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00开篇词数学，编程能力的营养根基.md

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01从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.md

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02逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.md

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03用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.md

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04万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.md

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05求极值：如何找到复杂业务的最优解？.md

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06向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.md

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07线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.md

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08加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.md

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09似然估计：如何利用MLE对参数进行估计？.md

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10信息熵：事件的不确定性如何计算？.md

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11灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.md

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12统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.md

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13复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.md

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14程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.md

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15递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.md

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16二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.md

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17动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.md

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18AI入门：利用3个公式搭建最简AI框架.md

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19逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.md

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20决策树：如何对NP难复杂问题进行启发式求解？.md

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21神经网络与深度学习：计算机是如何理解图像、文本和语音的？.md

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22面试中那些坑了无数人的算法题.md

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23站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.md

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24结束语数学底子好，学啥都快.md

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