计算机专业，线性代数要掌握到什么程度

如果规划以后只是纯做软件开发，和数据库打交道，线性代数确实没有必要深入学习，通过考试拿到学分就行了，但如果未来工作规划可能会参与3d视觉类、人工智能机器学习等等，就必须深入学习线性代数。

比如3d变换，如果你熟悉向量和矩阵变换，那么代码你基本上一看就懂，那些看起来复杂的代码，实际上就是矩阵变换。

如果将来工作会接触到机器学习，那线性代数就更重要了，目前AI流行的Transformer架构，本质上就是超大规模矩阵乘法+非线性函数（也叫激活函数）。

推荐一本线代的书籍《Introduction to Linear Algebra》，作者Gilbert Strang是应用数学家，同时还是MIT的教授（50年的线性代数教学经验），他讲的线性代数课程相当经典，被许多平台收录为线性代数的推荐课程，b站和网易公开课上好像都有他的讲课视频。这本书不像纯数学教材那么抽象，也不是只教会你刷题，它能真正的让你理解线性代数的概念（向量、空间、矩阵变换的意义），是工科学生入门线性代数最好的书籍之一，尤其是将来可能要从事人工智能相关的工作，那本书就更加不能错过。如果对本书理解透彻，那么就能勉强看懂机器学习相关的前沿论文。作者总共有12本书籍，本书好像是最受欢迎的，本书第一版发布于1993年，目前最新版已经是six edition，发布于2023年。本书还非常适合自学，很多看过本书的学生推荐看书+作者的线性代数视频，会有更好的学习效果。