- 简介
- 路线图
- 数据分析
- 01. Python 工具
- 02. Python 基础
- 03. Numpy
- 04. Scipy
- 05. Python 进阶
- 06. Matplotlib
- 07. 使用其他语言进行扩展
- 08. 面向对象编程
- 09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环：scan（详解）
- Theano 实例：线性回归
- Theano 实例：Logistic 回归
- Theano 实例：Softmax 回归
- Theano 实例：人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例：更复杂的网络
- Theano 实例：卷积神经网络
- Theano tensor 模块：基础
- Theano tensor 模块：索引
- Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块：nnet 子模块
- Theano tensor 模块：conv 子模块
- 10. 有趣的第三方模块
- 11. 有用的工具
- 12. Pandas
- 线性代数
- 第一讲：方程组的几何解释
- 第二讲：矩阵消元
- 第三讲：乘法和逆矩阵
- 第四讲：$A$ 的 $LU$ 分解
- 第五讲：转换、置换、向量空间R
- 第六讲：列空间和零空间
- 第七讲：求解$Ax=0$，主变量，特解
- 第八讲：求解$Ax=b$：可解性和解的结构
- 第九讲：线性相关性、基、维数
- 第十讲 四个基本子空间
- 第十一讲：矩阵空间、秩1矩阵和小世界图
- 第十二讲：图和网络
- 第十三讲：复习一
- 第十四讲：正交向量与子空间
- 第十五讲：子空间投影
- 第十六讲：投影矩阵和最小二乘
- 第十七讲：正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法
- 第十八讲：行列式及其性质
- 第十九讲：行列式公式和代数余子式
- 第二十讲：克拉默法则、逆矩阵、体积
- 第二十一讲：特征值和特征向量
- 第二十二讲：对角化和$A$的幂
- 第二十三讲：微分方程和$e^{At}$
- 第二十四讲：马尔科夫矩阵、傅里叶级数
- 第二十五讲：复习二
- 第二十六讲：对称矩阵及正定性
- 第二十七讲：复数矩阵和快速傅里叶变换
- 第二十八讲：正定矩阵和最小值
- 第二十九讲：相似矩阵和若尔当形
- 第三十讲：奇异值分解
- 第三十一讲：线性变换及对应矩阵
- 第三十二讲：基变换和图像压缩
- 第三十三讲：单元检测3复习
- 第三十四讲：左右逆和伪逆
- 第三十五讲：期末复习
- 机器学习
- PyTorch
- 自然语言处理
- TensorFlow 2.x
- 贡献者