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1. 数据科学与大数据技术的数学基础（2022a；2022b；2023；2024a；2024b）

   • 第1讲（一致性哈希） Slides

   • 第2讲（布隆过滤器） Slides

   • 第3讲（计数最小草图） Slides

   • 第4讲（最小哈希） Slides

   • 第5讲（k维树；JL转换） Slides

   • 第6讲（局部敏感哈希） Slides

   • 第7讲（主成分分析：概念及问题定义） Slides

   • 第8讲（主成分分析：主成分性质、幂迭代法） Slides

   • 第9讲（奇异值分解：概念） Slides

   • 第10讲（奇异值分解：应用） Slides

   • 第11讲（谱图论） Slides

   • 第12讲（压缩感知：概念） Slides

   • 第13讲（压缩感知：稀疏恢复） Slides

2. 最优化方法（2021；2022；2023；2024）

   • 第1讲（算法复杂度；P与NP问题；凸函数；无约束凸优化） Slides

   • 第2讲（梯度下降法；牛顿法；线性规划；单纯形法） Slides

   • 第3讲（单纯形法；内点法） Slides

   • 第4讲（有约束凸优化；KKT条件；内点法；自然进化策略） Slides

   • 第5讲（登山搜索；束搜索） Slides

   • 第6讲（模拟退火；遗传算法） Slides

   • 第7讲（差分进化算法；蚁群算法；粒子群优化；贝叶斯优化；人工蜂群算法） Slides

   • 第8讲（多目标优化；NSGA-II算法） Slides

Talks (Delivered to Undergraduates)

1. 频谱资源分配与拍卖机制（2020.11） Slides

2. 决策智能（2020.12） Slides

3. 当博弈论遇上人工智能（2021.5） Slides

4. 反事实遗憾最小化算法（2024.5） Slides