你将收获

帮助程序员建立数学思维

提高AI相关工作者的数学能力

提高程序员综合能力,面试加分

适用人群

1. 数学基础薄弱的程序员 2. 想要提升自身综合能力/面试能力的程序员 3. 想要建立数学思维的职场人

课程介绍

编程的基础是计算机科学,而计算机科学的基础是数学。因此,学习数学有助于巩固编程的基础,写出更健壮的程序。程序员的数学系列课程主要讲解程序员必备的数学知识,借以培养程序员的数学思维。学习者无需精通编程,也无需精通数学。从概率统计、线性代数、微积分、优化理论、随机过程到当前大热的机器学习,讲师幽默风趣,课件精致美观,深入浅出带你重学数学,时间不可重来,知识可以重学!

本课知识点

程序员数学计算机科学机器学习编程优化编程语言Python

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同学笔记

  • m0_49413525 2020-09-26 09:19:17

    来源:回顾线性空间的成员 查看详情

    Scalar:标量,cv::Scalar();

    Vector:向量,“有序”数组,可以通过次序索引,下标是索引号;

    Matirx:矩阵,二维数组,每个元素是两个索引决定的,矩阵相加的前提是一致;

    Tensor:三维数组

    Scalar 1;

    Vceotr [1,2]T;

    Matirx [1 2

                3 4];

    Tensor [[1 2] [3 2]

                 [1 7] [5 4]];

  • w1234863 2020-09-20 22:09:46

    来源:回顾线性空间的成员 查看详情

    变量

    向量

    矩阵

    张量

  • lailjx123 2020-09-04 20:11:56

    来源:矩阵的加法、乘法、转置 查看详情

    向量*向量=标量 (1维*0维=0维)

    向量*矩阵=向量(2维*1维=1维)

     

    矩阵建立了从向量到向量的映射

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