Discrete-Mathematics-and-Its-Applications-Solution-Manual

具体数学 中文版 Concrete Mathematics--A Foundation for Computer Science的中文版 pdf格式

本书作者是斯坦福大学的数学家基思·德夫林，书中没有公式，纯讲数学思维，将抽象描述成数学语言，用数学逻辑来证明事物的正确性，现如今，优秀的分析思维能力比以往任何时候都更加重要，而具备“数学思维技能”的人会在竞争中占据巨大优势。 该书为英文文字版书籍，并且针对Kindle已经做了裁剪。

普林斯顿数学指南 PDF

Microsoft Mathe 已发展到 Microsoft Mathematics 4.0了，而且为免费下载中文版的，发现还有网友在下载那个以前上传的那个Microsoft Math 3.0 的破解文件Crack；为方便大家使用这个新版的，故上传这些安装文件(x86和x64及其插件的安装程序)。 【简介】Microsoft Mathematics 提供了一套数学工具，可以帮助学生轻松快速地完成学校作业。 通过 Microsoft Mathematics，学生可以在 更好地了解预代数、代数、三角法、物理学、化学和微积分方面的基本概念的同时，学会分步解方程。 Microsoft Mathematics 包含一个功能全面的图形计算器，其功能可媲美手持计算器。 其他的数学工具还可帮助您计算三角关系、 将一种单位制转换为另一种单位制以及解方程组。 使用 Microsoft Mathematics Add-in for Word and OneNote，您可以在 Word 文档和 OneNote 笔记本中执行数学计算以及绘制图表。 该加载项还提供大量数学符号和结构以清楚地显示经过格式设置的数学表达式。 还可以使用公式库快速插入常用表达式和数学结构。 Microsoft Mathematics Add-in 可帮助您完成以下任务： • 计算标准数学函数，例如根和对数 • 计算三角函数，例如正弦和余弦 • 查找系列的导数和积分、极限、总和及乘积 • 执行矩阵运算，例如逆运算、加法和乘法 • 对复数执行运算 • 在笛卡尔坐标和极坐标中 绘制二维图表 • 在笛卡尔坐标、圆柱坐标和球面坐标中绘制三维图表 • 对等式和不等式进行求解 • 针对多个数字列表计算统计函数， 例如众数和方差 • 分解多项式或整数 • 化简或展开代数表达式。

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一本原版的英文书，很实用的工程应用数学，不错的学习帮手

pytransform3d 一个用于在三个维度上进行转换的Python库。 该库侧重于可读性和调试，而不是计算效率。 如果要从库中高效地实现某些功能，则可以轻松提取相关代码并以您选择的语言更有效地实现它。 该库通过其核心库Numpy，Scipy和Matplotlib与很好地集成在一起。 我们依靠线性代数，并依靠提供绘图功能。 如果要从现有转换图自动计算新转换，请使用 。 当我们进行转换时，通常会合并由专有和开源软件组成的异构软件系统。 例如，假设您要将人类演示的轨迹转移到机器人。 可以从RGB-D相机测量人体轨迹，将其与附着在人体上的IMU传感器融合在一起，然后通过逆向运动学将其转换为关节角度。 这涉及至少三个不同的软件系统，这些软件系统都可能使用不同的转换约定。 有时甚至一个软件也使用不止一种约定。 以下方面对于在具有异构且通常不兼容的软件的系统中进行胶合和调试转换至关重要：

Basics of Linear Algebra for Machine Learning: Discover the Mathematical Language of Data in Python By 作者: Jason Brownlee Pub Date: 2018 ISBN: n/a Pages: 212 Language: English Format: PDF Linear algebra is a pillar of machine learning. You cannot develop a deep understanding and application of machine learning without it. In this new laser-focused Ebook written in the friendly Machine Learning Mastery style that you’re used to, you will finally cut through the equations, Greek letters, and confusion, and discover the topics in linear algebra that you need to know. Using clear explanations, standard Python libraries, and step-by-step tutorial lessons, you will discover what linear algebra is, the importance of linear algebra to machine learning, vector, and matrix operations, matrix factorization, principal component analysis, and much more. This book was designed to be a crash course in linear algebra for machine learning practitioners. Ideally, those with a background as a developer. This book was designed around major data structures, operations, and techniques in linear algebra that are directly relevant to machine learning algorithms. There are a lot of things you could learn about linear algebra, from theory to abstract concepts to APIs. My goal is to take you straight to developing an intuition for the elements you must understand with laser-focused tutorials. I designed the tutorials to focus on how to get things done with linear algebra. They give you the tools to both rapidly understand and apply each technique or operation. Each tutorial is designed to take you about one hour to read through and complete, excluding the extensions and further reading. You can choose to work through the lessons one per day, one per week, or at your own pace. I think momentum is critically important, and this book is intended to be read and used, not to sit idle. I would recommend picking a schedule and sticking to it. The tutorials are divided into five parts: Foundation. D

這是華羅庚的老師Hardy所寫的 第十版應該是最新的版本 很少有