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【A0342】[Java视频教程]程序员专用的的线性代数课程视频教程 百度云 网盘

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-25 00:00
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    [LV.Master]出神入化

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    发表于 2019-2-19 00:27:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Java视频教程名称: 程序员专用的的线性代数课程视频教程 Java视频教程1 c0 c( \9 F2 i* X
    百度网盘下载链接:- B6 [1 Y3 M9 N4 b' ?- W: i8 s3 W
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    [/hide], S, ~9 N+ m% R$ X
    密码: 4qb1  【解压密码:ZAXlaB3XAPTMhdRN】8 P0 K. h, ^4 ~: o7 r
    集数合计:15章
    % u; C0 a: a+ b: f5 v4 M$ z- Z3 @
    - ], J* Z. }9 k. P0 b
    ! |8 E% o. r% B# B* {" w链接失效声明:如果本链接地址失效,请及时联系站长QQ:40069106' }* }, j8 Y! |+ V0 X
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    & l. l3 D5 @" ~. ]VIP说明:   月度VIP:使用期限30天: r$ I; @0 O9 Q0 {4 x4 ?
                      年度VIP:使用期限365天
    # N1 S2 S, C3 g; V$ n% D8 M0 m8 J                  终身VIP:使用期限永久, Q. X2 o/ L7 g/ }
    ! L7 q/ m+ @$ `* ^
    Java视频教程详情描述:
    * @4 Z; ~( u& R: n4 V% g# m  _4 M* SA0342《程序员专用的的线性代数课程视频教程》程序员需要有些数据结构、数学基础、线性代数等作为编程的基础,其实这些不是必须的东西,但是可以作为一个锦上添花的。所以有一些精力的朋友建议学一下。& Q! K8 g$ ]9 f- h  [* d6 ]: `: d

    ! M" A  h& m7 E3 e, v2 V" ^8 R  Q1 o6 N% ~) X
    Java视频教程目录:
    6 p1 L7 q+ j4 {3 J4 _- X& H" n2 g. l第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》0 ]( u1 `, c* w
    欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》,在这个课程中,我们将使用编程的方式,学习线性代数,这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数,是同学们深入学习人工智能,机器学习,深度学习,图形学,图像学,密码学,等等诸多领域的基础。从这个课程开始,让我们真正学懂线性代数!
    2 j8 p7 S* H  T
    5 z3 n4 e; r# b) a* Y) X1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学
    9 X" h4 k( j# s$ J1-2 课程学习的更多补充说明3 R( A: `$ c4 Y
    1-3 线性代数与机器学习
    + e8 E7 t, f2 ^/ c- E1-4 课程使用环境搭建
      U4 ^" i$ S, ^. K$ K, R第2章 一切从向量开始: o3 g3 ]$ Z5 z4 w7 `) I+ ]7 B
    向量,是线性代数研究的基本元素。在这一章,我们将引入向量。什么是向量?我们为什么要引入向量?进而,我们将使用不同的视角看待向量,定义向量的基本运算,体会数学研究过程中,从底层开始,一点一点向上搭建数学大厦的过程
    ( K: }5 G- A3 o* J9 h7 S6 M( g2 M
    - w$ v: Z' D- F; _2-1 什么是向量. 试看  a! \% \& d3 B: h6 x$ ^
    2-2 向量的更多术语和表示法 试看5 w6 v4 e4 k3 n& t
    2-3 实现属于我们自己的向量 试看
    2 H7 c: A1 k7 l, T, w1 V. N2 ?: [2-4 向量的两个基本运算.  R, Q+ f; p+ ~; C. u. B
    2-5 实现向量的基本运算2 I3 E% n' p2 @3 u' X
    2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立; h# O6 |) h/ Q/ a9 X" z' p
    2-7 零向量.
    / f, \: t# X$ a2-8 实现零向量
    ' |  g# B8 I9 H( g2-9 一切从向量开始- b# b: b% B% V8 @
    第3章 向量的高级话题# `+ `, d) M  c5 B7 ^
    在这一章,我们将重点介绍向量的两个高级运算:规范化和点乘。对于点乘运算,我们将深入理解其背后的几何含义,并且结合诸多应用,理解点乘这个看起来奇怪的运算,背后的意义,以及在诸多领域的应用:):
    - Y7 p2 ~2 P1 p' [5 |  Q$ g; r7 A: ]" `3 S; e
    3-1 规范化和单位向量
    7 D6 k& c0 g2 {3-2 实现向量规范化
    4 r+ Q( b- A: X  j! H  }3-3 向量的点乘与几何意义.
    8 j1 p7 w3 f+ v# b5 k4 U7 c& u3-4 向量点乘的直观理解7 `" _! o; C9 R# z" m0 w
    3-5 实现向量的点乘操作
    9 m- J8 |' Z$ |% @3-6 向量点乘的应用.4 }; I: ~/ Q: O! c6 C, V* B
    3-7 Numpy 中向量的基本使用8 C9 N& U  |% e
    第4章 矩阵不只是 m*n 个数字
    / x6 q7 e) G5 I向量是对数的拓展,矩阵则是对向量的拓展。虽说线性代数研究的基本元素是向量,但其实大家更常看见矩阵!在这一章,我们将深入矩阵,不仅学习什么是矩阵,矩阵的运算等基础内容,更将从用更深刻的视角看待矩阵:矩阵也可以看做是对一个系统的描绘;以及,矩阵也可以被看做是向量的函数!0 r2 N, x: r* M
    ) W$ x* ~/ x+ P( ?+ I
    4-1 什么是矩阵, w* f! g2 N& |4 i! P/ A" c. n
    4-2 实现属于我们自己的矩阵类# i3 F- ]% C9 m( W' c
    4-3 矩阵的基本运算和基本性质
    : H3 p0 x4 Z5 \! q2 a4-4 实现矩阵的基本运算
    ; [, W1 X) v  g4 m6 z, A4-5 把矩阵看作是对系统的描述8 ]& N* [0 x3 S: V( U0 l' n
    4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数
    ( ?. B) p) F+ B3 _! ^# \& r, d4-7 矩阵和矩阵的乘法( b. f+ g  y  E3 ?! ^& Z* Y
    4-8 实现矩阵的乘法9 b% a* {5 ~! d2 h, e
    4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂
      a/ R) H! h* a+ d; j' A" ]4-10 矩阵的转置  X; z: T  {5 x$ }, P
    4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵
    ) r8 I# }" n9 F+ S% @5 I4 }第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
    5 h1 [: ^. f6 t- o2 }2 T$ W在我们学习了矩阵之后,就已经可以将线性代数的知识应用在诸多领域了!在这一章,我们将把线性代数具体应用在图形学中!同时,我们将继续学习和矩阵相关的诸多概念,如单位矩阵和矩阵的逆。最重要的是:我们将揭示看待矩阵的一个重要视角:把矩阵看作是空间!
    3 W% d+ J& H% Y# [& X' k, ~; j3 ~+ W( A8 M. R+ [! p% [1 D0 e; A
    5-1 更多变换矩阵3! T! p! w! @/ p5 C+ C7 Y4 W0 S
    5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用
    4 }/ |% d( N1 T' Y1 K0 }& S+ h6 H5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用
    9 n- {7 `% Y* {5-4 从缩放变换到单位矩阵2 [) t" P3 W- X2 U% I8 ^4 K
    5-5 矩阵的逆
    ( {, K9 R7 o; s2 x$ l5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆
    1 n& n; p- h: _2 v& J5-7 矩阵的逆的性质
    & x* k4 W' g7 ]! _# g" {6 R  q5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间. k3 {2 f5 }' G# q; E
    5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角2 T6 q5 C: m% y/ j9 |/ H' e
    第6章 线性系统, _! [) K1 U) t: P1 r" k, c
    线性系统听起来很高大上,但是它的本质就是线性方程组!这个看似简单的形式,其实也隐藏着不小的学问,同时在各个领域都被大量使用。在这一章,我们将看到当引入矩阵,向量这些概念以后,求解线性方程组是多么的容易。...
    + S2 ~; p. q. j9 ^1 \, H+ X* \2 {- P7 L% y% |; [
    6-1 线性系统与消元法 , Y" A# {$ H3 ^9 r5 y% @
    6-2 高斯消元法, A! W" o0 n+ H, E6 e7 Y6 k
    6-3 高斯-约旦消元法
    ) d9 H/ g5 k& u( u! W# P6-4 实现高斯-约旦消元法6 ]# x& L" {* Z, Z6 L
    6-5 行最简形式和线性方程组解的结构* X. U9 F2 O2 M! Z, A- S0 u
    6-6 直观理解线性方程组解的结构1 [. t, Q, @$ W
    6-7 更一般化的高斯-约旦消元法7 |& U+ U$ S% B) I5 K: d/ T
    6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法#) N+ {# j# o7 K7 p* O( Z1 n: T; m/ f
    6-9 齐次线性方程组
    6 l+ b$ \4 ~1 M$ `! v第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性5 K9 Q% t: f$ Y* S! A
    在上一章,我们详细的学习了线性系统的求解。在这一章,我们就将看到线性系统的一个重要的应用——求解矩阵的逆。千万不要小瞧矩阵的逆,一个矩阵是否可逆,和诸多线性代数领域的高级概念相关。在这一章,我们也将一窥一二。同时,我们还会学习初等矩阵的概念,同时,涉足我们在这个课程中将向大家介绍的第一个矩阵分解算法$ g6 e3 W  D, u/ V6 f0 Y
    5 x& X! R8 j( ~9 l9 \, u* t
    7-1 线性系统与矩阵的逆
    % v% p0 h4 {" Q& a' z# p% d7-2 实现求解矩阵的逆
    2 |7 Y$ M4 Q/ K( ^! c7-3 初等矩阵9 [5 @2 J& `2 g3 k( H* b6 |
    7-4 从初等矩阵到矩阵的逆
    3 L% z6 }' y  f; Q0 H7-5 为什么矩阵的逆这么重要3 F$ |4 ~* M- \. z. W) ~
    7-6 矩阵的LU分解
    . V2 I* e/ e! ?, K7-7 实现矩阵的LU分解
    5 F$ P! i' X! x1 i+ r' Q: s5 ^7-8 非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解, E4 S; I- ~3 B% k( C$ {
    7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法
    7 w$ A& M4 f  m5 [* N' T1 j2 u第8章 线性相关,线性无关与生成空间
    : Y5 g& k8 V) z" O空间,或许是线性代数世界里最重要的概念了。在这一章,我们将带领大家逐渐理解,听起来高大上又抽象的空间,到底是什么意思?我们为什么要研究空间?空间又和我们之前探讨的向量,矩阵,线性系统,等等等等,有什么关系) l. Z* ?2 A1 D/ s* T5 v2 Z

    + m3 _5 `9 Y/ a7 t; O1 R8-1 线性组合
    # [8 `6 d( T0 K* ]) v# [2 S8-2 线性相关和线性无关6 f( G2 ]/ W. C. N9 e# L7 n
    8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关
    * _1 j+ S% T1 h- I5 D  Q) Z. ?8-4 直观理解线性相关和线性无关
    . V$ ^" k8 m8 d, L% G; d" Q8-5 生成空间8 j) b( _7 C7 c
    8-6 空间的基/ C* o1 U& `; p6 w
    8-7 空间的基的更多性质
      r! _' ^! |& q) t8-8 本章小结:形成自己的知识图谱
    1 w1 a+ t, f% i- V) s$ L) H- L7 Y第9章 向量空间,维度,和四大子空间
    ' R8 Z. {! }4 u. ^/ O2 w在之前的线性代数的学习中,我们一直在使用诸如2维空间,3维空间,n维空间这样的说法,但到底什么是空间,什么是维度,我们却没有给出严格的定义。在这一章,我们就将严谨的来探讨,到底什么是空间,什么是维度,进而,引申出更多线性代数领域的核心概念。 .... s0 W$ Y# R: [2 v& D7 ~6 L

    2 X5 t0 Q" y& a3 Q' U# H/ y5 e1 G9-1 空间,向量空间和欧几里得空间
    " B  v/ _/ d; d* ~9-2 广义向量空间; _- ]4 f& O6 }5 d- e2 q
    9-3 子空间- [, J; ^' @" l( o  S* ?5 `
    9-4 直观理解欧几里得空间的子空间$ I9 {& \7 {6 y3 q
    9-5 维度- E& b& r4 j' s) T7 h) a, H
    9-6 行空间和矩阵的行秩
    # a! O' w9 S7 \6 y) }- V9-7 列空间
    * A' N5 P+ p* i5 }" c7 ]9-8 矩阵的秩和矩阵的逆3 t5 u8 ~$ f8 r$ r
    9-9 实现矩阵的秩
    1 o5 y8 l# E" s, `* r2 Y1 {: K0 z9-10 零空间与看待零空间的三个视角
    , d0 t8 D0 H# I+ N. i3 ~. T( o9-11 零空间 与 秩-零化度定理7 ?2 }$ w& N8 ^; I- O
    9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因
    3 x  A; e- W: T第10章 正交性,标准正交矩阵和投影1 R; O& U% K# a
    相信,上一章对空间的探讨,已经颠覆了大家对空间的理解:)但是,通常情况下,我们依然只对可以被正交向量定义的空间感兴趣。在这一章,我们将看到正交的诸多优美性质,如何求出空间的正交基,以及听起来高大上的,矩阵的QR分解
    ( |. i0 |) C" t, F
    / h# j  M) {0 w# t% [10-1 正交基与标准正交基0 P, p5 Q1 `7 U; b5 m- v+ [
    10-2 一维投影
    ! c' i8 v) W$ x! @& ?1 j10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程' @( _% A, x1 c. g5 v
    10-4 实现Gram-Schmidt过程
    * l4 I$ t+ n7 f. c% {2 P10-5 标准正交基的性质' Q, U: C  W- j) s+ A3 B& ~* U- s6 r
    10-6 矩阵的QR分解
    ! x( T0 J  ~3 Y9 d, L10-7 实现矩阵的QR分解6 u- p1 o! |. a
    10-8 本章小结和更多和投影相关的话题
    ; B- P1 E) O& D# n3 D第11章 坐标转换和线性变换: C1 t! i9 K9 R1 V( S
    在之前的学习,我们深入了解了空间,我们知道了一个空间可以对应无数组基。在这一章,我们就将探讨这些基之间的关系——即坐标转换。与此同时,我们将看到线性代数领域,对线性变换的严谨数学定义。0
    7 k( `/ ?5 L) a$ N  H; E# k9 N2 M  X$ _
    11-1 空间的基和坐标系
    + q1 V) y& Z' c# T$ D5 @- l" v11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换8 g4 Z& _7 @" q; u) c; s; q
    11-3 任意坐标系转换/ A& m8 F- S, C0 A' U6 n
    11-4 线性变换
    , l) c2 c) o; B& N8 V! z$ S5 y11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题
    ' W" d' V/ O0 m第12章 行列式
    9 z8 t0 M- t- h6 p行列式是在线性代数的世界里,被定义的另一类基本元素。在这一章,我们将学习什么是行列式,以及行列式的基本运算规则,为后续两章学习更加重要的线性代数内容,打下坚实的基础!& }( ~. r8 _* s  _% N, j+ d, p
    5 O# H1 Z' o% t( o" f* R3 e
    12-1 什么是行列式
    " I* S* c  v) a/ {; y9 s12-2 行列式的四大基本性质; H$ r8 F4 v5 _! G
    12-3 行列式与矩阵的逆
    5 h! A: \" g( \% K, G/ L12-4 计算行列式的算法! O1 W8 X% `6 a0 s5 B; c
    12-5 初等矩阵与行列式
    ) F  K& P2 W6 f12-6 行式就是列式3 E1 h8 [# N3 P* T0 {% e& s# y. D% l
    12-7 华而不实的行列式的代数表达
    + W) W1 w4 n4 f7 e) R/ E! V  Q第13章 特征值与特征向量$ ~% L/ {+ s8 Y/ e/ u
    特征值和特征向量,或许是线性代数的世界中,最为著名的内容了。到底什么是特征值?什么是特征向量?我们为什么要研究特征值和特征向量?在这一章都将一一揭晓。
    * Z1 b. G0 Z4 G- y: L. e. S' m% R
    ( C! V/ h* h1 \$ \2 E  u13-1 什么是特征值和特征向量5 y! n, e2 Z2 V  }
    13-2 特征值和特征向量的相关概念1 d3 E) @0 s+ u$ G
    13-3 特征值与特征向量的性质
    ! p7 z6 E2 ]3 b' ?13-4 直观理解特征值与特征向量4 k  d1 x: \, n4 q9 N
    13-5 “不简单”的特征值2 `. c( @% M& H0 |
    13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量8 I2 |! F6 I% F9 C% z
    13-7 矩阵相似和背后的重要含义3 w3 Z# T/ j: l$ {5 W4 A
    13-8 矩阵对角化!5 h) q# b  A8 x) {
    13-9 实现属于自己的矩阵对角化
    & J0 b; t7 r$ |! @# O! w4 t2 a7 Q13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统
      _+ v7 v7 |% D% g1 R) Y第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解
    3 g  u9 g3 _- ^" Z' F* N! O! e在学习了特征值与特征向量以后,我们将在这一章,看线性代数领域中一类特殊的矩阵——对称矩阵,进而,我们将来深入分析学习或许是线性代数的世界中,最为重要一个矩阵分解方式——SVD。% Z' n7 l7 c! A+ s& _8 S; i% H- _

    ' O1 N9 E* C/ W- @0 T& Y6 H14-1 完美的对称矩阵
    0 d' {* ]% u4 }) X/ b14-2 正交对角化
    # Z' w# B+ M9 o9 P4 J& i14-3 什么是奇异值
    : t: g5 k6 ?: C& S$ h( L. i8 N8 ^14-4 奇异值的几何意义
    - b8 k; V& x1 }* @! g8 ]5 H14-5 奇异值的SVD分解
    ( L9 k2 X; c" u( W14-6 实践scipy中的SVD分解8 I1 \8 K$ |! @! F4 S
    14-7 SVD分解的应用
    3 j) k  G2 b1 ^7 z第15章 更广阔的线性代数世界,大家加油!& j1 x# T% b/ \5 a) O) }( Y
    恭喜大家完成了这门课程的学习。在学习完这门课程之后,如果想深入线性代数的世界,还可以向哪些方向探索?这一小节就将向大家介绍更广阔的线性代数世界!祝大家收获多多,进步多多,实现心中的梦想。大家加油
    9 k6 A( b# w. v7 j/ e# ?3 _3 o* |: r& p! X* t  B* J
    15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!
    8 a; j& C, O% N- h
    ) i; B; }7 |: l0 s: V) S4 D% [$ a( Q6 }( h6 G% n2 B* d- z2 B/ O' p
    1 c; D( O' ^9 }2 ^" W2 ]4 ?& s+ t6 s

    8 w3 H2 o( K% ?4 l
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-4-29 18:18
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    [LV.9]功行圆满

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    发表于 2019-2-19 07:42:11 | 显示全部楼层
    VERY GOOOOOOD
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-9 09:11
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    [LV.7]自成一派

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    发表于 2019-2-19 08:55:50 | 显示全部楼层
    Java视频教程]程序员专用的的线性代数课程视频教程
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2021-5-23 16:25
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    发表于 2019-2-19 09:53:23 | 显示全部楼层
    这个课程都出来了
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-3-27 12:03
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    好东西哦!!!
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  • TA的每日心情
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    2021-5-20 10:09
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    发表于 2019-2-19 15:47:24 | 显示全部楼层
    ew2dsfadfadsfadfdsafdsa
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 08:28
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    [LV.10]登峰造极

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    发表于 2019-2-20 09:04:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-3-20 14:50
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2019-2-20 11:05:51 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

    2021-4-27 17:05
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    [LV.9]功行圆满

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