程序员的数学课2021

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│  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
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└─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
        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？.md
        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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