拉勾教育公瑾程序员数学课程，本课程共2.58GB，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“拉勾教育-公瑾《程序员的数学课》用数学原理优化代码”课程由千年教育收集整理。
课程背景
编程语句、数据结构、算法，这些开发者的基本功都构筑在数学的基础上，大厂招人的学历门槛，本质上是构筑底层能力与发展潜力的护城河。日常开发工作中，解决问题的逻辑、代码优化的方法，无不体现出数学思维的重要性。
专栏解读
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。
④AI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。
讲师介绍
公瑾中科院博士，资深算法专家
国内一线互联网公司资深算法专家，国内首批从事机器学习和数据挖掘的工程师，业界从事算法工作超过5年，拥有深厚的一线代码开发经验，对数据结构、算法思想有多年研究和深入理解。
课程目录
├──文档
| └──文档
| | ├──01 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.md 20.25kb
| | ├──02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.md 26.28kb
| | ├──03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.md 18.39kb
| | ├──04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.md 17.47kb
| | ├──05 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.md 14.69kb
| | ├──06 向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.md 13.35kb
| | ├──07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.md 17.85kb
| | ├──08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.md 16.97kb
| | ├──09 似然估计：如何利用MLE对参数进行估计？.md 15.18kb
| | ├──10 信息熵：事件的不确定性如何计算？.md 15.99kb
| | ├──11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.md 13.94kb
| | ├──12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.md 18.41kb
| | ├──13 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.md 19.70kb
| | ├──14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.md 24.72kb
| | ├──15 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.md 20.72kb
| | ├──16 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.md 21.74kb
| | ├──17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.md 37.90kb
| | ├──18 AI入门：利用3个公式搭建最简AI框架.md 14.47kb
| | ├──19 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.md 20.72kb
| | ├──20 决策树：如何对NP难复杂问题进行启发式求解？.md 23.19kb
| | ├──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？.md 19.47kb
| | ├──22 面试中那些坑了无数人的算法题.md 17.64kb
| | ├──23 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.md 19.98kb
| | ├──结束语 数学底子好，学啥都快.md 10.53kb
| | └──开篇词 数学，编程能力的营养根基.md 11.00kb
├──01 从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.mp4 53.01M
├──02 逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.mp4 64.86M
├──03 用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.mp4 158.79M
├──04 万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.mp4 130.00M
├──05 求极值：如何找到复杂业务的最优解？.mp4 110.00M
├──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 86.57M
├──07 线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.mp4 53.34M
├──08 加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.mp4 113.47M
├──09 似然估计：如何利用MLE对参数进行估计？.mp4 118.87M
├──10 信息熵：事件的不确定性如何计算？.mp4 144.58M
├──11 灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.mp4 127.15M
├──12 统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.mp4 84.72M
├──13 复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.mp4 121.28M
├──14 程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.mp4 121.92M
├──15 递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.mp4 55.73M
├──16 二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.mp4 134.43M
├──17 动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.mp4 297.38M
├──18 AI入门：利用3个公式搭建最简AI框架.mp4 48.32M
├──19 逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.mp4 142.42M
├──20 决策树：如何对NP难复杂问题进行启发式求解？.mp4 76.40M
├──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？.mp4 68.23M
├──22 面试中那些坑了无数人的算法题.mp4 135.70M
├──23 站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.mp4 63.85M
├──结束语 数学底子好，学啥都快.mp4 99.50M
└──开篇词 数学，编程能力的营养根基.mp4 35.19M
