A Pocket Guide to Writing in History pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Bedford/St. Martin's

作者:Mary Lynn Rampolla

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2009-5-27

价格:USD .1

装帧:Paperback

isbn号码:9780312535032

丛书系列:

图书标签:

工具书
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具体描述

A portable and affordable reference tool, "A Pocket Guide to Writing in History" provides reading, writing, and research advice useful to students in all history courses. Concise yet comprehensive advice on approaching typical history assignments, developing critical reading skills, writing effective history papers, conducting research, using and documenting sources, and avoiding plagiarism -- enhanced with practical tips and examples throughout -- have made this slim reference a best-seller. Now in its sixth edition, the book offers more coverage of working with sources than ever before.

好的，这是一本名为《深入理解计算思维：从理论到实践》的图书简介： --- 《深入理解计算思维：从理论到实践》图书简介在信息技术飞速发展的今天，计算思维（Computational Thinking）已不再是计算机科学家的专属技能，而是渗透到各个领域，成为解决复杂问题、进行有效决策的核心能力。本书《深入理解计算思维：从理论到实践》，旨在为广大学者、工程师、教育工作者以及所有渴望提升问题解决能力的读者，提供一套系统、深入且富含实践指导的计算思维框架。本书并非仅仅是对计算概念的罗列，而是一次对“如何像计算机科学家一样思考”的深度探索。我们认为，计算思维的精髓在于将一个宏大的、看似无从下手的问题，分解、抽象、设计出可执行的解决方案，并能在不同情境下灵活应用这些方法论。全书结构严谨，逻辑清晰，分为四个主要部分，层层递进地构建起完整的计算思维体系。第一部分：计算思维的基石——概念的重构与定位本部分首先为读者打下坚实的理论基础。我们详尽剖析了计算思维的四大核心支柱——分解（Decomposition）、模式识别（Pattern Recognition）、抽象（Abstraction）和算法设计（Algorithm Design）。分解：我们探讨了如何有效地区分问题的表层特征与深层结构，介绍了几种实用的分解策略，包括自顶向下法与自底向上法在实际项目中的权衡与选择。模式识别：本章强调了识别重复性和相似性的重要性。我们通过跨学科的案例，如自然界中的分形结构、金融市场中的波动周期等，展示了模式识别如何引导我们发现更高效的解决方案。抽象：抽象是计算思维的灵魂。本书深入探讨了数据抽象、过程抽象和控制抽象的层次结构。通过对“黑箱模型”的构建与应用，读者将学会如何过滤不必要的细节，专注于问题的本质。算法设计：这部分将算法设计视为一种创造性活动，而非简单的编码过程。我们介绍了贪心算法、分治策略、动态规划等经典范式，并侧重于思维过程的阐述，而非复杂的数学推导。第二部分：计算思维在复杂系统中的应用——建模与仿真现代世界的复杂性要求我们必须依赖模型来理解和预测行为。《深入理解计算思维》的第二部分，着重讲解如何运用计算思维来驾驭复杂系统。系统建模的方法论：我们详细阐述了基于实体的建模（Agent-Based Modeling）和基于过程的建模（Process-Based Modeling）的区别与适用场景。重点在于如何将现实世界的物理、生物或社会规则，转化为可计算的数学或逻辑表达。仿真技术的理论基础：本书介绍了蒙特卡洛方法、离散事件仿真等关键仿真技术。对于如何设计有效的仿真实验、收集和分析仿真结果，我们提供了详实的指导，强调了验证（Verification）与确认（Validation）的严谨性。反馈回路与非线性动力学：针对具有自组织特性的系统，我们引入了简单的控制理论概念，解释了正反馈与负反馈如何影响系统演化，帮助读者理解计算思维在处理非线性问题时的局限性与潜力。第三部分：数据驱动的思维转型——从数据到洞察在数据爆炸的时代，数据处理能力已成为计算思维的延伸。第三部分聚焦于数据的获取、清洗、分析和解释。数据结构的选择艺术：我们讨论了不同数据结构（如树、图、哈希表）如何影响算法的性能，强调了“为数据选择合适结构”这一思维习惯的重要性。这不是关于数据结构的清单，而是关于选择背后的计算效率权衡。信息检索与知识图谱：本章将计算思维应用于信息组织。我们探讨了如何运用图论原理构建知识图谱，并设计高效的语义搜索算法，将海量非结构化信息转化为可操作的知识。概率推理与不确定性处理：现实世界充满了不确定性。本书介绍了贝叶斯网络等工具，展示了如何将概率思维融入算法设计中，使系统能够在信息不完全的情况下做出最优决策。第四部分：计算思维的实践与进阶——跨学科整合最后一部分将理论与实践紧密结合，展示了计算思维如何作为一种“通用语言”，促进跨学科创新。计算思维与人类认知：我们探讨了计算模型如何启发心理学、语言学等领域对人类决策过程的理解，以及反过来，人类的认知偏见如何指导我们改进算法的健壮性。工程设计中的计算优化：针对工程和设计领域，本书讲解了如何使用启发式搜索、遗传算法等优化技术，在资源受限的情况下，快速找到接近最优的设计方案。这强调了“满意解”优于“完美解”的实用主义计算哲学。伦理与计算：负责任的思维：随着计算能力的增强，伦理问题日益突出。本书末章呼吁读者在应用计算思维时，必须将公平性、透明度和可解释性纳入算法设计的初始考量，培养具有社会责任感的计算人才。本书特色本书的显著特点在于其高度的实践导向性和跨学科视野。我们避免了过多的专业术语堆砌，而是通过大量的真实世界案例分析（如供应链优化、城市交通流管理、复杂生物网络的模拟），引导读者亲身体验从问题定义到解决方案实施的全过程。每一章末尾都设有“思维拓展练习”，鼓励读者跳出计算机的范畴，将所学方法应用于自身的专业领域。《深入理解计算思维：从理论到实践》不仅仅是一本教程，它更是一份邀请函，邀请所有追求高效解决问题之道的人，掌握这门面向未来的核心能力。通过阅读本书，您将学会如何系统地解构复杂性，用清晰、高效的逻辑构建起通往解决方案的桥梁。