《.离散数学 》

《.离散数学 》 简介：研究离散结构及其关系的数学分支，注重有限系统的逻辑分析与抽象建模，涵盖集合论、图论、代数系统与组合数学，为计算机科学与信息技术提供理论基础。通过形式化方法处理非连续对象，在算法设计、密码学与人工智能领域具有关键作用。 亮点：强调离散对象的精确描述与计算思维，建立程序设计与硬件开发的数学基础，其命题逻辑与布尔代数构成数字电路核心理论，图论与树结构直接影响数据网络架构，被列为全球计算机专业必修课程。 标签：#数学基础 #计算机科学 #逻辑与证明 #算法设计 #抽象结构 链接：

带有视频讲座的计算机科学课程

带有视频讲座的计算机科学课程 通过这些课程，你可以获得从顶级大学和教育机构的专家直接传授的知识和技能。 一些主要领域的课程示例： 计算机科学入门：包括MIT、哈佛大学和斯坦福大学的课程。 数据结构和算法：涵盖了UC Berkeley、普林斯顿大学和MIT的课程。 系统编程：如CMU和Stanford的课程。 数据库系统：包括加州理工学院和UC Berkeley的课程。 软件工程：如UC Berkeley和康奈尔大学的课程。 人工智能和机器学习：包括哈佛大学、MIT和斯坦福大学的课程。 | #教程 #计算机科学

斯坦福《CS231A计算机视觉：从3D重建到识别》课程资料

斯坦福《CS231A计算机视觉：从3D重建到识别》课程资料 介绍计算机视觉中的概念和应用，主要涉及几何和3D理解。主题包括：相机和投影模型，低级图像处理方法，如滤波和边缘检测;中级视觉主题，如分割和聚类;从立体进行形状重建;高级视觉主题，例如学习的低级视觉表示;深度估计和光学/场景流;6D姿势估计和对象跟踪。先决条件：线性代数，基本概率和统计。 || #计算机视觉

看完这本书你就懂了机器学习背后的数学知识

看完这本书你就懂了机器学习背后的数学知识 书中计算机的代数，拓扑，微分微积分，以及计算机科学和机器学习的优化理论一应俱全，共2190页。 这是作者放出的草稿，请支持作者购买实体书（还没出版）| #电子书 #机器学习

《概率论 》

《概率论 》 简介：研究随机现象规律性的数学分支，通过数学模型量化不确定性。主要分析随机事件、概率分布及统计规律，应用于金融、工程、物理等领域。基础包括概率公理、条件概率与独立性，核心工具如期望、方差和极限定理。 亮点：兼具理论深度与应用广度，为机器学习、风险管理提供数学支撑。贝叶斯定理重塑推断逻辑，大数定律揭示宏观稳定性，蒙特卡罗方法解决复杂模拟问题，展现跨学科穿透力。 标签：#数学 #统计学 #随机过程 #贝叶斯推理 #概率模型 #数据科学 #人工智能 链接：

中国科学技术大学张伟平老师的《概率论与数理统计》课件

中国科学技术大学张伟平老师的《概率论与数理统计》课件 本课程是概率理论和数理统计的入门基础课程, 着重于在理解概率模型和统计方法中所必须的概率基础和统计思想学习. 课程内容包括概率公理,基础组合排列方法, 离散和连续随机变量, 概率分布, 数学期望,中心极限定理; 点估计方法, 包括矩估计方法, 极大似然估计方法等, 显著性检验方法, 包括一样本均值检验, t检验和两样本均值检验, t检验, F检验等. 以及Pearson Chi-square检验方法等 |