I've been working for the past 15 months on repairing my rusty math skills, ever since I read a biography of Johnny von Neumann. I've read a huge stack of math books, and I have an even bigger stack of unread math books. And it's starting to come tog

1. 线性代数 (Linear Algebra):我想国内的大学生都会学过这门课程,但是,未必每一位老师都能贯彻它的精要.这门学科对于Learning是必备的基础,对它的透彻掌握是必不可少的.我在科大一年级的时候就学习了这门课,后来到了香港后,又重新把线性代数读了一遍,所读的是 Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.) by Gilbert Strang. 这本书是MIT的线性代数课使用的教材,也是被很多其它大学选用的经典教材.它的难度适中,讲解清晰,重要

最近和SAP成都研究院的开发同事聊到过这个话题,Jerry来说说自己的看法. 先回忆回忆自己本科和研究生学过的数学课程.Jerry的大一生活是在电子科技大学的九里堤校区度过的,本科第一门数学课就是微积分. 因为微积分是计算机专业的学生参加研究生入学考试的必考内容,所以这两本书Jerry几乎已经翻烂了.然而惭愧的是,Jerry加入SAP后做的一直是应用程序层面的开发,当年辛苦习得的这些微积分知识,在工作中没有派上用场. 十多年前,高考前夕,当Jerry还在埋头刷题时,Jerry的老师会不时地放出烟

理性模型的建模和算法,经验模型的决策建模和算法,构成了目前人工智能的基础,基于学习反馈的模型构成了它的进化.学习人工智能,必须有较好的数学基础. <矩阵分析与应用第2版>电子书中总结了大量线性代数的知识,是一本很不错的书,数学专业可以跳过,主要是给工科生用的.归纳了不少论文中的解法,是做信号处理的一本很不错的工具书,建议认真学习,做电子笔记,对书的重点内容要好好研究. <矩阵分析与应用第2版>系统.全面地介绍矩阵分析的主要理论.具有代表性的方法及一些典型应用,包括矩阵代数基础.特殊

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

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对我国师生数学学习和教学观念的反思 郇中丹教授 1. 问题的由来 长期以来,对中国学生在数学方面的成绩,我们都有一种由衷的自豪感.然而,在过去二十多年北京师范大学数学系的教学过程中,看到一系列的矛盾现象.我一直 以为仅仅是由于教师教学的投入不足.因此,自2001年开始,与王昆扬教授和刘永平教授一起将自己大部分精力投入到本科的教学工作中,我们无论从教学观 念,内容,还是方式上都立足于先进,现代,并且把教学的中心放在学生的数学发展.我们拥有一流的.热爱数学.学习勤奋的学生.可谓是教师尽心,学生竭力.

不过在保持学习姿势的时候,方向要正,不能以战术上勤奋掩盖战略上的懒惰,其中数学要学好,特别是对于人工智能/机器学习/深度学习来说,现在打下的数学基础或许会令你将来身价暴涨十倍! 深度学习作为机器学习与人工智能的子集,兴起稍晚,却使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围. 对于深度学习来说,概率统计.微积分.线性代数等是基础课程,虽然算不上深奥,但是必须打好基础. 概率统计.概率统计是许多科学和工程的基础工具,可以告诉我们怎么推论. 微积分.深度学习中出现较多的一个概念就是梯度,

数学方面的能力该怎么培养数学系博士怒答! 我想大家都有这样的体会:小学的时候你根本不知道初中数学是什么样,高中的时候你也根本想不到大学数学是什么样.而大学生,如果你不专注于数学,恐怕也不知道现代数学是什么模样.下面将分别从学数学的动机.数学不同学科的分类以及如何切实可行培养数学能力等几个方面阐述如何学习数学.(另外,欢迎大家收看在数学系读书的感受如何?体会一下数学的乐趣,数学系人的特点以及智商不够该怎么办.) ================进入正题========如何学好数学=========