于如何使用它的建议在附录B中。
练习
本书提供了一系列练习;很多练习都要求学生重新实现一些开创性实验并对其进行扩展。复杂性吸引人的一个地方在于我们可以通过适当的编程技能与数学知识接触研究前沿。
讨论
书中的主题提出了关于科学哲学的问题,这需要学生们进一步阅读并进行课堂讨论。
案例研究
在我的课堂上,我们将几乎半个学期的时间都用在了案例研究上。学生们经由构思产生过程、形成团队,并在一系列实验上花费6~7周的时间,然后以4~6页可发表的报告形式来呈现其工作成果。
可以通过https://sites.google.com/site/compmodolin了解课程大纲与我的说明。
对自学者的建议
在2009~2010年,我作为Google的一名访问学者在其剑桥办公室工作。在与我共事的软件工程师中,让我印象深刻的一点是他们广博的求知欲以及增长知识与技能的动力。
我希望本书能够帮助像他们一样的人们来探索他们可能遇不到的一些主题与想法,练习Python编程技能,以及学习关于数据结构与算法的更多知识(或者看看有哪些内容不适合放在第1版中)。
本书针对自学者的一些特点有:
技术深度
内容短小,但是信息量很大,关键看你是走马观花的读,还是一行行代码地进行实践了,收获是不一样的。
评分非常好,仅仅薄薄的一本书,就带我领略了编程之美
评分老实说大多都没看懂。。。
评分这本书其实给爱好者看更合适,因为理论部分不够先进,代码部分不够深入。但是好玩,这就有价值了。考虑改造为R版本。
评分老实说大多都没看懂。。。
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