基础数学

　　关于Python这门语言，是大家公认简单易学、容易上手的编程语言，现在学习Python技术的人变得越来越多了，但是对于学习Python开发需要怎样的条件了解的人并不是很多，学习Python，英文和数学基础真的很重要吗?学习Python需要什么基础? 　　首先为大家介绍一下Python，Python是自由的软件，源代码和解释器cPython都遵循GPL协议，Python语法简单清晰，有一个非常独特的优势就是强制用空白符作为语句缩进。 　　Python具备丰富和强大的库，被大家称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块轻松的链接在一起，使用Python快速生成程序的原型，用更合适的语言改写，比如说3D游中的图形渲染模块，性能要求特别高，可以用C进行撰写，然后利用Python调用扩展类库。 　　那么Python学习数学英文基础重要吗?其实对于关注这个问题的朋友们来说，完全是不用太多担心的，当我们参加Python培训班的时候，首先都是从基础开始学习的，关于Python基础教程数学英语方面是没有太高要求的，基本初入门就可以了。在以后的实践中即便基础不是很好，我们也可以慢慢积累知识点，掌握更多的知识，循序渐进的过程，可以让你更好的掌握好Python。 　　学习Python需要具备什么基础?对于这个问题大家也不需要太多的担心，其实即便是没有任何基础的情况下也是可以学习的

课程目录列表 01、高中数学基础：集合与函数 02、高中数学基础：反函数与6个基本初等函数 03、高中数学基础：直线、圆与方程 04、高中数学基础：数列与不等式 05、高中数学基础：排列与组合 06、高中数学基础：角的概念与三角常用公式推导 07、高中数学基础：平面向量 08、高中数学基础：概率与统计 09、高中数学基础：随机变量及其分布 10、高中数学基础：二项分布与二项式定理 11、高中数学基础：数列的极限及其准则 12、高中数学基础：函数的极限及自然常数e的由来 13、高中数学基础：函数的导数与必须掌握的求导公式 14、高等数学基础：导数的应用1：单调性、凹凸性、极值 15、高等数学基础：导数的应用2：求极值与最值 16、高等数学基础：导数的应用3：泰勒Taylor公式 17、高等数学基础：泰勒Taylor公式的应用 18、高等数学基础：多元函数的概念与极限 19、高等数学基础：偏导数与方向导数 20、高等数学基础：方向导数的计算与梯度 21、高等数学基础：定积分的引例与定义 22、高等数学基础：定积分的性质 23、高等数学基础：线性代数与矩阵1 24、高等数学基础：矩阵的运算与行列式 25、高等数学基础：矩阵的初等变换 26、高等数学基础：矩阵初等变换计算矩阵的秩 27、人工智能相关数学基础：向量组的线性表示与线性相关 28、人工智能相关数学基础

作者 | 何通木 来源 | 知乎 大家好，我是来自清华大学数学系的准大四学生何通木。学了三年现代数学，我想把自己的一些感悟记录下来。回头看这三年，觉得走了很多弯路、做了很多意义不大的事情，想来是跟学长、老师们的深层次沟通少了，所以想用剖析自己的经历、优缺点的方式，向大家展示一个天分普通的学生的本科学习历程，希望后来人能够更好地利用这三年时间。 对于不想从头看到尾的同学，可以根据目录挑选想看的部分，也可以只看第八节：修习顺序建议。以下观点仅为个人观点，欢迎大家讨论！ 目录 一、指导思想 二、最基本的语言：数分、线代、抽代、拓扑、流形 三、启发性的直观：黎曼曲面、微分拓扑、微分几何 四、大一统的理论：代数拓扑、代数几何 五、辅助性的工具：同调代数、交换代数 六、数学的皇后：代数数论 七、准备丘赛 八、修习顺序建议 九、附录：课程大纲 一、指导思想：广度优先 为什么我是大三结束的时候来写这篇建议呢，因为到了大四大家已经要开始准备自己那一个小方向的毕业论文了，前三年才是基础数学的基础性学习阶段。老师们都说，在本科时候要多学点东西；丘成桐先生也经常说，数学家至少要精通两个方向，才有可能发现不同方向的联系，才能做出大成就。“发现不同学科的联系”是我逐渐领悟到的努力目标，其本质是更好地理解数学，同时也是把冗余的东西缩并起来，化归到自己原有的知识体系中。 所以这篇建议的（来源于我的）局限性在于

BIM 人才三角聚焦六个关键技能和一个中心。 1. 基础能力 基础能力分三块： 语言能力 实践能力 数学能力 1.1 语言能力 语言是指自然语言，如汉语和英语。获取其他知识的能力以及学习、理解、沟通能力都与该能力密切相关。 1.2 数学能力 有关数学的一切，如计算、数学思维、逻辑、抽象、分析等能力。 1.3 实践能力 实践能力是指实际应用能力，如探索、实验、革新、发明等能力。 解决问题的能力与数学能力及实践能力密切相关。 这三块基础能力，不但是小学生的必修能力，也是人类文明的根基。 基础能力融合发展，推动了科学的进步。扩展能力由此而生。 2. 扩展能力 扩展能力分三块： 专业技术能力 信息技术能力 管理能力 2.1 专业技术能力 专业技术能力可以理解为是广义的语言能力。 因 BIM 是关于建筑的，所以该能力指建筑语言能力，涉及建筑知识，如建筑、结构、建筑环境与设备工程等专业能力。语言不通就是鸡同鸭讲。建筑相关方必须在彼此能听懂的前提下才能沟通，所以专业背景知识必不可少。 2.2 信息技术能力 信息技术能力可以理解为是广义的数学能力。 该能力涉及数字技能，如算法、编程，数据库等能力。该能力直接决定了解决具体问题的技术手段。 2.3 管理能力 管理能力可以理解为是广义的实践能力。 该能力涉及管理相关能力，如战略、领导、财务，经营等能力。彼得·德鲁克先生的著作《管理的实践

如果用知乎,可以关注专栏: .NET开源项目 和 PowerBI社区 本博客所有文章分类的总目录链接： 本博客博文总目录-实时更新 1.本博客其他.NET开源项目文章目录 39. .NET平台开源项目速览(19)Power BI神器DAX Studio 38. .NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator 37. .NET平台开源项目速览(17)FluentConsole让你的控制台酷起来 36. .NET平台机器学习组件-Infer.NET(三) Learner API—数据映射与序列化 35. .NET平台开源项目速览(16)C#写PDF文件类库PDF File Writer介绍 34. .NET平台开源项目速览(15)文档数据库RavenDB-介绍与初体验 33. .NET平台开源项目速览(14)最快的对象映射组件Tiny Mapper 32. 分享几个.NET WinForm开源组件，纪念逐渐远去的WinForm 31. .NET平台开源项目速览(13)机器学习组件Accord.NET框架功能介绍 30. .NET平台开源项目速览(12)哈希算法集合类库HashLib 29. .NET平台开源项目速览(11)KwCombinatorics排列组合使用案例(1) 28. .NET平台开源项目速览(10

导航 导航 网站 课程 导航 网站 课程 1、数学基础 数学基础-深度之眼 深度学习数学基础-网易云课堂 机器学习的数学基础-网易云课堂 2、机器学习 机器学习-吴恩达 来源： CSDN 作者： weixin_43205866 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43205866/article/details/103928243

机器学习中所需要用到的数学知识： 微积分　　线性代数　　概率论　　最优化方法 1.导数 求导公式 （一元）左导数与右导数都存在且相等，此处的导数才存在。 基本函数求导： 两个重要极限： 　　单调有界的序列必定收敛 　　夹逼定理 导数四则运算： 复合函数求导： 高阶导数： 导数与函数单调性的关系： :函数在此点单调增 ：函数在此点单调减 极值定理： ：（驻点）函数在此点是极值点，可能是极大值（二阶导小于零），也可能是极小值（二阶导大于零）可能是拐点（二阶导等于零） 拐点是凹函数与凸函数的交替点。 导数与函数凹凸性的关系： 凸函数：函数内任意两点的连线，大于两点间的任一点的函数值。 凹函数：函数内任意两点的连线，小于两点间的任一点的函数值。 二阶导大于零，是凸函数。 二阶导小于零，是凹函数。 2.一元函数泰勒展开 3.向量 向量与其运算： 向量分为行向量和列向量。 转置：行向量转置变为列向量，列向量转置变为行向量。 加法：对应位置分量相加 减法：对应位置分量相减 数乘：数与每个分量分别相乘 内积：两个向量的对应分量相乘再相加，两个向量转换为一个标量 a=(a1,a2,...,an),b=(b1,b2,...,bn)-------->a与b内积=a1b1+a2b2+...+anbn 向量的范数 L-P:L的P范数: ，P一般取整数。 L-1范数： L-2范数： 3.矩阵 矩阵与其运算

早上10点左右待在公司待到现在，期间在看C Primer Plus（第五版），看累了的时候刷刷火影，到了这个点实在是有点累，想写下今天所看所学到的东西，但突然记不起自己今天看的都有些啥，如果出点题目可能还是可以写写，但是觉得这样似乎有点夸张，开始怀疑自己的记忆能力是不是和金鱼一样。 看了6个多小时的书，才看了不到100页，开始有点怀疑自己的智商了，其实感觉更多的是因为书籍前面自己看过了，但是并不牢固，重新开始看的时候难免会有一种看过了，跳跃性阅读以下就好了的思想，导致看了几分钟又要把书返回到前面仔细看书籍所说到的一些名词和各个知识点的一些特殊地方。 其实感觉最重要的是你要清楚自己为什么要去学习你现在所学习的东西，要抱着一种培养成兴趣的想法去学习吧。但是说实话在开始的时候的确会有厌倦，好比我现在学习数学的时候，并不会像我学习C这样感觉枯燥（可能这个词不太恰当，我感觉自己是比较喜欢多点习题，太过多文字说明，简要的说明后，尝试做一些错误的示范，指导看书的人去做，他们发现这是错误的做法后让他们尝试自己去找方法解决，或者思考一下为什么会错误这种方法更好吧），我现在在复习数学，比如说函数有奇函数和偶函数的区别，你简要说明奇函数和偶函数是什么，如何去分辨，然后我就开始做习题了，文字不需要太长，长我也记不住，就做题，忘了再回头看看，再做，忘了再看，虽然重复，但是我会有动力

想学习深度学习需要什么样的基础？ 可以先看看本人另外一篇相关博客： 普通程序员转型AI免费教程整合，零基础也可自学 - 流风，飘然的风 - 博客园 http://www.cnblogs.com/zdz8207/p/ai-learn-resource.html 关于编程基础 只会 Java 语言，不会 C/C++/Python 能学习吗？或者学过 C/C++/Python，但是没有实际应用过，或者基础不好，是否可以学？是否有 Python 学习教程推荐？如果 C++/Python 基础比较薄弱，是否可以学？ 【回答】可以。 在数据科学、大数据和机器学习（深度学习）领域，Python 被视作最为简洁和直接的脚本编程语言，被科研领域和工程领域广泛采用，因此 针对 Python 编程语言本身，跟随编程实战，在编程的过程中逐步了解。 事实上 Java 编程语言在大数据处理和机器学习领域的应用也十分广泛，其中涉及到 真实工程代码 的部分。注重于实际应用的编写，因此编程语言特性方面的门槛较低。 使用编写的实验程序，转化为实际的工业级代码和产品，将涉及 C/C++ 和 Java 代码的编写。由于 Java 在面向对象的基本结构上与 C++ 十分相似，因此这一块也应当不是问题。 通过学习不仅对整个机器学习、深度学习和分布式大数据实时处理有一个全面的认识，而且在非常实际的工程实践，将来找工作和职业发展

[ 导读 ] 市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书，面向小白，内容深度不够；小部分教材书或者科研书，内容艰深，又过于复杂。那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！ 作者Github： https://github.com/huaxz1986 手册地址： http://www.huaxiaozhuan.com/ 作者简介： 华校专，清华航天学院工程力学本科，国防科大计算机专业硕士。清华四年每年成绩都是本系头名，曾任阿里巴巴资深算法工程师，现任智易科技首席算法研究员，《Python 大战机器学习》的作者 手册目录： 数学基础 1. 线性代数基础 一、基本知识 二、向量操作 三、矩阵运算 四、特殊函数 2. 概率论基础 一、概率与分布 二、期望和方差 三、大数定律及中心极限定理 五、常见概率分布 六、先验分布与后验分布 七、信息论 八、其它 3. 数值计算基础 一、数值稳定性 二、梯度下降法 三、二阶导数与海森矩阵 四、牛顿法 五、拟牛顿法 六、 约束优化 4. 蒙特卡洛方法与 MCMC 采样 一、蒙特卡洛方法 二、马尔可夫链 三、MCMC 采样 统计学习 0. 机器学习简介 一、基本概念 二、监督学习 三、机器学习三要素 机器学习的对象是