Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.
Couvre l'algorithme de recherche le plus proche du voisin et le lemme de Johnson-Lindenstrauss pour la réduction de la dimensionnalité, en explorant les techniques de prétraitement et le hachage sensible à la localité.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Couvre les implémentations sans attente d'objets atomiques, en se concentrant sur les compteurs et les instantanés, en discutant des idées clés pour renforcer l'atomicité et la liberté d'attente.
Explique les concepts de valeur présents et futurs dans l'évaluation des investissements, en mettant l'accent sur leur calcul et leur importance dans la prise de décision financière.
