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线性代数及其应用新上映_线性代数及其应用pdf百度网盘下载(2024年11月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

线性代数及其应用

𐟓š 线性代数领域的经典之作：强烈推荐！ 𐟌ˆ 探索线性代数的奥秘，这本教材将是你的理想选择！曾经对线性代数感到迷茫的你，是否在寻找一本能够让你豁然开朗的教材？那么，这本书绝对值得一试！𐟒ኊ𐟓– 《线性代数及其应用》（原书第6版）是一本由戴维ⷃ.雷、史蒂文ⷒ.雷和朱迪ⷊ.麦克唐纳共同撰写的经典教材。𐟓š 𐟑袀𐟏렦ˆ𔧻𔂷C.雷和史蒂文ⷒ.雷是现代数学领域的杰出学者，他们的作品深受读者喜爱。而朱迪ⷊ.麦克唐纳则以其严谨的学术态度和深入浅出的讲解风格著称。𐟎“ 𐟌 这本书不仅在美国广受好评，还被翻译成中文，由刘深泉、陈玉珍和张万芹等学者精心翻译，为中国的线性代数爱好者提供了宝贵的资源。𐟇谟‡𓊊𐟒𐠥꩜€80元，你就能拥有这本凝聚了众多学者智慧的教材，真的是物超所值！𐟌Ÿ 𐟒ᠦ— 论你是线性代数的初学者，还是希望在数学领域深造的研究生，这本书都将为你提供深入浅出的讲解和丰富的应用实例。𐟌𑊊𐟔 快来探索线性代数的世界，让这本书成为你数学之旅中的一盏明灯！✨

岁月磨砺！线性代数经典教材 𐟓– 这本书，从大二到英国，再到回国，一路陪伴着我，书角在旅途中被磨得发亮。对于工科专业的学生来说，掌握矩阵分析是基础中的基础，比如通信工程。线性代数、高等代数、矩阵分析、矩阵论这些学科在很多地方都有重叠，线性代数和其他三者的关系，类似于高等数学和数学分析的关系。 𐟓š 说到线性代数的教材，写得好的并不多，甚至可以说少之又少。最让人无法忍受的，莫过于同济版的线性代数教材，那简直不能称之为书。对于留学生来说，很多人选择David C. Lay等人写的《线性代数及其应用》作为教材。这本书虽然例子很多，但并不适合商科及泛商科的学生。如果你是数学专业的学生，这本书值得认真研究，也可以作为参考资料。 𐟓 总的来说，线性代数、高等代数等学科相对简单，至少比抽象代数要简单得多。对于那些追求数学深度的人来说，这本书是一本值得深入研究的经典教材。

数据分析师必学课程与资源推荐数据分析师需要掌握多种技能和知识，以下是一个详细的学习路线，帮助你在暑假期间提升自己的量化分析能力。数学基础𐟓š 课程：线性代数、概率论与数理统计、微积分书籍：《线性代数及其应用》(David C. Lay)、《概率论与数理统计教程》(陈希孺)、《微积分》(James Stewart) 统计学与数据分析𐟓Š 课程：描述性统计、推断性统计、时间序列分析书籍：《统计学习方法》(李航)、《时间序列分析》(Jonathan D. Cryer & Kung-Sik Chan) 编程能力𐟒𛊨ﭨ耯𜚐ython、R、MATLAB 课程：Python编程基础、数据结构与算法资源：Codecademy、LeetCode、DataCamp 金融市场知识𐟓ˆ 课程：金融市场基础、投资学、公司金融书籍：《金融市场与金融机构》(Frederic S. Mishkin)、《投资学》(Zvi Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus) 量化分析工具𐟛 ️ 软件：Excel、R、Python（Pandas, NumPy, SciPy）资源：Kaggle、Quantopian 机器学习𐟤– 课程：监督学习、非监督学习、强化学习书籍：《机器学习》(周志华)、《Python机器学习》(Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili) 量化策略开发𐟓ˆ 课程：量化交易策略、风险管理书籍：《量化交易：如何建立自己的算法交易事业》(Ernest P. Chan) 实践与模拟交易𐟓Š 平台：QuantConnect、Backtrader、Zipline 资源：历史数据集、模拟交易环境高级主题𐟔 课程：衍生品定价、固定收益、资产配置书籍：《期权、期货及其他衍生产品》(John C. Hull)、《固定收益证券手册》(Frank J. Fabozzi) 持续学习与社区参与𐟌 资源：Quantopian社区、Quantlib、CQF（金融量化分析师证书）学习资源推荐𐟓š 在线课程平台：Coursera、edX、Udemy 通过以上课程和资源的学习，你可以逐步提升自己的数据分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

AI大模型自学指南：你真的学对了吗？嘿，想自学AI大模型的小伙伴们，你们是不是也在纠结该按什么顺序来学？别担心，我来给你们捋一捋，确保你们不走弯路！前置基础知识 𐟓š 首先，你得先搞定一些前置的基础知识。毕竟，地基打不牢，上面的建筑就建不稳。数学基础 𐟔⊧𚿦€礻㦕𐯼š了解矩阵和向量运算，这可是神经网络的基础哦！推荐一本书《线性代数及其应用》by Gilbert Strang，或者你可以在MITOpenCourseWare上找到相关课程。微积分：特别是偏导数和梯度下降，这些是优化算法的核心。可以看看《微积分:一种现代方法》by Tom M. Apostol，或者Khan Academy的微积分课程。概率与统计 𐟓ˆ 理解概率分布、期望和方差，这些在机器学习中可是大有用处。推荐《概率导论》by Dimitri P. Bertsekas和John N. Tsitsiklis，或者Coursera的概率与统计课程。微调技术 𐟔犥﹤𚎥䧥䚦•𐦙š人来说，直接进行大模型的预训练或者全量微调简直是不可能的。不过，别担心，各种参数高效微调技术让我们有机会尝试微调大模型。这里我给大家简单介绍一下几种常见的微调技术： LLM微调技术原理：这个技术让科研人员和普通开发者都有机会尝试微调大模型。你可以分七篇文章来深入理解其背后的机理。 PLM Modie MAMAdapter Adapter LoRA UniPELT 大模型参数高效微调技术原理综述：这七篇文章会详细讲解各种微调技术的原理和背景。每一篇文章都会带你深入了解一种技术，让你能够更好地掌握这些知识。总结 𐟓 方向对了，事半功倍；方向错了，南辕北辙。希望我的这篇指南能帮到你们，让你们在自学AI大模型的路上少走弯路，早日成为AI大师！加油吧！𐟒ꀀ

书香同济读书邀请函：一起探索知识的海洋 𐟌Š 书籍是智慧的海洋，每一本书都藏着无尽的宝藏。在世界读书日这一天，我们邀请你一起走进书的世界，探索知识的深度。 𐟓š 我们与全球华人学者一起，走近大师卡尔ⷥ䪦𒙥Ÿ𚯼Œ深入了解他的学术历程，感受他的科学精神。通过这次活动，我们希望能够激发大家对科学的热情，勇攀科技高峰。 𐟓– 除了大师活动，我们还联合图书馆推出了十本同济学子借阅次数最多的书籍。这些书籍是否也是你的心头好？ 1️⃣ 《当下的力量》 - 艾克哈特ⷦ‰˜利 2️⃣ 《娱乐至死》 - 尼尔ⷦ𓢥…𙦛𜊳️⃣ 《当代英国概况学生用书》 - 肖惠云 4️⃣ 《解忧杂货店》 - 东野圭吾 5️⃣ 《第七天》 - 余华 6️⃣ 《三体.Ⅱ,黑暗森林》 - 刘慈欣 7️⃣ 《百年孤独》 - 加西亚ⷩ鬥𐔥…‹斯 8️⃣ 《人类简史》 - 尤瓦尔ⷨ𕫦‹‰利 9️⃣ 《线性代数及其应用》 - 戴维ⷃ. 雷史蒂文ⷒ. 雷朱迪ⷊ. 麦克唐纳 𐟔Ÿ 《机器学习》 - 周志华 𐟓š 这些书籍涵盖了各个领域，从科学到文学，从历史到数学，总有一本适合你。生活虽然忙碌，但不要忘记停下来，好好阅读。从今天开始，拒绝拖延，享受读书的乐趣吧！

国庆假期读完了这本线代教材，真心推荐！最近趁着国庆假期，我终于把这本《线性代数及其应用》（Pearson Linear Algebra and Its Applications Fifth Edition）读完了。这本书真的是我见过最简单易懂、内容又全面的线代教材了，特别适合自学或者作为入门教材。其实我之前一直在备考托福和GRE，结果拖延症发作，一直没看几页书。现在看来，托福和GRE的题目也暂时不想看了，还是先开新书吧。毕竟语言只是工具，不是主要的科学语言。这本书的作者是戴维ⷃ.雷、史蒂文ⷒ.雷和朱迪ⷊ.麦克唐纳，翻译团队也很强大，包括刘深泉、张万芹、陈玉珍、包乐娥和陆博。每一章都有详细的解释和例题，真的非常适合初学者。如果你也在找一本适合自己的线代教材，不妨试试这本书。相信我，你不会失望的！

世界数学教材精选指南 𐟓š 数学教材是学习数学的重要工具，它们不仅提供了系统的知识，还帮助我们深入探索数学的奥秘。以下是一些经典的数学教材，涵盖了从基础到进阶的各个领域。一、经典数学教材 𐟓– 微积分与数学分析《普林斯顿微积分读本(修订版)》：这本书由史蒂文ⷊ. 米勒等人撰写，在普林斯顿大学非常受欢迎。它通过实例和代码全面讲解数学问题，还配有课程视频和讲义，非常适合初学者。《数学分析概论(岩波定本)》：这是日本数学家高木贞治的作品，作为分析学的入门名著，衔接了古典与现代数学。线性代数《线性代数入门》：由斋藤正彦撰写，这本书在日本多所大学被选为教科书或参考书，是线性代数入门的经典之作。《线性代数及其应用David C. Lay》：这本书全面引入现代数学理念，结合计算机数学软件来讲授线性代数，非常适合初学者。数论《哈代数论(第6版)》：由戈弗雷ⷥ“ˆ代和爱德华ⷨ𕖧‰𙦒𐥆™，这本书被牛津大学、麻省理工学院等知名大学指定为教材或参考书。泛函分析《泛函分析导论及应用》：由欧文ⷥ…‹雷斯齐格撰写，这本书在欧美众多大学用作数学系、物理系本科生和研究生的教材。测度论《测度论》：由保罗ⷥ“ˆ尔莫斯撰写，这本书被誉为测度论中的“圣经”，内容丰富且引人入胜。二、其他重要数学教材 𐟓š 实分析与复分析 Walter Rudin的《实分析与复分析》：Rudin的教材在数学界享有盛誉，这两本书被广泛认可。概率论《概率论基础教程》：由Sheldon M. Ross撰写，这本书是概率论入门的不错选择。数学解题思维《怎样解题:数学思维的新方法》：由波利亚撰写，这本书对数学教育产生了深刻影响，重点介绍了“解题”作为一种培养学生数学才能和思考能力的手段。三、数学工具书与概览 𐟔 数学指南《数学指南:实用数学手册》：由埃伯哈德ⷨ”᥾𗥋’撰写，这本书是一部多功能的数学工具书，既介绍了数学科学及其应用的入门概览，也涵盖了数学理论前沿和数学的应用与交叉。数学史与传记《费马大定理:一个困惑了世间智者358年的谜》：由西蒙ⷨ𞛦 𜦒𐥆™，这本书生动地讲述了费马大定理的历史和证明者怀尔斯的成长之路。四、数学竞赛与进阶教材 𐟏† 丘成桐大学生数学竞赛全集：涵盖了从2010年到2020年的数学竞赛全集，是数学竞赛爱好者的宝贵资源。高等代数《高等代数丘维声》：这本书是北京大学比较经典的高等代数教材，内容全面系统，适合进阶学习。以上只是世界数学教材的一部分概览，实际上还有更多的数学教材值得学习和探索。这些教材不仅为学生提供了系统的数学知识，也促进了数学领域的深入研究和创新。

考研数学二大纲详解，干货满满！ 𐟓š 考研数学二大纲来啦！满满的干货，赶紧收藏吧！ 𐟓 考试科目：高等数学、线性代数 𐟕’ 考试形式：闭卷笔试，共180分钟 𐟓Š 试卷结构（满分150分）：单选题：10题，每题5分，共50分填空题：6题，每题5分，共30分解答题：6题，共70分 𐟔 其中高数部分占118分，线代部分占32分 𐟓– 高等数学考试内容与要求：函数、极限、连续函数的概念及表示法函数的有界性、单调性、周期性和奇偶性复合函数、反函数、分段函数初等函数的性质及其图形数列极限与函数极限的定义及其性质函数的左极限和右极限无穷小量和无穷大量的概念及其关系极限的四则运算极限存在的两个准则：单调有界准则和函数连续的概念函数间断点的类型初等函数的连续性闭区间上连续函数的性质一元函数微分学导数的概念和计算导数的几何意义和经济意义导数的应用：单调性、极值、最值问题导数与微分的关系高阶导数隐函数及由参数方程确定的函数的导数微分中值定理泰勒公式及其应用二重积分与极坐标系下的积分二重积分的概念和性质二重积分的中值定理二重积分的计算方法（直角坐标、极坐标）多元函数微分学与极值理论多元函数的概念和性质偏导数和全微分的计算多元函数的极值问题（条件极值、无条件极值）拉格朗日乘数法求条件极值重积分与曲线积分重积分的概念和性质重积分的中值定理重积分的计算方法（直角坐标、极坐标）曲线积分的概念和性质曲线积分的计算方法（参数方程法、直角坐标法）常微分方程与线性代数基础常微分方程的基本概念变量可分离的微分方程齐次微分方程与一阶线性微分方程的解法降阶法解某些形式的微分方程（y'=f(x), y''=f(x)等）线性微分方程解的性质及解的结构定理二阶常系数齐次线性微分方程的解法自由项为多项式、指数函数、正弦函数、余弦函数以及它们的和与积的二阶常系数非齐次线性微分方程的解法微分方程的应用问题（如力学、电路等）

不再是遥不可及的梦：普通人如何轻松玩转人工智能？引言在这个数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）就像是科技界的“超能英雄”，在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从智能手机里的语音助手到自动驾驶汽车，甚至连你最爱的推荐算法也在默默为你服务。可是，面对这样一个高大上的领域，普通人是否也能跃入这片“智能海洋”呢？当然可以！正如著名科学家斯蒂芬ⷩœ金所说：“我们只需做一件事情，就能改变世界：我们必须去探索。”本文将为你提供一份轻松愉快的入门指南，帮助你在学习人工智能的路上一路狂欢，并推荐一些超实用的资源，让你成为AI小达人！一、了解人工智能的基础概念 1. 什么是人工智能？首先，我们得搞清楚什么是人工智能。简单来说，AI就是让计算机像人一样思考和行动的技术。回顾历史，它可是从20世纪50年代就开始“追梦”的，经历了无数次波折和“重启”。现在，我们主要把AI分为两类：弱AI和强AI。弱AI就像是你的智能音箱，只能听懂你说的指令；而强AI则是未来的梦想，希望它能像人类一样聪明。不过，先别急，先从弱AI开始吧，稳扎稳打总是对的！正如比尔ⷧ›–茨所说：“我们总是高估未来两年的变化，却低估未来十年的变化。”所以，慢慢来，积累知识和技能总会有所收获。 2. AI的应用领域接下来，咱们来聊聊AI的应用领域。它可不是个只会玩儿花样的家伙，而是在医疗、金融、交通、教育等多个领域大显身手。例如，它能通过分析大量数据来帮助医生做出更准确的诊断，简直是医生的小助手！在金融领域，AI则像个侦探，帮助发现潜在的风险和欺诈行为。听起来是不是很酷？这也意味着，学习AI不仅能提升自己的技能，还有可能打开一扇新的职业大门哦！如同人工智能之父艾伦ⷥ›𞧁𕦉€说：“我们可以看出，任何可以被计算的事物都可以被计算机完成。” 二、学习人工智能的基础知识 1. 数学基础先别扑通扑通地捂住脑袋！学习AI的第一步是掌握一些数学基础，尤其是线性代数、概率论和微积分。这些数学知识听起来有点吓人，但别担心，很多在线课程会把这些晦涩的内容变得易懂又有趣。推荐你看看《线性代数及其应用》或者《概率论与统计》，它们会帮你把这些数学概念变得明白无误。正如爱因斯坦所说：“一切都应该尽可能简单，但不要过于简单。” 2. 编程语言说到编程，Python可是学习AI的“宠儿”。它的语法简单，就像聊天一样轻松。推荐从《Python编程：从入门到实践》这本书开始，轻松入门，顺便给自己打下坚实的基础。除了Python，R和Java也是不错的选择，但对于新手来说，Python绝对是最佳入门语言，毕竟谁不想当编程界的“流行歌手”呢？正如著名程序员Linus Torvalds所说：“给我一个足够好的编程语言，我就能改变世界。” 3. 数据处理与分析在AI的世界里，数据就像是金矿，挖掘得越深，你的价值就越高。学习如何处理和分析数据非常重要。Pandas和NumPy是数据处理的好帮手，就像你厨房里的万能调料，能让你的数据分析过程更加美味可口。参加Kaggle上的数据分析比赛，跟其他小伙伴们比拼一下，既能加深理解，还能收获乐趣，一举两得！正如数据科学家DJ Patil所说：“数据是新的石油。”有效利用数据，才能让你的AI项目如虎添翼！三、选择适合的学习路径 1. 在线课程推荐如今，网上有很多优质的AI课程，像是Coursera的“机器学习”课程，由斯坦福大学的Andrew Ng教授主讲，简直是“课程中的超能英雄”。还有edX和Udacity等平台，也提供了各式各样的AI课程，满足你对知识的渴望。记得选择适合自己的课程，别让自己负担过重哦，学习要轻松愉快！正如乔布斯所说：“你所做的事情都应该是你热爱的事情。” 2. 书籍推荐书籍是知识的宝库，以下是几本推荐的“宝典”： - 《人工智能：一种现代的方法》：经典教材，让你如同翻阅AI的“圣经”。 - 《深度学习》：由Ian Goodfellow等人撰写，深入浅出，带你走进深度学习的神秘世界。 - 《Python机器学习》：轻松易懂，让你在机器学习的旅途中如鱼得水。 3. 实践项目与比赛理论学习固然重要，但实践经验才是王道！参与Kaggle等平台的AI挑战赛，挑战自我，展示你的才华。此外，开展一些小项目，例如图像识别或情感分析，动手实践，绝对能让你感受到成就感！正如马云所说：“今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝大部分人死在明天晚上。” 四、加入学习社区 1. 线上论坛与社群学习的路上，别忘了结交朋友！加入学习社区，与志同道合的小伙伴们一起分享经验、交流心得。推荐的论坛有Stack Overflow和Reddit的AI社区，在这里，提问、讨论，轻松愉快，绝对不会孤单。正如社交媒体巨头马克ⷦ‰Ž克伯格所说：“最伟大的风险是没有冒险。” 2. 线下活动与交流除了线上社群，参加本地的技术沙龙、讲座和Meetup也是不错的选择。这些活动通常会邀请行业专家分享经验，帮你开拓视野，认识新朋友。谁知道，兴许你还能在这里找到合作的小伙伴呢？如同著名投资者沃伦ⷥ𗴨𒧉𙦉€说：“你要和优秀的人在一起，才能让自己变得更优秀。” 五、保持学习的动力 1. 设定目标与计划学习AI的旅程可能会比较漫长，因此制定合理的学习计划非常重要。设定短期和长期目标，比如每周学习一个新概念，或每月完成一个小项目。不仅能帮助你保持学习的动力，还能让你在每次达成目标时感受到小小的成就感。正如奥普拉ⷦ𘩥𜗧‘ž所说：“你所能做的最好的事情是追随你的梦想。” 2. 持续更新与学习新知识 AI是个快速变化的领域，保持对新知识的敏感性非常重要。关注行业动态与最新研究，订阅相关的新闻网站和博客，如Towards Data Science和Medium，可以让你时刻站在知识的前沿。正如阿尔伯特ⷧˆ𑥛 斯坦所说：“生活就像骑自行车。要保持平衡，就得不断前进。” 六、结语学习人工智能并不是遥不可及的梦想。通过掌握基础知识、选择合适的学习路径、参与实践项目以及加入学习社区，你都可以在这片“智能海洋”中遨游。最重要的是，保持积极向上的态度，不断探索这个充满潜力的领域。希望你能积极行动，踏上学习AI的旅程，开启属于自己的智能时代，未来一定会闪闪发光！就像马丁ⷨ𗯥𞷂𗩇‘所说：“我有一个梦想。”相信你也能拥有属于自己的“AI梦想”！ ---

2025考研数学大纲详解 𐟓š 2025考研数学大纲新鲜出炉！数学三的部分有一些小变动，主要是概率论与数理统计中，将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。整体来说，数学三的考试内容依然涵盖了微积分、线性代数和概率论与数理统计三大板块。 𐟓– 微积分部分，函数、极限、连续依然是重点，包括函数的性质、数列极限、函数极限、无穷小量与无穷大量、极限的四则运算等。导数和微分也是必考内容，涉及导数的概念、可导性与连续性、导数的几何意义和经济意义。积分学部分则包括原函数与不定积分、定积分及其应用等。 𐟓 线性代数部分，行列式、矩阵、向量是核心内容。行列式主要考察基本性质和计算方法，矩阵则涉及线性运算、乘法、转置以及伴随矩阵。向量部分包括向量的基本概念、线性组合与线性表示、向量组的线性相关与线性无关等。 𐟓ˆ 概率论与数理统计部分，随机事件与概率是基础，包括事件的关系与运算、条件概率、概率的基本公式等。随机变量及其分布是重点，涉及离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。多维随机变量的分布也是考察的重点，包括二维离散型随机变量和二维连续型随机变量的概率密度。 𐟓Š 数字特征部分，数学期望（均值）、方差、标准差是必考内容，此外还有切比雪夫不等式、矩、协方差、相关系数等。大数定律和中心极限定理也是重要考点，包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律以及棣莫弗-拉普拉斯定理和列维-林德伯格定理。 𐟓ˆ 数理统计部分，总体与样本是基础，包括简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。分布函数、经验分布函数也是考察点。参数估计部分则涉及点估计的概念、估计量和估计值以及矩估计法和最大似然估计法。 𐟓 总的来说，数学三的考试内容依然全面而深入，考生们需要全面掌握各个知识点，做好充分的复习准备。希望这份大纲能帮助大家更好地把握考试方向，取得理想的成绩！

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