程序员的数学课2021年

│ 开篇词 数学,编程能力的营养根基.mp4

│ 01 从计数开始,程序员必知必会的数制转换法.mp4

│ 02 逻辑与沟通,怎样才能讲出有逻辑的话?.mp4

│ 03 用数学决策,如何规划好投入、转化和产出?.mp4

│ 04 万物可数学,经典公式是如何在生活中应用的?.mp4

│ 05 求极值:如何找到复杂业务的最优解?.mp4

│ 06 向量及其导数:计算机如何完成对海量高维度数据计算?.mp4

│ 07 线性回归:如何在离散点中寻找数据规律?.mp4

│ 08 加乘法则:如何计算复杂事件发生的概率?.mp4

│ 09 似然估计:如何利用 MLE 对参数进行估计?.mp4

│ 10 信息熵:事件的不确定性如何计算?.mp4

│ 11 灰度实验:如何设计灰度实验并计算实验的收益?.mp4

│ 12 统计学方法:如何证明灰度实验效果不是偶然得到的?.mp4

│ 13 复杂度:如何利用数学推导对程序进行优化?.mp4

│ 14 程序的循环:如何利用数学归纳法进行程序开发?.mp4

│ 15 递归:如何计算汉诺塔问题的移动步数?.mp4

│ 16 二分法:如何利用指数爆炸优化程序?.mp4

│ 17 动态规划:如何利用最优子结构解决问题?.mp4

│ 18 AI 入门:利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.mp4

│ 19 逻辑回归:如何让计算机做出二值化决策?.mp4

│ 20 决策树:如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解?.mp4

│ 21 神经网络与深度学习:计算机是如何理解图像、文本和语音的?.mp4

│ 22 面试中那些坑了无数人的算法题.mp4

│ 23 站在生活的十字路口,如何用数学抉择?.mp4

│ 结束语 数学底子好,学啥都快.mp4

└─文档

开篇词 数学,编程能力的营养根基.md

01 从计数开始,程序员必知必会的数制转换法.md

02 逻辑与沟通,怎样才能讲出有逻辑的话?.md

03 用数学决策,如何规划好投入、转化和产出?.md

04 万物可数学,经典公式是如何在生活中应用的?.md

05 求极值:如何找到复杂业务的最优解?.md

06 向量及其导数:计算机如何完成对海量高维度数据计算?.md

07 线性回归:如何在离散点中寻找数据规律?.md

08 加乘法则:如何计算复杂事件发生的概率?.md

09 似然估计:如何利用 MLE 对参数进行估计?.md

10 信息熵:事件的不确定性如何计算?.md

11 灰度实验:如何设计灰度实验并计算实验的收益?.md

12 统计学方法:如何证明灰度实验效果不是偶然得到的?.md

13 复杂度:如何利用数学推导对程序进行优化?.md

14 程序的循环:如何利用数学归纳法进行程序开发?.md

15 递归:如何计算汉诺塔问题的移动步数?.md

16 二分法:如何利用指数爆炸优化程序?.md

17 动态规划:如何利用最优子结构解决问题?.md

18 AI 入门:利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.md

19 逻辑回归:如何让计算机做出二值化决策?.md

20 决策树:如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解?.md, A/ Z’ c s+ [: N

21 神经网络与深度学习:计算机是如何理解图像、文本和语音的?.md1 a# C! Y( ~ R’ y

22 面试中那些坑了无数人的算法题.md

23 站在生活的十字路口,如何用数学抉择?.md

结束语 数学底子好,学啥都快.md

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