毫无疑问，高等数学、线性代数、数理统计等数学知识在硕博科研期间的重要性不言而喻。以计算机视觉方向为例，无论是图像处理，还是视觉中的目标跟踪、图像检索等，文献中涉及到的公式理论推导用到了大量的数学知识，如常见的各种矩阵的变换、希尔伯特变换、梯度最小化等。
也许现在大家将数学的理解局限在考研考试中，不过等你读研阅读国内外文献时，当你在推导算法时，当你在改进算法时，你当下学习的这些数学知识就派上用场了！
这次本平台联合万门大学，给大家送一波有关数学知识的福利，希望对大家的学习有帮助！
你知道吗？
在AI时代，互联网、金融界、IT界、科研界等高速发展领域都离不开一门强大的学科——数学。
互联网行业中，数据结构与算法、建模、前端开发等方向普遍运用数学原理：
高等数学、数理统计、线性代数、离散数学中的枚举、递推、排序、集合、数组与矩阵经常用到。
AI领域更是直接运用到高等数学、线性代数和概率论等数学知识。
在金融行业中，金融工程、产品设计和产品定价，对数学知识有着高标准严要求：
数学模型分析可以确定金融管理的主次，实现金融发展结构规划的现代性。
概率知识可以为投资者的投资收益平衡提供参考理论，与函数知识、线性回归分析共同应用于金融管理业务领域。
投行经常招收一些数学专业出身的人才就是这个道理。
可以说，当今最火爆的互联网、金融领域都与数学紧密联系，数学专业毕业生早已是互联网、金融界、IT界、科研界的“香饽饽”。
在大数据、人工智能、前端开发、金融分析等行业中，20W的平均起薪，三四十万的年薪也早已屡见不鲜，而数学正是这些高薪行业的底层逻辑。
数学的就业前景有你看不见的“前途似锦”!
作为站在风口浪尖上的专业，数学优势明显：
利于跨考经济、金融、会计等热门专业研究生；
在AI、大数据、经济金融等高薪领域发展；
也可以在相关企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作；
或在科研、教育部门成为从事研究和教学工作的高级专门人才。
为了让感兴趣的你对数学知识有更深层更进一步的认知、了解和学习，小编耗时8天，为您吐血整理了足足12G数学干货资料。
从零基础学习的常用积分表到真正意义的入门级拓扑学引论再到国内外100+本论文经典著述。
从获得数学界最高奖项的沃尔夫数学奖的数学泰斗：陈省身、丘成桐的著述及PPT资料，到北京大学、巴黎高师高材生童哲校长和耶鲁大学博士翁达平亲授教学视频。
万门针对学习者的不同学习梯度，整理了适合大家的干货资料，供大家学习参考！
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《概率论》视频展示：
2G国内外数学论文巨著
丘成桐大师《21世纪的数学展望》PPT原稿
《Table of Integrals, Series, and Products》
这本是两个苏联人写的一本高等数学的学术手册，里面列举了大量的数学分析的计算公式，包括导数、积分、级数、场论等等。
这样大部头的书，不得不佩服作者深厚的数学功底，关键是写作过程中极大的耐心、细心！
《数学分析八讲》
这本由伟大的数学教育家辛钦潜心编著的经典教材，思路清晰、引人入胜，全面梳理了数学分析的主要内容。
书中选材独到，叙述深入浅出，娓娓道来。
即使是只学过最简单的数学分析课程的人也能容易地阅读理解。
在此基础上，你可以进而深入学习本课程的任何专题。无论你是工程师、经济学人、数学教师，还是数学系的学生，阅读本书都能收益匪浅。
《微积分学教程》（一、二、三卷）
一部卓越的数学科学与教育经典巨著。
问世50多年来，仍被俄罗斯的综合大学以及技术和师范院校选作数学分析课程的基本教材之一，并被翻译成多种文字，在世界范围内广受欢迎。
所含内容是在20世纪初最后形成的现代数学分析的经典部分。
第一卷包括实变量一元与多元微分学及其基本应用；第二卷研究黎曼积分理论与级数理论；第三卷研究多重积分、曲线积分、曲面积分、斯蒂尔吉斯积分、傅里叶级数与傅里叶变换。
《All the Mathematics you missed but need to know for Graduate School》
著名数学家Thomas A. Garrity的巨著，覆盖广泛数学原理、内容深入浅出，读后受益匪浅。是不可多得的数学类入门强化图书。
马中琪群论手稿
以上只是一小部分的数学书籍经典之作，干货资料中还包括：
著名数学大师陈省身《微分几何讲义》、Spivak《流形上的微积分》、Courant Hilbert《Methods of Mathematical Physics》等等上百篇中外大师级著作。
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