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宋浩老师的微积分B站教学笔记。

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简介：
通过跟随宋浩老师的学习，大家得以掌握了微积分的完整课程体系，这些笔记以手写形式记录在OneNote平台上，并期盼这些资料能够为各位同学在数学学习过程中提供有益的辅助。

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  • 宋浩老师的微积分B站教学笔记.one
    优质
    《宋浩老师的微积分B站教学笔记》是一份全面总结宋浩老师在哔哩哔哩平台教授微积分课程精华内容的学习资料，适合高校学生及数学爱好者参考使用。 跟随宋浩老师学习了全套的微积分课程，并在OneNote上做了手写笔记，希望能对大家的学习有所帮助。
     
  • 宋浩老师概率论B站教学笔记.one
    优质
    这是一份由宋浩老师在B站上讲解的概率论课程的教学笔记，内容详细全面，适合于学习和复习使用。 跟随宋浩老师学习了全套的概率论课程，并在OneNote上做了手写笔记。大家可以参考我的笔记进行学习，希望对大家学好数学有所帮助。
     
  • 宋浩老师B站线性代数教学笔记.one
    优质
    《宋浩老师B站线性代数教学笔记》是一份详细的在线学习资源，基于宋浩老师的授课内容整理而成，适合需要复习或自学线性代数的学生使用。 我跟随宋浩老师学习了全套的线性代数课程，并在OneNote上做了手写的笔记。大家可以参考我的笔记进行学习，希望对大家学好数学有所帮助。
     
  • B站唐宇迪老师OpenCV入门笔记
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    这是一份关于在哔哩哔哩平台上唐宇迪老师开设的OpenCV入门课程的学习笔记，旨在帮助初学者快速掌握OpenCV的基础知识和实用技巧。 这段文字包含一个B站视频的链接：https://www.bilibili.com/video/BV1PV411774y?p=47。去掉链接后的内容如下： 观看第47集的视频内容。 这样处理之后，原文的意思没有改变，并且去除了网址信息。
     
  • 美赛准备-跟随B站清风老师的视频学习笔记
    优质
    这段简介可以描述为：美赛准备-跟随B站清风老师的视频学习笔记是一份详细的学习资料，记录了作者在备战美国数学建模竞赛过程中，通过观看清风老师相关教学视频所总结的精华内容和心得体会。 文件涵盖了美赛常用的数据网站介绍、模型分析与检验的写作内容及例题讲解，并简要列出了常用的十大数学模型以及三十种算法。此外，还详细介绍了评价类问题中常见的层次分析法（AHP）和TOPSIS模型的基本原理及其计算公式，包括步骤说明、实现方法以及具体的应用示例。 在数学建模领域内，评价类模型是非常基础且广泛应用的一类数学工具，在解决实际生活中的各种评估与决策问题时具有重要作用。这类模型中常见的有层次分析法（AHP）、模糊综合评价、熵值法、TOPSIS法、数据包络分析(DEA)、秩和比方法(RSR)以及灰色关联度分析等。
     
  • B站coderwhy老师Vue课程课件与代码笔记资料
    优质
    本资源包含B站上广受好评的CoderWhy老师的Vue框架教学视频的配套课件和详细的代码笔记，适合前端开发者学习参考。 B站上有一个视频讲解得很好，方便大家学习。视频地址是：https://www.bilibili.com/video/BV15741177Eh?from=search&seid=291894933216424179。这个视频是免费的。
     
  • 美赛备战资料-清风老师B站课程的手写笔记
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    这份文档包含了跟随清风老师在B站上的数学建模竞赛（美赛）备考课程所做的详细手写笔记，旨在为参赛者提供全面的学习资源和解题思路。 本段落主要介绍了在美赛备赛过程中可能会用到的一些数据分析方法，特别是相关分析和评价模型的运用，并详细解释了这些知识点。 1. **熵权法**：这是一种确定权重的方法，基于信息熵理论来处理不确定性问题。通过计算各指标的信息熵和相对熵，可以确定各个指标的重要性。这种方法有助于在不确定条件下进行决策或评估。 2. **主成分分析（PCA）**：作为一种降维技术，PCA用于将高维度数据转换为少数几个主成分，这些主成分能保留原始数据的主要信息。步骤包括中心化数据、计算协方差矩阵、特征值分解和选择主成分。通过这种方法可以消除量纲影响并减少模型复杂性。 3. **相关分析**：这种技术用于研究两个或多个变量之间的线性关系，并常用皮尔逊相关系数（适用于连续且正态分布的数据）和斯皮尔曼等级相关系数（适用于非正态分布的连续数据）。这些相关系数在-1到1之间，值越接近于这两个极端表示两组变量间的关系越强。 4. **典型相关分析（CCA）**：CCA用于分析两组变量之间的多重关系。通过计算典型相关系数揭示这两组变量间的内在联系，并通常需要进行假设检验来确定这些关联的显著性。 5. **典型载荷分析**：这是对CCA的一种扩展，它帮助理解原始变量如何组合形成新的典型变量。这有助于识别哪些原始变量对于新形成的典型变量贡献最大。 6. **代码实现**：实际操作中可以利用MATLAB或SPSS等统计软件进行相关计算和评价模型的构建。例如，MATLAB提供了多种函数用于执行PCA、相关性分析等功能；而SPSS则有专门的功能菜单支持这些任务。 7. **假设检验**：在评估变量间的关联时需要使用如T检验这样的方法来确定这种关系是否具有统计学意义。如果P值小于预设的显著水平（例如0.05），那么可以认为相关性是显著存在的。 掌握上述技术对于解决美赛中的评价类问题和建立有效的数据分析模型非常重要，有助于提高参赛者的解决问题的能力及对数据的理解深度。
     
  • Python3零基础源码学习笔记（2020-6-22版）（基于千锋教育2019宋宋老师开源课程）
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    这本《Python3零基础源码学习笔记》是根据千锋教育宋宋老师的开源课程整理而成，适用于2020年6月及以后的Python初学者参考使用。 这是0基础学习的源码笔记（非千锋官方教程），本人在学习过程中参考了千锋教育的相关课程内容并进行了整理记录。该源代码是在视窗系统XP SP3 32位、蟒蛇(即Python)版本为3.4.4 32位以及PyCharm社区版2016.3.6 32位环境下完成的。 学习过程中，可以参考以下资源： - 菜鸟成长的Python教程：该网站提供了详细的Python入门到进阶的学习资料。 - 穆雪峰编写的Python教程：此教程适合初学者和有一定基础的人士使用。 - Python官方中文手册：这是由官方提供的权威文档，对于深入学习很有帮助。
     
  • 微积分与数学分析笔记.pdf
    优质
    本书籍为学习微积分和数学分析的辅助资料，包含详细的课程笔记、重要概念解析及经典例题详解，适用于高等院校相关专业学生参考使用。 微积分是数学分析的核心组成部分，涵盖了极限、函数、微分与积分的概念。这份笔记详尽地概述了微积分的基本理论及其应用。 极限论构成了微积分的基础，包括实数的性质，如三歧性（任意两个实数之间的关系只有相等、大于或小于）、完备性（所有有界数列都有极限）、连续性和稠密性（在任何两个实数之间总能找到一个有理数）。戴德金公理和阿基米德原理进一步完善了这些性质。极限定义了函数与序列趋近于某个值的行为，而柯西准则提供了一种判断序列收敛性的方法。 函数论则深入研究一元及多元函数的特性，包括映射、连续性以及间断点。对于一元函数而言，其连续性和间断性描述了该函数在某一点的表现；而对于多元函数，则扩展到多个变量的情况。偏导数、全微分和方向导数是分析这些变化的关键工具，并且极值问题与实际应用紧密相关，例如优化问题。 微分学作为微积分的核心部分，通过导数来衡量函数局部的变化率。基本初等函数的求导公式以及特殊函数的导数值帮助我们理解它们的特点。微分中值定理、泰勒公式及其展开式揭示了关于函数局部性质和近似的知识；偏导数与方向导数处理多元函数中的变化，而雅可比矩阵及行列式则用于分析几何形状和极值。 积分学从另一个角度研究函数，通过它能够计算面积、体积及其他物理量。不定积分是求解原函数的过程，定积分与黎曼积分提供了一种方法来确定有界区域下图形所围成的面积；反常积分处理包含奇点或无穷大的情况；二重和三重积分以及曲线及曲面下的积分扩展了这些应用至多维度。牛顿-莱布尼茨公式连接微分与积分，构成了基本定理。 关于无穷级数部分，涉及对数项及函数项级数敛散性的判断方法如柯西准则、比值判别法和根值判别法；傅里叶级数展示了如何将周期性函数分解为正弦与余弦的无限序列的方式。 在常微分方程方面，则初步探讨了分离变量、线性方程、伯努利方程以及全微分及高阶微分方程等类型。这些方法用于建模动态系统，如物理科学、工程技术及生物学中遇到的问题。 总的来说，微积分和数学分析是现代科学技术的基础，它们的理论及其应用广泛且深远，这份笔记为理解和掌握相关概念提供了一个全面框架。
     
  • 华为HCIP-Datacom 学习笔记 2022.3.6 臧老师版 mybase笔记
    优质
    这是一份详细的华为HCIP-Datacom学习资料，由臧老师编写并于2022年3月6日完成。使用mybase工具整理的笔记便于学生理解和复习相关知识点。 全网最全HCIP笔记，就是你要找的学习资料。