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系列文章为Datawhale七月组队学习笔记，对课程内容有所引用。
高等数学与线性代数
整理了一下思维导图，核心思想主要是向量和矩阵。
概率论与数理统计
作业：最小解发现
思路：使用python当中的matplotlib.pyplot包
# encoding=gbk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-100, 100, 0.5)
y = np.arange(-100, 100, 05)
x, y = np.meshgrid(x, y)
a = 0
b = 0
ax = plt.axes( projection = '3d')
z = np.square(a-x) + b * np.square(y - x**2)
ax.plot_surface(x, y, z, cmap = 'rainbow')
plt.show()
a = 0, b=0绘制出来的图形
后续：如何利用算法找到全局最小值，以及取值分类，待进一步的思考。
参考资料
https://www.bilibili.com/video/BV1oQ4y1X7ep/