结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件

└─ 结合编程学数学 专为程序员设计的线性代数 - 带源码课件 ->
　 ├─ 第13章 特征值与特征向量 ->
　 　 ├─ 13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp4 - 23.4M
　 　 ├─ 13-6 实践Numpy中求解特征值和特征向量.mp4 - 51M
　 　 ├─ 13-3 特征值与特征向量的性质.mp4 - 24.7M
　 　 ├─ 13-1 什么是特征值和特征向量.mp4 - 33.5M
　 　 ├─ 13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp4 - 19.9M
　 　 ├─ 13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp4 - 73.5M
　 　 ├─ 13-4 直观理解特征值与特征向量.mp4 - 36.4M
　 　 ├─ 13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp4 - 29.9M
　 　 ├─ 13-8 矩阵对角化.mp4 - 23.5M
　 　 └─ 13-5 “不简单”的特征值.mp4 - 23.8M
　 ├─ 第03章 向量的高级话题 ->
　 　 ├─ 3-4 向量点乘的直观理解.mp4 - 17.6M
　 　 ├─ 3-3 向量的点乘与几何意义.mp4 - 28.7M
　 　 ├─ 3-6 向量点乘的应用.mp4 - 35.2M
　 　 ├─ 3-1 规范化和单位向量.mp4 - 26M
　 　 ├─ 3-7 Numpy中向量的基本使用.mp4 - 116.3M
　 　 ├─ 3-5 实现向量的点乘操作.mp4 - 35.4M
　 　 └─ 3-2 实现向量规范化.mp4 - 143.7M
　 ├─ 第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解 ->
　 　 ├─ 14-1 完美的对称矩阵.mp4 - 17.2M
　 　 ├─ 14-7 SVD分解的应用.mp4 - 24.3M
　 　 ├─ 14-3 什么是奇异值.mp4 - 20.3M
　 　 ├─ 14-2 正交对角化.mp4 - 26.4M
　 　 ├─ 14-4 奇异值的几何意义.mp4 - 23.6M
　 　 ├─ 14-6 实践Scipy中的SVD分解.mp4 - 39.3M
　 　 └─ 14-5 奇异值的SVD分解.mp4 - 30.1M
　 ├─ 第05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 - 31.9M
　 　 ├─ 5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp4 - 45.9M
　 　 ├─ 5-6 实现单位矩阵和Numpy中矩阵的逆.mp4 - 67.7M
　 　 ├─ 5-7 矩阵的逆的性质.mp4 - 26.6M
　 　 ├─ 5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp4 - 32.4M
　 　 ├─ 5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp4 - 16.8M
　 　 ├─ 5-5 矩阵的逆.mp4 - 23.6M
　 　 ├─ 5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp4 - 19.9M
　 　 └─ 5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4 - 162.4M
　 ├─ 第01章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》 ->
　 　 ├─ 1-3 线性代数与机器学习.mp4 - 44.4M
　 　 ├─ 1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学.mp4 - 71.2M
　 　 ├─ 1-4 课程使用环境搭建.mp4 - 87.2M
　 　 └─ 1-2 课程学习的更多补充说明.mp4 - 35.3M
　 ├─ 第11章 坐标转换和线性变换 ->
　 　 ├─ 11-3 任意坐标系转换.mp4 - 28.6M
　 　 ├─ 11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp4 - 24.9M
　 　 ├─ 11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp4 - 16.6M
　 　 ├─ 11-4 线性变换.mp4 - 30.3M
　 　 └─ 11-1 空间的基和坐标系.mp4 - 22.7M
　 ├─ 第08章 线性相关，线性无关与生成空间 ->
　 　 ├─ 8-6 空间的基.mp4 - 49.2M
　 　 ├─ 8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp4 - 25.4M
　 　 ├─ 8-2 线性相关和线性无关.mp4 - 45.5M
　 　 ├─ 8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp4 - 48.2M
　 　 ├─ 8-7 空间的基的更多性质.mp4 - 38.9M
　 　 ├─ 8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp4 - 36M
　 　 ├─ 8-1 线性组合.mp4 - 30.7M
　 　 └─ 8-5 生成空间.mp4 - 37.3M
　 ├─ 第02章 一切从向量开始 ->
　 　 ├─ 2-1 什么是向量..mp4 - 31.7M
　 　 ├─ 2-3 实现属于我们自己的向量.mp4 - 62.2M
　 　 ├─ 2-9 一切从向量开始.mp4 - 7.8M
　 　 ├─ 2-8 实现零向量.mp4 - 26.8M
　 　 ├─ 2-4 向量的两个基本运算.mp4 - 24.6M
　 　 ├─ 2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立.mp4 - 21.5M
　 　 ├─ 2-2 向量的更多术语和表示法.mp4 - 15M
　 　 ├─ 2-7 零向量.mp4 - 31.7M
　 　 └─ 2-5 实现向量的基本运算.mp4 - 121.3M
　 ├─ 第15章 更广阔的线性代数世界，大家加油！ ->
　 　 └─ 15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp4 - 15.8M
　 ├─ 第12章 行列式 ->
　 　 ├─ 12-3 行列式与矩阵的逆.mp4 - 29.7M
　 　 ├─ 12-4 计算行列式的算法.mp4 - 27.4M
　 　 ├─ 12-2 行列式的四大基本性质.mp4 - 22.8M
　 　 ├─ 12-1 什么是行列式.mp4 - 39.4M
　 　 ├─ 12-5 初等矩阵与行列式.mp4 - 28.9M
　 　 ├─ 12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp4 - 27.6M
　 　 └─ 12-6 行式就是列式！.mp4 - 19.2M
　 ├─ 第04章 矩阵不只是m×n个数字 ->
　 　 ├─ 4-10 矩阵的转置.mp4 - 21.5M
　 　 ├─ 4-4 实现矩阵的基本运算.mp4 - 133.6M
　 　 ├─ 4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp4 - 26M
　 　 ├─ 4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp4 - 47.8M
　 　 ├─ 4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp4 - 19.6M
　 　 ├─ 4-1 什么是矩阵.mp4 - 21.2M
　 　 ├─ 4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp4 - 79.6M
　 　 ├─ 4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4 - 105.4M
　 　 ├─ 4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp4 - 37.2M
　 　 ├─ 4-8 实现矩阵的乘法.mp4 - 109.4M
　 　 └─ 4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp4 - 43.1M
　 ├─ 第07章 初等矩阵和矩阵的可逆性 ->
　 　 ├─ 7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp4 - 58.1M
　 　 ├─ 7-2 实现求解矩阵的逆.mp4 - 80.2M
　 　 ├─ 7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解.mp4 - 31.9M
　 　 ├─ 7-1 线性系统与矩阵的逆.mp4 - 45.5M
　 　 ├─ 7-7 实现矩阵的LU分解.mp4 - 74.1M
　 　 ├─ 7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法.mp4 - 53.7M
　 　 ├─ 7-3 初等矩阵.mp4 - 42.5M
　 　 ├─ 7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp4 - 31M
　 　 └─ 7-6 矩阵的LU分解.mp4 - 53.2M
　 └─ coding-260-master.zip - 18.9M