Math for Programming
เบก.เบช. 2025 ยท No Starch Press
เบเบถเปเบกเบญเบตเบเบธเบ
504
เปเปเบฒ
family_home
เบกเบตเบชเบดเบ
info
reportเบเปเปเปเบเปเบขเบฑเปเบเบขเบทเบเบเบฒเบเบเบฑเบเบญเบฑเบเบเบฑเบ เปเบฅเบฐ เบเบณเบเบดเบเบปเบก เบชเบถเบเบชเบฒเปเบเบตเปเบกเปเบเบตเบก
เบเปเบฝเบงเบเบฑเบเบเบถเปเบก e-book เบเบตเป
A one-stop-shop for all the math you should have learned for your programming career.
Every great programming challenge has mathematical principles at its heart. Whether youโre optimizing search algorithms, building physics engines for games, or training neural networks, success depends on your grasp of core mathematical concepts.
In Math for Programming, youโll master the essential mathematics that will take you from basic coding to serious software development. Youโll discover how vectors and matrices give you the power to handle complex data, how calculus drives optimization and machine learning, and how graph theory leads to advanced search algorithms.
Through clear explanations and practical examples, youโll learn to:
Whether youโre seeking to fill gaps in your mathematical foundation or looking to refresh your understanding of core concepts, Math for Programming will turn complex math into a practical tool youโll use every day.
Every great programming challenge has mathematical principles at its heart. Whether youโre optimizing search algorithms, building physics engines for games, or training neural networks, success depends on your grasp of core mathematical concepts.
In Math for Programming, youโll master the essential mathematics that will take you from basic coding to serious software development. Youโll discover how vectors and matrices give you the power to handle complex data, how calculus drives optimization and machine learning, and how graph theory leads to advanced search algorithms.
Through clear explanations and practical examples, youโll learn to:
- Harness linear algebra to manipulate data with unprecedented efficiency
- Apply calculus concepts to optimize algorithms and drive simulations
- Use probability and statistics to model uncertainty and analyze data
- Master the discrete mathematics that powers modern data structures
- Solve dynamic problems through differential equations
Whether youโre seeking to fill gaps in your mathematical foundation or looking to refresh your understanding of core concepts, Math for Programming will turn complex math into a practical tool youโll use every day.
เบเปเบฝเบงเบเบฑเบเบเบนเปเบเบฝเบ
Ronald T. Kneusel has been working with machine learning in industry since 2003 and has a PhD in machine learning from the University of Colorado, Boulder. Kneusel is the author of Practical Deep Learning, Math for Deep Learning, The Art of Randomness, How AI Works, and Strange Code (all from No Starch Press), as well as Numbers and Computers and Random Numbers and Computers (Springer).
เปเบซเปเบเบฐเปเบเบ e-book เบเบตเป
เบเบญเบเบเบงเบเปเบฎเบปเบฒเบงเปเบฒเบเปเบฒเบเบเบดเบเปเบเบงเปเบ.
เบญเปเบฒเบโเบเปเปโเบกเบนเบโเบเปเบฒเบงโเบชเบฒเบ
เบชเบฐเบกเบฒเบเปเบเบ เปเบฅเบฐ เปเบเบฑเบเปเบฅเบฑเบ
เบเบดเบเบเบฑเปเบ เปเบญเบฑเบ Google Play Books เบชเบณเบฅเบฑเบ Android เปเบฅเบฐ iPad/iPhone. เบกเบฑเบเบเบดเปเบเบเปเปเบกเบนเบเปเบเบเบญเบฑเบเบเบฐเปเบเบกเบฑเบเบเบฑเบเบเบฑเบเบเบตเบเบญเบเบเปเบฒเบ เปเบฅเบฐ เบญเบฐเบเบธเบเบฒเบเปเบซเปเบเปเบฒเบเบญเปเบฒเบเบเบฒเบเบญเบญเบเบฅเบฒเบ เบซเบผเบท เปเบเบเบญเบญเบเบฅเบฒเบเปเบเป เบเปเปเบงเปเบฒเบเปเบฒเบเบเบฐเบขเบนเปเปเบช.
เปเบฅเบฑเบเบเบฑเบญเบ เปเบฅเบฐ เบเบญเบกเบเบดเบงเปเบเบต
เบเปเบฒเบเบชเบฒเบกเบฒเบเบเบฑเบเบเบถเปเบกเบชเบฝเบเบเบตเปเบเบทเปเปเบ Google Play เปเบเบเปเบเปเปเบเบฃเปเบเบฃเบกเบเปเบญเบเปเบงเบฑเบเบเบญเบเบเบญเบกเบเบดเบงเปเบเบตเบเบญเบเบเปเบฒเบเปเบเป.
eReaders เปเบฅเบฐเบญเบธเบเบฐเบเบญเบเบญเบทเปเบเป
เปเบเบทเปเบญเบญเปเบฒเบเปเบเบญเบธเบเบฐเบเบญเบ e-ink เปเบเบฑเปเบ: Kobo eReader, เบเปเบฒเบเบเบณเปเบเบฑเบเบเปเบญเบเบเบฒเบงเปเบซเบผเบเปเบเบฅเป เปเบฅเบฐ เปเบญเบเบเปเบฒเบเบกเบฑเบเปเบเปเบชเปเบญเบธเบเบฐเบเบญเบเบเบญเบเบเปเบฒเบเบเปเบญเบ. เบเบฐเบเบดเบเบฑเบเบเบฒเบกเบเบณเปเบเบฐเบเบณเบฅเบฐเบญเบฝเบเบเบญเบ เบชเบนเบเบเปเบงเบเปเบซเบผเบทเบญ เปเบเบทเปเบญเปเบญเบเบเปเบฒเบเปเบเบฅเปเปเปเบชเป eReader เบเบตเปเบฎเบญเบเบฎเบฑเบ.
