'作為程序員數學很渣？！這本書讓我擺脫了被數學支配的恐懼'
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
那麼，如何解答呢？（請思考三分鐘，再看下面答案）
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
那麼，如何解答呢？（請思考三分鐘，再看下面答案）
是不是覺得蠻好玩的？這些有趣的圖示加上 Excel 做深度學習的新穎玩法，讓我暫時消除了對數學的恐懼。
因為篇幅有限，剩下的方法就留給大家自己去探索吧！
用平時使用的辦公軟件就能玩轉深度學習，其實它也沒有傳說中那麼高冷，數學亦是。
有時候只需有人幫你把脈路捋順一下，事情會變得容易得多。
這麼獨特又實用的書，是否早已躍躍欲試。聽說隔壁組已經採購完畢，你的死對頭小李，已經開始讀了。
目測你們就要相差一百頁的距離了。一鍵下單，超過小李，指日可待！
不想超過小李也沒事兒。買給自己的娃兒，讓他幫你！
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
那麼，如何解答呢？（請思考三分鐘，再看下面答案）
是不是覺得蠻好玩的？這些有趣的圖示加上 Excel 做深度學習的新穎玩法，讓我暫時消除了對數學的恐懼。
因為篇幅有限，剩下的方法就留給大家自己去探索吧！
用平時使用的辦公軟件就能玩轉深度學習，其實它也沒有傳說中那麼高冷，數學亦是。
有時候只需有人幫你把脈路捋順一下，事情會變得容易得多。
這麼獨特又實用的書，是否早已躍躍欲試。聽說隔壁組已經採購完畢，你的死對頭小李，已經開始讀了。
目測你們就要相差一百頁的距離了。一鍵下單，超過小李，指日可待！
不想超過小李也沒事兒。買給自己的娃兒，讓他幫你！
一本書掌握深度學習數學基礎知識
1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
那麼，如何解答呢？（請思考三分鐘，再看下面答案）
是不是覺得蠻好玩的？這些有趣的圖示加上 Excel 做深度學習的新穎玩法，讓我暫時消除了對數學的恐懼。
因為篇幅有限，剩下的方法就留給大家自己去探索吧！
用平時使用的辦公軟件就能玩轉深度學習，其實它也沒有傳說中那麼高冷，數學亦是。
有時候只需有人幫你把脈路捋順一下，事情會變得容易得多。
這麼獨特又實用的書，是否早已躍躍欲試。聽說隔壁組已經採購完畢，你的死對頭小李，已經開始讀了。
目測你們就要相差一百頁的距離了。一鍵下單，超過小李，指日可待！
不想超過小李也沒事兒。買給自己的娃兒，讓他幫你！
一本書掌握深度學習數學基礎知識
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《深度學習的數學》
作者：湧井良幸，湧井貞美
譯者：楊瑞龍
穿插 235 幅插圖和大量具體示例講解，對易錯點、重點反覆說明，通俗易懂。書中使用 Excel 進行理論驗證，讀者可下載隨書附帶的 Excel 示例文件，親自動手操作，直觀地體驗深度學習。適合數學基礎薄弱的深度學習初學者閱讀，有一定基礎的讀者也可以通過本書加深理解。
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1. 數學不好，高端編程有戲嗎？
離散數學、微積分、線性代數、矩陣分析......
這些年，光是聽到這幾個字，我就頭冒冷汗，瑟瑟發抖。想起寢室那昏暗的小檯燈，考場上四處張望的自己以及被老師通知掛科的場景。
相信每個人的青春歲月裡都有一段與數學的虐戀。有的人甚者至今仍活在被數學支配的恐懼中。
讀過《算法圖解》的朋友，一定看過書裡這樣一段話：
需要具備的知識
要閱讀本書，需要具備基本的代數知識。具體地說，給定函數f(x)= x × 2，f(5)的值是多少呢？如果你的答案為10，那就夠了。
另外，如果你熟悉一門編程語言，本章（以及本書）將更容易理解。本書的示例都是使用Python編寫的。如果你不懂任何編程語言但想學習一門，請選擇Python，它非常適合初學者；如果你熟悉其他語言，如Ruby，對閱讀本書也大有幫助。
這是什麼意思呢？
作者其實想說，只要具備了初中的數學基礎，你就能看懂這本書在講什麼。
那隻具備初中數學基礎，是不是就能在日常編程中做到得心應手呢？以下來自網友親身體驗：
@哆拉咪唆40f1b ：做數據挖掘，因為沒學好線性代數跟概率論，編程時需要用到數學模型。我懵了！覺得自己宛如一個智障。
@靳語雪da：不懂線性代數就開發3D應用的我，一臉懵逼，全程懵逼。我室友她們嘲笑我嘲笑到不行，笑到肚子痛那種。
@HHYYdfatec7c2：通過我學習的經歷，學好了數學不一定會學好程序，但想編好程序就一定要學好數學啊，別被前人的經歷騙了。
這些血的校訓告訴我們，初中數學又怎能夠抵禦編程界的腥風血雨。
而有關程序員應該掌握多少數學知識的爭論，也一直都沒有停過。這樣的問題比比皆是：
1. 程序員不需要知道太多的數學知識，你認同嗎？
2. 程序員需要數學很厲害嗎？
3. 優秀程序員應該具備哪些數學知識？
......
其實，對於普通編程，只要具備高中數學水平便可以完成。但是如果是高端編程，因為要涉及到算法、深度學習等，所以強有力的數學功底才是最好的保證。
我不禁想，如果數學不好又想涉足高端編程，比如深度學習，是不是看起來有些痴心妄想？
2. 銷量過萬，差評原因竟是因為太簡單？
於是，我決定尋求一些外力幫助。搜遍全網深度學習類相關圖書，力圖找到一本能為我解決煩惱的神之書，簡直挑花了眼。
目前為止，還沒有一本專門講解深度學習的數學書出現。
直到我看到了這個封面，全網僅此一本。一下吸引住了我的目光。
如此理解讀者的作者，想必當初一定是受盡了數學之苦。
這本書上市三個月，銷量已經過萬冊，目前在豆瓣獲得了 8.9 分好評。
如果你是深度學習愛好者、重度數學不佳者、或者數學不佳但是渴望研究深度學習者，這本就是你要找的書。
看了其中一位打 3 星朋友的評論。覺得內容很不錯，但是就是裡面的數學對他來說有點簡單。（黑人問號臉.jpg）我不禁流下淚水，這人和人的差距咋就那麼大呢？
全書 236 頁，薄厚適中。如此小巧，卻蘊藏著 235 張插畫和大量示例。可以說，書雖小但內容沉甸甸。
你不用擔心買回去好久，卻只留它在角落裡吃灰。相信我你不會這麼做的。因為書裡有一隻小惡魔。你！逃不掉了！
短短五章，除了講述深度學習的基本知識外，還有學習神經網絡需要的相關數學知識。
五章，其他書可能才開始講神經網絡。而這本，已將全部要點呈現給你。沒有堆砌概念，直擊要點。
準備篇，由小惡魔帶你進入深度學習的世界。通過一些基本概念，快速知曉深度學習與神經網絡的關係，以及神經網絡的工作原理。
數學篇，是本書的重點。涉及函數、數列、向量、矩陣、導數等 12 個主題。涵蓋了全部學習神經網絡需要掌握的數學基礎知識。
神經網絡篇。用兩章內容來講解神經網絡的進階用法。其中包括神經網絡的最優化、以及神經網絡與誤差反向傳播法。
最後，以神經網絡和卷積神經網絡結尾。
3. 史無前例，用 Excel 講解深度學習
除了輕便的內容框架，這本書還有一個最大特點。——用 Excel 玩轉深度學習。這也是最讓我意外的。
你聽過有用 Excel 玩轉深度學習的嗎？若非我翻開書親自看過，可能至今都有點不敢相信。
印象中我用 Excel 做表格比較多。但是，這裡的 Excel 就要勇猛得多。
你可以用它體驗梯度下降法，體驗神經網絡，體驗誤差反向傳播法，甚至還可以體驗卷積神經網絡。
究竟怎麼玩？咱們先來用 Excel 體驗一下梯度下降法。問題是這樣的：
那麼，如何解答呢？（請思考三分鐘，再看下面答案）
是不是覺得蠻好玩的？這些有趣的圖示加上 Excel 做深度學習的新穎玩法，讓我暫時消除了對數學的恐懼。
因為篇幅有限，剩下的方法就留給大家自己去探索吧！
用平時使用的辦公軟件就能玩轉深度學習，其實它也沒有傳說中那麼高冷，數學亦是。
有時候只需有人幫你把脈路捋順一下，事情會變得容易得多。
這麼獨特又實用的書，是否早已躍躍欲試。聽說隔壁組已經採購完畢，你的死對頭小李，已經開始讀了。
目測你們就要相差一百頁的距離了。一鍵下單，超過小李，指日可待！
不想超過小李也沒事兒。買給自己的娃兒，讓他幫你！
一本書掌握深度學習數學基礎知識
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《深度學習的數學》
作者：湧井良幸，湧井貞美
譯者：楊瑞龍
穿插 235 幅插圖和大量具體示例講解，對易錯點、重點反覆說明，通俗易懂。書中使用 Excel 進行理論驗證，讀者可下載隨書附帶的 Excel 示例文件，親自動手操作，直觀地體驗深度學習。適合數學基礎薄弱的深度學習初學者閱讀，有一定基礎的讀者也可以通過本書加深理解。
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文末暢聊
歡迎留言說說，作為程序員編程時你吃了哪些數學的虧？也可以說說有哪些數學問題一直困擾著你，至今沒有解決。精選留言選出 5 位獲得《深度學習的數學》贈書一本，活動截至2019.7.11。