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很不错，很详细

重点不在Python编程,而是对复杂性科学的基础经典例子的展示，以及对科学范式的思考。不管是编程还是对复杂性的思考，都不过于纠结细节，反而显得清晰明了，为继续深入复杂性提供了一种全局观。

A brief introduction to several fields in the science of complexity. Python code is not quite important though, some of the concise insights in complexity is really attractive. Complexity is not necesarily complicated while it can be generated through simple rules by the envolving agents, which also keeps the simplity of the rules in nature.

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A brief introduction to several fields in the science of complexity. Python code is not quite important though, some of the concise insights in complexity is really attractive. Complexity is not necesarily complicated while it can be generated through simple rules by the envolving agents, which also keeps the simplity of the rules in nature.

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 ...  

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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作者在前言中交待得非常清楚了，这其实是他在欧林学院讲授算法和数据结构这门课程的讲义。如果让我给这本讲义提炼个摘要关键词的话，我觉得可能是：图，网络，演化，模拟，复杂性。毕竟是从传统的算法课程脱胎而来，图几乎是讲义中唯一还和传统算法沾边的地方（还略涉及到一点...  

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