# 课表
## 大学公共基础
1. 高等数学
1. 线性代数
1. 大学物理
1. 概率论与数理统计
1. 政治 ## 数学基础
1. 离散数学
1. 数值分析
1. 数理方程（？） ## 基础
1. 计算机科学导论
1. 数据结构
1. 算法
1. 电子技术（数字、模拟）
1. 计算机组成
1. ... ...
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2019-01-04 01:11:13
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168
目前基本都是从蓝书上摘录的。 有一部分需要线性代数的知识，但是蓝书作者并没有解释，个人觉得用数学知识推出来更有助于记忆，死记硬背板子容易忘。以后有机会的话我在这里写点注解。 二维基础操作： 圆相关（他那个两圆公切线看着有点奇怪先不贴了）： ...
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2018-12-31 00:00:33
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283
我开始以为矩阵是为了把线性方程组的系数抽取出来，方便方程组化简和求解，后来发现矩阵的用处不止如此，不然就不会写一本书了。 矩阵可以方便的用来表示线性空间，一个简单的二维数阵，就可以表示成n维线性空间。 一个毫无意义的有序数阵，我们赋予它意义，他就可以表示成一个空间。那为什么要这么做呢？这是因为矩阵的 ...
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2018-12-30 16:21:14
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223
第一，高数基础过一遍。线性代数能看多少看多少。 第二，深刻理解spring security 工作原理 第三，上线youtube视频点播网站。（wenfan.club） 第四，记单词，记单词，记单词 最近开始复习专业课，突然觉得操作系统这门课很有趣．．． ...
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2018-12-30 12:46:32
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178
自学路线 科普读物：《计算机概论》、《IT简史》 两条并行线：编程语言（C/C++和Python） 实用技术（流行的开发框架和工具）数学基础（离散数学、高数、线性代数、概论统计） 专业基础理论（数据结构与算法、操作系统、计算机网络、计算机组成原理） 两条并行性之后就是深入钻研特定的技术领域：人工智能 ...
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2018-12-26 22:22:24
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194
机器学习是现在在风口上。其包括一系列的具体算法，学习这些算法需要一定的数学基础（线性代数、概率论），网上有大量的资料可以参考学习；对于工程来说门槛就更低了，有许多优秀的现成框架可以使用。虽然我们调用一些api、调调参数就能完成很多工作，但是理解这背后的“为什么”还需要下一番功夫。机器学习理论是该领域 ...
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2018-12-22 16:46:59
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213
线性回归是机器学习中最基础的模型，掌握了线性回归模型，有利于以后更容易地理解其它复杂的模型。 线性回归看似简单，但是其中包含了线性代数，微积分，概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归（Simple Linear Regression）： 假设只有一个自变量x（indepen ...
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系统相关 时间：
2018-12-19 14:18:00
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201
I. 映射(Mapping) 1. 单射(Injective) 函数f 是单射当且仅当若f(x) = f(y) 则 x = y。 例子： f(x) = x+5 从实数集$R$到$R$是个单射函数。 这个函数很容易被还原：f(3) = 8，即 已知 8 可以返回 3 2. 满射(Surjective) ...
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2018-12-17 02:18:40
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718
I. Groups 在介绍向量空间之前有必要介绍一下什么 Group ，其定义如下： 注意定义中的$\bigotimes$不是乘法，而是一种运算符号的统一标识，可以是乘法也可以是加法等。 此外，如果$\forall{x,y}∈\mathcal{G}:x?y=y?x$,那么此时$G=(\mathcal ...
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2018-12-16 16:36:08
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122
这是关于矩阵的一个~~bug~~blog （如果觉得格式看不下去请移步： "洛咕" ） 矩阵求逆是个有趣（但暂且不知道有什么神奇运用）的东西， 不过矩阵这玩意儿貌似和线性代数以及向量之类的东西相关，所以学了绝对不亏 xiao 另外，本篇blog 并不一定毫无错误，甚至可能会有些理解上的小偏差，所以请 ...
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2018-12-15 19:53:02
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171
