最近在知乎看到一个话题《线性代数到底应该怎么学？》，有位名叫生姜DrGinger的大佬写了几本相关书。对，你没看错，就是几本，看他的github，应该是7本了，其中5本已经出版，剩余2本也可以查看开源版。这位大佬在GitHub中开源自己的书籍和代码，我把书籍最新版（2025年3月更新）下载下来，合并之后手工添加了书签（书签生成很麻烦，花费了不少时间），免费自取。

建议编程零基础读者先学习《编程基础》和《可视之美》两册内容。当然，根据个人情况，平行学习《数学要素》、《编程基础》和《可视之美》，也是可以的。

书籍简介

1. 编程不难
   介绍编程基础，帮助初学者理解编程思维，逐步掌握编程技巧。
2. 可视之美
   讲解数据可视化的基本原理和技巧，帮助读者将复杂数据呈现为直观图形。
3. 数学要素
   简明介绍数学的基本概念，如代数、几何和概率等，帮助读者打下数学基础。
4. 矩阵力量
   重点讲解矩阵及线性代数的应用，特别是在数据分析和机器学习中的作用。
5. 统计至简
   介绍统计学基础，帮助读者理解数据分析中的统计方法和思维。
6. 数据有道
   讲解数据科学的基础，重点介绍数据收集、清洗和分析技巧。
7. 机器学习
   深入讲解机器学习的核心概念与算法，帮助读者理解并应用机器学习技术。

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