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线性代数及其应用新上映_高等代数第五版pdf免费(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

线性代数及其应用

如何用高效微调技术玩转大模型？去年，我沉浸在学习大模型的世界中，别人在追剧、打游戏的时候，我却在啃书、敲代码。终于，功夫不负有心人，我成功上岸某外企算法工程师的岗位。今天，我想和大家分享一下我学习大模型的心路历程。前置基础知识：数学基础 𐟓š 首先，数学基础是必不可少的。你需要了解线性代数和微积分。线性代数方面，可以参考《线性代数及其应用》这本书，或者在线学习MIT OpenCourseWare的线性代数课程。微积分方面，《微积分：一种现代方法》是个不错的选择，或者你也可以在Khan Academy上找到相关的微积分课程。概率与统计 𐟓ˆ 接下来是概率与统计。理解概率分布、期望和方差，以及它们在机器学习中的应用非常重要。推荐阅读《概率导论》这本书，或者在线学习Coursera的概率与统计课程。高效微调技术 𐟔犥﹤𚎥䧥䚦•𐥼€发者来说，进行大模型的预训练或者全量微调是不现实的。因此，各种高效的微调技术应运而生，如LLM微调、BiFit、PrefixTuning、PromptTuning、P-Tuning、AdapterTuning、LORA、AdaLoRA、QLORA、MAMAdapter和UniPELT等。这些技术背后的原理值得我们深入分析。总结 𐟓 通过这些高效微调技术，即使是普通开发者也有机会尝试微调大模型。希望这些经验能对你有所帮助，让我们一起在大模型的道路上不断探索吧！

线性代数在数据挖掘中的关键应用 𐟓š 这本更新的手册深入浅出地介绍了线性代数在数据挖掘和机器学习中的应用。从基础知识到高级主题，如谱理论、奇异值、矩阵、张量和多维数组的分解技术，本书涵盖了广泛的线性代数背景。 𐟔 书中详细讲解了线性代数的几种应用，包括k-means聚类、双坐标图、最小二乘逼近、降维技术以及张量和多维数组的应用。对于模式识别、图像分析、人工智能、机器学习和数据库领域的专业人员、学者、研究者和研究生来说，这本书是一本宝贵的参考文献。 𐟒ᠧ𚿦€礻㦕𐥜覕𐦍–掘和模式识别中的作用日益凸显。无论是直接应用还是通过图论和优化中的线性代数应用，基于线性代数的算法既简洁又高效。它们基于一个包含基本思想和技巧的公共数学原理，易于实现，特别适合并行和分布式计算来解决大规模挑战性问题。 𐟌 本书不仅提供了线性代数的数学背景，还展示了其在数据挖掘和模式识别中的一系列应用。每一章都支持少量的例行练习，此外还有600多个练习和补充材料，许多都有完成的解决方案和MATLAB应用。 𐟓ˆ 线性代数及其应用领域在不断发展，本书只是对终身学习的一个简单介绍。数学背景对于理解当前的数据挖掘和模式识别研究至关重要。因此，这本书旨在提供这种背景，并展示一系列的应用，吸引读者研究其数学基础。 𐟓š 本书的第二版将纠正现有的文本，进行大量的重写，并引入新的主要话题：张量、外代数和多维数组。预期的读者是从事数据挖掘和模式识别工作的研究生和研究者。每一章的主要部分都支持很少的例行练习，而且还有600多个练习和补充材料。

华章数学64线性代数答案详解 𐟓š 华章数学译丛 64 Pearson Linear Algebra and Its Applications Fifth Edition 线性代数及其应用 (原书第5版) 戴维ⷃ. 雷【美】史蒂文ⷒ. 雷朱迪ⷊ. 麦克唐纳著 (David C. Lay) (Steven R. Lay) (Judi J. McDonald) 刘深泉张万芹陈玉珍包乐娥陆博译机械工业出版社 China Machine Press 𐟓– 这本书包括英文版、中文版以及答案的pdf版，适合需要深入了解线性代数的读者。

国庆假期读完了这本线代教材，真心推荐！最近趁着国庆假期，我终于把这本《线性代数及其应用》（Pearson Linear Algebra and Its Applications Fifth Edition）读完了。这本书真的是我见过最简单易懂、内容又全面的线代教材了，特别适合自学或者作为入门教材。其实我之前一直在备考托福和GRE，结果拖延症发作，一直没看几页书。现在看来，托福和GRE的题目也暂时不想看了，还是先开新书吧。毕竟语言只是工具，不是主要的科学语言。这本书的作者是戴维ⷃ.雷、史蒂文ⷒ.雷和朱迪ⷊ.麦克唐纳，翻译团队也很强大，包括刘深泉、张万芹、陈玉珍、包乐娥和陆博。每一章都有详细的解释和例题，真的非常适合初学者。如果你也在找一本适合自己的线代教材，不妨试试这本书。相信我，你不会失望的！

世界数学教材精选指南 𐟓š 数学教材是学习数学的重要工具，它们不仅提供了系统的知识，还帮助我们深入探索数学的奥秘。以下是一些经典的数学教材，涵盖了从基础到进阶的各个领域。一、经典数学教材 𐟓– 微积分与数学分析《普林斯顿微积分读本(修订版)》：这本书由史蒂文ⷊ. 米勒等人撰写，在普林斯顿大学非常受欢迎。它通过实例和代码全面讲解数学问题，还配有课程视频和讲义，非常适合初学者。《数学分析概论(岩波定本)》：这是日本数学家高木贞治的作品，作为分析学的入门名著，衔接了古典与现代数学。线性代数《线性代数入门》：由斋藤正彦撰写，这本书在日本多所大学被选为教科书或参考书，是线性代数入门的经典之作。《线性代数及其应用David C. Lay》：这本书全面引入现代数学理念，结合计算机数学软件来讲授线性代数，非常适合初学者。数论《哈代数论(第6版)》：由戈弗雷ⷥ“ˆ代和爱德华ⷨ𕖧‰𙦒𐥆™，这本书被牛津大学、麻省理工学院等知名大学指定为教材或参考书。泛函分析《泛函分析导论及应用》：由欧文ⷥ…‹雷斯齐格撰写，这本书在欧美众多大学用作数学系、物理系本科生和研究生的教材。测度论《测度论》：由保罗ⷥ“ˆ尔莫斯撰写，这本书被誉为测度论中的“圣经”，内容丰富且引人入胜。二、其他重要数学教材 𐟓š 实分析与复分析 Walter Rudin的《实分析与复分析》：Rudin的教材在数学界享有盛誉，这两本书被广泛认可。概率论《概率论基础教程》：由Sheldon M. Ross撰写，这本书是概率论入门的不错选择。数学解题思维《怎样解题:数学思维的新方法》：由波利亚撰写，这本书对数学教育产生了深刻影响，重点介绍了“解题”作为一种培养学生数学才能和思考能力的手段。三、数学工具书与概览 𐟔 数学指南《数学指南:实用数学手册》：由埃伯哈德ⷨ”᥾𗥋’撰写，这本书是一部多功能的数学工具书，既介绍了数学科学及其应用的入门概览，也涵盖了数学理论前沿和数学的应用与交叉。数学史与传记《费马大定理:一个困惑了世间智者358年的谜》：由西蒙ⷨ𞛦 𜦒𐥆™，这本书生动地讲述了费马大定理的历史和证明者怀尔斯的成长之路。四、数学竞赛与进阶教材 𐟏† 丘成桐大学生数学竞赛全集：涵盖了从2010年到2020年的数学竞赛全集，是数学竞赛爱好者的宝贵资源。高等代数《高等代数丘维声》：这本书是北京大学比较经典的高等代数教材，内容全面系统，适合进阶学习。以上只是世界数学教材的一部分概览，实际上还有更多的数学教材值得学习和探索。这些教材不仅为学生提供了系统的数学知识，也促进了数学领域的深入研究和创新。

国子学微积分与线性代数春季课程全解析 𐟓š 2023年国子学春季课程：一试进阶班A轮 𐟓… 上课时间：2023年2月25日、3月4日/11日/18日/25日、4月15日、5月13日/20日/27日、6月17日，共10次（具体时间可能微调） 𐟒𐠨𔹧”诼š3300元 𐟓– 教学大纲：第一讲：集合与简易逻辑1 第二讲：集合与简易逻辑2 第三讲：数列与极限1 第四讲：函数1+基本初等函数1 第五讲：数列与极限2+基本初等函数2 第六讲：不等式1 第七讲：三角函数1 第八讲：三角函数2恒等变换1 第九讲：三角函数3恒等变换2 第十讲：综合练习1+综合练习3 第十一讲：不等式2+不等式3 第十二讲：三角函数4+综合第十三讲：解析几何1 第十四讲：解析几何2 第十五讲：向量与立体几何1 第十六讲：导数及其应用1 第十七讲：导数及其应用2 第十八讲：复数1 第十九讲：复数2 第二十讲：综合练习6+综合选讲第二十一讲：数学归纳法+计数原理第二十二讲：算法、统计、概率及分布+综合练习7 𐟓… 2023年国子学春季课程：二试联赛日常班 𐟓… 上课时间：具体时间待定，预计在3月开始，每周一次 𐟒𐠨𔹧”诼š8200元（两期连报优惠200元） 𐟓– 教学大纲：主要涵盖代数、数论、组合等知识，具体内容待定。 𐟓… 2022年国子学微积分与线性代数课程 𐟓… 上课时间：5月9日至6月18日，每周一次，共约10次（具体时间待定） 𐟒𐠨𔹧”诼š5980元（10人及以上团报优惠价） 𐟓– 教学大纲：主要涵盖微积分和线性代数的基础知识，具体内容待定。

不再是遥不可及的梦：普通人如何轻松玩转人工智能？引言在这个数字化飞速发展的时代，人工智能（AI）就像是科技界的“超能英雄”，在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从智能手机里的语音助手到自动驾驶汽车，甚至连你最爱的推荐算法也在默默为你服务。可是，面对这样一个高大上的领域，普通人是否也能跃入这片“智能海洋”呢？当然可以！正如著名科学家斯蒂芬ⷩœ金所说：“我们只需做一件事情，就能改变世界：我们必须去探索。”本文将为你提供一份轻松愉快的入门指南，帮助你在学习人工智能的路上一路狂欢，并推荐一些超实用的资源，让你成为AI小达人！一、了解人工智能的基础概念 1. 什么是人工智能？首先，我们得搞清楚什么是人工智能。简单来说，AI就是让计算机像人一样思考和行动的技术。回顾历史，它可是从20世纪50年代就开始“追梦”的，经历了无数次波折和“重启”。现在，我们主要把AI分为两类：弱AI和强AI。弱AI就像是你的智能音箱，只能听懂你说的指令；而强AI则是未来的梦想，希望它能像人类一样聪明。不过，先别急，先从弱AI开始吧，稳扎稳打总是对的！正如比尔ⷧ›–茨所说：“我们总是高估未来两年的变化，却低估未来十年的变化。”所以，慢慢来，积累知识和技能总会有所收获。 2. AI的应用领域接下来，咱们来聊聊AI的应用领域。它可不是个只会玩儿花样的家伙，而是在医疗、金融、交通、教育等多个领域大显身手。例如，它能通过分析大量数据来帮助医生做出更准确的诊断，简直是医生的小助手！在金融领域，AI则像个侦探，帮助发现潜在的风险和欺诈行为。听起来是不是很酷？这也意味着，学习AI不仅能提升自己的技能，还有可能打开一扇新的职业大门哦！如同人工智能之父艾伦ⷥ›𞧁𕦉€说：“我们可以看出，任何可以被计算的事物都可以被计算机完成。” 二、学习人工智能的基础知识 1. 数学基础先别扑通扑通地捂住脑袋！学习AI的第一步是掌握一些数学基础，尤其是线性代数、概率论和微积分。这些数学知识听起来有点吓人，但别担心，很多在线课程会把这些晦涩的内容变得易懂又有趣。推荐你看看《线性代数及其应用》或者《概率论与统计》，它们会帮你把这些数学概念变得明白无误。正如爱因斯坦所说：“一切都应该尽可能简单，但不要过于简单。” 2. 编程语言说到编程，Python可是学习AI的“宠儿”。它的语法简单，就像聊天一样轻松。推荐从《Python编程：从入门到实践》这本书开始，轻松入门，顺便给自己打下坚实的基础。除了Python，R和Java也是不错的选择，但对于新手来说，Python绝对是最佳入门语言，毕竟谁不想当编程界的“流行歌手”呢？正如著名程序员Linus Torvalds所说：“给我一个足够好的编程语言，我就能改变世界。” 3. 数据处理与分析在AI的世界里，数据就像是金矿，挖掘得越深，你的价值就越高。学习如何处理和分析数据非常重要。Pandas和NumPy是数据处理的好帮手，就像你厨房里的万能调料，能让你的数据分析过程更加美味可口。参加Kaggle上的数据分析比赛，跟其他小伙伴们比拼一下，既能加深理解，还能收获乐趣，一举两得！正如数据科学家DJ Patil所说：“数据是新的石油。”有效利用数据，才能让你的AI项目如虎添翼！三、选择适合的学习路径 1. 在线课程推荐如今，网上有很多优质的AI课程，像是Coursera的“机器学习”课程，由斯坦福大学的Andrew Ng教授主讲，简直是“课程中的超能英雄”。还有edX和Udacity等平台，也提供了各式各样的AI课程，满足你对知识的渴望。记得选择适合自己的课程，别让自己负担过重哦，学习要轻松愉快！正如乔布斯所说：“你所做的事情都应该是你热爱的事情。” 2. 书籍推荐书籍是知识的宝库，以下是几本推荐的“宝典”： - 《人工智能：一种现代的方法》：经典教材，让你如同翻阅AI的“圣经”。 - 《深度学习》：由Ian Goodfellow等人撰写，深入浅出，带你走进深度学习的神秘世界。 - 《Python机器学习》：轻松易懂，让你在机器学习的旅途中如鱼得水。 3. 实践项目与比赛理论学习固然重要，但实践经验才是王道！参与Kaggle等平台的AI挑战赛，挑战自我，展示你的才华。此外，开展一些小项目，例如图像识别或情感分析，动手实践，绝对能让你感受到成就感！正如马云所说：“今天很残酷，明天更残酷，后天很美好，但绝大部分人死在明天晚上。” 四、加入学习社区 1. 线上论坛与社群学习的路上，别忘了结交朋友！加入学习社区，与志同道合的小伙伴们一起分享经验、交流心得。推荐的论坛有Stack Overflow和Reddit的AI社区，在这里，提问、讨论，轻松愉快，绝对不会孤单。正如社交媒体巨头马克ⷦ‰Ž克伯格所说：“最伟大的风险是没有冒险。” 2. 线下活动与交流除了线上社群，参加本地的技术沙龙、讲座和Meetup也是不错的选择。这些活动通常会邀请行业专家分享经验，帮你开拓视野，认识新朋友。谁知道，兴许你还能在这里找到合作的小伙伴呢？如同著名投资者沃伦ⷥ𗴨𒧉𙦉€说：“你要和优秀的人在一起，才能让自己变得更优秀。” 五、保持学习的动力 1. 设定目标与计划学习AI的旅程可能会比较漫长，因此制定合理的学习计划非常重要。设定短期和长期目标，比如每周学习一个新概念，或每月完成一个小项目。不仅能帮助你保持学习的动力，还能让你在每次达成目标时感受到小小的成就感。正如奥普拉ⷦ𘩥𜗧‘ž所说：“你所能做的最好的事情是追随你的梦想。” 2. 持续更新与学习新知识 AI是个快速变化的领域，保持对新知识的敏感性非常重要。关注行业动态与最新研究，订阅相关的新闻网站和博客，如Towards Data Science和Medium，可以让你时刻站在知识的前沿。正如阿尔伯特ⷧˆ𑥛 斯坦所说：“生活就像骑自行车。要保持平衡，就得不断前进。” 六、结语学习人工智能并不是遥不可及的梦想。通过掌握基础知识、选择合适的学习路径、参与实践项目以及加入学习社区，你都可以在这片“智能海洋”中遨游。最重要的是，保持积极向上的态度，不断探索这个充满潜力的领域。希望你能积极行动，踏上学习AI的旅程，开启属于自己的智能时代，未来一定会闪闪发光！就像马丁ⷨ𗯥𞷂𗩇‘所说：“我有一个梦想。”相信你也能拥有属于自己的“AI梦想”！ ---

2025考研数学大纲详解 𐟓š 2025考研数学大纲新鲜出炉！数学三的部分有一些小变动，主要是概率论与数理统计中，将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。整体来说，数学三的考试内容依然涵盖了微积分、线性代数和概率论与数理统计三大板块。 𐟓– 微积分部分，函数、极限、连续依然是重点，包括函数的性质、数列极限、函数极限、无穷小量与无穷大量、极限的四则运算等。导数和微分也是必考内容，涉及导数的概念、可导性与连续性、导数的几何意义和经济意义。积分学部分则包括原函数与不定积分、定积分及其应用等。 𐟓 线性代数部分，行列式、矩阵、向量是核心内容。行列式主要考察基本性质和计算方法，矩阵则涉及线性运算、乘法、转置以及伴随矩阵。向量部分包括向量的基本概念、线性组合与线性表示、向量组的线性相关与线性无关等。 𐟓ˆ 概率论与数理统计部分，随机事件与概率是基础，包括事件的关系与运算、条件概率、概率的基本公式等。随机变量及其分布是重点，涉及离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。多维随机变量的分布也是考察的重点，包括二维离散型随机变量和二维连续型随机变量的概率密度。 𐟓Š 数字特征部分，数学期望（均值）、方差、标准差是必考内容，此外还有切比雪夫不等式、矩、协方差、相关系数等。大数定律和中心极限定理也是重要考点，包括切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律以及棣莫弗-拉普拉斯定理和列维-林德伯格定理。 𐟓ˆ 数理统计部分，总体与样本是基础，包括简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念。分布函数、经验分布函数也是考察点。参数估计部分则涉及点估计的概念、估计量和估计值以及矩估计法和最大似然估计法。 𐟓 总的来说，数学三的考试内容依然全面而深入，考生们需要全面掌握各个知识点，做好充分的复习准备。希望这份大纲能帮助大家更好地把握考试方向，取得理想的成绩！

有没有大佬有这本书的中文译本线性代数及其应用第四版 gilbert strang

代数老师讲的不好，听了和没听一样，本人水平实在低下顺便问一下，有哪些适合工科生听的线代网课吗？（之前听mit的听了几节就听不懂了，而且教材也不一样，感觉跟不上）

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