课程背景
编程句子、数据结构和算法，这些开发人员的基本技能都是基于数学的。大型工厂招聘的教育门槛本质上是建立基本能力和发展潜力的护城河。在日常开发中，解决问题的逻辑和代码优化方法都体现了数学思维的重要性。
专栏解读
对于程序员来说，没有必要全面学习数学理论。本专栏的核心目标是简化程序员使用的数学知识，反馈实践数学原理，培养数学思维，提高解决问题的能力。
本专栏共 23 通过以下几点 4 解释一个模块，让你成为懂数学的一流程序员:
① 培养无处不在的数学思维。该模块解释了数学思维如何应用于日常编程工作，并通过数制转换、数学逻辑、经典公式和业务代码示例来重新审视数学思维在工作中的作用。
② 程序员必要的数学原理：代数和统计。简化的数学知识，如极值、向量和导数，应用于实际工作：如何找到复杂业务的最佳解决方案，如何完成大量的高维数据计算。这个模块将带您了解数学原理的实际应用，并为您奠定良好的理论基础。
③ 做好编程的基本技能：算法和数据结构。该模块将讨论一般算法和重要思想，如二分法、动态规划和递归，并从数学的角度找到算法背后的规则。它还将结合实际的战斗场景，如：使用指数爆炸优化程序，结合数学原理、算法和实际战斗，用一半的努力巩固基本技能的发展。
④ AI 热门领域的核心技术与机器学习。AI 与机器学习的技术核心实际上是数学问题。该模块将通过几个常见的技术点、逻辑回归、决策树等引入您 AI 建模，从数学的角度了解当前的热点领域。
讲师介绍
公瑾 中国科学院博士，高级算法专家
国内一线互联网公司高级算法专家，国内首批从事机器学习和数据挖掘的工程师，行业从事算法工作超过 5 多年来，我在一线代码开发方面有着深厚的经验，多年来对数据结构和算法思想有着深入的研究和理解。
文档
开篇词 数学是编程能力的营养基础.mp4
01 从计数开始，程序员必须知道数制转换法.mp4
02 逻辑与沟通，怎样才能说出有逻辑的话？.mp4
03 如何用数学决策规划投入、转化和产出？.mp4
04 一切都可以数学，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佳解决方案？.mp4
06 向量及其导数：计算机如何计算海量高维数据？.mp4
07 线性回归：如何在离散点中找到数据规则？.mp4
08 加乘法则：如何计算复杂事件的概率？.mp4
09 似乎估计:如何使用 MLE 估计参数？.mp4
10 如何计算事件的不确定性？.mp4
11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验收入？.mp4
12 统计方法：如何证明灰度实验效果不是偶然获得的？.mp4
13 复杂性:如何利用数学推导优化程序？.mp4
14 程序循环:如何利用数学归纳法开发程序？.mp4
15 递归：汉诺塔问题的移动步数如何计算？.mp4
16 二分法:如何利用指数爆炸优化程序？.mp4
17 动态规划：如何利用最佳子结构解决问题？.mp4
18 AI 入门：利用 3 最简单的公式搭建 AI 框架.mp4
19 逻辑回归:计算机如何做出二值化决策？.mp4
20 决策树：如何正确 NP 启发式解决难复杂问题？.mp4
21 神经网络与深度学习：计算机如何理解图像、文本和语音？.mp4
22 那些在面试中坑了无数人的算法题.mp4
23 站在生活的十字路口，如何用数学选择？.mp4
结束语 数学基础好，学什么都快.mp4
[我要扒资料]
