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如果你经常用 NumPy 却不太清楚它底层到底在做什么，这个来自 fast.ai 的免费课程是个很好的补课机会。整套内容以 Jupyter 笔记本为载体，围绕“怎样让矩阵计算既够快又够准”展开，直接服务于真实机器学习场景，动手案例包括 PageRank、用 SVD 压缩图像、高效梯度下降等。多数章节使用 Python 搭配 NumPy 和 Scikit-Learn，少数涉及速度或 GPU 的章节会引入 Numba 和 PyTorch。所有笔记本都能在浏览器里直接查看，还配有对应的 YouTube 讲课视频，你可以按自己的节奏学习，遇到问题随时回看相关章节。这门课最初是旧金山大学分析学硕士项目的研究生课程，因此笔记本的编排读起来更像教学材料，而不是冷冰冰的参考文档。