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这本书就是我们期待已久的“计算思维”图书:不拘泥于技术细节,详尽展现了计算机科学的广度和乐趣。第二版收录了很多全新的材料,帮助读者聚焦计算,包括理解数据、完善传统计算问题的解决方案。
-Jeannette M.Wing,微软研究院副总裁,卡耐基梅隆大学计算机科学系顾问教授、前系主任
本书作者既是一位优秀的教师,也是杰出的作家。虽然你将通过本书学习Python,但这并不是“一本Python书”;虽然你也会学习编程,但这同样不是一本“编程书”,本书叙述严谨,可读性强,详细介绍了计算问题解决方法以及数据科学。第二版进行了扩展与重构,充分反映了python作为数据科学语言所扮演的重要角色。
-Ed Lazowska,比尔和梅琳达.盖茨基金会计算机科学与工程部门主席,华盛顿大学电子科研学院导师
用Python3讲授一门小型计算机科学课程时,我选择了这本书,看重的是书中关于计算机科学和编程更广阔视野和更多思路。
这本书非常棒,涵盖了计算机科学的众多基础领域。作者用Python讲解了计算相关知识,并且教你如何以计算机科学家的身份思考并解决问题。书中的示例也能让你切身实践习得的知识。
书是一名大四生翻译的,有些地方表达的不地道,姑且随手找出几处吐吐槽。
p1: [从内存的角度来说,一台普通的计算机可能有几百GB]
我从来没见过一台普通计算机的内存个能有几百GB,我猜测原文应该用的是memory,这里翻译成存储设备比较合适。
p3:[当一个整数整数存在整数立方根时]
给出的程序代码只能求解正整数的整数立方根,所以还是把文字说明改改吧。
p4:解释python2.7中的range函数和xrange函数区别那段,讲解的十分混乱,让人摸不到头脑,想来这应该是原文的问题。没想到美帝大学教授的表达能力也这么让人捉急。表达的时候切记不能跳跃,中间不能有重大步骤的遗漏,否则讲出来就让人摸不到头脑。
p36-37:help命令里面输出的是英文,代码里面却翻译成中文了,要么全翻译、要么全不翻译,不要只翻译了一半,容易让人看着不明就里。
整体来说这本书还算是不错的,但是要是能找到一个工作多年,富有经验的程序员来翻译就更好了。
一开始想着应该有400+页,结果不到300页。
python语言、一般的算法理论、一些数学问题的算法、软件测试、机器学习都有所涉及,但是书本身太薄,这样很多地方势必写得不清楚。
要举例子的话,我觉得类和面向对象编程说得太简略。
另外python现在应该普及3.x了,没必要再以2.x为主,兼顾3.x.
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴
掌握多种不同的思维方式是每个人大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写,旨在培养读者的计算思维,为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。
本书基于MIT 编程思维培训讲义写成,主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术,具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python 3 为例,介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试,帮助读者深入理解计算复杂度,还讲解了有用的算法和问题简化技术,并探讨各类计算工具的使用。与本书* 1版相比,* 2版全面改写了后半部分,且书中所有示例代码都从Python 2 换成了Python 3。
本书适合对编程知之甚少但想要使用计算方法解决问题的读者。
John V. Guttag
1999年~2004年任MIT电气工程与计算机科学系主任,所授计算机科学系列导论课程深受学生欢迎。目前为计算机科学与人工智能实验室网络及移动系统组联合负责人,还进行软件工程、机器定理证明、硬件验证等领域的研究以及培训工作。获美国布朗大学英语专业学士学位、应用数学硕士学位,多伦多大学计算机科学博士学位。
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