【2025】超详细Python安装教程+PyCharm安装激活教程，Python下载安装教程，一键激活，永久使用，附激活码+安装包，Python怎么安装？
Python+PyCharm专业版安装
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2025-10-09 10:04:48
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超详细Python安装教程+PyCharm安装激活教程
个人觉得可以关注一下~需要python安装包+源码给我发个1~
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Python+PyCharm专业版安装
16:51
PyCharm基本使用教程
15:28
【华北理工大学】数值计算方法（全44讲）刘春凤
8.4万播放
1.1.1 数值计算方法概述
59:28
1.2.1 数值计算的误差
45:03
1.3.1 数学软件入门1
46:17
1.4.1 数学软件入门2
45:32
1.5.1 数学软件入门3
47:20
1.6.1 数学软件入门4
41:59
2.1.1 插值法的一般理论
53:11
2.2.1 拉格朗日插值、分段插值
44:52
2.3.1 牛顿插值
50:25
2.4.1 埃尔米特插值
53:51
2.5.1 三次样条插值1
47:15
2.6.1 三次样条插值2
46:20
3.1.1 函数逼近
52:05
3.2.1 误差分析
46:39
3.3.1 正交多项式
49:10
3.4.1 最佳逼近
51:45
3.5.1 曲线拟合1
45:20
3.6.1 曲线拟合2
53:45
4.1.1 数值积分基本公式
49:11
4.2.1 代数精度
48:07
4.3.1 复化求积公式
50:07
4.4.1 龙贝格求积公式
44:12
4.5.1 高斯求积公式
48:04
4.6.1 数值微分
46:31
5.1.1 高斯消元法、主元素法
47:38
5.1.2 高斯消元法、主元素法
39:37
5.2.1 矩阵三角分解法
53:11
5.3.1 平方根法、追赶法
45:22
6.1.1 迭代法原理
48:03
6.2.1 雅可比迭代法、高斯-塞德尔迭代法
50:44
6.3.1 松弛迭代法
44:11
6.4.1 迭代法的收敛性与稳定性
55:11
7.1.1 方程求根与二分法
42:58
7.2.1 迭代法及其收敛性
42:09
7.3.1 牛顿法、简化牛顿法
37:13
7.4.1 牛顿下山法、弦截法、解非线性方程组的牛顿法
46:22
8.1.1 幂法及反幂法
43:51
8.2.1 雅克比方法、QR方法
47:26
9.1.1 欧拉方法
39:49
9.2.1 改进的欧拉方法
40:24
9.3.1 龙格-库塔法
39:08
9.4.1 线性多步法
50:37
9.5.1 微分方程组数值解法
53:26
9.6.1 课程纵览与展望
01:07:44
《概率论与数理统计》教学视频全集（宋浩）
5131.9万播放
1.1.1 随机试验与随机事件【板书】
24:17
1.1.2 样本空间与事件的集合表示【板书】
11:04
1.1.3 事件间的关系【板书】
01:16:43
1.2.1 概率的初等描述【板书】
02:39
1.2.2 古典概型（排列组合）理论【板书】
32:33
1.2.2 古典概型（排列组合）例题【板书】
45:50
1.2.3 几何概型【板书】
32:21
1.2.4 频率与概率【板书】
11:00
1.2.5 公理化（理论）【板书】
32:35
1.2.5 公理化（例题）【板书】
30:23
1.3.1 条件概率【板书】
20:52
1.3.2 乘法公式【板书】
38:58
1.4.1 全概率公式【板书】
28:41
1.4.2 贝叶斯公式【板书】
36:29
1.5.1 事件的独立性【板书】
08:41
1.5.1 事件的独立性#2【板书】
37:37
1.5.1 事件的独立性#3例题【板书】
22:18
1.5.2 伯努利模型【板书】
21:52
2.1 随机变量的概念【板书】
13:01
2.2.1 离散型随机变量及其概率分布【板书】
21:05
2.2.2 连续性随机变量及其概率密度函数【板书】
01:06:50
2.2.2 分布函数的定义【板书】
23:56
2.2.2 离散型的分布函数【板书】
39:56
2.2.2 连续型的分布函数【板书】
24:17
2.2.3 0-1分布【板书】
04:41
2.2.3 几何分布【板书】
04:26
2.2.3 二项分布【板书】
21:37
2.2.3 泊松分布【板书】
28:37
2.2.3 超几何分布【板书】
24:38
2.2.3 均匀分布【板书】
20:26
2.2.3 指数分布【板书】
24:25
2.2.3 正态分布【板书】
01:10:54
【讲题】正态分布
01:07:02
2.3.1 随机变量函数的分布（离散型）【板书】
10:22
2.3.2 随机变量函数的分布（连续型）【板书】
01:12:36
3.1.1 二维随机变量及其分布函数【板书】
34:21
3.1.2 二维离散型的联合分布和边缘分布【板书】
24:50
3.1.3 二维连续型的联合分布与边缘分布1【板书】
35:00
3.1.3 二维连续型随机变量的边缘密度函数【板书】
32:01
3.2.1 条件分布的定义【板书】
14:32
3.2.2 离散型随机变量的条件分布【板书】
07:28
3.2.3 连续型随机变量的条件分布【板书】
25:25
3.2.4 随机变量的独立性【板书】
26:18
3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布【板书】
12:46
3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
01:06:27
宋浩老师与韩帅的午餐之旅
07:19
4.1.1 离散型变量的数学期望
12:55
4.1.2 连续型变量的数学期望
10:12
4.1.3 随机变量函数的数学期望
48:16
4.1.4 数学期望的性质
44:33
4.1.5 条件期望
08:23
4.2.1 方差的定义
16:03
4.2.2 方差的性质
16:41
4.3.1 常见离散型的期望与方差
39:04
4.3.2 常见连续型的期望与方差
26:13
【coindance】抖肩舞--宋老师友情出演
02:27
4.4.1 协方差
27:18
4.4.2 相关系数
40:32
4.5 中心矩与原点矩
05:11
5.1 大数定律
01:06:03
5.2 中心极限定理
46:12
6.1 总体与样本
10:57
6.2.1 统计量的定义
06:25
6.2.2 常用统计量
23:24
6.3.1 抽样分布
01:10:12
6.3.2 正态总体下的抽样分布
45:32
7.1.1 矩估计法
38:30
7.1.2 极大似然估计
59:26
7.2 点估计的优良性准则
30:44
财富radio 宋浩：数学有意思 【精华版】
03:58
7.3.1 置信区间与枢轴变量的定义
31:24
7.3.2 一个正态总体的期望和方差的区间估计
40:11
8.1【1】假设检验问题
36:14
8.1【2】假设检验的基本概念
09:46
8.1【3】假设检验的基本思想
24:40
8.1【4】两类错误
11:25
8.2【1】均值的假设检验
01:04:41
8.2【2】方差的假设检验
40:06
8.3【1】均值的差异性检验
42:55
8.3【2】方差的差异性检验
47:13
山东教育电视台--宋浩老师
00:26
8.1 【姜老师】假设检验的基本概念1
45:45
8.1 【姜老师】假设检验的基本概念2
48:17
8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（1）
01:18:45
8.2 【姜老师】一个正态总体的参数假设检验（2）
37:58
8.3【姜老师】两个正态总体的参数假设检验
01:23:01
【以下旧版PPT】1.1 随机事件
01:00:07
1.2 （0）排列组合的补充知识
52:01
1.2 古典概型
23:33
1.2 几何概率模型
32:31
1.2 公理化定义
32:40
1.3 条件概率
15:23
1.3 乘法公式
35:16
1.4 全概率公式
28:00
1.4 贝叶斯公式
38:36
1.5 独立性
01:12:05
1.5 伯努利概型
28:09
2.1 随机变量的概念
14:01
2.3.1 常见离散型变量的分布
01:26:12
2.3.1 超几何分布
17:27
2.3.2 均匀分布指数分布
30:08
2.3.2 正态分布
01:02:23
2.4.1 离散变量函数的分布
12:16
2.4.2 连续函数变量函数的分布 OK
35:19
3.1.1 二维随机变量及其分布函数
17:53
3.1.2 二维离散型的联合概率分布和边缘概率分布
22:17
3.1.3 二维连续型的联合概率密度及其边缘概率密度
01:15:26
3.2.1 条件分布的概念
16:13
3.2.2 离散型的条件概率分布
17:47
3.2.3 连续型的条件分布
43:57
3.2.4 随机变量的独立性
25:19
3.3.1 二维离散型随机变量函数的分布
12:21
3.3.2 二维连续型随机变量函数的分布
44:47
4.1.1 离散型随机变量的数学期望
05:51
4.1.2 连续型变量的数学期望
12:12
4.1.3 随机变量函数的期望
20:32
4.1.4 数学期望的性质
18:18
4.1.5 条件数学期望
07:02
4.2.1 方差的概念
26:18
4.2.2 方差的性质
19:29
4.3.1 常见离散型分布的数学期望和方差
16:29
4.3.2 常见连续型的期望和方差
16:45
4.4.1 协方差
24:38
4.4.2 相关系数
30:00
4.5 随机变量的矩
14:11
5.1 大数定律
42:28
5.2 中心极限定理
39:59
6.1 总体与样本
11:09
6.2 统计量
27:33
6.3.1 重要分布
36:01
6.3.2 正态总体下的抽样分布
17:26
7.1.1 矩估计法
40:04
7.1.2 极大似然估计法
25:47
7.2 点估计优良性准则
40:15
7.3.1 置信区间的概念
13:55
7.3.2 一个正态总体参数的区间估计
32:37
7.3.3 两个正态总体参数的区间估计
10:21
【1】加法原理乘法原理
08:39
【2】排列
17:57
【3】组合
16:47
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