编者点评：2022张羽线性代数9讲电子版今天小编为大家带来的是2022年张宇线性代数9讲的电子版。准备参加2022年考研的同学们要注意了。从现在开始，他们必须做好准备。必看，有需要欢迎下载开始学习编辑推荐《张宇线性代数九讲》全面涵盖考试大纲。基础知识点讲解完毕后，给出相应的例题，对知识点进行详细讲解，并提供适当的注释，说明考试中的方法和易上手的试题。发生错误，*之后为考生进行练习，加强对知识点的理解，掌握做题的技巧。这样一步一步地，让考生从对数学知识的无知走向掌握。由于本书有原命题人参与，使内容更具权威性。相关内容部分预览简介2021《张宇线性代数9讲》以教育部《大学数学课程教学基本要求》和教育部考试中心大纲为基础，讲解研究生数学线性代数的全部知识.全书共分9讲，每讲重点介绍内容、详细实例，以及练习的三个部分将开始解释。在讲解知识点的同时，指出要测试什么以及如何测试；再附上例题，将抽象内容与例题相结合，有利于考生快速理解和深入掌握；最后附选习题，加强练习，巩固提高。关于作者张宇：博士，全国知名考研数学辅导专家，教育部“全国精品课程建设骨干教师”，全国畅销书《考研数学基础30讲》张宇”、“张宇高等数学18讲”、“张宇线性”代数9讲“张宇概率论与数理统计9讲”《张宇数学经典1000题探析》、《张宇数学闭关练习》、《张宇数学真题答案》、《数学命题8套终极预测》、《张宇数学》MathematicalFial4"TheSetofVolume的作者，前高等教育出版社《全国高考数学考试大纲解析》和新编辑的《全国高考经济专业联考综合能力考试大纲解析》主编之一、北京、上海、广州、西安等地全国著名研究生数学辅导班首席讲师。媒体评论喜欢张宇的书，通俗易懂，深入浅出，支持，祝自己考研顺利。2。考研党的正确选择，高分150的学长要求买这套书。3。我打算一边看老师的视频一边做。余兄讲的很好，书更厉害。我想彻底了解他。希望考研顺利！4。书的印刷很好，纸质也不错，没有漏印，赞。5。示例主题选择得非常好，阅读起来很有趣6。书很好，很正宗。对于我这种基础差的人来说很容易理解，而且功法讲解的很清楚张宇代9的台词怎么样线路生成的主题，我从上课开始就喜欢它。考研时，我选择了李永乐老师作为线性代数的科目。基础是红色全书，强化是李永乐老师的线性代数教程。结合老师的基础课视频和强化课视频，经过这个过程，你基本掌握了线性代数。然后就是通过做题不断掌握相应的知识点。李永乐的线性代数教程讲义组织得很好，总结得很好。每个知识点都很清晰，尤其是与线性无关和与线性相关的部分。有时，有些概念没有很好地掌握。反复阅读可以进一步加深我们对一些薄弱环节的理解。李老师在线性代数课上还是有一定优势的，我也跟着李老师到了基础阶段+强化阶段。李老师有一本《线性代数教程》，喜欢的可以看下购买。个人建议是见李永乐先生。我只能说：李永乐，李永乐，李永乐。（永乐大帝，不接受反驳）不知道为什么，我没有看别人的视频，所以决定直接选李永乐先生。而我在看的时候，看到了李永乐老师的敬业精神，不断地反省自己，有什么理由不努力学习。祝大家战斗成功。来吧！！...

2022-04-16 线性代数张宇和李永乐哪个讲的好 线性代数张宇

编辑点评：黑白简约个人简历模板t是一款用于求职竞聘的个人简历t模板，由24张黑白风格的幻灯片图表组成，用笔记本电脑，书本，握手等图片做插图，整体风格简约低调又不失内涵。黑白简约个人简历模板t预览图如何制作一份完美的简历1、针对性强企业对不同岗位的职业技能与素质需求各不一样。因此，建议在写作时最好能先确定求职方向，然后根据招聘企业的特点及职位要求进行量身定制，从而制作出一份具有针对性较强的简历，忌一份简历“行走江湖”。2、言简意赅一个岗位可能会收到数十封甚至上百封简历，导致HR查看简历的时间相当有限。因此，建议求职者的简历要简单而又有力度，大多数岗位简历的篇幅最好不超过两页，尽量写成一页（技术相关工作岗位可写成两至三页）。3、突出重点，强化优势一是目标要突出，应聘何岗位，如果简历中没有明确的目标岗位，则有可能直接被淘汰；二是突出与目标岗位相关的个人优势，包括职业技能与素质及经历，尽量量化工作成果，用数字和案例说话。4、格式方便阅读网络上面有提供很多简历模板，只能起到参考作用，毕竟每个人的情况各不一样，那些模板未必适合你。因此，建议求职者应该慎用网络上面提供的简历模板及简历封面，而是应该根据自身的情况进行合理设计。正常情况下，一份简历只要包含：个人基本信息，求职意向，职业技能与素质，职业经历四大部分即可，个人可视具体情况添加。5、逻辑清晰，层次分明要注意语言表达技巧、描述要严密，上下内容的衔接要合理，教育及工作经历可采用倒叙的表达方式，重点部分可放在简历最前面。6、客观真实诚信是做人之根本，事业之根基。一个不讲诚信的人，很难在社会上立足。同理，如果你在简历中弄虚作假，将会失去更多的机会。即使你能侥幸获得面试机会，但有经验的HR在面试过程中一般都可以看穿，只要被发现有一处作假，就会觉得你处处作假，你将被拒之门外。一个连诚实都做不到的人，企业拿什么信任你？因此，建议求职者在写简历时一定要做到客观、真实，可根据自身的情况结合求职意向进行纵深挖掘，合理优化，而非夸大其辞，弄虚作假。自我评价书写注意简历中的自我评价以4―10条为宜，过于冗长、格式化、无个性的自我评价，如：活泼开朗、外向大方、勤奋努力等，这样的用词很难打动HR，也容易让自己落入“不通知面试”的行列。前程无忧职场专家建议求职者在写自我评价时，可以先回顾一下自己的工作经历，思考自己在以前的工作中所积累的工作经验，然后再挑选出与所投递岗位的比较吻合的工作能力，写在自我评价中，以突出自己的优势。简历中的离职理由的写法一、绝对NG的写法！1、和同事们合不来面试官们之所以会问你离职理由都是因为他们想要知道：这个求职者是不是有什么问题？辞职的理由是什么？如果你真的是因为疲于之前公司的人际关系而辞职的而且也在简历中这么写了，那么就很有可能让面试官觉得你身上是不是存在什么问题。如果是在面试的时候慌慌张张地这么说，就更会让面试官觉得你比较诡异了。2、不是想做的工作，被调职了如果在辞职理由中这么写的话会给面试官留下不好的印象，因为他会觉得你一有不喜欢做的事情就立马辞职。面试官之所以会面试你是因为想要看看你进入公司以后能不能充分展示自己的才能，因此，你对工作的态度会成为他们重要的判断要素。二、这么写就对咯首先要说一下，简历里的辞职理由不需要写得太细。但是，还是有必要大致地说明一下是为什么辞职的。下面给出两个写得比较好的例子，供大家参考。1、因为个人原因辞职你完全可以仅仅写上一句“因个人原因辞职”。说明离职理由是絮絮叨叨的会给对方留下不好的印象，而且所写的内容要是在面试时会被问到的。在面试前一定要在自我介绍时顺便提到离职理由。你可以说是因为结婚、生病、升学等一些个人的原因。2、因为公司的原因而离职如果你之前所在的公司出了什么问题而无法继续工作下去的话，你就可以这么写。破产、企业雇佣结构调整、部门关闭等原因都可以。在面试的时候面试官可能会问你这些问题，所以最好能够整理一下，以便面试时好说明清楚。...

2022-04-10 面试官ppt 面试官ppt怎么做

课程来自三节课由张宇辉老师主讲的数据分析初阶课官网售价599元。课程一共7周从数据分析师的世界开始讲起，EXCEL与可视化初步、MySOL安装、统计基础、R语言、几期学习初步、数据分享综合实践等。学完这么课您将收获：认识数据分析师能力模型、围绕核心算法模型体系化学习、熟练掌握Excel、SQL、R语言三大数据分析工具的核心技能。适合人群：0-2年数据分析从业者：基本功不扎实，对业务不熟悉希望通过学习获得系统的知识体系，提升业务分析能力。产品/运营/会计等：想通过学习数据分析完成能力提升获取高薪。0-5年运营、营销、产品人：不了解如何利用数据工具，高效获取、呈现数据的学员.三节课张宇晖:数据分析初阶课视频截图三节课张宇晖:数据分析初阶课目录截图课程目录：数据分析初阶课（完结）【13.3G】├01.导论课程导论01.讲师介绍.doc02.课程介绍【视频】.doc02.课程介绍.m4├02.第一章带你走进数据分析师的世界01.「本周导读」.doc02.1.1数据分析的定义【视频】.doc03.1.2数据分析的价值【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师【视频】.doc02.1.1数据分析的定义.m403.1.2数据分析的价值.m405.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能【视频】.doc05.2.2「案例」数据分析驱动的业务全流程.m407.3.2数据分析师必备软技能【视频】.doc04.2.1数据团队与数据分析师.m408.「作业」量化描述问题【视频】.doc09.4.1数据分析师的能力模型【视频】.doc07.3.2数据分析师必备软技能.m408.「作业」量化描述问题.m410.4.2数据分析师的职位晋升【视频】.doc11.5.1数据的类型【视频】.doc06.3.1数据分析师必备硬技能.m409.4.1数据分析师的能力模型.m412.5.2变量的类型【视频】.doc10.4.2数据分析师的职位晋升.m413.6.1「案例」数据分析工作流程【视频】.doc11.5.1数据的类型.m414.「作业」数据清理和数据转换【视频】.doc12.5.2变量的类型.m415.「本周总结」【视频】.doc16.「本门课程的学习姿势」【视频】.doc14.「作业」数据清理和数据转换.m417.「作业一」描述性统计分析【视频】.doc13.6.1「案例」数据分析工作流程.m415.「本周总结」.m416.「本门课程的学习姿势」.m417.「作业一」描述性统计分析.m4├03.第二章Excel与可视化初步01.Excel_示例数据最新.zi01.「本周导读」.doc02.1.1强大的数据分析工具【视频】.doc03.「案例介绍」【视频】.doc04.「学前自测」.doc05.2.1Excel函数的基本知识【视频】.doc06.2.2数据处理类Excel函数【视频】.doc02.1.1强大的数据分析工具.m407.2.3数据分析类Excel函数【视频】.doc03.「案例介绍」.m408.3.1数据透视表【视频】.doc05.2.1Excel函数的基本知识.m409.「作业」数据透视表.doc06.2.2数据处理类Excel函数.m410.4.1数据可视化【视频】.doc11.4.2Excel作图【视频】.doc11.坐标轴转换.df07.2.3数据分析类Excel函数.m410.4.1数据可视化.m412.5.1PowerBI作图基础【视频】.doc13.「本周总结」.m412.Mac虚拟机安装教程.df13.「本周总结」【视频】.doc14.Power_BI_data.zi11.4.2Excel作图.m414.「作业二」PowerBI仪表盘【视频】.doc12.5.1PowerBI作图基础.m414.「作业二」PowerBI仪表盘.m408.3.1数据透视表.m412.安装虚拟机│widow10数字授权.zi│widow虚拟安装器.dmg│正版widow10…64位操作系统.io├04.第三章SQL在数据分析中的应用01.「本周导读」【视频】.doc02.1.SQL基础知识【视频】.doc02.三节课电商数据库.zi01.「本周导读」.m403.2.「案例」工作概述【视频】.doc04.3.SQL核心语句.doc05.3.1数据查询与过滤【视频】.doc02.1.SQL基础知识.m406.「练习」数据查询与过滤.doc03.2.「案例」工作概述.m407.3.2数据聚合【视频】.doc08.「练习」数据聚合.doc09.3.3数据表间连接【视频】.doc10.「练习」数据表间连接.doc11.3.4数据的增、改、删【视频】.doc12.「练习」数据的增、改、删.doc05.3.1数据查询与过滤.m407.3.2数据聚合.m413.4.SQL进阶用法【视频】.doc14.「练习」SQL进阶用法.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析【视频】.doc11.3.4数据的增、改、删.m409.3.3数据表间连接.m416.5.2「案例」网店销售趋势分析【视频】.doc17.「本周总结」【视频】.doc15.5.1「案例」供应商营业额分析.m413.4.SQL进阶用法.m418.「强化练习」.doc16.5.2「案例」网店销售趋势分析.m418.SQL必知必会（第4版）.zi19.「作业三」区域销售分析.doc17.「本周总结」.m4├05.第四章统计基础01.「本周导读」.doc02.1.1统计知识的力量【视频】.doc03.1.2课程内容总览【视频】.doc04.2.1案例介绍【视频】.doc05.3.1什么是概率【视频】.doc04.2.1案例介绍.m403.1.2课程内容总览.m406.3.2概率分布【视频】.doc07.3.3概率分布举例【视频】.doc02.1.1统计知识的力量.m408.4.1方差与标准方差【视频】.doc05.3.1什么是概率.m406.3.2概率分布.m409.4.2四分位数与百分位数【视频】.doc10.4.3提升度和杠杆量【视频】_20190719_201104.doc07.3.3概率分布举例.m408.4.1方差与标准方差.m411.5.1中心极限定理和正态分布【视频】.doc12.6.1假设检验的思路【视频】.doc09.4.2四分位数与百分位数.m410.4.3提升度和杠杆量.m413.6.2假设检验的步骤【视频】.doc14.7.1AB测试的思路【视频】.doc15.7.2AB测试的步骤【视频】.doc11.5.1中心极限定理和正态分布.m412.6.1假设检验的思路.m416.7.3AB测试的工作流程【视频】.doc13.6.2假设检验的步骤.m415.7.2A_B测试的步骤.m417.「本周总结」.m417.「本周总结」【视频】.doc18.「作业四」假设检验.doc18.假设检验_T检验.zi16.7.3A_B测试的工作流程.m418.假设检验_Z检验.zi18.统计基础_T检验.df14.7.1A_B测试的思路.m4├06.第五章R语言01.「本周导读」.doc02.1.R语言的简介【视频】.doc03.「R的安装」【视频】.doc04.2.基本数据类型【视频】.doc04.【基本数据类型】示例代码.zi05.「R的运算符」.doc03.「R的安装」.m406.【基本数据结构】示例代码.zi06.3.基本数据结构【视频】.doc07.4.读写数据【视频】.doc02.1.R语言的简介.m407.Shared_Bike_Samle_Data.zi07.【读写数据】示例代码.zi04.2.基本数据类型.m406.3.基本数据结构.m408.5.R的数据处理【视频】.doc08.【数据处理】示例代码.zi09.「查看数据」【视频】.doc09.【查看数据】示例代码.zi10.ae_r_cheetheat.df10.「函数的搜索和使用查询」【视频】.doc07.4.读写数据.m409.「查看数据」.m411.【数据分析函数】示例代码.zi11.6.R的数据分析【视频】.doc08.5.R的数据处理.m412.「练习」A_B测试.doc13.7.控制流【视频】.doc13.【控制流】示例代码.zi10.「函数的搜索和使用查询」.m414.「自定义函数与R软件包」【视频】.doc11.6.R的数据分析.m414.【自定义函数】示例代码.zi15.8.1R的可视化（gglot2）【视频】.doc15.【数据可视化】示例代码.zi16.8.2「案例」R的数据可视化【视频】.doc16.data-viualizatio-2.1.df13.7.控制流.m417.R语言与统计分析汤银才.df17.「本周总结」【视频】.doc14.「自定义函数与R软件包」.m418.R项目数据.zi18.「作业五」R语言.doc15.8.1R的可视化（gglot2）.m416.8.2「案例」R的数据可视化.m417.「本周总结」.m4├07.第六章机器学习初步01.「本周导读」.doc01Shared_Bike_Samle_Data_ML.zi02.1.机器学习简介【视频】.doc03.2机器学习在数据分析中应用【视频】.doc04.3.1决策树的理论基础【视频】.doc04【决策树】示例代码.zi05.3.2决策树的算法实现.doc02.1.机器学习简介.m403.2机器学习在数据分析中应用.m406.4.1线性回归的基本概念【视频】.doc6【线性回归】示例代码.zi04.3.1决策树的理论基础.m407.4.2实操步骤及重要概念R^2【视频】.doc06.4.1线性回归的基本概念.m408.4.3线性回归在数据分析中的实操【视频】.doc05.3.2决策树的算法实现.m409.5.K-mea聚类.doc09【k_mea聚类】示例代码.zi10.6.机器学习的挑战【视频】.doc10.6.机器学习的挑战.m411.「本周总结」【视频】.doc08.4.3线性回归在数据分析中的实操.m412.「作业六」机器学习.doc07.4.2实操步骤及重要概念R^2.m412ML作业题目.zi13.「作业六」机器学习.doc14.「作业六」机器学习（选做）.doc11.「本周总结」.m409.5.K-mea聚类.m4├08.第七章数据分析综合实践03.【dlyr】示例代码.zi03.dlyr示例数据.zi04.cutomer_urvey_data.zi04.Project_week7.zi04.urvey_core_data.zi07.数据探索项目.zi07.「作业六」数据探索作业.doc06.5.项目分析报告PPT呈现示例【视频】.doc05.4.综合项目【视频】.doc04.3.数据探索工作指导【视频】.doc03.2.dlyr【视频】.doc02.1.R-markdow【视频】.doc01.「本周导读」.doc02.1.R-markdow1.m403.2.dlyr1.m404.3.数据探索工作指导1.m405.4.综合项目1.m406.5.项目分析报告PPT呈现示例1.m4相关下载点击下载...

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