本课程专为程序员设计，结合编程实战讲解线性代数核心概念，涵盖向量、矩阵、线性系统、特征值等关键内容。通过Python代码实现，帮助学员深入理解线性代数在机器学习、图形学等领域的应用。课程附带完整源码和课件，适合有一定编程基础的开发者学习，快速掌握线性代数在编程中的实际应用。
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程序员必备：线性代数与编程实战，附源码课件4.92 GB(mp4视频116节；zip压缩包1个；)
coding-260-master.zip18.91MB第15章 更广阔的线性代数世界，大家加油！
15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp415.81MB第14章 对称矩阵与矩阵的SVD分解
14-7 SVD分解的应用.mp424.31MB14-6 实践Scipy中的SVD分解.mp439.27MB14-5 奇异值的SVD分解.mp430.09MB14-4 奇异值的几何意义.mp423.63MB14-3 什么是奇异值.mp420.31MB14-2 正交对角化.mp426.4MB14-1 完美的对称矩阵.mp417.19MB第13章 特征值与特征向量
13-9 实现属于自己的矩阵对角化.mp473.46MB13-8 矩阵对角化.mp423.51MB13-7 矩阵相似和背后的重要含义.mp429.93MB13-6 实践Numpy中求解特征值和特征向量.mp451.03MB13-5 “不简单”的特征值.mp423.81MB13-4 直观理解特征值与特征向量.mp436.41MB13-3 特征值与特征向量的性质.mp424.68MB13-2 特征值和特征向量的相关概念.mp423.39MB13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统.mp419.89MB13-1 什么是特征值和特征向量.mp433.51MB第12章 行列式
12-7 华而不实的行列式的代数表达.mp427.63MB12-6 行式就是列式！.mp419.17MB12-5 初等矩阵与行列式.mp428.89MB12-4 计算行列式的算法.mp427.42MB12-3 行列式与矩阵的逆.mp429.74MB12-2 行列式的四大基本性质.mp422.82MB12-1 什么是行列式.mp439.35MB第11章 坐标转换和线性变换
11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题.mp424.88MB11-4 线性变换.mp430.28MB11-3 任意坐标系转换.mp428.63MB11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换.mp416.58MB11-1 空间的基和坐标系.mp422.65MB第10章 正交性，标准正交矩阵和投影
10-8 本章小结和更多和投影相关的话题.mp411.04MB10-7 实现矩阵的QR分解.mp449.26MB10-6 矩阵的QR分解.mp425.66MB10-5 标准正交基的性质.mp416.25MB10-4 实现Gram-Schmidt过程.mp484.23MB10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程.mp423.73MB10-2 一维投影.mp416.29MB10-1 正交基与标准正交基.mp425.26MB第09章 向量空间，维度，和四大子空间
9-9 实现矩阵的秩.mp4120.96MB9-8 矩阵的秩和矩阵的逆.mp430.73MB9-7 列空间.mp425.01MB9-6 行空间和矩阵的行秩.mp436.96MB9-5 维度.mp437.27MB9-4 直观理解欧几里得空间的子空间.mp426.33MB9-3 子空间.mp439.55MB9-2 广义向量空间.mp434.86MB9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因.mp427.58MB9-11 零空间与秩-零化度定理.mp436.39MB9-10 零空间与看待零空间的三个视角.mp437.47MB9-1 空间，向量空间和欧几里得空间.mp433.83MB第08章 线性相关，线性无关与生成空间
8-8 本章小结：形成自己的知识图谱.mp425.42MB8-7 空间的基的更多性质.mp438.88MB8-6 空间的基.mp449.16MB8-5 生成空间.mp437.28MB8-4 直观理解线性相关和线性无关.mp448.17MB8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关.mp436.03MB8-2 线性相关和线性无关.mp445.55MB8-1 线性组合.mp430.71MB第07章 初等矩阵和矩阵的可逆性
7-9 矩阵的PLUP分解和再看矩阵的乘法.mp453.73MB7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解.mp431.91MB7-7 实现矩阵的LU分解.mp474.1MB7-6 矩阵的LU分解.mp453.17MB7-5 为什么矩阵的逆这么重要.mp458.08MB7-4 从初等矩阵到矩阵的逆.mp430.96MB7-3 初等矩阵.mp442.47MB7-2 实现求解矩阵的逆.mp480.21MB7-1 线性系统与矩阵的逆.mp445.53MB第06章 线性系统
6-9 齐次线性方程组.mp418.79MB6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法.mp4139.34MB6-7 更一般化的高斯-约旦消元法.mp442.68MB6-6 直观理解线性方程组解的结构.mp463.69MB6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp454.05MB6-4 实现高斯-约旦消元法.mp4163.06MB6-3 高斯-约旦消元法.mp432.04MB6-2 高斯消元法.mp444.52MB6-1 线性系统与消元法.mp426.82MB第05章 矩阵的应用和更多矩阵相关的高级话题
5-9 总结：看待矩阵的四个重要视角.mp416.8MB5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间.mp445.94MB5-7 矩阵的逆的性质.mp426.6MB5-6 实现单位矩阵和Numpy中矩阵的逆.mp467.75MB5-5 矩阵的逆.mp423.59MB5-4 从缩放变换到单位矩阵.mp419.86MB5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用.mp4162.36MB5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用.mp432.44MB5-1 更多变换矩阵.mp431.93MB第04章 矩阵不只是m×n个数字
4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂.mp419.58MB4-8 实现矩阵的乘法.mp4109.36MB4-7 矩阵和矩阵的乘法.mp447.79MB4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数.mp437.19MB4-5 把矩阵看作是对系统的描述.mp443.15MB4-4 实现矩阵的基本运算.mp4133.65MB4-3 矩阵的基本运算和基本性质.mp425.96MB4-2 实现属于我们自己的矩阵类.mp4105.39MB4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵.mp479.63MB4-10 矩阵的转置.mp421.45MB4-1 什么是矩阵.mp421.19MB第03章 向量的高级话题
3-7 Numpy中向量的基本使用.mp4116.34MB3-6 向量点乘的应用.mp435.2MB3-5 实现向量的点乘操作.mp435.41MB3-4 向量点乘的直观理解.mp417.61MB3-3 向量的点乘与几何意义.mp428.67MB3-2 实现向量规范化.mp4143.68MB3-1 规范化和单位向量.mp426MB第02章 一切从向量开始
2-9 一切从向量开始.mp47.81MB2-8 实现零向量.mp426.8MB2-7 零向量.mp431.72MB2-6 向量基本运算的性质与数学大厦的建立.mp421.52MB2-5 实现向量的基本运算.mp4121.3MB2-4 向量的两个基本运算.mp424.56MB2-3 实现属于我们自己的向量.mp462.21MB2-2 向量的更多术语和表示法.mp414.95MB2-1 什么是向量..mp431.68MB第01章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》
1-4 课程使用环境搭建.mp487.22MB1-3 线性代数与机器学习.mp444.41MB1-2 课程学习的更多补充说明.mp435.3MB1-1 《专为程序员设计的线性代数课程》导学.mp471.17MB
