书名：矩阵力量：线性代数全彩图解+微课+Python编程
作者：姜伟生
出版社：清华大学出版社
出版时间：2023-06-01
ISBN：9787302632511
品牌方：清华大学出版社有限公司
发现一本好书，但是一天的学习计划好像跑偏了不少。还是要聚焦回去。这里先进行个记录。
#点评1
一口气看了十分之一，直呼牛皮。直接先跑b站与github一键三连，就地成粉。
本书作者写作风格，逻辑表达以及全方面的配图配套资料，简直无懈可击，可作为写作参考标准了。
#点评2
2024 年 9月13日，今天很合适推荐这本书，或者说，这套书。
对于一个医学生，本科只学了“医学高等数学”这种程度的“虚高等”数学，奈何对人工智能感兴趣，故一等毕业就改行。职场中摸爬滚打几年，终于着手从零开始学习高等数学至今。
期间学过“宋浩”的线代、积分——老师好，教材差（*济大学之类）。后来看了 3blue1brown 的视频，配合普林斯顿概率论等教材，才算是真正学了高数，然后就“偶遇了”姜伟生的这套书。
怎么说呢？很懂这位“小镇做题家”这份赤子之心。
诚然，如一个差评读者的说法：一本书想讲明白高数的一个亚目是千难万难、痴心妄想的，但谁告诉你这套书是想说“明白”呢？
进入高数的殿堂，有了敲门砖，似乎还缺一个地图；
上了 AI 的餐桌，可有一个菜谱可以让咱不用动嘴就能尽尝珍馐滋味？
学 AI 的时候就可以不再用推荐算法和搜索引擎了？
拿着地图，偶尔唤出另一位朋友帮忙指点；
拿着菜谱，偶尔换一把勺子舀来汤汁喝喝。
明天就是最后一本实体书上线后的五折活动了，我准备再买一本支持一下，希望这位屠龙做题家初心不改。
另外，其实现在的后发选手很难靠 ai 等知识性优势完成阶层跃升。但，我们在学习途中涉及到的每一个数学/概率论、系统论思维都会对三观造成冲击和重塑，花这个时间不亏的。
大数定律，马尔可夫链，贝叶斯，傅里叶变换，降维升维，多因素，特征值，稍微问问现在的 AI，他们在实际经济、工程、物理中的应用，每每都是一次深刻的认知革命。
学习计划：
我是看了这个点评1,2，就进去看了下，发现果然好全面。其实我以前大学之前的数学还是很好的。尤其是高中之前的，但是高中虽然好，但是我已经不喜欢了。大学的数学，学起来也没有啥乐趣了。
这本书是否能引起我的学习数学的兴趣和快乐？我希望是这样的。不过，一天的学习跑偏了不少。还是回去聚焦学习《从零构建大模型》 。这里先做个记录，以后有机会好好学习下。
摘抄：
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习”绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。
鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第2本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。
本书配套微课视频均发布在B站——生姜DrGinger。
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微课视频是以“聊天”的方式，和大家探讨某个数学话题的重点内容，讲解代码中可能遇到的难点，甚至侃侃历史、说说时事、聊聊生活。
本书配套微课视频的目的是引导大家自主编程实践、探究式学习，并不是“照本宣科”。
纸质图书上已经写得很清楚的内容，视频课程只会强调重点。需要说明的是，图书内容不是视频的“逐字稿”。