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关于 GPU、LLM、MLOps、Kubernetes 以及心态的文章 · 3 篇
AI/ML 数学完全指南：线性代数、微积分与概率统计
一份帮你彻底掌握理解 AI 与机器学习所需核心数学的指南。涵盖线性代数(向量、矩阵、特征值)、微积分(偏导数、链式法则)、概率统计(概率分布、最大似然估计、贝叶斯)，并配合直观讲解。
2026-03-17 · 34 分钟阅读 #mathematics#linear-algebra#calculus#probability#statisticsAI/ML 论文阅读必备数学 + LaTeX/KaTeX 全面整理
全面整理阅读 AI/ML 论文时必然会遇到的数学概念(线性代数、微积分、概率统计、最优化)与 LaTeX/KaTeX 公式语法,以实战示例为核心讲解。从符号速查表、公式模式解析,到 MDX 博客渲染技巧,一次讲清楚。
2026-03-08 · 24 分钟阅读 #ai-papers#math#latex#katex#linear-algebraAI 数学完全指南 — 从线性代数到信息论
用代码和直觉梳理 AI/深度学习所需的数学：线性代数(矩阵、特征值)、微积分(偏导数、反向传播)、概率/统计(贝叶斯、分布)、优化(梯度下降法)、信息论(熵、KL 散度)。
2026-03-02 · 17 分钟阅读 #ai#mathematics#linear-algebra#calculus#probability