课程简介：

对于程序员来说，大而全地学习数学理论是没有必要的，精简程序员用得上的数学知识，将数学原理反哺实践，培养数学思维，提高解决问题的能力，是这个专栏的核心目标。

本专栏共 23 讲，通过以下 4 个模块的讲解，让你成为懂数学的一流程序员：

① 养成无处不在的数学思维。这一模块通过数制转化、数学逻辑、经典公式等原理与业务代码示例，讲解数学思维是如何运用在日常编程工作中的，让你重新审视数学思维在工作中的作用。

② 程序员必备的数学原理：代数与统计。精简的数学知识，比如求极值、向量与导数，这些应用于实际工作哪些方面：如何找到复杂业务最优解，如何完成海量高维度数据计算。这一模块将带你认识数学原理的实际应用，更为你打好理论基础。

③ 打好编程基本功：算法与数据结构。这一模块会讲到二分法、动态规划、递归等通用算法和重要思想，从数学角度找到算法背后的规律，还会结合实战场景，如：利用指数爆炸优化程序，将数学原理、算法与实战结合，事半功倍地夯实开发基本功。

④ AI 与机器学习，热门领域的核心技术。AI 与机器学习的技术核心其实是数学问题，这一模块将通过几个常用技术点，逻辑回归、决策树等，带你入门 AI 建模，从数学角度理解当前热门领域。

课程目录：

程序员的数学课-拉钩专栏/
├──开篇词 数学，编程能力的营养根基_5000
| └──开篇词 数学，编程能力的营养根基.mp4 75.36M
├──01 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法_5001
| └──01 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.mp4 99.27M
├──02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？_5002
| └──02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.mp4 131.16M
├──03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？_5003
| └──03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.mp4 158.99M
├──04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？_5004
| └──04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.mp4 130.13M
├──05 求极值：如何找到复杂业务的最优解？_5005
| └──05 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.mp4 110.10M
├──06 向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？_5006
| ├──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 169.98M
| └──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 86.61M
├──07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？_5007
| └──07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.mp4 94.01M
├──08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？_5008
| └──08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.mp4 113.53M
├──09 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？_5009
| └──09 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.mp4 118.93M
├──10 信息熵：事件的不确定性如何计算？_5010
| └──10 信息熵：事件的不确定性如何计算？.mp4 144.65M
├──11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？_5011
| └──11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.mp4 127.21M
├──12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？_5012
| └──12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.mp4 189.02M
├──13 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？_5013
| └──13 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.mp4 121.33M
├──14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？_5014
| └──14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.mp4 121.98M
├──15 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？_5015
| └──15 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.mp4 113.81M
├──16 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？_5016
| └──16 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.mp4 134.50M
├──17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？_5017
| └──17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.mp4 297.52M
├──18 AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架_5018
| └──18 AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.mp4 109.02M
├──19 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？_5019
| └──19 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.mp4 142.51M
├──20 决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？_5020
| └──20 决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？.mp4 176.40M
├──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？_5021
| └──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 151.12M
├──22 面试中那些坑了无数人的算法题_5022
| └──22 面试中那些坑了无数人的算法题.mp4 135.75M
├──23 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？_5023
| └──23 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.mp4 159.47M
├──结束语 数学底子好，学啥都快_5024
| └──结束语 数学底子好，学啥都快.mp4 99.54M

资料
└──开篇词 -数学，编程能力的营养根基.pdf 622.84kb
├──01 – 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.pdf 1.12M
├──02 -逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.pdf 1.20M
├──03 – 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.pdf 1.45M
├──04 -万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.pdf 1008.11kb
├──05 – 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.pdf 1.02M
├──06 – 向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.pdf 750.53kb
├──07 -线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.pdf 1.23M
├──08 – 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.pdf 922.28kb
├──09 – 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.pdf 715.39kb
├──10 – 信息熵：事件的不确定性如何计算？.pdf 931.47kb
├──11 -灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.pdf 821.17kb
├──12 – 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.pdf 1.79M
├──13 – 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.pdf 784.38kb
├──14 -程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.pdf 664.68kb
├──15 – 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.pdf 893.49kb
├──16 – 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.pdf 893.49kb
├──17 -动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.pdf 893.49kb
├──18 – AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.pdf 2.12M