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  • 程序员数学 用Python学透线性代数和微积分 (美)保罗·奥兰德 著 百度KFive 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: (美)保罗·奥兰德著 | | 百度KFive译
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: (美)保罗·奥兰德著| 百度KFive译
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-11-01
    • 字数:862000
    • 页数:513
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115576491
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    程序员数学 用Python学透线性代数和微积分

    作  者:(美)保罗·奥兰德 著 百度KFive 译
    定  价:129.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2021年12月01日
    页  数:513
    装  帧:平装
    ISBN:9787115576491
    主编推荐

    1.500余幅图片,本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。 2.300余个练习,通过边学边练,你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。 3.提供配套源代码和本书彩色图片下载。 数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界,也帮助量化金融分析师赚取利润,还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域,数学知识更是不可或缺的。 有人热爱数学,将它比作诗歌,为之着迷一生;有人很难领会数学的妙处,受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑,用自己熟悉的工具,即代码,重新发现数学之美。 √ 向量几何和计算机图形 √ 矩阵和线性变换 √ 微积分的核心概念 √ 仿真和优化 √ 图像处理和音频处理 √ 用于回归和分类的机器学习算法 “这本书循序渐进地介绍了程序员应该掌握的有用的数学概念。” ——Christopher Hnull

    内容简介

    代码和数学是相知相惜的好伙伴,它们基于共同的理性思维,数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具,即代码,来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目,读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。 本书面向想加深数学功底的程序员,尤其是想进入机器学习领域却被数学“劝退”的程序员。机器学习工程师、数据分析师、量化金融分析师、算法工程师、3D游戏开发工程师、3D动画制作工程师都可以通过本书获益。

    作者简介

    【作者简介】 保罗·奥兰德(Paul Orland) 硅谷创业公司Tachyus的联合创始人兼CEO,拥有耶鲁大学数学学士学位和华盛顿大学物理学硕士学位,曾任微软公司软件开发工程师,近10年来一直致力于使用数学和函数式编程来优化能源生产。 【译者简介】 百度KFive KFive是百度App大前端团队,成员涵盖PC端和手机百度的大前端研发者。在业务支持之外,KFive研究的技术方向还包括前端基础架构、跨端开发、Node.js、端智能和前端智能化等,并且积累了丰富的产出。KFive的名称不仅来源于起初的办公地点在百度科技园五号楼,更体现了其对软件开发的理解,即“五Key”:Key1者,精益求精;Key2者,大巧不工;Key3者,独运匠心;Key4者,百炼千锤;Key5者,善始善终。

    精彩内容

    目录
    章 通过代码学数学
    1.1 使用数学和软件解决商业问题
    1.1.1 预测金融市场走势
    1.1.2 寻找优质交易
    1.1.3 构建三维图形和动画
    1.1.4 对物理世界建模
    1.2 如何高效学习数学
    1.2.1 Jane想学习数学
    1.2.2 在数学课本中苦苦挣扎
    1.3 用上你训练有素的左脑
    1.3.1 使用正式的语言
    1.3.2 构建你自己的计算器
    1.3.3 用函数建立抽象概念
    1.4 小结
    部分 向量和图形
    第2章 二维向量绘图
    2.1 二维向量绘图
    2.1.1 如何表示二维向量
    2.1.2 用Python绘制二维图形
    2.1.3 练习
    2.2 平面向量运算
    2.2.1 向量的分量和长度
    2.2.2 向量与数相乘
    2.2.3 减法、位移和距离
    2.2.4 练习
    2.3 平面上的角度和三角学
    2.3.1 从角度到分量
    2.3.2 Python中的三角学和弧度
    2.3.3 从分量到角度
    2.3.4 练习
    2.4 向量集合的变换
    2.4.1 组合向量变换
    2.4.2 练习
    2.5 用Matplotlib绘图
    2.6 小结
    第3章 上升到三维世界
    3.1 在三维空间中绘制向量
    3.1.1 用坐标表示三维向量
    3.1.2 用Python进行三维绘图
    3.1.3 练习
    3.2 三维空间中的向量运算
    3.2.1 添加三维向量
    3.2.2 三维空间中的标量乘法
    3.2.3 三维向量减法
    3.2.4 计算长度和距离
    3.2.5 计算角度和方向
    3.2.6 练习
    3.3 点积:测量向量对齐
    3.3.1 绘制点积
    3.3.2 计算点积
    3.3.3 点积的示例
    3.3.4 用点积测量角度
    3.3.5 练习
    3.4 向量积:测量定向区域
    ……
    第二部分 微积分和物理仿真
    第三部分 机器学习的应用
    附录A 准备Python(图灵社区下载)
    附录B Python技巧和窍门(图灵社区下载)
    附录C 使用OpenGL和PyGame加载和渲染三维模型(图灵社区下载)
    附录D 数学符号参考(图灵社区下载)

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