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🌳開源專案介紹：非官方的 Google Colab 範例集錦
收集了許多 Colab 的範例，這些範例是有完整功能點擊就能執行的 colab 筆記本，包含資料、程式碼和描述
裡面有列出 最受歡迎的 Colab 筆記本
✅ Python 中的進階商業分析和數學
✅ 使用 OpenCV 進行車輛流量統計
✅ 25 種以上的強化學習交易策略集錦
✅ 偏微分方程的數值解
✅ 使用 Python 進行破產預測
✅ Facebook Detectron2
✅ 使用 Twitter 進行資料科學
✅ 醫學問答
✅ BERT 電影評論
✅ 用於預知維修的遞迴神經網路
✅ AirBnB 雪梨租金評估
對這個開源專案有興趣請參考底下留言區
業餘如何擊敗職業？
2021年7月25，週日，奧地利30歲的選手安娜‧基森霍夫（Anna Kiesenhofer）以黑馬身分拿到東京奧運金牌。
這是奧地利自2004年之後首塊金牌。
出乎意料的是，在奧運殿堂上，業餘居然擊敗職業，這次金牌得主居然是業餘選手。
基森霍夫主要都是在洛桑聯邦理工學院研究非線性偏微分方程式，她是備劍橋大學的數學碩士與加泰羅尼亞理工大學的應用數學博士。
比賽後，連職業選手都不知道自己是怎麼輸的。
第二名的荷蘭團隊並未用收音機保持聯繫，導致荷蘭選手安妮米克超越終點線時，一度高舉雙手歡呼誤認摘下冠軍，最後才發現自己早已被安娜領先5分鐘，她在事後笑稱：
「我以為我拿了冠軍，連我的隊友們也不知道金牌得主是何方神聖。」
💕業餘如何獲勝？
基森霍夫說當她拿到奧運資格後，就不斷研究東京奧運的賽道、天氣，在經營自己的分析後，制定了屬於適合自己的戰術。
比賽開始她率先衝出去，並一路領先到終點，憑藉著自己的智慧與能力，奪下了一面金牌。
從基森霍夫的故事我有三個思考：
📌一、明確知道自己的賽道，只跟自己比較
每個人的財務目標不同，我們並不需要成為世界首富，只有擁有足夠財富。
把參考點設定對，就不會落入無盡的比較之中，追求越多越好。
📌二、根據自身優勢，制定屬於自己的策略
根據自己的優勢擬定投資策略，例如我的起薪高，但是薪資成長率普通，我選擇在早期大量儲蓄，儘早開始投資，利用自己的年齡優勢快速滾大第一桶金。
因為非財金本科，我選擇勝率較高的指數化投資，利用資產配置的原則將時間提升自己，專注本業。
📌三、一路保持冷靜，勝利了還是繼續做自己的事
投資的過程中會遇到很多誘惑，有些人股息多、有些人一年兩三倍的報酬，但找出自己的勝利方程式之後，就是堅持策略，把優勢擴大。
在原有的優勢下，保持領先。
達到財務目標之後，就只要讓自己活得開心、充實、不枉此生就好。
【張旭無限教室 第一期老師群介紹列車啟動！EP08】
【複變數函數論：數學老師張旭】
.
嗨！各位好，我是張旭老師本人
去年拍攝了微積分的課程
頗受不少學生喜歡
不少學生希望我能拍攝工程數學課程
.
說真的，我很想拍
但各位也知道今年大概五、六月時
我開始了張旭網紅老師計畫
大概有近十位的老師和我一起打造線上教學品牌
加上最近他們的課程都要在張旭無限教室上架
所以光是協助他們發展和課程上架
就用掉了我大半的時間
.
其中還不包括我和朋友一起開了一家新公司
還有幫我朋友的公司當行銷顧問
再加上我最近在重整頻道
並開始經營大陸端的社群平台
所以實在是時間不夠用
.
即便一天平均只睡四小時
時間也不太夠用
.
所幸丈哥、萊恩老師和林劭老師願意協助我
和我一起製作工程數學課程
所以雖然我時間不夠
但或許還是有機會和大家一起把工程數學完成
.
我們一起製作的工程數學課程
我本人將會負責複變數函數論的部分
.
相對於過去學的單變數實值函數的微積分
和向量微積分
複變數函數論可以說是複變數函數的微積分
有一些地方會很像
但有些地方則會差很多
.
通常學生覺得最麻煩的地方
就是看起來好像學過
但實際上卻差蠻多
有許多公式和性質都必須重新熟悉和記憶
所以很多學生在學複變時都蠻痛苦的
.
我個人在數學系時
研究的主要領域是幾何偏微分方程
而複變跟幾何相當有關
因此我對複變相當的熟悉
這並不只是在公式上的熟悉
而是連同背後的數學意義都有一定程度的了解
.
我知道比起一輩子都在研究數學的學者們比起來
我對複變的了解微不足道
但如果說要針對考試
那必當是綽綽有餘
.
不過我還是有拍過數學系版本的複變
如果想看的話可以到我頻道找找
.
總之，今年八月起
我會跟丈哥、萊恩老師和林劭老師
一起打造屬於我們的工程數學課程
.
最近就會開始上架我們的課程
完整課程也會在張旭無限教室上架
如果你修課有碰到複變的話
歡迎關注我們的課程
.
一些相關連結我都放在下面了
有興趣的話可以參考一下👇
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高中數學講座：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAKxvSm6LGmgafYQliX1Ewh2Ajun9NNn
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指考數甲數乙總複習https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAKxvSm6LGlrdoVFRflK46Cm25CGvLBr
統測考前猜題：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAKxvSm6LGkP_Nvl8iToZUWNfOHT42Pg
抖音精選：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAKxvSm6LGmoWuzdrsxoeKQBR_GgZyIk
國中會考總複習：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAKxvSm6LGlbMqjF4W6ElHM_lrFZijkg
【摘要】
從多變數純量函數和多變量向量函數的定義開始，介紹他們的極限、微分和積分，最後以 Green 定理、Gauss 定理和 Stokes 定理結束
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【勘誤】
d(sqrt(1-s^2-t^2))/ds=-s/(sqrt(1-s^2-t^2)喔（對t偏微分也是） 影片裡算錯兩次了呢 by Oscar Shih
2:06:44 地方S表上半球筆誤少了根號 by 潘宏軒
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【習題】
無
【講義】
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【學習地圖】
EP01：向量微積分重點整理 👈 目前在這裡
EP02：泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03：級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04：積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05：極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06：極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07：常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08：重製中
EP09：反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10：多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11：Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12：Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13：換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14：Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15：極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16：機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
EP17：機率密度函數 (下) (https://youtu.be/tDQ3o8uQ_Ks)
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【版權宣告】
本影片版權為張旭 (張舜為) 老師所有
嚴禁用於任何商業用途⛔
如果有學校老師在課堂使用我的影片的話
請透過以下聯絡方式通知我讓我知道，謝謝
【張旭老師其他頻道或社群平台】
FB：https://www.facebook.com/changhsu.math
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#向量微積分 #格林定理 #高斯散度定理
【摘要】
本系列影片主要介紹何謂 PDE 以及 PDE 的由來，並介紹一些運算符號與常用公式，然後介紹適定性 (well-poseness) 和疊加原理 (superposition)
【勘誤】
無，有任何錯誤歡迎留言告知
【習題】
無
【講義】
本系列影片配合台灣清華大學王信華教授的 PDE 上課用筆記
如果想知道這部影片是對應到哪一個章節，可以參考封面灰色字樣
這個筆記市面上沒有在販售
如果需要的話，可以直接寄信給王教授跟他詢問
或是到清華大學對面的影印店詢問，因為有配合影印販售
【附註】
本影片專門為數學系的學生拍攝
【張旭的話】
你好，我是張旭老師
這是我為數學系學生拍攝的 PDE 教學影片
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【學習地圖】
整理中
【版權宣告】
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特別感謝丈哥 (王重臻) 協助我討論課程內容和錄影
還有昆霖熱心幫助我剪輯影片和上傳整理
沒有他們的幫忙
這個頻道是無法由我獨自一人建立起來的
另外，丈哥是我主要的合作夥伴
他的大學數學也很厲害
如果對我們產出的內容有任何問題或建議
也都可以直接與他聯繫
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為何偏微等於零全微分卻不會這是啥情況?? http://imgur.com/fEyZy3i http://imgur.com/ozo9NOu L是Lagrangian. ... <看更多>
偏微分 在 閱讀文章- 精華區trans_math - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
標題 Re: 微積分肉腳請問微積分
時間 Wed Jul 31 21:29:15 2002
───────────────────────[←離開] [r回覆] [PgUp] [PgDn]
※ 引述《[email protected] (哇勒塞拎老師勒)》之銘言：
: 始終搞不懂 d 和趴秀 偏微和全微
: 誰可以說說嗎
: 偏微是就把要微的唯一微其他當常數 那全微分呢
: 比如說U=U(x.y) 全微
: dU=(趴修U/趴修x)*dx+(趴修U/趴修y)*dy
: dx和趴修x不一樣在哪阿
這種簡單問題我來就好了, 何必動到高微?
設 u=U(x,y), 是雙變量函數。
當考慮所謂 "偏微分"(動詞) 或 "偏導數"(名詞)時,
是把雙變量函數之中的兩個變數固定其中之一,
而只看另一個變數對 u 的影響。例如:
令 Dx(u) 表示 partial u/partial x (對 x 的偏導數),
是把 y 固定, 只有 x 變動時看它對u=U(x,y) 的影響。
同理, 令 Dy(u) 表示對 y 的偏導數, 則是把 x固定,
看只有 y 變動時對 u=U(x,y) 的影響。
但 u=U(x,y) 的 x, y 都是自變數, 兩者都可在一定範圍內自由變動。
因此, 有時候我們需要知道:
當 x, y 同時有微量變動時, 對 u 的影響大概有多少?
也就是看 U(x+dx,y+dy) - U(x,y)的近似值。
在可微分條件下, 忽略 dx 和 dy 的交叉乘積及高次項效應,
得其近似值 dU(x,y) = Dx(U(x,y))*dx + Dy(U(x,y))*dy
這式子即是 U(x,y) 的 "全微分" (名詞)。
注意這裡 "偏導數" 和 "全微分" 有兩點不同:
(1) 偏導數一次只看一個自變數的影響, 其他
自變數則暫時固定; 而全微分是所有自變
數同時都可以動。
(2) 偏導數, 以及單變量函數中的 "導數", 其
意義和 "微分"(differential) 是不同的。
導數 (derivative) 及偏導數 (partial
derivative) 看自變數對依變數的影響,
是標準化過的, 也就是化為
自變數變動一單位時依變數變動多少單位?
而 "微分" 則是看
自變數實際變化某個量, 造成依變數影響
有多大?
這是沒有標準化的。
因此, 如果只有一個自變數 x, u=U(x), 則
對 x 的導數 = du/dx = U'(x)
微分 = du = dU(x) = U'(x)*dx
有兩個自變數 x, y 時, u=U(x,y), 則
對 x 的偏導數 partial u/partial x = Dx(U)
全微分 = Dx(U)*dx + Dy(U)*dy
= (x 有 dx 變動而 y 不動時對 u=U(x,y) 的效應)
+ (y 有 dy 變動而 x 不動時對 u=U(x,y) 的效應)
偏, "partial", 講的是 "部分" 的影響;
全, "total", 說的是 "全部" 的效應。
而 "導數(derivative)" 講的是 "改變率"(rate);
"微分 (differential)" 談的則是 "改變量"(value)。
所以, 如果 u=U(x,y) 代表消費甲物 x 單位及
乙物 y 單位所獲得的效用, 則
偏導數看的是某物增減一單位消費量而其他物不變時,
效用會改變多少?
全微分看的則是: 兩種財貨的消費量各有某微小幅度
變動時, 效用改變了多少?
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嗨! 你好! 今天過得好嗎﹖一定 happy 對不對﹖ :)
祝你天天 happy 啦! :)
本站 (211.20.183.53, MoonStar.twbbs.org) 統計：讓數字說話 (Statistics) 版
成大計中站 (140.116.6.12, bbs.ncku.edu.tw) 工業統計 (Stat_IT) 版
可以去參觀參觀! ^_^ :)
我是老怪物...瘋狂老怪物...我最怕你來打聽我的底細...所以...我要溜了! :p
※ 編輯: FATTY2108 來自: 218.184.96.137 (08/05 01:49)
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