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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
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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
    * Q$ v0 y% a" F/ H百度网盘下载链接:
    + v+ J% J3 R( b9 W2 w
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    ! k! T* e7 i* T6 S/ p7 J密码: 4qb1  【解压密码:ZAXlaB3XAPTMhdRN】- g" ?% q( t0 V
    集数合计:15章
    . R0 @1 T* [. K2 A+ j$ W0 f. v/ q6 m+ D$ b% ]& {+ G

    * `* y# H7 B2 S, v% Q链接失效声明:如果本链接地址失效,请及时联系站长QQ:40069106
    ( H, B4 b$ V& t4 y9 ]如何获取资源:VIP升级https://www.javazx.com/tpgao_wmcard-wmcard.html6 A# [, G( Q  n- }+ W
    VIP说明:   月度VIP:使用期限30天
    ! l& V9 I  b+ [                  年度VIP:使用期限365天" o' q) J4 ?, w" [) H2 i0 v
                      终身VIP:使用期限永久
      r9 ?( v$ u* y. _, r- d& f$ m1 u' q( L/ G
    Java视频教程详情描述: $ t+ O6 p$ w! ]) p: s. M& O" o! u
    A0342《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。' j* ^0 [% P' m' b' {
    % K7 m% E8 L, l9 k" Z

    " S$ L, h5 r  \# [9 J8 {2 w; z' L
    Java视频教程目录:* M" r  A0 a9 P) @+ G5 O
    第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》5 R2 u+ Y2 R; J2 q( F7 n2 u
    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!
    . U5 R4 i" L' L2 @
    5 k/ N4 Q" R4 }& w' `1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学
    ; V! d+ G3 d' j& G# r1 \" |1-2 课程学习的更多补充说明( F5 W/ U$ t. s) y* P+ c$ ^1 i9 |9 r
    1-3 线性代数与机器学习
    & n' D7 m- b( [4 c1-4 课程使用环境搭建
    ! n# W8 S/ B1 @/ |4 y7 W第2章 一切从向量开始6 O  G" S. Q* e& P" e
    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$ w1 Y; E  M: W! R1 B* i
    * |- y) |5 _" [
    2-1 什么是向量. 试看
      ^! D! k5 Z* y2 e( l% N. W2-2 向量的更多术语和表示法 试看
    + C) F* \; \9 S" p# N2-3 实现属于我们自己的向量 试看2 g% C7 z2 Y2 \! P
    2-4 向量的两个基本运算.
    * z/ L* f  r( X: y3 u( `" {2-5 实现向量的基本运算
    - I1 l( x& B. T& ^+ e2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立
    5 t3 W( I* h) {( ]5 N% o) y) f, `5 s2-7 零向量.5 y" X5 L( o. J8 j5 K! a) H" s
    2-8 实现零向量' J) p: ~, ^. f7 d2 y0 u$ x! ]. U
    2-9 一切从向量开始% d& a) w) j0 H) ^
    第3章 向量的高级话题: p5 m' T, n+ @* |9 ?6 r; f+ C
    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:): ( N* l' C& W  b
    & C9 \: E8 z4 D0 m: N$ D/ C/ Y
    3-1 规范化和单位向量
    - H8 d  C: l, W3-2 实现向量规范化
    " D* ^  @" U9 g4 Z8 Q3 W8 a3-3 向量的点乘与几何意义.+ V3 ]5 ]. w9 V; O
    3-4 向量点乘的直观理解
    " t* J4 n8 q: a6 W4 H3-5 实现向量的点乘操作; a4 a6 \2 Y' e/ `4 w
    3-6 向量点乘的应用.
    , Y# O- d% a! y" u! u/ |3-7 Numpy 中向量的基本使用& @( m7 H4 H1 C3 T4 j7 z0 U$ q
    第4章 矩阵不只是 m*n 个数字
    . R* g8 v+ K9 _9 D& ~1 K5 {- t5 q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!2 ~% ?  F! n# [8 N

    8 I# K3 `5 J7 O' s6 C& d4-1 什么是矩阵1 v' L0 a6 C: V0 [8 R
    4-2 实现属于我们自己的矩阵类; z' [+ m7 r; z" F" p5 E6 K5 G
    4-3 矩阵的基本运算和基本性质
    7 U' s6 D+ s# n' i# S4-4 实现矩阵的基本运算# H$ }" U0 z% @6 Y- \" B- D
    4-5 把矩阵看作是对系统的描述
    4 }) `% Z7 u$ F# O6 W4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数
    2 H( [9 K6 ~3 A; f( s, l) S4-7 矩阵和矩阵的乘法% d- ?" Y- }0 G: E9 S0 t
    4-8 实现矩阵的乘法0 e0 Z0 [3 F4 R' s$ U, C
    4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂8 l+ u2 b' ?% j; }, B6 G
    4-10 矩阵的转置7 L+ O, `7 h( X* I! O5 ]$ ^/ ~( m
    4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵. R/ f' j- z8 ~* t  ]' {3 O
    第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题- B) u6 E8 D1 ~! S+ Y6 _2 V
    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!
    $ }; t  H0 m2 T2 o" Z3 B) x- e6 ^) }# g( t% `
    5-1 更多变换矩阵33 L4 M  D8 a' e$ H1 _
    5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用2 d0 p+ K, r. V' g$ A; R
    5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用
    8 Q% K3 Y8 M; F# S6 |( @  x5-4 从缩放变换到单位矩阵2 b1 c1 I8 Z* I2 A% j
    5-5 矩阵的逆
    1 _2 K: m5 R' ?, K) G5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆
    ! M0 I  V. S& I5-7 矩阵的逆的性质
    & M4 P  x& d, z# G5-8 看待矩阵的关键视角:用矩阵表示空间4 M! c1 A8 j8 z7 J6 R8 k
    5-9 总结:看待矩阵的四个重要视角. v. Z2 A4 C1 l' y
    第6章 线性系统# d9 K7 l1 C$ X% K! {+ F
    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。...
    " t# H$ t3 W0 X# F7 U
    2 [: ^3 D7 m' _# L& x# ]& o* x6-1 线性系统与消元法
    # g. {, V* S! N6-2 高斯消元法
    $ F5 X/ y% ^0 |1 z/ ?1 O; G7 T6-3 高斯-约旦消元法
    4 l5 |4 v1 j+ Y( t% d/ c1 X6-4 实现高斯-约旦消元法- [$ @8 ?4 j- @$ z
    6-5 行最简形式和线性方程组解的结构
    8 I% N, J/ w" W  z" a) [6-6 直观理解线性方程组解的结构0 b/ @3 k( M' ^% m( \' N
    6-7 更一般化的高斯-约旦消元法
    - L9 r1 Y- U8 `) _' N6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法#
    7 I" \. @" C# T: R$ k6-9 齐次线性方程组  s1 ]6 y) t1 L7 B! G' T
    第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性6 v/ U, u1 E4 w/ J: n
    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
    7 E' A4 P" W9 r* B# {
    " T' Q# y0 w/ F- k' }3 [7-1 线性系统与矩阵的逆
    . _& B' q: }8 E8 y, J+ u7-2 实现求解矩阵的逆3 ?8 ^5 Z. _0 e- s9 g
    7-3 初等矩阵( z+ R) e5 F( t6 e& K/ E
    7-4 从初等矩阵到矩阵的逆
    ) j" E( M' W3 X1 v$ [3 t7-5 为什么矩阵的逆这么重要
    % b4 ?2 \( |' k4 Q3 M' p7-6 矩阵的LU分解
    ( B5 ]% `. [6 e* o' Y* c7-7 实现矩阵的LU分解# W- l+ u0 l& `# ]; i5 H8 m
    7-8 非方阵的LU分解,矩阵的LDU分解和PLU分解
    , S7 |) k' |: ^8 I9 ^7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法1 U9 Z( _& i6 n8 ?) T( p
    第8章 线性相关,线性无关与生成空间
    ! G+ b' G2 o( x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) \# @0 [! v  l# r/ J. X
    . F1 a8 n/ K. G. a8 h
    8-1 线性组合* x: B9 E8 H: z7 ^0 r
    8-2 线性相关和线性无关
    4 h# y: j! R9 O; c% s8-3 矩阵的逆和线性相关,线性无关, j: ]# u& E# q9 Q0 _/ j
    8-4 直观理解线性相关和线性无关
    2 ]+ d7 L. e% E# B5 s# m- p  \8-5 生成空间3 l- |' o" s: W% K8 h6 a' A5 P3 C1 ^
    8-6 空间的基# X9 Q( \" l4 [1 G& q( a
    8-7 空间的基的更多性质7 ?+ D2 m5 f/ E, `% d: G
    8-8 本章小结:形成自己的知识图谱9 p' ]7 C2 I, a7 T& t
    第9章 向量空间,维度,和四大子空间* ~/ y- }# O* z7 m$ ]
    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。 ...
    ) I  }" W: K) @. N' i6 `! I# b$ p
    9-1 空间,向量空间和欧几里得空间5 |' n, H" F" a
    9-2 广义向量空间
    8 V4 Z9 V7 D8 G: \: w' p# `9-3 子空间
    0 ~8 U+ A) ?% ]6 G( G  y4 k9-4 直观理解欧几里得空间的子空间4 L( C2 S4 C3 n
    9-5 维度6 M7 l& C( f& j: N6 A0 p6 h
    9-6 行空间和矩阵的行秩3 c0 i0 ]( D  A- t) K3 b
    9-7 列空间
    - U; [. R9 B3 L) e6 X  z. f7 n9-8 矩阵的秩和矩阵的逆/ S% Y. c1 y# |
    9-9 实现矩阵的秩. B$ W; F$ X4 N8 r4 z
    9-10 零空间与看待零空间的三个视角! Z( z7 d1 H, G2 g( g1 {. M: u8 H5 ?
    9-11 零空间 与 秩-零化度定理7 S0 ^/ @& x; A7 y$ e, Z
    9-12 左零空间,四大子空间和研究子空间的原因
    ( o7 W$ t# ]  z* W& x5 }/ X第10章 正交性,标准正交矩阵和投影
    7 u4 z  P6 S! |% c9 T, F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
    . G5 D) I  J- M0 }: w0 b8 O& j/ p& g. h1 f: _% e$ e
    10-1 正交基与标准正交基
    * M% q, [7 J6 V3 T# ^3 ?. M/ M10-2 一维投影4 K4 e0 y1 C6 D1 K
    10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程' D. B2 J6 {' c
    10-4 实现Gram-Schmidt过程# A9 x; _( Y$ }: G* A0 C! @
    10-5 标准正交基的性质  T3 ?5 Q+ Y- m3 L! ~5 b2 j& c
    10-6 矩阵的QR分解. q# H7 [" [. \7 Z$ e
    10-7 实现矩阵的QR分解/ C- N7 b! s; f; N+ }
    10-8 本章小结和更多和投影相关的话题
    4 F6 C' d+ M+ j' t第11章 坐标转换和线性变换
    0 N; e0 j( g0 Z  H+ V! R! d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' r4 V# P: [: g: J4 h3 U1 k6 o
    4 o( P4 H0 {3 k' y, V4 M3 @
    11-1 空间的基和坐标系
    ) R! T, _3 @# j+ H2 o$ j11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换( W5 s/ y9 _5 [; Z$ z
    11-3 任意坐标系转换2 [# @# U2 ]+ P" Y2 b0 {) m# d
    11-4 线性变换  l6 \$ T5 Q# R$ b9 p! z; E( T
    11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题" I; f8 c, j( k. N
    第12章 行列式& u! E- }7 q) H3 E8 a
    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!& Y$ z0 t2 H* P# t
    - {; O4 L+ S/ f: ~8 _4 i; C  Z
    12-1 什么是行列式 1 c2 [1 x6 a( q" V
    12-2 行列式的四大基本性质
    3 S# O( P3 y" a* ^12-3 行列式与矩阵的逆+ x7 o. s# @+ r1 C5 [: f
    12-4 计算行列式的算法
    , H' ?5 i- H; d/ _+ W/ I12-5 初等矩阵与行列式
    + Z  n9 ?- v8 E" e8 M$ a3 X' E12-6 行式就是列式4 @- K7 }, D. h1 T4 Z+ W- W
    12-7 华而不实的行列式的代数表达. Y; H! A# `/ N; ?5 L
    第13章 特征值与特征向量9 ?9 T% i1 A( _* z4 t2 ^
    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。
    % P$ V" _( t9 [6 O8 D6 @' V0 t% v7 g: y# s% o( a# X
    13-1 什么是特征值和特征向量
      d4 l1 F) \. B13-2 特征值和特征向量的相关概念. b0 x: h5 c% g) c$ e4 o) }' ^
    13-3 特征值与特征向量的性质2 h5 Z% T4 g" x: e
    13-4 直观理解特征值与特征向量
    # |8 x/ I9 i+ o: c( J( ^13-5 “不简单”的特征值
    - c* u# k! T% {2 ?13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量3 W* c+ i% F( S" J, B$ j
    13-7 矩阵相似和背后的重要含义% _1 h0 v* Z+ ~( p8 [7 F
    13-8 矩阵对角化!
    " e1 _" |6 s: k! }: B9 Z; Y13-9 实现属于自己的矩阵对角化
    " J3 \  V$ G9 v* v: C13-10 矩阵对角化的应用:求解矩阵的幂和动态系统
    / u* g  V/ {: W6 _! _5 p8 X第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解
    8 u! w- {2 d" I) E& o+ v& @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。$ ?; u0 }$ t- P# r1 g/ Q
    6 F# i6 D5 J4 @' p! @
    14-1 完美的对称矩阵
    $ ^9 }5 ], r: }# i2 e14-2 正交对角化
    % A. g0 m: n5 R0 m, F$ }$ U14-3 什么是奇异值
    9 V- Y1 m2 w: ?& W: U: c14-4 奇异值的几何意义
    2 p* D  h( f# _7 t" m% H14-5 奇异值的SVD分解0 n; s3 d* W* R" e
    14-6 实践scipy中的SVD分解* K$ I0 K8 @7 K: Z( p" x
    14-7 SVD分解的应用( \4 g- g+ m9 O" b4 N
    第15章 更广阔的线性代数世界,大家加油!! f9 ]+ K( o, t* I7 A# t
    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8 ?9 y( f6 l5 D; B$ O2 u

    . Z5 o. u5 r+ d  r15-1 更广阔的线性代数世界,大家加油!
    $ O# E. o" H0 b; h8 [& a
    1 \! F4 Z# P( m  w7 g. t3 U: R* ~+ w

    : ^1 X1 ]) Z! O
    5 o9 w" `" G: D$ n, Y
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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
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    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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    [LV.7]自成一派

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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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    发表于 2019-2-19 18:18:05 | 显示全部楼层
    hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
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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
    不错好资源 可以用
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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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    感谢# W; n9 |" U; N- Q3 W4 d  E
    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

    2021-4-27 17:05
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    [LV.9]功行圆满

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