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发表于 2023-10-4 17:08:56
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专门为程序员设计的线性代数课程
专门为程序员设计的线性代数课程，去年在网上找别人买的，刚学玩，现在分享出来
新人上路请多关照
专为程序员设计的线性代数课程【完】/
├──第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
| ├──1-1 导学 .mp4 71.17M
| ├──1-2 课程学习的更多补充说明.mp4 35.30M
| ├──1-3 线性代数与机器学习.mp4 44.41M
| └──1-4 课程使用环境搭建.mp4 87.22M
├──第2章 一切从向量开始
| ├──2-1 什么是向量..mp4 31.68M
| ├──2-2 向量的更多术语和表示法.mp4 14.95M
| ├──2-3 实现属于我们自己的向量.mp4 62.21M
| ├──2-4 向量的两个基本运算..mp4 24.56M
| ├──2-5 实现向量的基本运算..mp4 121.30M
| ├──2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立..mp4 21.52M
| ├──2-7 零向量..mp4 31.72M
| ├──2-8 实现零向量.mp4 26.80M
| └──2-9 一切从向量开始.mp4 7.81M
├──第3章 向量的高级话题
| ├──3-1 规范化和单位向量..1.mp4 26.00M
| ├──3-2 实现向量规范化.mp4 143.68M
| ├──3-3 向量的点乘与几何意义..mp4 28.67M
| ├──3-4 向量点乘的直观理解.mp4 17.61M
| ├──3-5 实现向量的点乘操作.mp4 35.41M
| ├──3-6 向量点乘的应用..mp4 35.20M
| └──3-7 Numpy 中向量的基本使用.mp4 116.34M
├──第4章 矩阵不只是 mn 个数字
| ├──4-1 什么是矩阵.mp4 21.19M
| ├──4-10 矩阵的转置.mp4 21.45M
| ├──4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp4 79.63M
| ├──4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4 105.39M
| ├──4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4 25.96M
| ├──4-4 实现矩阵的基本运算.mp4 133.65M
| ├──4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp4 43.15M
| ├──4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4 37.19M
| ├──4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4 47.79M
| ├──4-8 实现矩阵的乘法.mp4 109.36M
| └──4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4 19.58M
├──第5章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
| ├──5-1 更多变换矩阵.mp4 31.93M
| ├──5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4 32.44M
| ├──5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4 162.36M
| ├──5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4 19.86M
| ├──5-5 矩阵的逆.mp4 23.59M
| ├──5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆.mp4 67.75M
| ├──5-7 矩阵的逆的性质.mp4 26.60M
| ├──5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp4 45.94M
| └──5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp4 16.80M
├──第6章 线性系统
| ├──6-1 线性系统与消元法.mp4 26.82M
| ├──6-2 高斯消元法.mp4 44.52M
| ├──6-3 高斯-约旦消元法.mp4 32.04M
| ├──6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4 163.06M
| ├──6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4 54.05M
| ├──6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp4 63.69M
| ├──6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1).mp4 42.68M
| ├──6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4 139.34M
| └──6-9 齐次线性方程组(1).mp4 18.79M
├──第7章 初等矩阵和矩阵的可逆性
| ├──7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4 45.53M
| ├──7-2 实现求解矩阵的逆.mp4 80.21M
| ├──7-3 初等矩阵.mp4 42.47M
| ├──7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp4 30.96M
| ├──7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4 58.08M
| ├──7-6 矩阵的LU分解.mp4 53.17M
| ├──7-7 实现矩阵的LU分解.mp4 74.10M
| ├──7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解.mp4 31.91M
| └──7-9 矩阵的PLUP'分解和再看矩阵的乘法.mp4 53.73M
├──第8章 线性相关，线性无关与生成空间
| ├──8-1 线性组合.mp4 30.71M
| ├──8-2 线性相关和线性无关.mp4 45.55M
| ├──8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp4 36.03M
| ├──8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4 48.17M
| ├──8-5 生成空间.mp4 37.28M
| ├──8-6 空间的基.mp4 49.16M
| ├──8-7 空间的基的更多性质.mp4 38.88M
| └──8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp4 25.42M
├──第9章 正交性
| ├──9-1 空间，向量空间和欧几里得空间.mp4 33.83M
| ├──9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp4 37.47M
| ├──9-11 零空间 与 秩-零化度定理.mp4 36.39M
| ├──9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因.mp4 27.58M
| ├──9-2 广义向量空间.mp4 34.86M
| ├──9-3 子空间.mp4 39.55M
| ├──9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp4 26.33M
| ├──9-5 维度.mp4 37.27M
| ├──9-6 行空间和矩阵的行秩.mp4 36.96M
| ├──9-7 列空间.mp4 25.01M
| ├──9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp4 30.73M
| └──9-9 实现矩阵的秩.mp4 120.96M
├──资料
| └──coding-260-master.zip 15.54M
├──10-1 正交基与标准正交基.mp4 25.26M
├──10-2 一维投影.mp4 16.29M
├──10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程.mp4 23.73M
├──10-4 实现Gram-Schmidt过程.mp4 84.23M
├──10-5 标准正交基的性质.mp4 16.25M
├──10-6 矩阵的QR分解.mp4 25.66M
├──10-7 实现矩阵的QR分解.mp4 49.26M
├──10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp4 11.04M
├──11-1 空间的基和坐标系.mp4 22.65M
├──11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp4 16.58M
├──11-3 任意坐标系转换.mp4 28.63M
├──11-4 线性变换.mp4 30.28M
├──11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4 24.88M
├──12-1 什么是行列式.mp4 39.35M
├──12-2 行列式的四大基本性质.mp4 22.82M
├──12-3 行列式与矩阵的逆.mp4 29.74M
├──12-4 计算行列式的算法.mp4 27.42M
├──12-5 初等矩阵与行列式.mp4 28.89M
├──12-6 行式就是列式！.mp4 19.17M
├──12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp4 27.63M
├──13-1 什么是特征值和特征向量.mp4 33.51M
├──13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp4 19.89M
├──13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4 23.39M
├──13-3 特征值与特征向量的性质.mp4 24.68M
├──13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4 36.41M
├──13-5 “不简单”的特征值.mp4 23.81M
├──13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量.mp4 51.03M
├──13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp4 29.93M
├──13-8 矩阵对角化.mp4 23.51M
├──13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp4 73.46M
├──14-1 完美的对称矩阵.mp4 17.19M
├──14-2 正交对角化.mp4 26.40M
├──14-3 什么是奇异值.mp4 20.31M
├──14-4 奇异值的几何意义.mp4 23.63M
├──14-5 奇异值的SVD分解.mp4 30.09M
├──14-6 实践scipy中的SVD分解.mp4 39.27M
├──14-7 SVD分解的应用.mp4 24.31M
└──15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp4 15.81M
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