程序员的数学课

软考考证

课程简介

《程序员的数学课》image.webp (44.2 KB, 下载次数: 58) 下载附件   保存到相册 2022-11-14 13:31 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

这门《程序员的数学课》在站内被归到软考考证分类下，但真打开目录看一眼，会发现它的落点其实更偏工程实现——尤其是向量检索、Embedding 这一路。如果你冲着软考拿证来，先别急；如果你是想补上「程序里到处在用、但一直没系统学过」的那部分数学，这门课的章节排布值得单独拆出来说。

课纲里真正有含金量的三段

整门课的结构不是按数学教材那种「极限—导数—积分」走的，而是围绕程序员实际会撞上的场景重新切分。第一段是把向量、距离、相似度这些基础概念捋直，重点不在公式推导，而在「为什么余弦相似度比欧氏距离更适合文本」。第二段进入 Embedding 的构建逻辑，讲清楚一个词、一句话是怎么变成一串浮点数的，以及维度、归一化这些参数对结果的影响。第三段才是完整的检索落地，把索引、召回、排序串成一条能跑通的链路。这三段里，第二段最容易被跳过，但也最值得精看——很多人调 Embedding 模型只会换模型名，参数含义一问就露馅。

哪些章节建议精看，哪些可以快过

基础概念章节如果已经有线性代数底子，可以两倍速过，重点看课程怎么把矩阵运算翻译成代码里的数组操作。Embedding 相关章节建议逐节跟做，尤其是涉及向量归一化和相似度计算的部分，这些细节直接决定你后面检索结果准不准。综合实战章节不要只看不动手，课程给的 Demo 往往省略了数据预处理和异常处理，自己复现时把这些补上，才算真正吸收。至于纯理论证明性质的段落，除非你要应付考试，否则第一遍可以跳过，等实战卡住了再回来查。

资料包拆开用的思路

配套的章节笔记别当成讲义从头翻到尾，那样效率很低。更实用的做法是：学完一节，先自己用一句话总结这节解决了什么问题，再对照笔记看有没有漏掉关键结论。笔记里如果出现代码片段，直接复制到本地跑一遍，比看十遍都管用。图片类附件一般是示意图或公式截图，建议单独存一个文件夹，复习时只看图回忆推导过程，回忆不出来的再回去翻正文。整个资料包不要一次性全下载完就搁着，按章节进度分批取用，反而更容易坚持。

适合谁，不适合谁

如果你正在做搜索、推荐、RAG 相关的东西，或者面试里被问到向量检索却答不完整，这门课的性价比很高。但如果你期望的是系统补一遍高数、线代、概率论，那它覆盖得并不全，软考考证分类下也还有更偏应试的资料可选。把它当成「工程数学的实战切片」来用，定位会准很多。

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《程序员的数学课》image.webp 下载附件   保存到相册 2022-11-14 13:31 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（25 节）

* 开篇词  数学，编程能力的营养根基.mp4

* 01  从计数开始，程序员必知必会的数制转换法.mp4

* 02  逻辑与沟通，怎样才能讲出有逻辑的话？.mp4

* 03  用数学决策，如何规划好投入、转化和产出？.mp4

* 04  万物可数学，经典公式是如何在生活中应用的？.mp4

* 05  求极值：如何找到复杂业务的最优解？.mp4

* 06  向量及其导数：计算机如何完成对海量高维度数据计算？.mp4

* 07  线性回归：如何在离散点中寻找数据规律？.mp4

* 08  加乘法则：如何计算复杂事件发生的概率？.mp4

* 09  似然估计：如何利用 MLE 对参数进行估计？.mp4

* 10  信息熵：事件的不确定性如何计算？.mp4

* 11  灰度实验：如何设计灰度实验并计算实验的收益？.mp4

* 12  统计学方法：如何证明灰度实验效果不是偶然得到的？.mp4

* 13  复杂度：如何利用数学推导对程序进行优化？.mp4

* 14  程序的循环：如何利用数学归纳法进行程序开发？.mp4

* 15  递归：如何计算汉诺塔问题的移动步数？.mp4

* 16  二分法：如何利用指数爆炸优化程序？.mp4

* 17  动态规划：如何利用最优子结构解决问题？.mp4

* 18  AI 入门：利用 3 个公式搭建最简 AI 框架.mp4

* 19  逻辑回归：如何让计算机做出二值化决策？.mp4

* 20  决策树：如何对 NP 难复杂问题进行启发式求解？.mp4

* 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？.mp4

* 22  面试中那些坑了无数人的算法题.mp4

* 23  站在生活的十字路口，如何用数学抉择？.mp4

* 结束语  数学底子好，学啥都快.mp4