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【No439】2019年最新线性代数视频教程
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|-- 第2章 一切从向量开始.zip
|-- 第1章 欢迎大家来到《专给程序员设计的线性代数》.zip
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|-- 资料
  |-- coding-260
|-- 第9章 正交性
  |-- 9-9 实现矩阵的秩 .mp4
  |-- 9-8 矩阵的秩和矩阵的逆 .mp4
  |-- 9-7 列空间 .mp4
  |-- 9-6 行空间和矩阵的行秩 .mp4
  |-- 9-5 维度 .mp4
  |-- 9-4 直观理解欧几里得空间的子空间 .mp4
  |-- 9-3 子空间 .mp4
  |-- 9-2 广义向量空间 .mp4
  |-- 9-12 左零空间，四大子空间和研究子空间的原因 .mp4
  |-- 9-11 零空间 与 秩-零化度定理 .mp4
  |-- 9-10 零空间与看待零空间的三个视角 .mp4
  |-- 9-1 空间，向量空间和欧几里得空间 .mp4
|-- 第8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 .mp4
  |-- 8-7 空间的基的更多性质 .mp4
  |-- 8-6 空间的基 .mp4
  |-- 8-5 生成空间 .mp4
  |-- 8-4 直观理解线性相关和线性无关 .mp4
  |-- 8-3 矩阵的逆和线性相关，线性无关 .mp4
  |-- 8-2 线性相关和线性无关 .mp4
  |-- 8-1 线性组合 .mp4
|-- 第7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 .mp4
  |-- 7-8 非方阵的LU分解，矩阵的LDU分解和PLU分解 .mp4
  |-- 7-7 实现矩阵的LU分解 .mp4
  |-- 7-6 矩阵的LU分解 .mp4
  |-- 7-5 为什么矩阵的逆这么重要 .mp4
  |-- 7-4 从初等矩阵到矩阵的逆 .mp4
  |-- 7-3 初等矩阵 .mp4
  |-- 7-2 实现求解矩阵的逆 .mp4
  |-- 7-1 线性系统与矩阵的逆 .mp4
|-- 第6章 线性系统
  |-- 6-9 齐次线性方程组(1) .mp4
  |-- 6-8 实现更一般化的高斯-约旦消元法 .mp4
  |-- 6-7 更一般化的高斯-约旦消元法(1) .mp4
  |-- 6-6 直观理解线性方程组解的结构 .mp4
  |-- 6-5 行最简形式和线性方程组解的结构.mp4
  |-- 6-4 实现高斯-约旦消元法 .mp4
  |-- 6-3 高斯-约旦消元法 .mp4
  |-- 6-2 高斯消元法 .mp4
  |-- 6-1 线性系统与消元法 .mp4
|-- 第5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 .mp4
  |-- 5-8 看待矩阵的关键视角：用矩阵表示空间 .mp4
  |-- 5-7 矩阵的逆的性质 .mp4
  |-- 5-6 实现单位矩阵和numpy中矩阵的逆 .mp4
  |-- 5-5 矩阵的逆 .mp4
  |-- 5-4 从缩放变换到单位矩阵 .mp4
  |-- 5-3 实现矩阵变换在图形学中的应用 .mp4
  |-- 5-2 矩阵旋转变换和矩阵在图形学中的应用 .mp4
  |-- 5-1 更多变换矩阵 .mp4
|-- 第4章 矩阵不只是 mn 个数字
  |-- 4-9 矩阵乘法的性质和矩阵的幂 .mp4
  |-- 4-8 实现矩阵的乘法 .mp4
  |-- 4-7 矩阵和矩阵的乘法 .mp4
  |-- 4-6 矩阵和向量的乘法与把矩阵看作向量的函数 .mp4
  |-- 4-5 把矩阵看作是对系统的描述 .mp4
  |-- 4-4 实现矩阵的基本运算 .mp4
  |-- 4-3 矩阵的基本运算和基本性质 .mp4
  |-- 4-2 实现属于我们自己的矩阵类 .mp4
  |-- 4-11 实现矩阵的转置和Numpy中的矩阵 .mp4
  |-- 4-10 矩阵的转置 .mp4
  |-- 4-1 什么是矩阵 .mp4
|-- 第3章 向量的高级话题
  |-- 3-7 Numpy 中向量的基本使用 .mp4
  |-- 3-6 向量点乘的应用. .mp4
  |-- 3-5 实现向量的点乘操作 .mp4
  |-- 3-4 向量点乘的直观理解 .mp4
  |-- 3-3 向量的点乘与几何意义.mp4
  |-- 3-2 实现向量规范化 .mp4
  |-- 3-1 规范化和单位向量1 .mp4
|-- 第15章
  |-- 15-1 更广阔的线性代数世界，大家加油！.mp4
|-- 第14章
  |-- 14-7 SVD分解的应用 .mp4
  |-- 14-6 实践scipy中的SVD分解 .mp4
  |-- 14-5 奇异值的SVD分解 .mp4
  |-- 14-4 奇异值的几何意义 .mp4
  |-- 14-3 什么是奇异值 .mp4
  |-- 14-2 正交对角化 .mp4
  |-- 14-1 完美的对称矩阵 .mp4
|-- 第13章
  |-- 13-9 实现属于自己的矩阵对角化 .mp4
  |-- 13-8 矩阵对角化 .mp4
  |-- 13-7 矩阵相似和背后的重要含义 .mp4
  |-- 13-6 实践numpy中求解特征值和特征向量 .mp4
  |-- 13-5 “不简单”的特征值 .mp4
  |-- 13-4 直观理解特征值与特征向量 .mp4
  |-- 13-3 特征值与特征向量的性质 .mp4
  |-- 13-2 特征值和特征向量的相关概念 .mp4
  |-- 13-10 矩阵对角化的应用：求解矩阵的幂和动态系统 (1).mp4
  |-- 13-1 什么是特征值和特征向量 .mp4
|-- 第12章
  |-- 12-7 华而不实的行列式的代数表达 .mp4
  |-- 12-6 行式就是列式！ .mp4
  |-- 12-5 初等矩阵与行列式 .mp4
  |-- 12-4 计算行列式的算法 .mp4
  |-- 12-3 行列式与矩阵的逆 .mp4
  |-- 12-2 行列式的四大基本性质 .mp4
  |-- 12-1 什么是行列式 .mp4
|-- 第11章
  |-- 11-5 更多和坐标转换和线性变换相关的话题 .mp4
  |-- 11-4 线性变换 .mp4
  |-- 11-3 任意坐标系转换 .mp4
  |-- 11-2 其他坐标系与标准坐标系的转换 .mp4
  |-- 11-1 空间的基和坐标系 .mp4
|-- 第10章
  |-- 10-8 本章小结和更多和投影相关的话题 .mp4
  |-- 10-7 实现矩阵的QR分解 .mp4
  |-- 10-6 矩阵的QR分解 .mp4
  |-- 10-5 标准正交基的性质 .mp4
  |-- 10-4 实现Gram-Schmidt过程 .mp4
  |-- 10-3 高维投影和Gram-Schmidt过程 .mp4
  |-- 10-2 一维投影.mp4
  |-- 10-1 正交基与标准正交基 .mp4