┣━lg2055-程序员的数学课-拉钩专栏
┣━03 – 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.pdf
┣━01 – 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.pdf
┣━17 -动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.pdf
┣━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？[16].mp4
┣━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[16].mp4
┣━12 – 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.pdf
┣━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？[16].mp4
┣━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？[16].mp4
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┣━07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？_5007
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┣━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？[16].mp4
┣━09 – 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.pdf
┣━04 -万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.pdf
┣━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？[16].mp4
┣━07 -线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.pdf
┣━14 -程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.pdf
┣━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
┣━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？[16].mp4
┣━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？[16].mp4
┣━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？[16].mp4
┣━10 信息熵：事件的不确定性如何计算？_5010
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┣━开篇词 -数学，编程能力的营养根基.pdf
┣━18 – AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.pdf
┣━结束语 数学底子好，学啥都快_5024
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┣━09 似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？_5009
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┣━05 – 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.pdf
┣━17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？_5017
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┣━10 – 信息熵：事件的不确定性如何计算？.pdf
┣━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？[16].mp4
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┣━12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？_5012
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┣━16 – 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.pdf
┣━08 – 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.pdf
┣━03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？_5003
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┣━11 -灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.pdf
┣━04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？_5004
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┣━02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？_5002
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┣━13 – 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.pdf
┣━22 面试中那些坑了无数人的算法题_5022
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┣━11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？_5011
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┣━18 AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架_5018
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┣━08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？_5008
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┣━14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？_5014
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┣━开篇词 数学，编程能力的营养根基_5000
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┣━02 -逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.pdf