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Think Complexity

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Allen B. Downey
O'Reilly Media
2012-3-12
160
USD 39.99
Paperback
9781449314637

圖書標籤: Python  Complexity  算法  復雜係統  計算機科學  計算機  algorithm  O'Reilly   


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发表于2024-12-22

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圖書描述

Dive into Python's advanced possibilities, including algorithm analysis, graphs, scale-free networks, and cellular automata with this in-depth, hands-on guide. Whether you're an intermediate-level Python programmer, or a student of computational modeling, you'll examine data structures, complexity science, and other fascinating topics through a series of exercises, easy-to-understand explanations, and case studies. Think Complexity presents features that make Python such a simple and powerful language. Author Allen Downey provides code to help you get started, along with a solution for each exercise. With this book, you will: Work with graphs and graph algorithms, NumPy arrays and SciPy methods, basic signal processing and Fast Fourier Transform, and hash tables. Discover complexity science, the field that studies abstract models of complex physical systems, including power laws, fractals and pink noise, and Turing machines. Explore the philosophy of science through the models and results in this book about the nature of scientific laws, theory choice, and realism and instrumentalism, and more.

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著者簡介

Allen B. Downey擁有加州大學伯剋利分校的計算機科學博土學位和MIT的碩士與學土學位,現任美國歐林工程學院計算機科學係的教授,曾經在威爾斯利大學、科爾比學院和加州大學伯剋利分校教授計算機科學相關的課程。曾經擔任 Google的訪問科學傢,對復雜性科學和Python十分著迷,有較為深入的研究和豐富的實踐經驗。


圖書目錄


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用戶評價

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後半段就走馬觀花,case 也沒具體看,過些日子反芻

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:無

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書雖然薄,把相關資料都看下來也是不少的時間

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應該早看之。

讀後感

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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...

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