都有吧资源网推荐:程序员的数学基础课 在实战中重新理解数学
- 工程师必备的数学思想剖析;
- 常用概率统计与线性代数精讲;
- 数学理论在编程中的实际应用;
- 人工智能入门必修课。
讲师
黄申,领英高级数据科学家,毕业于上海交通大学,获得计算机科学与工程博士学位,师从于勇教授。 微软学者,IBM ExtremeBlue Genius 计划成员。 长期专注于大数据相关的搜索、推荐、自然语言处理、广告和用户精准领域。
曾在微软亚洲研究院、IBM美国研究院、eBay中国、1号店、大润发飞牛网等担任重要职务,带领团队完成多个公司级战略项目。 同时是《计算机工程》特邀审稿人,发表国际论文20余篇,拥有国际专利10余项。
课程介绍
数学基础的好坏将直接决定一个程序员的发展潜力。
在更大的范围内,数学是一种思维方式,它测试一个人总结、概括和抽象的能力。 把这种能力放在程序员的世界里,其实就是解决问题的能力。
为了让它更小,无论是数据结构和算法,还是程序设计,很多底层原理和编程技巧都来源于数学。 比如你熟悉的分页功能其实就是remainder的思想。
所以很多大公司在招聘的时候都会优先考虑数学专业的毕业生。 有良好的数学基础,更容易学习编程。
如果说编程语言是有血有肉的,那么数学思想和知识就是灵魂。 它可以帮助您选择正确的数据结构和算法,提高系统效率,并赋予机器智能。 在大数据和智能时代尤其如此。
因此,学习数学绝不是记住那些难懂、晦涩难懂的定理和公式。 理解技术本质,掌握知识规律,具备数学思维,具备发现、分析和解决问题的能力是你的终极目标。
那么程序员如何学习数学呢? 在本专栏中,黄神从编程的角度,结合自己十几年的学术经验和行业实践,总结出一套适合程序员的数学学习方法和知识体系。 希望通过“知识-应用-知识”的讲解路线,为大家贡献一堂既实用又精彩的数学课。
该专栏由四个模块组成,重点介绍程序员真正使用的那些数学知识。
基本思想
我整理了编程中最常用的数学概念和思想,如余数、迭代、排列、组合等,并解释了数据结构和数学是如何从简单到深入的。 你中有我,我中有你。 它将帮助您彻底掌握最基本、最核心的数学知识,同时让您了解数学对编程和算法的意义。
概率与统计
以概率统计中最核心的贝叶斯公式为中心,向上解释随机变量和概率分布的基本概念,向下解释朴素贝叶斯,分析它们在生活和编程中的实际应用,在应用中反馈概念。 让你真正了解概率统计的本质,弥合概念和应用之间的鸿沟。
线性代数
从线性代数、向量、矩阵、线性方程这些最核心的概念入手,逐步分析这些概念如何与计算机相互帮助、整合、解决实际问题。 例如,线性代数到底在谈论什么? 如何让计算机理解现实世界? 如何过滤多余的新闻? 从概念到应用,再到本质,您将不再害怕新技术中的“旧知识”。
综合实战
通过缓存系统、搜索引擎、推荐系统的实际应用,讲讲上面提到的数学知识和概念,帮助大家加深对知识的理解,学会用数学思维分析和解决问题,让数学 思维成为你的一项基本能力。
课程目录
课程清单 百度云网盘下载
- 00 开篇词 _ 作为程序员,为什么你应该学好数学?.mp3
- 00 开篇词 _ 作为程序员,为什么你应该学好数学?.pdf
- 00-1 导读:程序员应该怎么学数学?.mp3
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- 01 _ 二进制:不了解计算机的源头,你学什么编程.mp3
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- 02 _ 余数:原来取余操作本身就是个哈希函数.mp3
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- 03 _ 迭代法:不用编程语言的自带函数,你会如何计算平方根?.mp3
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- 04 _ 数学归纳法:如何用数学归纳提升代码的运行效率?.mp3
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- 05 _ 递归(上):泛化数学归纳,如何将复杂问题简单化?.mp3
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- 06 _ 递归(下):分而治之,从归并排序到MapReduce.mp3
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- 06-1 数学专栏课外加餐(一) _ 我们为什么需要反码和补码?.mp3
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- 06-2 数学专栏课外加餐(二) _ 位操作的三个应用实例.mp3
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- 07 _ 排列:如何让计算机学会“田忌赛马”?.mp3
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- 08 _ 组合:如何让计算机安排世界杯的赛程?.mp3
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- 09 _ 动态规划(上):如何实现基于编辑距离的查询推荐?.mp3
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- 10 _ 动态规划(下):如何求得状态转移方程并进行编程实现?.mp3
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- 11 _ 树的深度优先搜索(上):如何才能高效率地查字典?.mp3
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- 12 _ 树的深度优先搜索(下):如何才能高效率地查字典?.mp3
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- 13 _ 树的广度优先搜索(上):人际关系的六度理论是真的吗?.mp3
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- 14 树的广度优先搜索(下):为什么双向广度优先搜索的效率更高?.mp3
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- 15 _ 从树到图:如何让计算机学会看地图?.mp3
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- 16 _ 时间和空间复杂度(上):优化性能是否只是“纸上谈兵”?.mp3
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- 17 _ 时间和空间复杂度(下):如何使用六个法则进行复杂度分析?.mp3
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- 18 _ 总结课:数据结构、编程语句和基础算法体现了哪些数学思想?.mp3
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- 18-1 数学专栏课外加餐(三):程序员需要读哪些数学书?.mp3
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- 19 _ 概率和统计:编程为什么需要概率和统计?.mp3
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- 20 _ 概率基础(上):一篇文章帮你理解随机变量、概率分布和期望值.mp3
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- 21 _ 概率基础(下):联合概率、条件概率和贝叶斯法则,这些概率公式究竟能做什么?.mp3
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- 22 _ 朴素贝叶斯:如何让计算机学会自动分类?.mp3
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- 23 _ 文本分类:如何区分特定类型的新闻?.mp3
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- 24 _ 语言模型:如何使用链式法则和马尔科夫假设简化概率模型?.mp3
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- 25 _ 马尔科夫模型:从PageRank到语音识别,背后是什么模型在支撑?.mp3
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- 26 _ 信息熵:如何通过几个问题,测出你对应的武侠人物?.mp3
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- 27 _ 决策树:信息增益、增益比率和基尼指数的运用.mp3
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- 30 _ 统计意义(上):如何通过显著性检验,判断你的A_B测试结果是不是巧合?.mp3
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- 31 _ 统计意义(下):如何通过显著性检验,判断你的A_B测试结果是不是巧合?.mp3
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- 32 _ 概率统计篇答疑和总结:为什么会有欠拟合和过拟合?.mp3
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- 33 _ 线性代数:线性代数到底都讲了些什么?.mp3
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- 34 _ 向量空间模型:如何让计算机理解现实事物之间的关系?.mp3
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- 35 _ 文本检索:如何让计算机处理自然语言?.mp3
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- 36 _ 文本聚类:如何过滤冗余的新闻?.mp3
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- 37 _ 矩阵(上):如何使用矩阵操作进行PageRank计算?.mp3
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- 38 _ 矩阵(下):如何使用矩阵操作进行协同过滤推荐?.mp3
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- 39 _ 线性回归(上):如何使用高斯消元求解线性方程组?.mp3
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- 40 _ 线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?.pdf
- 40 _ 线性回归(中):如何使用最小二乘法进行直线拟合?、.mp3
- 41 _ 线性回归(下):如何使用最小二乘法进行效果验证?.mp3
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- 42 _ PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?.mp3
- 42 _ PCA主成分分析(上):如何利用协方差矩阵来降维?.pdf
- 43 _ PCA主成分分析(下):为什么要计算协方差矩阵的特征值和特征向量?.mp3
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- 44 _ 奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?.mp3
- 44 _ 奇异值分解:如何挖掘潜在的语义关系?.pdf
- 45 _ 线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?.mp3
- 45 _ 线性代数篇答疑和总结:矩阵乘法的几何意义是什么?.pdf
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