价值3528元的人工智能大数据复杂系统及Python操作数据库、爬虫等等课程
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价值3528元的人工智能大数据复杂系统及Python操作数据库、爬虫等等课程分享的这个至少价值3528元
我也犹豫着要不要分享，内存挺大，课程很多
内容：
人工智能、大数据与复杂系统，该课程是万门大学主推课程。
包括了复杂系统Python基础 爬虫数学基础大数据基础以及 人工智能
有监督学习 无监督学习强化学习深度学习神经网络 卷神经网络 视觉深度学习 推荐算法 等等等等。
你可以根据你需要的进行学习，不一定要全部看完，
例如：你就看看基础，学学爬虫，抓抓妹子，你也可以，学学到底是如何换头的，或是看看人脸识别到底怎么做的。
甚至就了解了解，人工智能到底是什么鬼！！ 带来哪些行业的危机，大数据到底干什么用....
价值3528元的人工智能大数据复杂系统及Python操作数据库、爬虫等等课程/├──01-复杂系统| ├──1.1物理预测的胜利与失效.mp456.75M| ├──1.2预测失效原因.mp419.91M| ├──1.3复杂系统引论.mp440.68M| └──1.4生活实例与本章答疑.mp436.04M├──02-大数据与机器学习| ├──2.1大数据预测因为.mp436.91M| └──2.2大数据与机器学习.mp411.10M├──03-人工智能的三个阶段| ├──3.10课程大纲（二）.mp431.64M| ├──3.1规则阶段.mp4100.85M| ├──3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp418.59M| ├──3.3课间答疑.mp4175.56M| ├──3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp449.35M| ├──3.5三个阶段总结分析.mp422.08M| ├──3.6人工智能的应用（一）.mp443.33M| ├──3.7人工智能的应用（二）.mp424.59M| ├──3.8课间答疑.mp4169.51M| └──3.9课程大纲（一）.mp438.19M├──04-高等数学—元素和极限| ├──4.10级数的收敛.mp447.75M| ├──4.11极限的定义.mp439.12M| ├──4.12极限的四则运算.mp433.32M| ├──4.13极限的复合.mp425.13M| ├──4.14连续性.mp440.51M| ├──4.1实数的定义（一）.mp432.77M| ├──4.2实数的定义（二）.mp441.81M| ├──4.3实数的定义（三）www.wobangzhao.com.mp436.73M| ├──4.4实数的元素个数（一）.mp422.67M| ├──4.5实数的元素个数（二）.mp437.52M| ├──4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp438.61M| ├──4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp444.61M| ├──4.8无穷大之比较（一）.mp444.13M| └──4.9无穷大之比较（二）.mp424.98M├──05-复杂网络经济学应用| ├──5.1用网络的思维看经济结构.mp446.12M| ├──5.2复杂网络认识前后.mp456.31M| ├──5.3从网络结构看不同地区（一）.mp475.10M| └──5.4从网络结构看不同地区（二）.mp441.37M├──06-机器学习与监督算法| ├──6.1什么是机器学习.mp424.50M| ├──6.2机器学习的类型.mp444.11M| ├──6.3简单回归实例（一）.mp443.03M| ├──6.4简单回归实例（二）.mp434.32M| └──6.5简单回归实例（三）.mp4180.68M├──07-阿尔法狗与强化学习算法| ├──7.1人工智能的发展.mp441.85M| ├──7.2强化学习算法（一）.mp431.45M| ├──7.3强化学习算法（二）.mp450.43M| ├──7.4强化学习算法（三）.mp432.96M| ├──7.5Alphago给我们的启示.mp420.95M| └──7.6无监督学习.mp425.60M├──08-高等数学—两个重要的极限定理| ├──8.1元素与极限的知识点回顾.mp440.45M| ├──8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp438.70M| ├──8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp426.35M| ├──8.4夹逼定理.mp424.83M| └──8.5第二个重要极限定理的证明.mp427.78M├──09-高等数学—导数| ├──9.10泰勒展开的证明.mp437.57M| ├──9.1导数的定义.mp438.60M| ├──9.2初等函数的导数.mp445.30M| ├──9.3反函数的导数（一）.mp420.92M| ├──9.4反函数的导数（二）.mp426.92M| ├──9.5复合函数的导数.mp428.73M| ├──9.6泰勒展开.mp417.03M| ├──9.7罗尔定理.mp425.67M| ├──9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp452.42M| └──9.9洛比塔法则.mp445.12M├──10-贝叶斯理论| ├──10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp447.62M| ├──10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp420.46M| ├──10.12贝叶斯决策（一）.mp434.84M| ├──10.13贝叶斯决策（二）.mp445.05M| ├──10.14贝叶斯决策（三）.mp465.28M| ├──10.1梯度优化（一）.mp461.02M| ├──10.2梯度优化（二）.mp467.83M| ├──10.3概率基础【微信：17358309816】.mp435.55M| ├──10.4概率与事件.mp437.38M| ├──10.5贝叶斯推理（一）.mp435.91M| ├──10.6贝叶斯推理（二）.mp437.13M| ├──10.7贝叶斯推理（三）.mp430.98M| ├──10.8辛普森案件【微信：17358309816】.mp452.39M| └──10.9贝叶斯推理深入.mp443.60M├──11-高等数学—泰勒展开| ├──11.1泰勒展开.mp441.11M| ├──11.2展开半径.mp427.59M| ├──11.3欧拉公式.mp448.30M| ├──11.4泰勒展开求极限（一）.mp427.06M| └──11.5泰勒展开求极限（二）.mp457.16M├──12-高等数学—偏导数www.wobangzhao.com| ├──12.1偏导数的对称性.mp434.78M| ├──12.2链式法则.mp434.32M| └──12.3梯度算符、拉氏算符.mp468.64M├──13-高等数学—积分| ├──13.1黎曼积.mp422.41M| ├──13.2微积分基本定理.mp454.34M| ├──13.3分部积分（一）.mp446.49M| └──13.4分部积分（二）.mp438.77M├──14-高等数学—正态分布| ├──14.1标准正态分布.mp449.08M| ├──14.2中心极限定理.mp434.08M| ├──14.3误差函数.mp428.92M| ├──14.4二维正态分布.mp444.05M| └──14.5多维正态分布.mp432.81M├──15-朴素贝叶斯和最大似然估计| ├──15.10朴素贝叶斯（三）.mp463.84M| ├──15.11最大似然估计（一）.mp424.68M| ├──15.12最大似然估计（二）.mp451.42M| ├──15.1蒙特卡洛分析（一）.mp449.18M| ├──15.2蒙特卡洛分析（二）.mp434.77M| ├──15.3贝叶斯先验www.wobangzhao.com.mp447.41M| ├──15.4先验到后验的过程.mp421.71M| ├──15.5朴素贝叶斯（一）.mp433.49M| ├──15.6朴素贝叶斯（二）.mp440.55M| ├──15.7算法设计.mp422.30M| ├──15.8TF-IDF（一）.mp447.24M| └──15.9TF-IDF（二）.mp440.03M├──16-线| ├──16.10常规线空间.mp452.42M| ├──16.11线关.mp436.32M| ├──16.12秩.mp455.00M| ├──16.1线代数概述.mp436.24M| ├──16.2线代数应用方法论.mp417.40M| ├──16.3线律.mp444.41M| ├──16.4线空间.mp417.05M| ├──16.5线空间八条法则（一）.mp451.45M| ├──16.6线空间八条法则（二）.mp446.92M| ├──16.7线空间八条法则（三）.mp431.46M| ├──16.8连续傅.mp426.85M| └──16.9傅立.mp441.26M├──17-数据科学和统计学（上）| ├──17.10随机变量（二）.mp415.26M| ├──17.11换门的概率模拟计算（一）.mp458.96M| ├──17.12换门的概率模拟计算（二）.mp437.75M| ├──17.13换门的概率模拟计算（三）.mp450.50M| ├──17.1课程Overview.mp436.35M| ├──17.2回顾统计学（一）.mp465.35M| ├──17.3回顾统计学（二）.mp452.93M| ├──17.4回顾统计学（三）.mp428.10M| ├──17.5回顾数据科学（一）.mp433.76M| ├──17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp460.80M| ├──17.7R和RStudio等介绍（一）.mp424.96M| ├──17.8R和RStudio等介绍（二）.mp429.73M| └──17.9随机变量（一）.mp421.35M├──18-线代数—矩阵、等价类和行列式| ├──18.10等价类.mp457.41M| ├──18.11行列式（一）.mp428.29M| ├──18.12行列式（二）.mp438.16M| ├──18.13行列式（三）.mp452.37M| ├──18.1线代数知识点回顾.mp432.08M| ├──18.2矩阵表示线变化.mp431.26M| ├──18.3可矩阵表示坐标变化.mp464.91M| ├──18.4相似矩阵.mp468.16M| ├──18.5相似矩阵表示相同线变化.mp422.81M| ├──18.6线代数解微分方程.mp467.44M| ├──18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp441.89M| ├──18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp434.80M| └──18.9等价关系.mp430.69M├──19-Python基础课程（上）| ├──19.10变量类型—字符串类型（三）.mp442.36M| ├──19.11变量类型—列表类型（一）.mp425.40M| ├──19.12变量类型—列表类型（二）.mp439.63M| ├──19.13变量类型—列表类型（三）.mp421.45M| ├──19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp429.90M| ├──19.15变量类型—字典类型（二）.mp432.03M| ├──19.1Python介绍（一）.mp431.57M| ├──19.2Python介绍（二）.mp439.90M| ├──19.3变量—命名规范.mp430.52M| ├──19.4变量—代码规范.mp421.17M| ├──19.5变量类型—数值类型.mp423.48M| ├──19.6变量类型—bool类型.mp421.10M| ├──19.7变量类型—字符串类型（一）.mp427.30M| ├──19.8课间答疑.mp421.42M| └──19.9变量类型—字符串类型（二）.mp433.52M├──20-线代数—特征值与特征向量| ├──20.10线代数核心定理.mp428.68M| ├──20.11对偶空间（一）.mp428.56M| ├──20.12对偶空间（二）.mp446.73M| ├──20.13欧氏空间与闵氏空间.mp423.53M| ├──20.14厄米矩阵.mp411.39M| ├──20.1线代数知识点回顾.mp429.06M| ├──20.2例题讲解（一）.mp434.51M| ├──20.3例题讲解（二）.mp434.44M| ├──20.4例题讲解（三）.mp440.60M| ├──20.5特征值与特征向量的物理意义.mp468.79M| ├──20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp416.79M| ├──20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp447.57M| ├──20.8本征值的计算（一）.mp431.39M| └──20.9本征值的计算（二）.mp431.82M├──21-监督学习框架| ├──21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp439.83M| ├──21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp419.84M| ├──21.12线性分类器.mp428.38M| ├──21.13高斯判别模型（一）.mp423.77M| ├──21.14高斯判别模型（二）.mp434.18M| ├──21.1经验误差和泛化误差.mp443.26M| ├──21.2最大后验估计.mp442.58M| ├──21.3正则化.mp418.82M| ├──21.4lasso回归.mp445.80M| ├──21.5超参数（一）.mp434.29M| ├──21.6超参数（二）.mp426.77M| ├──21.7监督学习框架（一）.mp432.13M| ├──21.8监督学习框架（二）.mp442.39M| └──21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp436.21M├──22-Python基础课程（下）| ├──22.10函数（三）.mp428.54M| ├──22.11函数（四）.mp433.92M| ├──22.12类（一）.mp429.36M| ├──22.13类（二）.mp426.83M| ├──22.14类（三）.mp424.82M| ├──22.1条件判断（一）.mp436.45M| ├──22.2条件判断（二）.mp432.63M| ├──22.3循环（一）.mp416.56M| ├──22.4循环（二）.mp425.58M| ├──22.5课间答疑.mp425.60M| ├──22.6循环（三）.mp424.84M| ├──22.7循环（四）.mp430.15M| ├──22.8函数（一）.mp418.46M| └──22.9函数（二）.mp424.54M├──23-PCA、降维方法引入| ├──23.1无监督学习框架.mp425.36M| ├──23.2降维存在的原因.mp421.27M| ├──23.3PCA数学分析方法（一）.mp431.34M| ├──23.4PCA数学分析方法（二）.mp441.67M| ├──23.5PCA数学分析方法（三）.mp429.07M| ├──23.6PCA数学分析方法（四）.mp434.13M| ├──23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp416.30M| ├──23.8PCA背后的假设（一）.mp441.91M| └──23.9PCA背后的假设（二）.mp449.58M├──24-数据科学和统计学（下）| ├──24.10参数估计（一）.mp426.36M| ├──24.11参数估计（二）.mp420.68M| ├──24.12假设检验（一）.mp416.32M| ├──24.13假设检验（二）.mp423.42M| ├──24.1课程Overview.mp421.32M| ├──24.2理解统计思想（一）.mp422.23M| ├──24.3理解统计思想（二）.mp454.02M| ├──24.4理解统计思想（三）.mp421.84M| ├──24.5概率空间.mp414.83M| ├──24.6随机变量（一）.mp432.26M| ├──24.7随机变量（二）.mp416.79M| ├──24.8随机变量（三）.mp444.97M| └──24.9随机变量（四）.mp412.42M├──25-Python操作数据库、 Python爬虫www.wobangzhao.com| ├──25.10Python操作数据库（二）.mp439.13M| ├──25.11Python操作数据库（三）.mp422.91M| ├──25.12Python操作数据库（四）.mp447.88M| ├──25.13Python爬虫（一）.mp465.29M| ├──25.14Python爬虫（二）.mp484.90M| ├──25.15Python爬虫（三）.mp459.24M| ├──25.16Python爬虫（四）.mp457.77M| ├──25.17Python爬虫（五）.mp469.90M| ├──25.1课程介绍.mp422.96M| ├──25.2认识关系型数据库（一）.mp445.99M| ├──25.3认识关系型数据库（二）.mp445.07M| ├──25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp425.87M| ├──25.5命令行操作数据库（一）.mp443.94M| ├──25.6命令行操作数据库（二）.mp440.99M| ├──25.7命令行操作数据库（三）.mp419.77M| ├──25.8命令行操作数据库（四）.mp439.65M| └──25.9Python操作数据库（一）.mp432.85M├──26-线分类器| ├──26.10Perceptron（三）.mp431.52M| ├──26.11Perceptron（四）.mp430.99M| ├──26.12熵与信息（一）.mp422.88M| ├──26.13熵与信息（二）.mp425.34M| ├──26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp424.66M| ├──26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp415.98M| ├──26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp462.14M| ├──26.4线分类器.mp424.04M| ├──26.5LDA（一）.mp424.85M| ├──26.6LDA（二）.mp427.13M| ├──26.7LDA（三）.mp432.60M| ├──26.8Perceptron（一）.mp445.24M| └──26.9Perceptron（二）.mp429.09M├──27-Python进阶（上）| ├──27.10Pandas基本操作（四）.mp426.13M| ├──27.11Pandas绘图（一）.mp434.38M| ├──27.12Pandas绘图（二）.mp437.92M| ├──27.13Pandas绘图（三）【微信：17358309816】.mp423.53M| ├──27.14Pandas绘图（四）.mp446.94M| ├──27.1NumPy基本操作（一）.mp431.03M| ├──27.2NumPy基本操作（二）.mp424.54M| ├──27.3NumPy基本操作（三）.mp427.38M| ├──27.4NumPy基本操作（四）.mp418.17M| ├──27.5NumPy基本操作（五）.mp428.95M| ├──27.6NumPy基本操作（六）.mp425.70M| ├──27.7Pandas基本操作（一）.mp442.09M| ├──27.8Pandas基本操作（二）【微信：17358309816】.mp434.98M| └──27.9Pandas基本操作（三）.mp438.37M├──28www.wobangzhao.com-Scikit-Learn| ├──28.1课程介绍.mp429.67M| ├──28.2Scikit-Learn介绍.mp412.55M| ├──28.3数据处理（一www.wobangzhao.com.mp438.72M| ├──28.4数据处理（二）.mp454.58M| ├──28.5模型实例、模型选择（一）.mp437.87M| ├──28.6模型实例、模型选择（二）.mp424.15M| ├──28.7模型实例、模型选择（三）.mp421.32M| ├──28.8模型实例、模型选择（四）.mp445.09M| └──28.9模型实例、模型选择（五）.mp432.20M├──29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入| ├──29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp440.61M| ├──29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp440.62M| ├──29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp424.38M| ├──29.13SVM引入.mp415.52M| ├──29.1熵（一）.mp435.89M| ├──29.2熵（二）.mp438.12M| ├──29.3熵（三）.mp430.18M| ├──29.4熵（四）.mp432.72M| ├──29.5熵（五）.mp420.18M| ├──29.6熵（六）.mp431.30M| ├──29.7熵（七）.mp410.80M| ├──29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp438.72M| └──29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp437.48M├──30-Python进阶（下）| ├──30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp429.29M| ├──30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp422.12M| ├──30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp422.34M| ├──30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp428.36M| ├──30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp427.54M| ├──30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp420.68M| ├──30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp438.10M| ├──30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp440.47M| └──30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp441.54M├──31-决策树| ├──31.1决策树（一）.mp421.31M| ├──31.2决策树（二）.mp432.57M| ├──31.3决策树（三）.mp436.97M| └──31.4决策树（四）.mp427.11M├──32-数据呈现基础| ├──32.1课程安排.mp448.84M| ├──32.2什么是数据可视化.mp415.77M| ├──32.3设计原则.mp423.97M| ├──32.4数据可视化流程.mp424.41M| ├──32.5视觉编码.mp434.14M| ├──32.6图形选择（一）.mp426.50M| ├──32.7图形选择（二）.mp420.23M| └──32.8图形选择（三）.mp422.52M├──33-云计算初步| ├──33.1Hadoop介绍.mp430.20M| ├──33.2Hdfs应用（一）.mp470.62M| ├──33.3Hdfs应用（二）.mp459.62M| ├──33.4MapReduce（一）.mp441.32M| ├──33.5MapReduce（二）.mp427.81M| ├──33.6Hive应用（一）.mp469.51M| ├──33.7Hive应用（二）.mp482.48M| ├──33.8Hive应用（三）.mp4103.40M| └──33.9Hive应用（四）.mp487.24M├──34-D-Park实战| ├──34.10Spark应用（四）.mp478.99M| ├──34.11Spark应用（五）.mp494.63M| ├──34.12Spark应用（六）.mp4118.58M| ├──34.13Spark应用（七）.mp4102.70M| ├──34.1Pig应用（一）.mp460.66M| ├──34.2Pig应用（二）.mp457.65M| ├──34.3Pig应用（三）.mp462.50M| ├──34.4Pig应用（四）.mp458.18M| ├──34.5Pig应用（五）.mp455.62M| ├──34.6Pig应用（六）.mp424.96M| ├──34.7Spark应用（一）.mp470.69M| ├──34.8Spark应用（二）.mp438.42M| └──34.9Spark应用（三）.mp498.82M├──35-第四范式分享| ├──35.1推荐技术的介绍.mp424.48M| ├──35.2人是如何推荐商品的.mp424.67M| ├──35.3推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果.mp417.30M| ├──35.4求解—从数据到模型.mp423.77M| ├──35.5数据拆分与特征工程.mp426.79M| ├──35.6推荐系统机器学习模型.mp435.12M| ├──35.7评估模型.mp424.81M| └──35.8建模过程的演示与课间答疑.mp429.67M├──36-决策树到随机森林| ├──36.10Bagging与决策树（一）.mp425.40M| ├──36.11Bagging与决策树（二）.mp429.93M| ├──36.12Boosting方法（一）.mp431.61M| ├──36.13Boosting方法（二）.mp417.26M| ├──36.14Boosting方法（三）.mp435.52M| ├──36.15Boosting方法（四）.mp430.04M| ├──36.1决策树.mp416.65M| ├──36.2随机森林.mp429.72M| ├──36.3在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）.mp435.57M| ├──36.4在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）.mp436.04M| ├──36.5模型参数的介绍.mp426.40M| ├──36.6集成方法（一）.mp428.04M| ├──36.7集成方法（二）.mp426.02M| ├──36.8Blending.mp417.42M| └──36.9gt多样化.mp417.59M├──37-数据呈现进阶| ├──37.10D3（三）.mp424.06M| ├──37.11div.html.mp420.87M| ├──37.12svg.html.mp468.32M| ├──37.13D3支持的数据类型.mp459.35M| ├──37.14Make a map（一）.mp457.52M| ├──37.15Make a map（二）.mp417.86M| ├──37.1静态信息图（一）.mp424.84M| ├──37.2静态信息图（二）.mp434.10M| ├──37.3静态信息图（三）.mp461.23M| ├──37.4静态信息图（四）.mp438.37M| ├──37.5静态信息图（五）.mp441.56M| ├──37.6HTML、CSS和JavaScript基础介绍.mp448.29M| ├──37.7DOM和开发者工具.mp428.72M| ├──37.8D3（一）.mp440.30M| └──37.9D3（二）.mp440.42M├──38-强化学习（上）| ├──38.10Policy Learning（二）.mp423.46M| ├──38.11Policy Learning（三）.mp433.01M| ├──38.12Policy Learning（四）.mp427.71M| ├──38.13Policy Learning（五）.mp417.57M| ├──38.14Policy Learning（六）.mp437.05M| ├──38.1你所了解的强化学习是什么.mp427.73M| ├──38.2经典条件反射（一）.mp417.46M| ├──38.3经典条件反射（二）.mp429.48M| ├──38.4操作性条件反射.mp427.82M| ├──38.5Evaluation Problem（一）.mp426.50M| ├──38.6Evaluation Problem（二）.mp414.78M| ├──38.7Evaluation Problem（三）.mp420.03M| ├──38.8Evaluation Problem（四）.mp430.82M| └──38.9Policy Learning（一）.mp423.31M├──39-强化学习（下）| ├──39.10大脑中的强化学习算法（三）.mp413.13M| ├──39.11大脑中的强化学习算法（四）.mp424.68M| ├──39.12大脑中的强化学习算法（五）.mp425.46M| ├──39.13RL in alphaGo（一）.mp427.48M| ├──39.14RL in alphaGo（二）.mp427.88M| ├──39.15RL in alphaGo（三）.mp418.06M| ├──39.16RL in alphaGo（四）.mp442.32M| ├──39.1Policy Learning总结.mp425.07M| ├──39.2基于模型的RL（一）.mp437.28M| ├──39.3基于模型的RL（二）.mp414.14M| ├──39.4基于模型的RL（三）.mp436.55M| ├──39.5基于模型的RL（四）.mp436.46M| ├──39.6基于模型的RL（五）.mp419.95M| ├──39.7基于模型的RL（六）.mp416.18M| ├──39.8大脑中的强化学习算法（一）.mp438.31M| └──39.9大脑中的强化学习算法（二）.mp421.08M├──40-SVM和网络引入| ├──40.10SVM（九）.mp437.61M| ├──40.11SVM（十）.mp448.42M| ├──40.12SVM（十一）.mp445.33M| ├──40.13SVM（十二）和网络引入.mp451.96M| ├──40.1VC维.mp434.13M| ├──40.2SVM（一）.mp437.21M| ├──40.3SVM（二）.mp445.94M| ├──40.4SVM（三）.mp427.88M| ├──40.5SVM（四）.mp440.20M| ├──40.6SVM（五）.mp436.03M| ├──40.7SVM（六）.mp429.48M| ├──40.8SVM（七）.mp424.68M| └──40.9SVM（八）.mp455.79M├──41-集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用| ├──41.10GDBT理解及其衍生应用（五）.mp443.16M| ├──41.11GDBT理解及其衍生应用（六）.mp448.96M| ├──41.12GDBT理解及其衍生应用（七）.mp443.89M| ├──41.13GDBT理解及其衍生应用（八）.mp487.32M| ├──41.14GDBT理解及其衍生应用（九）.mp428.85M| ├──41.15GDBT理解及其衍生应用（十）.mp460.77M| ├──41.1集成模型总结（一）.mp438.15M| ├──41.2集成模型总结（二）.mp440.99M| ├──41.3集成模型总结（三）.mp446.16M| ├──41.4集成模型总结（四）.mp439.00M| ├──41.5集成模型总结（五）.mp477.37M| ├──41.6GDBT理解及其衍生应用（一）.mp439.24M| ├──41.7GDBT理解及其衍生应用（二）.mp453.73M| ├──41.8GDBT理解及其衍生应用（三）.mp430.94M| └──41.9GDBT理解及其衍生应用（四）.mp463.03M├──42-网络| ├──42.1SVM比较其他分类起代码（一）.mp438.23M| ├──42.2SVM比较其他分类起代码（二）.mp455.56M| ├──42.3网络（一）.mp432.00M| ├──42.4网络（二）.mp443.00M| ├──42.5网络（三）.mp435.89M| └──42.6网络（四）.mp447.70M├──43-监督学习－回归| ├──43.10经验分享（一）.mp428.50M| ├──43.11经验分享（二）.mp438.61M| ├──43.12经验分享（三）.mp434.24M| ├──43.1机器学习的概念和监督学习.mp421.57M| ├──43.2机器学习工作流程（一）.mp411.71M| ├──43.3机器学习工作流程（二）.mp420.98M| ├──43.4机器学习工作流程（三）.mp420.04M| ├──43.5机器学习工作流程（四）.mp426.67M| ├──43.6案例分析（一）.mp417.12M| ├──43.7案例分析（二）.mp440.82M| ├──43.8案例分析（三）.mp439.25M| └──43.9案例分析（四）.mp461.59M├──44-监督学习－分类| ├──44.10模型训练与选择（二）.mp451.81M| ├──44.11Airbnb数据探索过程（一）.mp440.68M| ├──44.12Airbnb数据探索过程（二）.mp459.17M| ├──44.13地震数据可视化过程（一）.mp433.59M| ├──44.14地震数据可视化过程（二）.mp432.64M| ├──44.1常用的分类算法.mp418.56M| ├──44.2模型评估标准和案例分析.mp428.84M| ├──44.3数据探索（一）.mp427.11M| ├──44.4数据探索（二）.mp441.16M| ├──44.5数据探索（三）.mp433.29M| ├──44.6数据探索（四）.mp427.59M| ├──44.7数据探索（五）.mp452.32M| ├──44.8数据探索（六）.mp437.90M| └──44.9模型训练与选择（一）.mp434.80M├──45-网络基础与卷积网络| ├──45.10网络（十）.mp440.81M| ├──45.11图像处理基础.mp429.82M| ├──45.12卷积（一）.mp476.26M| ├──45.13卷积（二）.mp443.85M| ├──45.1网络（一）.mp438.95M| ├──45.2网络（二）.mp426.76M| ├──45.3网络（三）.mp421.70M| ├──45.4网络（四）.mp4100.52M| ├──45.6网络（六）.mp436.02M| ├──45.7网络（七）.mp426.19M| ├──45.8www.wobangzhao.com网络（八）.mp433.37M| ├──45.9网络（九）.mp439.64M| └──45.网络（五）.mp4107.87M├──46-时间序列预测| ├──46.10长短期记忆网络（LSTM）案例分析.mp444.20M| ├──46.11Facebook开源的新预测工具—Prophet（一）.mp444.22M| ├──46.12Facebook开源的新预测工具—Prophet（二）.mp449.99M| ├──46.13课程答疑.mp443.95M| ├──46.1时间序列预测概述（一）.mp421.13M| ├──46.2时间序列预测概述（二）.mp425.35M| ├──46.3差分自回归移动平均模型(ARIMA).mp431.24M| ├──46.4差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）.mp446.17M| ├──46.5差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）.mp452.10M| ├──46.6差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）.mp426.18M| ├──46.7差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）.mp444.54M| ├──46.8长短期记忆网络（LSTM）（一）.mp421.07M| └──46.9长短期记忆网络（LSTM）（二）.mp420.75M├──47-人工智能金融应用| ├──47.1人工智能金融应用（一）.mp428.75M| ├──47.2人工智能金融应用（二）.mp440.74M| ├──47.3人工智能金融应用（三）.mp437.08M| ├──47.4人工智能金融应用（四）.mp447.73M| ├──47.5机器学习方法（一）.mp435.20M| ├──47.6机器学习方法（二）.mp428.61M| ├──47.7机器学习方法（三）.mp431.28M| └──47.8机器学习方法（四）.mp443.09M├──48-计算机视觉深度学习入门目的篇| ├──48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4103.56M| ├──48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4133.77M| ├──48.3计算机视觉领域正在关心的问题（二）.mp473.85M| ├──48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4119.15M| ├──48.5实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）.mp4153.33M| ├──48.6实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）.mp494.60M| └──48.7实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）.mp4123.40M├──49-计算机视觉深度学习入门结构篇| ├──49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp499.63M| ├──49.11结构之间的优劣评判以及实验结果（六）.mp477.54M| ├──49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4108.34M| ├──49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4111.10M| ├──49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4131.94M| ├──49.2特征如何组织（一）.mp4126.19M| ├──49.3特征如何组织（二）.mp485.98M| ├──49.4特征如何组织（三）.mp492.86M| ├──49.5特征如何组织（四）.mp4113.36M| ├──49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4116.35M| ├──49.7结构之间的优劣评判以及实验结果（二）.mp487.73M| ├──49.8结构之间的优劣评判以及实验结果（三）.mp4148.19M| └──49.9结构之间的优劣评判以及实验结果（四）.mp491.32M├──50-计算机视觉学习入门优化篇| ├──50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp470.37M| ├──50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4148.70M| ├──50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp469.52M| ├──50.4拟合：从Dropout到Weight Decay.mp4128.01M| ├──50.5优化器和多机并行.mp4134.88M| └──50.6手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去.mp4124.03M├──51-计算机视觉深度学习入门数据篇| ├──51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4104.33M| ├──51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4104.69M| ├──51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp481.45M| └──51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4139.32M├──52-计算机视觉深度学习入门工具篇| ├──52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp493.54M| ├──52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4110.24M| └──52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp453.25M├──53-个化推荐算法| ├──53.10工程望.mp433.72M| ├──53.1个化推荐的发展.mp426.09M| ├──53.2推荐算法的演进（一）.mp425.52M| ├──53.3推荐算法的演进（二）.mp435.84M| ├──53.4推荐算法的演进（三）.mp427.90M| ├──53.5推荐算法的演进（四）.mp440.25M| ├──53.6建模step by step（一）.mp434.01M| ├──53.7建模step by step（二）.mp438.70M| ├──53.8建模step by step（三）.mp432.73M| └──53.9算法评估和迭代.mp418.88M├──54-Pig和Spark巩固| ├──54.10Spark巩固（五）.mp4101.73M| ├──54.1Pig巩固（一）.mp443.80M| ├──54.2Pig巩固（二）.mp4115.33M| ├──54.3Pig巩固（三）.mp489.15M| ├──54.4Pig巩固（四）.mp482.98M| ├──54.5Pig巩固（五）.mp470.14M| ├──54.6Spark巩固（一）.mp465.64M| ├──54.7Spark巩固（二）.mp4105.44M| ├──54.8Spark巩固（三）.mp470.56M| └──54.9Spark巩固（四）.mp454.90M├──55-人工智能与设计| ├──55.10使用人工智能的方式.mp426.10M| ├──55.1智能存在的意义是什么.mp419.54M| ├──55.2已有人工智的设计应用.mp418.64M| ├──55.3人的智能（一）.mp417.03M| ├──55.4人的智能（二）.mp428.66M| ├──55.5人的智能的特点（一）.mp429.62M| ├──55.6人的智能的特点（二）.mp427.86M| ├──55.7人的智能的特点（三）.mp441.62M| ├──55.8人工智能（一）.mp427.63M| └──55.9人工智能（二）.mp424.63M├──56-网络| ├──56.1卷积的本质.mp427.83M| ├──56.2卷积的三大特点.mp434.15M| ├──56.3Pooling.mp416.96M| ├──56.4数字识别（一）.mp433.21M| ├──56.5数字识别（二）.mp431.97M| ├──56.6感受野.mp423.33M| └──56.7RNN.mp423.46M├──57-线动力学| ├──57.1非线动力学.mp423.13M| ├──57.2线动力系统.mp439.97M| ├──57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp440.37M| ├──57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp439.76M| └──57.6Poincare引理.mp437.13M├──58-订单流模型| ├──58.1交易.mp420.17M| ├──58.2点过程基础（一）.mp413.47M| ├──58.3点过程基础（二）.mp424.16M| ├──58.4点过程基础（三）.mp417.88M| ├──58.5订单流数据分析（一）.mp422.35M| ├──58.6订单流数据分析（二）.mp420.85M| ├──58.7订单流数据分析（三）.mp417.74M| ├──58.8订单流数据分析（四）.mp420.63M| └──58.9订单流数据分析（五）.mp426.22M├──59-区块链一场革命| ├──59.1比特币（一）.mp423.00M| ├──59.2比特币（二）.mp415.72M| ├──59.3比特币（三）.mp432.06M| └──59.4以太坊简介及ICO.mp415.19M├──60-统计物理专题（一）| ├──60.10证明理想气体方程.mp423.30M| ├──60.11化学势.mp441.52M| ├──60.12四大热力学势（一）.mp430.13M| ├──60.13 四大热力学势（二）.mp438.40M| ├──60.1统计物理的开端(一).mp432.96M| ├──60.2统计物理的开端（二）.mp424.17M| ├──60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp419.46M| ├──60.4抛硬币抛出正态分布（二）.mp435.67M| ├──60.5再造整个世界（一）.mp430.55M| ├──60.6再造整个世界（二）.mp435.10M| ├──60.7温度的本质（一）.mp440.98M| ├──60.8温度的本质（二）.mp427.34M| └──60.9.mp433.55M├──61-统计物理专题（二）| ├──61.1神奇公式.mp4.mp434.65M| ├──61.2信息熵（一）.mp417.86M| ├──61.3信息熵（二）.mp428.56M| ├──61.4Boltzmann分布.mp430.18M| └──61.5配分函数Z.mp438.78M├──62-复杂网络简介| ├──62.1Networks in real worlds.mp414.25M| ├──62.2BasicConcepts（一）.mp419.84M| ├──62.3BasicConcepts（二）.mp413.30M| ├──62.4Models（一）.mp412.13M| ├──62.5Models（二）.mp414.05M| ├──62.6Algorithms（一）.mp425.38M| └──62.7Algorithms（二）.mp434.74M├──63-ABM简介及金融市场建模| ├──63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp427.16M| ├──63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp437.89M| ├──63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp431.98M| ├──63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp425.36M| ├──63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp431.88M| ├──63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp431.77M| ├──63.16学习模型.mp435.67M| ├──63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp415.76M| ├──63.18ABM的特点.mp429.34M| ├──63.1课程介绍.mp426.86M| ├──63.2系统与系统建模.mp439.51M| ├──63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp436.32M| ├──63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp445.10M| ├──63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp436.85M| ├──63.6ABM为经济系统建模.mp430.42M| ├──63.7经典经济学如何给市场建模.mp435.29M| ├──63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp440.14M| └──63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp425.30M├──64-用伊辛模型理解复杂系统| ├──64.10（网络中的）投票模型.mp424.22M| ├──64.11观念动力学.mp429.82M| ├──64.12集体运动Vicsek模型.mp438.31M| ├──64.13自旋玻璃.mp418.15M| ├──64.14Hopfield神经网络.mp423.30M| ├──64.15限制Boltzmann机.mp430.24M| ├──64.16深度学习与重正化群（一）.mp435.40M| ├──64.17深度学习与重正化群（二）.mp421.92M| ├──64.18总结.mp430.73M| ├──64.19答疑.mp417.36M| ├──64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp424.37M| ├──64.2伊辛模型（一）.mp419.17M| ├──64.3伊辛模型（二）.mp419.62M| ├──64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp423.56M| ├──64.5Ising Model(2D).mp425.98M| ├──64.6相变和临界现象.mp443.62M| ├──64.7Critical Exponents.mp426.70M| ├──64.8正问题和反问题.mp429.14M| └──64.9（空间中的）投票模型.mp436.38M├──65-金融市场的复杂性| ├──65.10Classical Benchmarks（五）.mp429.71M| ├──65.11Endogenous Risk（一）.mp442.78M| ├──65.12Endogenous Risk（二）.mp436.84M| ├──65.13Endogenous Risk（三）.mp440.22M| ├──65.14Endogenous Risk（四）.mp418.31M| ├──65.15Endogenous Risk（五）.mp435.46M| ├──65.16Endogenous Risk（六）.mp437.13M| ├──65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp442.37M| ├──65.18Heterogeneous Beliefs（二）.mp444.83M| ├──65.19总结.mp421.10M| ├──65.1导论（一）.mp438.96M| ├──65.2导论（二）.mp439.67M| ├──65.3导论（三）.mp421.40M| ├──65.4导论（四）.mp430.33M| ├──65.5导论（五）.mp437.59M| ├──65.6Classical Benchmarks（一）.mp431.91M| ├──65.7Classical Benchmarks（二）.mp428.58M| ├──65.8Classical Benchmarks（三）.mp440.01M| └──65.9Classical Benchmarks（四）.mp422.39M├──66-广泛出现的幂律分布| ├──66.1界（一）.mp429.04M| ├──66.2界（二）.mp424.32M| ├──66.3界（三）.mp422.86M| ├──66.4界（四）.mp430.99M| ├──66.5城市、商业（一）.mp433.94M| ├──66.6城市、商业（二）.mp433.28M| ├──66.7启示（一）.mp431.50M| ├──66.8启示（二）.mp417.57M| └──66.9总结.mp418.33M├──67-自然启发算法| ├──67.10粒子群算法（一）.mp437.15M| ├──67.11粒子群算法（二）.mp438.20M| ├──67.12粒子群算法（三）.mp433.56M| ├──67.13遗传算法和PSO的比较.mp425.66M| ├──67.14更多的类似的算法（一）.mp434.86M| ├──67.15更多的类似的算法（二）.mp427.43M| ├──67.16答疑.mp435.37M| ├──67.1课程回顾及答疑.mp429.67M| ├──67.2概括（一）.mp429.21M| ├──67.3概括（二）.mp415.86M| ├──67.4模拟退火算法（一）.mp440.23M| ├──67.5模拟退火算法（二）.mp432.77M| ├──67.6进化相关的算法（一）.mp426.37M| ├──67.7进化相关的算法（二）.mp429.70M| ├──67.8进化相关的算法（三）.mp435.95M| └──67.9进化相关的算法（四）.mp427.62M├──68-机器学习的方法| ├──68.10输出是最好的学习（二）.mp416.02M| ├──68.11案例（一）.mp427.57M| ├──68.12案例（二）.mp418.35M| ├──68.13案例（三）.mp420.45M| ├──68.14案例（四）.mp437.97M| ├──68.15案例（五）.mp416.35M| ├──68.1为什么要讲学习方法.mp424.69M| ├──68.2阅读论文.mp419.88M| ├──68.3综述式文章举例（一）.mp488.32M| ├──68.4综述式文章举例（二）.mp4150.55M| ├──68.5碎片化时间学习及书籍.mp451.55M| ├──68.6视频学习资源及做思维导图.mp433.82M| ├──68.7铁哥答疑（一）.mp428.49M| ├──68.8铁哥答疑（二）.mp419.16M| └──68.9输出是最好的学习（一）.mp422.24M├──69-模型可视化工程管理| ├──69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp430.84M| ├──69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp438.70M| ├──69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp471.32M| ├──69.13日志管理系统—ELK.mp450.36M| ├──69.14极速Bi系统—superset.mp440.22M| ├──69.15Dashboard补充.mp455.35M| ├──69.16ELK补充.mp463.33M| ├──69.17Superset补充.mp460.90M| ├──69.18Superset补充及总结.mp420.41M| ├──69.1课程简介.mp420.73M| ├──69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp428.71M| ├──69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp429.99M| ├──69.4虚拟换环境—Anaconda&docker（三）.mp459.30M| ├──69.5虚拟换环境—Anaconda&docker（四）.mp434.50M| ├──69.6虚拟换环境—Anaconda&docker（五）.mp453.32M| ├──69.7虚拟换环境—Anaconda&docker（六）.mp438.22M| ├──69.8虚拟换环境—Anaconda&docker（七）.mp454.64M| └──69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4138.46M├──70-Value Iteration Networks| ├──70.1Background&Motivation.mp422.96M| ├──70.2Value Iteration.mp436.72M| ├──70.3Grid—world Domain.mp423.79M| └──70.4总结及答疑.mp426.44M├──70-最新回放| ├──0822 CNN RNN回顾 非线性动力学引入.mp4469.87M| └──0822 高频订单流模型、区块链介绍.mp4371.67M├──71-线动力学系统（上）| ├──71.10混沌（一）.mp428.57M| ├──71.11混沌（二）.mp424.57M| ├──71.12混沌（三）.mp421.45M| ├──71.13混沌（四）.mp424.02M| ├──71.14混沌（五）.mp432.35M| ├──71.15混沌（六）.mp486.21M| ├──71.16混沌（七）.mp4157.69M| ├──71.17混沌（八）.mp431.50M| ├──71.18混沌（九）.mp431.55M| ├──71.19混沌（十）.mp419.79M| ├──71.1线动力学系统（一）.mp427.97M| ├──71.20混沌（十一）.mp4125.65M| ├──71.2线动力学系统（二）.mp433.68M| ├──71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp433.68M| ├──71.4Bifurcation（一）.mp413.74M| ├──71.5Bifurcation（二）.mp434.23M| ├──71.6Bifurcation（三）.mp431.99M| ├──71.7Bifurcation（四）.mp428.74M| ├──71.8Bifurcation（五）.mp437.99M| └──71.9Bifurcation（六）.mp465.59M├──72-线动力学系统（下）| ├──72.1自然语言处理（一）.mp430.91M| ├──72.2自然语言处理（二）.mp434.14M| ├──72.3RNN.mp434.41M| └──72.4RNN及.mp430.83M├──73-自然语言处理导入| ├──73.1中文分词.mp427.72M| ├──73.2中文分词、依存文法分析.mp426.70M| ├──73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp440.90M| ├──73.4知识库构建、问答系统.mp442.68M| ├──73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp456.85M| ├──73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp454.80M| ├──73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp462.73M| ├──73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp472.17M| └──73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp462.90M├──74-复杂网络上的物理传输过程| ├──74.10一些传播动力学模型（七）.mp432.35M| ├──74.11一些传播动力学模型（八）.mp423.48M| ├──74.12仿真模型的建立过程（一）.mp445.00M| ├──74.13仿真模型的建立过程（二）.mp444.32M| ├──74.14仿真模型的建立过程（三）.mp463.74M| ├──74.15仿真模型的建立过程（四）.mp444.22M| ├──74.16Combining complex networks and data mining.mp431.87M| ├──74.1一些基本概念.mp418.50M| ├──74.2常用的统计描述物理量.mp414.42M| ├──74.3四种网络模型.mp430.33M| ├──74.4一些传播动力学模型（一）.mp428.15M| ├──74.5一些传播动力学模型（二）.mp428.95M| ├──74.6一些传播动力学模型（三）.mp429.58M| ├──74.7一些传播动力学模型（四）.mp431.41M| ├──74.8一些传播动力学模型（五）.mp429.53M| └──74.9一些传播动力学模型（六）.mp427.75M├──75-RNN及LSTM| ├──75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp423.86M| ├──75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp419.75M| ├──75.12LSTM.mp432.47M| ├──75.13LSTM、Use Examples.mp436.54M| ├──75.14词向量、Deep RNN.mp422.04M| ├──75.15Encoder Decoder Structure.mp420.22M| ├──75.16LSTM Text Generation（一）.mp444.13M| ├──75.17LSTM Text Generation（二）.mp453.50M| ├──75.18LSTM Text Generation（三）.mp454.82M| ├──75.1RNN—序列处理器（一）.mp423.35M| ├──75.2RNN—序列处理器（二）.mp431.35M| ├──75.3A simple enough case.mp429.03M| ├──75.4A dance between fix points.mp430.69M| ├──75.5Fix point、Train Chaos.mp426.83M| ├──75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp424.58M| ├──75.7RNN训练—BPTT（一）.mp422.94M| ├──75.8RNN训练—BPTT（二）.mp418.79M| └──75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp422.73M├──76-漫谈人工智能创业| ├──76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp439.71M| ├──76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp441.54M| ├──76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp431.38M| ├──76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp496.09M| ├──76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp433.24M| ├──76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp422.88M| ├──76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp426.98M| ├──76.17关于Entrepreneurship.mp413.27M| ├──76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp451.66M| ├──76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp438.08M| ├──76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp447.45M| ├──76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp467.90M| ├──76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp470.66M| ├──76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4105.46M| ├──76.7人工智能创业中的商业思维.mp429.72M| ├──76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp419.78M| └──76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp419.43M├──77-学习其他主题| ├──77.1.mp430.33M| ├──77.10程序讲解（三）.mp447.88M| ├──77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp427.68M| ├──77.3玻尔兹曼机.mp436.24M| ├──77.4学习（一）.mp426.39M| ├──77.5学习（二）.mp424.16M| ├──77.6学习（三）.mp424.41M| ├──77.7学习（四）.mp454.48M| ├──77.8程序讲解（一）.mp443.01M| └──77.9程序讲解（二）.mp454.55M└──78-课程总结| ├──78.10课程总结（二）.mp4132.68M| ├──78.1开场.mp421.18M| ├──78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp460.95M| ├──78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp442.01M| ├──78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp435.44M| ├──78.5RNN诗人.mp428.86M| ├──78.6课程复习.mp433.21M| ├──78.7课程大纲（一）.mp418.40M| ├──78.8课程大纲（二）.mp418.83M| └──78.9课程总结（一）.mp416.49M
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谢谢大佬分享 谢谢分享 谢谢分享！ 多谢楼主分享 是失效了？
大家好，在此收集大数据和python
有效期截止到2021年7月7日09:51，麻烦在此之前点击以下链接将文件发送给我，支持发送任意格式的文件，感谢~
链接：https://pan.baidu.com/disk/main#/transfer/send?surl=AA4AAAAAAAkVUA
来自：Ryanligreat 6666 6666666666
支持楼主，谢谢分享。