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  • 线性代数及其应用第五版答案.pdf
  • 线性代数及其应用中文版PDF文档,适合学习线性代数第三版的同学
  • 现代数学是由西方数学...其实如果你想看的话,可以免费在网上下载到其PDF电子版,另外Gilbert Strang教授在网易公开课上的线性代数视频课具有颇高影响力,有兴趣的话可以看一看,相信对你提高线性代数的理解会有帮助。
  • 点击上方“MLNLP”,选择“星标”公众号重磅干货,第一时间送达乾明 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI因为课本换成了英文教材,清华大学的线性代数课火了。知乎上还专门热火朝天展开讨论。截至到现在,浏览...

    点击上方“MLNLP”,选择“星标”公众号

    重磅干货,第一时间送达

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    乾明 发自 凹非寺 
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    因为课本换成了英文教材,清华大学的线性代数课火了。

    知乎上还专门热火朝天展开讨论。

    截至到现在,浏览已经近85万次,有300+回答。

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    与大多数观点针锋相对的知乎讨论不同,在这个问题下面基本上都是好评。

    核心观点就是:换的好,早该换了

    量子位也像清华的同学求证,这事情属实。

    这位同学说,原来的教材的确很烂,现在新换的教材很有名,大家都希望用这本教材。

    那到底换成了啥教材,让大家如此兴奋激动?

    “入门线性代数最好的教材”

    新教材长这样:

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    作者是MIT大学教授Gilbert Strang。他博士毕业于UCLA,之后一直在MIT任教,主要课程有“数据分析的矩阵方法”、“线性代数”、“计算机科学与工程”等,也出版过很多课程教材。

    这本线性代数(Introduction to Linear Algebra)就是其中之一,现在已经是第5版了。

    其主要内容包括行列式、矩阵、线性方程组与向量、矩阵的特征值与特征向量、二次型及Mathematica 软件的应用等。而且每章都配有习题,书后给出了习题答案。

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    因为其由浅入深、循循善诱的讲解思路,赢得了广泛好评。

    知乎上一位名为“宜城漫士”的答主说,这是他见过的初级入门线性代数最好的教材。

    这一观点也赢得了不少人的认同。

    基本上都是好评的回答中,知乎答主们也给出了理由,核心是国内外教学理念上的差异。

    首先是大家多国内教材的评价,优点是简洁,没有废话。但对于初学者来说,这却是很大的缺点,不少人都说自己很容易被绕的晕头转向。

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    而国外的教材,比如Gilbert Strang这本,则是会花费大量的篇幅去解释各个公式的原理,力求每一个点都说透,相比之下对初学者也非常友好。

    其中的差别在内容上也有很多体现。

    其中一个经常被拿出来吐槽的点是,国内教材一上来就讲行列式,然后才讲矩阵。

    有知乎网友说, 看着黑板上密密麻麻的一片,头都有些发懵。而国外的教材,行列式是放在了后面,这也让人更加容易理解。

    大型劝学现场:英语不要也要顶上去

    尽管教材好,但也有不少人因为自己的英语不好,而打起了退堂鼓。

    比如知乎问题上的这位题主,就在问题描述中说,自己英语不太好。

    于是乎,300多个回答也成了大型劝学现场。

    有人说,你清华的怕啥。也有不少人站在过来人的角度上说,来来回回就那几个概念,搞清楚了就好了。

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    总之就是一个态度,英语不好也没事儿,搞定了之后你就会发现:真香。

    此外,也有热心网友给出了更多的学习资源。

    Gilbert Strang教授的这门课不仅仅只是有教材,还有公开课。

    如果你也想去学习线性代数,这份资源建议你不要错过~

    传送门

    线性代数教材电子版(部分)&习题答案
    http://math.mit.edu/~gs/linearalgebra/

    MIT线性代数公开课(有中文字幕)
    http://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=%2Fspecial%2Fopencourse%2Fdaishu.html

    知乎讨论:如何看待清华大学将线性代数教材改为英文教材?
    https://www.zhihu.com/question/352747514

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  • 本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容,理论和应用相结合。尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范线性空间、赋范线性空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容。...
  • PDF原文下载地址:https://anandinstitute.org/pdf/linearapplication.pdf
    • 线性代数及其应用(英文第四版)
      PDF原文下载地址:https://anandinstitute.org/pdf/linearapplication.pdf
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  • pdf书籍 ,线性代数学一本,期内容祥见该书
  • 课程内容 主题:生成对抗网络的可解释性研究及其应用 提纲:1、生成对抗网络的可解释性2、基于隐空间可解释性的深度解析3、如何对生成网络自发学到的知识进行再利用 讲师介绍 沈宇军,香港中文大学MMLab在读博士,...
    d1407ee1965e5c45b18d29ba52749ece.png

    「CV研究合辑」,是智东西公开课针对计算机视觉推出的一档合辑,聚焦于计算机视觉前沿领域研究成果与进展的讲解。每一讲由主讲与答疑两个环节组成,其中,主讲60分钟,采用视频直播形式,答疑30分钟,将在相应交流群进行。

    神经网络由于网络特征或决策逻辑在语义层面难以理解,同时也缺少数学工具去诊断与评测网络的特征表达能力,进而解释目前不同神经网络模型的信息处理特点,一直被大家称为是一种“黑箱”。而如何对神经网络进行“解释”,称为近年来的热门研究方向。

    生成对抗网络近年来随着其不断的发展,生成图片的质量以及模型的训练稳定性不断提高。然而,对于对抗生成网络的可解释性还少有研究。生成图片的过程是否有迹可循?生成模型是否像分类模型一样可以学到高级的语义信息?除了生成高清图片之外,一个预训练好的生成模型还有哪些应用?

    6月5日晚8点,智东西公开课「CV研究合辑」第7讲直播开讲,由香港中文大学MMLab在读博士沈宇军为大家深度讲解《生成对抗网络的可解释性研究及其应用》。沈博士将从隐空间的角度出发,深入分析对抗生成网络的可解释性,并介绍如何对生成网络自发学到的知识进行再利用,使得一个预训练好的模型可以被应用到各种各样的任务中去。

    沈宇军,香港中文大学MMLab在读博士,师从汤晓鸥教授和周博磊教授,香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)获得者。沈博士本科毕业于清华大学电子工程系。

    课程内容

    主题:生成对抗网络的可解释性研究及其应用

    提纲:1、生成对抗网络的可解释性2、基于隐空间可解释性的深度解析3、如何对生成网络自发学到的知识进行再利用

    讲师介绍

    沈宇军,香港中文大学MMLab在读博士,师从汤晓鸥教授和周博磊教授,香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)获得者;本科毕业于清华大学电子工程系。

    直播信息

    直播时间:6月5日20点直播地点:智东西公开课小程序答疑地址:GAN交流群

    加入交流群

    本次课程的讲解分为主讲和答疑两部分,主讲以视频直播形式,答疑将在「GAN交流群」进行。

    加入交流群,除了可以免费收看直播之外,还能认识讲师,与更多同行和同学一起学习,并进行深度讨论。

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  • Linear Algebra and Its Applications -- Student Study Guide, 5th Edition.pdf
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  • 考研线性代数大纲.pdf

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