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[云计算] 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

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程序家 [VIP@钻石] 发表于 2017-12-4 12:51:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
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课程介绍:

047_Model Thinking_模型思维\
data analysis and statistical inference\
Data Visualization\
Dino 101 Dinosaur Paleobiology\
Getting and Cleaning Data\
Mining Massive Datasets\
Model Thinking _ Scott Page\
modelthinkingzh-001\
R Programming\
Stanford Statistical Learning 2014\
The Data Scientist’s Toolbox\


详细目录:

├─047_Model Thinking_模型思维
│  ├─Model Thinking
│  │      1 - 1 - Why Model (853).mp4
│  │      1 - 2 - Intelligent Citizens of the World (1131).mp4
│  │      1 - 3 - Thinking More Clearly (1050).mp4
│  │      1 - 4 - Using and Understanding Data (1014).mp4
│  │      1 - 5 - Using Models to Decide Strategize and Design (1526).mp4
│  │      10 - 1 -  Markov Models (426).mp4
│  │      10 - 2 -  A Simple Markov Model (1127).mp4
│  │      10 - 3 - Markov Model of Democratization (821).mp4
│  │      10 - 4 - Markov Convergence Theorem (1033).mp4
│  │      10 - 5 - Exapting the Markov Model (1011).mp4
│  │      11 - 1 - Lyapunov Functions (913).mp4
│  │      11 - 2 - The Organization of Cities (1214).mp4
│  │      11 - 3 -  Exchange Economies and Externalities (918).mp4
│  │      11 - 4 - Time to Convergence and Optimality (804).mp4
│  │      11 - 5 - Lyapunov Fun and Deep (840).mp4
│  │      11 - 6 -  Lyapunov or Markov (724).mp4
│  │      12 - 1 - Coordination and Culture (337).mp4
│  │      12 - 2 - What Is Culture And Why Do We Care (1543).mp4
│  │      12 - 3 - Pure Coordination Game (1348).mp4
│  │      12 - 4 - Emergence of Culture (1101).mp4
│  │      12 - 5 - Coordination and Consistency (1703).mp4
│  │      13 - 1 - Path Dependence (723).mp4
│  │      13 - 2 - Urn Models (1626).mp4
│  │      13 - 3 - Mathematics on Urn Models (1446).mp4
│  │      13 - 4 - Path Dependence and Chaos (1108).mp4
│  │      13 - 5 - Path Dependence and Increasing Returns (1231).mp4
│  │      13 - 6 - Path Dependent or Tipping Point (952).mp4
│  │      14 - 1 - Networks (704).mp4
│  │      14 - 2 - The Structure of Networks (1930).mp4
│  │      14 - 3 - The Logic of Network Formation (1003).mp4
│  │      14 - 4 - Network Function (1310).mp4
│  │      15 - 1 - Randomness and Random Walk Models (305).mp4
│  │      15 - 2 - Sources of Randomness (515).mp4
│  │      15 - 3 - Skill and Luck (828).mp4
│  │      15 - 4 - Random Walks (1229).mp4
│  │      15 - 5 - Random Walks and Wall Street (751).mp4
│  │      15 - 6 - FInite Memory Random Walks (818).mp4
│  │      16 - 1 - Colonel Blotto Game (153).mp4
│  │      16 - 2 - Blotto No Best Strategy (727).mp4
│  │      16 - 3 - Applications of Colonel Blotto (708).mp4
│  │      16 - 4 - Blotto Troop Advantages (627).mp4
│  │      16 - 5 - Blotto and Competition (1041).mp4
│  │      17 - 1 - Intro The Prisoners Dilemma and Collective Action (344).mp4
│  │      17 - 2 - The Prisoners Dilemma Game (1345).mp4
│  │      17 - 3 - Seven Ways To Cooperation (1520).mp4
│  │      17 - 4 - Collective Action and Common Pool Resource Problems (723).mp4
│  │      17 - 5 - No Panacea (603).mp4
│  │      18 - 1 - Mechanism Design (400).mp4
│  │      18 - 2 - Hidden Action and Hidden Information (953).mp4
│  │      18 - 3 - Auctions (1959).mp4
│  │      18 - 4 - Public Projects (1221).mp4
│  │      19 - 1 - Replicator Dynamics (437).mp4
│  │      19 - 2 - The Replicator Equation (1329).mp4
│  │      19 - 3 - Fishers Theorem (1157).mp4
│  │      19 - 4 - Variation or Six Sigma (539).mp4
│  │      2 - 1 - Sorting and Peer Effects Introduction (511).mp4
│  │      2 - 2 - Schellings Segregation Model (1130) (1).mp4
│  │      2 - 3 - Measuring Segregation (1130).mp4
│  │      2 - 4 - Peer Effects (658).mp4
│  │      2 - 5 - The Standing Ovation Model (1805).mp4
│  │      2 - 6 - The Identification Problem (1018).mp4
│  │      20 - 1 - Prediction (225).mp4
│  │      20 - 2 - Linear Models (502).mp4
│  │      20 - 3 - Diversity Prediction Theorem (1154).mp4
│  │      20 - 4 - The Many Model Thinker (711).mp4
│  │      3 - 1 - Aggregation (1015).mp4
│  │      3 - 2 - Central Limit Theorem (1852).mp4
│  │      3 - 3 - Six Sigma (511).mp4
│  │      3 - 4 - Game of Life (1436).mp4
│  │      3 - 5 - Cellular Automata (1807).mp4
│  │      3 - 6 - Preference Aggregation (1219).mp4
│  │      4 - 1 - Introduction to Decision Making (537).mp4
│  │      4 - 2 - Multi-Criterion Decision Making (818).mp4
│  │      4 - 3 - Spatial Choice Models (1108).mp4
│  │      4 - 4 - Probability The Basics (1006).mp4
│  │      4 - 5 - Decision Trees (1438).mp4
│  │      4 - 6 - Value of Information (841).mp4
│  │      5 - 1 - Thinking Electrons Modeling People (629).mp4
│  │      5 - 2 - Rational Actor Models (1609).mp4
│  │      5 - 3 - Behavioral Models (1249).mp4
│  │      5 - 4 - Rule Based Models (1230).mp4
│  │      5 - 5 - When Does Behavior Matter (1240).mp4
│  │      6 - 1 -  Introduction to Linear Models (427).mp4
│  │      6 - 2 - Categorical Models (1513).mp4
│  │      6 - 3 - Linear Models (810).mp4
│  │      6 - 4 -  Fitting Lines to Data (1148).mp4
│  │      6 - 5 -  Reading Regression Output (1144).mp4
│  │      6 - 6 -  From Linear to Nonlinear (611).mp4
│  │      6 - 7 - The Big Coefficient vs The New Reality (1126).mp4
│  │      7 - 1 - Tipping Points (558).mp4
│  │      7 - 2 - Percolation Models (1148).mp4
│  │      7 - 3 -  Contagion Models 1 Diffusion (724).mp4
│  │      7 - 4 -  Contagion Models 2 SIS Model (912).mp4
│  │      7 - 5 - Classifying Tipping Points (826).mp4
│  │      7 - 6 - Measuring Tips (1339).mp4
│  │      8 - 1 - Introduction To Growth (643).mp4
│  │      8 - 2 - Exponential Growth (1053).mp4
│  │      8 - 3 - Basic Growth Model (1359).mp4
│  │      8 - 4 -  Solow Growth Model (1141).mp4
│  │      8 - 5 - WIll China Continue to Grow (1155).mp4
│  │      8 - 6 - Why Do Some Countries Not Grow (1130).mp4
│  │      9 - 1 - Problem Solving and Innovation (506).mp4
│  │      9 - 2 -  Perspectives and Innovation (1722).mp4
│  │      9 - 3 - Heuristics (929).mp4
│  │      9 - 4 - Teams and Problem Solving (1105).mp4
│  │      9 - 5 -  Recombination (1102).mp4
│  │      
│  └─modelthinkingzh-001
│      │  Model Thinking Resources.pdf
│      │  Model Thinking Resources_2.pdf
│      │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
│      │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
│      │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
│      │  
│      ├─week01
│      │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
│      │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
│      │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
│      │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
│      │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
│      │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4
│      │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4
│      │      
│      ├─week02
│      │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
│      │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
│      │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4
│      │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
│      │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
│      │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4
│      │      
│      ├─week03
│      │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
│      │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
│      │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
│      │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4
│      │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4
│      │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
│      │      
│      ├─week04
│      │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
│      │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
│      │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
│      │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
│      │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4
│      │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week05
│      │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
│      │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
│      │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
│      │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
│      │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
│      │      
│      ├─week06
│      │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
│      │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4
│      │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
│      │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
│      │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
│      │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
│      │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
│      │      
│      ├─week07
│      │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
│      │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4
│      │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
│      │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
│      │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
│      │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4
│      │      
│      ├─week08
│      │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
│      │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4
│      │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4
│      │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
│      │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
│      │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
│      │      8 - 7 - 8.7) 皮凯蒂的资本论- 一个简单模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
│      │      
│      ├─week09
│      │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
│      │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
│      │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
│      │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
│      │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4
│      │      
│      ├─week10
│      │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
│      │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
│      │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
│      │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
│      │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
│      │      
│      ├─week11
│      │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4
│      │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
│      │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
│      │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
│      │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
│      │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
│      │      
│      ├─week12
│      │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care
│      │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
│      │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
│      │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
│      │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
│      │      
│      ├─week13
│      │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4
│      │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
│      │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
│      │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
│      │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
│      │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
│      │      
│      ├─week14
│      │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
│      │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
│      │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
│      │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4
│      │      
│      ├─week15
│      │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
│      │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
│      │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4
│      │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
│      │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
│      │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
│      │      
│      ├─week16
│      │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
│      │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
│      │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
│      │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
│      │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
│      │      
│      ├─week17
│      │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
│      │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
│      │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
│      │      17 - 4 - 17.4) 集体行动和公共资源问题 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
│      │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
│      │      
│      └─week18
│              18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
│              18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
│              18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
│              18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4
│              
├─data analysis and statistical inference
│      8 - 1 - Review - Frequentist vs. Bayesian Inference (28-27).mp4
│      Unit 6.zip
│      unit 7.zip
│      Week 1.zip
│      week 2.zip
│      week 3.zip
│      week 4.zip
│      week 5.zip
│      
├─Data Visualization
│  ├─01_Week_1
│  │      01_1.1.1._Introduction_00-11-58.mp4
│  │      02_1.1.2._Some_Books_on_Data_Visualization_00-03-21.mp4
│  │      03_1.1.3._Overview_of_Visualization_00-11-02.mp4
│  │      04_1.2.1._2-D_Graphics_00-10-09.mp4
│  │      05_SVG-example_00-01-34.mp4
│  │      06_1.2.2._2-D_Drawing_00-09-11.mp4
│  │      07_1.2.3._3-D_Graphics_00-08-39.mp4
│  │      08_1.2.4._Photorealism_00-10-05.mp4
│  │      09_1.2.5._Non-Photorealism_00-06-09.mp4
│  │      10_1.3.1._The_Human_00-11-08.mp4
│  │      11_1.3.2._Memory_00-12-16.mp4
│  │      12_1.3.3._Reasoning_00-07-24.mp4
│  │      13_1.3.4._The_Human_Retina_00-10-22.mp4
│  │      14_1.3.5._Perceiving_Two_Dimensions_00-08-23.mp4
│  │      15_1.3.6._Perceiving_Perspective_00-08-36.mp4
│  │      
│  ├─02_Week_2
│  │      01_2.1.0._Module_2_Introduction_00-02-49.mp4
│  │      02_2.1.1._Data_00-07-44.mp4
│  │      03_2.1.2._Mapping_00-09-04.mp4
│  │      04_2.1.3._Charts_00-09-24.mp4
│  │      05_2.2.1._Glyphs_Part_1_00-04-32.mp4
│  │      06_2.2.1._Glyphs_Part_2_00-06-30.mp4
│  │      07_2.2.2._Parallel_Coordinates_00-08-34.mp4
│  │      08_2.2.3._Stacked_Graphs_Part_1_00-05-56.mp4
│  │      09_2.2.3._Stacked_Graphs_Part_2_00-06-30.mp4
│  │      10_2.3.1._Tuftes_Design_Rules_00-12-14.mp4
│  │      11_2.3.2._Using_Color_00-11-28.mp4
│  │      
│  ├─03_Week_3
│  │      01_3.1.0_Module_3_Introduction_00-01-15.mp4
│  │      02_3.1.1._Graphs_and_Networks_00-08-16.mp4
│  │      03_3.1.2._Embedding_Planar_Graphs_00-11-37.mp4
│  │      04_3.1.3._Graph_Visualization_00-13-50.mp4
│  │      05_3.1.4._Tree_Maps_00-09-21.mp4
│  │      06_3.2.1._Principal_Component_Analysis_00-08-04.mp4
│  │      07_3.2.2._Multidimensional_Scaling_00-06-48.mp4
│  │      08_3.3.1._Packing_00-12-52.mp4
│  │      
│  └─04_Week_4
│          01_4.1.0._Module_4_Introduction_00-00-55.mp4
│          02_4.1.1._Visualization_Systems_00-03-20.mp4
│          03_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_1_00-09-05.mp4
│          04_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_2_00-09-07.mp4
│          05_4.1.2._The_Information_Visualization_Mantra-_Part_3_00-05-49.mp4
│          06_4.1.3._Database_Visualization_Part-_1_00-12-26.mp4
│          07_4.1.3._Database_Visualization_Part-_2_00-08-10.mp4
│          08_4.1.3._Database_Visualization_Part-_3_00-09-46.mp4
│          09_4.2.1._Visualization_System_Design_00-14-26.mp4
│         
├─Dino 101 Dinosaur Paleobiology
│  │  coursedescriptions.pdf
│  │  dino101-course-outline.pdf
│  │  dino101-course-teaching-outcomes.pdf
│  │  Glossary V2.pdf
│  │  
│  ├─Lesson 1 Appearance and Anatomy
│  │      1 - 1 - Introduction (7_31).mp4
│  │      1 - 2 - Size (4_33).mp4
│  │      1 - 3 - Skeleton (12_46).mp4
│  │      1 - 4 - Saurischians (7_28).mp4
│  │      1 - 5 - Ornithischians (10_03).mp4
│  │      1 - 6 - Appearance (13_11).mp4
│  │      1 - 7 - Muscles (4_58).mp4
│  │      Lesson 1 the Skeleton V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 10 Paleogeography and Plate Tectonics
│  │      10 - 1 - Paleogeography (7_45).mp4
│  │      10 - 2 - Continental Movement (6_32).mp4
│  │      10 - 3 - Effect on Dinosaurs (11_58).mp4
│  │      Lesson 10 Palaeogeography and Plate Tectonics V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 11 Dinosaur Origins
│  │      11 - 1 - Origins (3_07).mp4
│  │      11 - 2 - Diapsids (9_50).mp4
│  │      11 - 3 - Rise of the Dinosaurs (6_18).mp4
│  │      Lesson 11 Dinosaur Origins V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 12 Dinosaur Extinction
│  │      12 - 1 - Extinction (9_21).mp4
│  │      12 - 2 - Habitat Loss (5_13).mp4
│  │      12 - 3 - Chixulub Impactor (12_14).mp4
│  │      12 - 4 - Resurrecting Dinosaurs (4_36).mp4
│  │      Lesson 12 Dinosaur Extinction V2.pdf
│  │      Lesson 12 Dinosaur Extinction.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 2 Death and Fossilization
│  │      2 - 1 - Taphonomy (9_10).mp4
│  │      2 - 2 - Fossilization (8_05).mp4
│  │      2 - 3 - Field Work (20_23).mp4
│  │      Lesson 2 Death and Fossilization V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 3 Eating
│  │      3 - 1 - Types of Eaters (7_14).mp4
│  │      3 - 2 - Teeth (7_27).mp4
│  │      3 - 3 - Claws (3_09).mp4
│  │      3 - 4 - Determining Diet (11_10).mp4
│  │      Lesson 3 Eating V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 4 Moving Around
│  │      4 - 1 - Stance (5_23).mp4
│  │      4 - 2 - Limbs (12_39).mp4
│  │      4 - 3 - Trackways (4_41).mp4
│  │      4 - 4 - Metabolism (5_23).mp4
│  │      Lesson 4 Moving Around V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 5 Birth, Growth, and Reproduction
│  │      5 - 1 - Eggs (4_27).mp4
│  │      5 - 2 - Young Dinosaurs (14_30).mp4
│  │      5 - 3 - Males & Females (9_27).mp4
│  │      Lesson 5 Birth Growth and Reproduction V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 6 Attack and Defense
│  │      6 - 1 - Defensive Adaptations (13_49).mp4
│  │      6 - 2 - Offensive Adaptations (15_24).mp4
│  │      6 - 3 - Intraspecies Interactions (7_34).mp4
│  │      Lesson 6 Attack and Defense V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 7 What is a Species
│  │      7 - 1 - Naming Species (9_20).mp4
│  │      7 - 2 - Holotype (6_13).mp4
│  │      7 - 3 - Differentiating Species (11_17).mp4
│  │      Lesson 7 What is a Species V2.pdf
│  │      
│  ├─Lesson 8 Evolution
│  │      8 - 1 - Clades (10_49).mp4
│  │      8 - 2 - Convergence (9_46).mp4
│  │      8 - 3 - Birds (9_20).mp4
│  │      Lesson 8 Evolution V2.pdf
│  │      
│  └─Lesson 9 Stratigraphy and Geologic Time
│          9 - 1 - Deep Time (13_19).mp4
│          9 - 2 - Stratigraphy (7_53).mp4
│          9 - 3 - The Age of Dinosaurs (5_47).mp4
│          Lesson 9 Stratigraphy and Geologic Time V2.pdf
│         
├─Getting and Cleaning Data
│  ├─Week1
│  │      1 - 1 - Obtaining Data Motivation (5-38) .mp4
│  │      1 - 2 - Raw and Processed Data (7-07).mp4
│  │      1 - 3 - Components of Tidy Data (9-25).mp4
│  │      1 - 4 - Downloading Files (7-09).mp4
│  │      1 - 5 - Reading Local Files (4-55).mp4
│  │      1 - 6 - Reading Excel Files (3-55).mp4
│  │      1 - 7 - Reading XML (12-39).mp4
│  │      1 - 8 - Reading JSON (5-03).mp4
│  │      1 - 9 - The data.table Package (11-18).mp4
│  │      01_01_obtainingDataMotivation.pdf
│  │      01_02_rawAndProcessedData.pdf
│  │      01_03_componentsOfTidyData.pdf
│  │      01_04_downLoadingFiles.pdf
│  │      01_05_readingLocalFiles.pdf
│  │      01_06_readingExcelFiles.pdf
│  │      01_07_readingXML.pdf
│  │      01_08_readingJSON.pdf
│  │      01_09_dataTable.pdf
│  │      
│  ├─Week2
│  │      2 - 1 - Reading from MySQL (14-44).mp4
│  │      2 - 2 - Reading from HDF5  (6-45).mp4
│  │      2 - 3 - Reading from The Web (6-47).mp4
│  │      2 - 4 - Reading From APIs (7-57).mp4
│  │      2 - 5 - Reading From Other Sources (4-44).mp4
│  │      02_01_readingMySQL.pdf
│  │      02_02_readingHDF5.pdf
│  │      02_03_readingFromTheWeb.pdf
│  │      02_04_readingFromAPIs.pdf
│  │      02_05_readingFromOtherSources.pdf
│  │      
│  ├─Week3
│  │      3 - 1 - Subsetting and Sorting (6-51).mp4
│  │      3 - 2 - Summarizing Data (11-37).mp4
│  │      3 - 3 - Creating New Variables (10-32).mp4
│  │      3 - 4 - Reshaping Data (9-13).mp4
│  │      3 - 5 - Merging Data (6-19).mp4
│  │      03_01_subsettingAndSorting.pdf
│  │      03_02_summarizingData.pdf
│  │      03_03_creatingNewVariables.pdf
│  │      03_04_reshapingData.pdf
│  │      03_05_mergingData.pdf
│  │      
│  └─Week4
│          4 - 1 - Editing Text Variables (10-46).mp4
│          4 - 2 - Regular Expressions I (5-16).mp4
│          4 - 3 - Regular Expressions II (8-00).mp4
│          4 - 4 - Working with Dates (6-02).mp4
│          4 - 5 - Data Resources (3-33).mp4
│          04_01_editingTextVariables.pdf
│          04_02_regularExpressions.pdf
│          04_03_regularExpressionsII.pdf
│          04_04_workingWithDates.pdf
│          04_05_dataResources.pdf
│         
├─Mining Massive Datasets
│  │  bookL.pdf
│  │  
│  ├─01_Week_1_Materials
│  │      01_Distributed_File_Systems_15-50.mp4
│  │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.mp4
│  │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.mp4
│  │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.mp4
│  │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.mp4
│  │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.mp4
│  │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.mp4
│  │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.mp4
│  │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.mp4
│  │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.mp4
│  │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.mp4
│  │      01_Distributed_File_Systems_15-50.pdf
│  │      02_The_MapReduce_Computational_Model_22-04.pdf
│  │      03_Scheduling_and_Data_Flow_12-43.pdf
│  │      04_Combiners_and_Partition_Functions_12-17_Advanced.pdf
│  │      05_Link_Analysis_and_PageRank_9-39.pdf
│  │      06_PageRank-_The_Flow_Formulation_9-16.pdf
│  │      07_PageRank-_The_Matrix_Formulation_8-02.pdf
│  │      08_PageRank-_Power_Iteration_10-34.pdf
│  │      09_PageRank-_The_Google_Formulation_12-08.pdf
│  │      10_Why_Teleports_Solve_the_Problem_12-26.pdf
│  │      11_How_we_Really_Compute_PageRank_13-49.pdf
│  │      
│  ├─02_Week_2_Materials
│  │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.mp4
│  │      02_Minhashing_25-18.mp4
│  │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.mp4
│  │      04_Applications_of_LSH_11-40.mp4
│  │      05_Fingerprint_Matching_7-07.mp4
│  │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.mp4
│  │      07_Distance_Measures_22-39.mp4
│  │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.mp4
│  │      09_Frequent_Itemsets_29-50.mp4
│  │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.mp4
│  │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.mp4
│  │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.mp4
│  │      01_Finding_Similar_Sets_13-37.pdf
│  │      02_Minhashing_25-18.pdf
│  │      03_Locality-Sensitive_Hashing_19-24.pdf
│  │      04_Applications_of_LSH_11-40.pdf
│  │      05_Fingerprint_Matching_7-07.pdf
│  │      06_Finding_Duplicate_News_Articles_6-08.pdf
│  │      07_Distance_Measures_22-39.pdf
│  │      08_Nearest_Neighbor_Learning_11-39.pdf
│  │      09_Frequent_Itemsets_29-50.pdf
│  │      10_A-Priori_Algorithm_13-07.pdf
│  │      11_Improvements_to_A-Priori_17-26__Advanced.pdf
│  │      12_All_or_Most_Frequent_Itemsets_in_2_Passes_14-40_Advanced.pdf
│  │      
│  ├─03_Week_3_Materials
│  │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.mp4
│  │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.mp4
│  │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.mp4
│  │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.mp4
│  │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.mp4
│  │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.mp4
│  │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.mp4
│  │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.mp4
│  │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.mp4
│  │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.mp4
│  │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.mp4
│  │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.mp4
│  │      13_Mining_Data_Streams_12-01.mp4
│  │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.mp4
│  │      15_Bloom_Filters_18-00.mp4
│  │      16_Sampling_a_Stream_11-30.mp4
│  │      17_Counting_Distinct_Elements_25-59_Advanced.mp4
│  │      01_Community_Detection_in_Graphs-_Motivation_5-44.pdf
│  │      02_The_Affiliation_Graph_Model_10-04.pdf
│  │      03_From_AGM_to_BIGCLAM_8-48.pdf
│  │      04_Solving_the_BIGCLAM_9-19.pdf
│  │      05_Detecting_Communities_as_Clusters_8-39_Advanced.pdf
│  │      06_What_Makes_a_Good_Cluster_8-48_Advanced.pdf
│  │      07_The_Graph_Laplacian_Matrix_6-51_Advanced.pdf
│  │      08_Examples_of_Eigendecompositions_of_Graphs_6-16_Advanced.pdf
│  │      09_Defining_the_Graph_Laplacian_3-27_Advanced.pdf
│  │      10_Spectral_Graph_Partitioning-_Finding_a_Partition_13-25_Advanced.pdf
│  │      11_Spectral_Clustering-_Three_Steps_7-17_Advanced.pdf
│  │      12_Analysis_of_Large_Graphs-_Trawling_9-02_Advanced.pdf
│  │      13_Mining_Data_Streams_12-01.pdf
│  │      14_Counting_1s_29-00_Advanced.pdf
│  │      15_Bloom_Filters_18-00.pdf
│  │      16_Sampling_a_Stream_11-30.pdf
│  │      17_Counting_Distinct_Elements_25-59_Advanced.pdf
│  │      





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admin [管理员] 发表于 2017-12-4 12:54:47 | 显示全部楼层
│  ├─04_Week_4_Materials
8 m# j# ?* b+ Q. `, h/ [│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4
& o3 m9 j2 z: J8 {│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4& U9 c" q1 p% H" i. I1 ^* J
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp4
( v- q$ S* j5 q6 N$ D/ @! V│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4+ @- N. E, ~; A% d/ i- H
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
) o" ]. y; B0 ^& _- J# [│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4' l% E6 L9 ~5 J. K1 i, t
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
4 @% ?& }$ ?& N( i" h│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp44 z/ R( X3 Y( D8 p" H
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4$ r+ k3 d1 G7 A# Y( {4 D
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp40 Y8 I2 o# n% E- `) S
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4
" L9 u6 ?/ s" N3 E7 N: u' x! D/ j9 Y│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4- f9 z8 b  l4 j6 }* @% r4 G5 R1 j
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp40 Z- F8 c3 s9 A# v4 W, a
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4% C/ g3 x4 x( z, y* M/ j; f
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4
& G5 e$ v* [8 N. Q7 S4 C│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp40 K/ a% j5 e% H( Q+ ?# p
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp40 A) ~1 n& l! u- s, Y
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf( ]1 P- h) L3 q1 u6 B' u  V
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
# F, q" J+ W7 t% l  ~│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf
- X) b/ h0 g0 B( K8 ?│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
, \( _! f& B; |+ [7 u! C│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf: U+ {5 z6 j. I4 h. ~" e7 h
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf+ }+ f2 ?& v: B  o% t$ r
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
! L3 m+ J: l: p% k│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf7 x; U5 i" S. c! u+ F2 C) q* [
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf) H8 g  H# R% m6 \' k8 t# ?
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf' I) z# R; J: _+ z* ]0 ^& }
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
5 u0 F  G* n! ]8 U. b! h│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf4 t" B& j! N# T3 Y! J
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf
" ~" b0 t( A) `+ I* V' D+ K│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf8 D, g' h; ]$ n: K3 S! o5 ]9 |
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf5 C  _* ^5 r& s9 z. H8 ^5 ^1 ?4 y
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf
& a: C) L  U0 w, L│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf2 L7 g% p( f1 y: z+ H
│  │      
1 r% P' h0 c- s6 {│  ├─05_Week_5_Materials0 w  c, C9 I) D" R% ?& T# t
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│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4  P: n- ]8 b" L' U4 S: h
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│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
+ K/ C( o2 |0 c/ i3 X, F  A' ?│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4( a/ _( A, D  D3 f9 q
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4
" G( Q9 g$ d( m$ r. \- {' T$ [│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4$ e, }4 j- T, i2 w
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4
. |. S. q# f7 L) P$ l│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf
; {' c; d7 m# M* F+ R& |: v│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf  y# h* C4 S7 x. M
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
; B! W5 ?' a* z, i' q5 z. l: ]│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf$ @' y5 p4 J+ V
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf
, d* v+ p4 O5 r9 W% O6 A  V│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf: k9 ?0 H; {  T3 c8 _; m9 h
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf7 L  V- q: Q+ {* X) h
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf2 |! [$ y/ K2 x3 E8 }' k
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
- O6 k0 N/ O) }# q3 i5 {( z5 `! a│  │      
9 N7 H( C" S8 w( m$ ?7 i( V% v│  ├─06_Week_6_Materials* A+ p7 Z9 c0 _& d& S5 }- I
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│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4
- u! h5 |" d# O! a' v│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4
. ~" Q$ y/ b2 f4 V& q$ n│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
% m2 }) j+ F  W: G( |│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp44 `. Q+ H2 I- R" H# E  {
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp45 R2 [6 N; O! T" V
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
2 B# n7 v8 V5 A8 F' l│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4
2 ~5 n1 ~  ^0 t8 `5 d8 B; C1 z: e) H│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4: O. G) N/ l  l3 K
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp4
# E& B0 Z6 I- O* s  g# h( u  Q│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4
# i) H4 X& J4 ~; w# u& V│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4. \0 J* A& _* Z9 P% z, \5 c- V" x
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4+ ]$ f- x7 A( [
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4
6 }$ r0 u* v. r) p│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4
8 K3 g/ o' c2 n│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf
$ [, [8 g! Q* f, ]1 N│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf
' A+ k$ k; y: a: w9 o│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
# q. f1 t1 S# R9 h  E  u9 }1 p│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf  V2 W; U' l! ^' O
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf
) Z: X' ]) t  B/ H│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
; N/ s  X7 T3 |. d# X5 U( O! b  F) p│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf; H' R  O: T: A! S
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf4 |+ A/ ?" R+ r5 ?6 _' ~4 J; `  h
│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf
- b! x, Q) h4 \1 A( S│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf
- `" Y$ d  n( T: J5 |8 T4 n' I! `6 {│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf
1 ^9 P$ q5 P# ]- m! a; i│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf
9 `9 r/ e' P6 @% ]2 F" g│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf$ Z% P8 ]$ k9 M, q3 B
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf! D/ a& W; e. S) f
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
) }% s7 I0 t) Q) w' t1 d│  │      
7 U" ^  b4 M. E7 p* o│  └─07_Week_7_Materials
" y& K, u% t7 Y' q! e" b5 b│          01_LSH_Families_21-13.mp4
! S0 l7 r$ G5 ^8 T: D- N3 D. ?│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp42 R( x; N7 z, \0 T
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4% ?0 ]) w  U/ D( {/ q! q# B' k1 |
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp4* [% ^6 E& `& M3 D
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp41 U( p. A( k+ N, r9 c7 @! U" [$ k
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp47 ]5 {5 D/ S- W' Q' ]" G! l
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp4
7 v6 d# O' p! Z  W│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4
+ X- a  i3 k* @8 u& u0 [│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4
2 v" @5 W/ N2 z* U│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4% f% X$ j9 ~7 ^* A6 T- {6 h* x
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp4
6 h( Y- [; k9 _! W& D│          12_Spam_Farms_8-00.mp4" k4 I. ]0 w' I
│          13_TrustRank_10-05.mp4
% W5 p2 J: O, e" z│          01_LSH_Families_21-13.pdf
' ]8 A8 g5 X, A' [. u# ^. ?2 p│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf& Z  J" i7 j2 }7 A! l
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
# z! @3 i, l& w. {" X│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf6 J5 R" C1 T2 C
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf
) w1 R* t% _  E1 W6 b4 J│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf! k. M9 Z# b& {
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
0 Z8 l6 H% [, x8 P% N│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf/ i- ?$ s* a0 m% t7 `' ?) R+ T6 o
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf) X  z2 b* O4 X+ @0 L$ q
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf+ s6 G% r0 r& x% l4 a
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf) U8 m% e4 Z, W$ S$ n0 h' c: N
│          12_Spam_Farms_8-00.pdf
. n0 Y  _) K& U! r2 I│          13_TrustRank_10-05.pdf
4 S* u: m+ |$ Z8 O" {* I  Y  V│          - m5 C( ?2 i7 z2 d* ~0 k/ }
├─Model Thinking _ Scott Page: F- z. r2 d& a0 n; ]7 \4 ~1 g' d
│  ├─Section 01 Why Model
5 w# t4 I: C& y/ s9 M0 p( O│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
0 f6 X* H) O+ o│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
2 ~5 O7 H2 @9 u+ z. c6 X2 G# C│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4
: c6 r, d2 |, s0 Y( p% Z│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4* I& O* j; T' Z$ x% f0 ]# V
│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp42 U3 K" f/ B( x4 t) J
│  │      - t, `; h( K4 H  U' [% M# n' q& T. I
│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects4 G. a/ A) i3 ^: W  e
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4& `- _( Y- g# M
│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
9 ]' R) ?0 K  h6 W( g, g│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4
; I, r* N$ {+ Z$ y* M3 t& Z3 e│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4
: M1 Y+ I5 v, M4 @: G+ m0 I6 i│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4
# A2 K. D* p1 E* o: N2 }2 w" C│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp43 n( C# Y: D0 m; l' t
│  │      
' D3 ]# u: n  ^2 }│  ├─Section 03 Aggregation: E4 |. T; d( w; f+ D# r4 a) G
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4! _  J8 ]6 w, a2 j5 o* u( s' `) f- Z
│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp48 B7 I3 c/ H+ t& e5 E
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4& j, x5 K. f2 G
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4
9 T+ P( C, D6 L! x│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp48 f: ~. ?+ z" {; c& p/ t% C7 y+ A- s" C
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp41 t! |0 \3 p/ U) d$ M; m) L- ]4 n+ y3 _
│  │      1 P2 W6 Q5 l4 s9 ?* q) |4 H
│  ├─Section 04 Decision Models: O# `5 y" C7 z+ v% _. A
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp45 `  o# l" E& [; ?
│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4( U# M# b' j3 @, [: W, \
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp40 e6 t8 y! y# m
│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4( P  |& U1 u- Q" a: [3 x  N
│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4+ K: \1 h4 K/ \9 V5 ]
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
6 p5 Z7 Y  |7 e% l6 ]5 w│  │      
7 k  j+ ^: |0 w! ~, {* T/ }│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People* v3 d% P! f; r+ p  e
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4" w. U1 }" K( E
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp4# T& d8 e( v- c+ m- Z7 ~
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4( w5 W9 D% l; g! }
│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4! J5 T* }" ?4 T
│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
+ d- g" B. }8 D* ]4 H' Y4 L" ~" ]5 Y  E│  │      
6 n3 ]* s1 R' r5 A│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models. u) I3 R+ d& y& J! |( c7 l% L
│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4) }; L  C7 ?6 y& u
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp43 g, A/ t. d; t2 L3 m
│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4! a; V; l1 x( m* f, v. Y: E
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp43 n! a9 X; Y3 p2 i9 Y
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
: M8 [. u8 c( N0 V# ]│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
+ ?  H5 ~5 E  p3 Z: }: s0 Y! l│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
6 ^% r/ |, S9 W" }$ ?│  │      
7 C+ Y9 B2 U, B! [2 @│  ├─Section 07 Tipping Points7 u& r# }+ ~- }0 {* f* X+ l
│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp49 W4 c- A* I/ Y7 N# t6 `+ e
│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4
) ?; K# W6 w8 W7 o. m│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
9 G- p% ]/ D' N+ m# t: j│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4- i1 S% C& _$ A% w3 ]. S
│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4! t3 n5 q, Q+ d$ ]5 C$ S
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4: n5 m' ^- K7 ?3 |1 l/ i
│  │      
: B$ t. e$ W: z! I2 p: x1 ~│  ├─Section 08 Economic Growth
5 h! h$ U# |' {6 h' [. |+ L│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
1 {, l1 v/ `4 z+ o' F) _│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4
6 m/ Y+ w6 R4 m& [, c│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4
5 x; t; t; ?& h: i" p. U│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
$ |. w+ M% Z* b5 {8 s+ g│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
% O5 ?  |. m3 ~- B$ }5 j0 a% _│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
  m, W4 a2 L' v+ y7 `│  │      ! Y: Y  D: |/ R; O0 Q) x( ]
│  ├─Section 09 Diversity and Innovation
1 a% I4 S6 p. U+ _) @2 x│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
' q* N* _! _! A5 f6 n6 L│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4- c7 l2 B8 B7 W" s" C3 r
│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4" C* ?/ J5 i# M! `$ U$ u: T9 a) @$ A
│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4
! t* y( _0 n2 K& @│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
0 l& N; V1 C' s9 q│  │      4 N( W' i7 q$ `! s/ m: k
│  ├─Section 10 Markov Processes
4 s/ b6 B% E9 j6 M& |! i│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4
0 m: P. |+ J! ^9 D0 q* r7 R. W│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4
8 P* D/ M$ W  e. f; i$ d│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4
9 h" \1 [2 ?3 L% {│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
) b% L" [" D* Z- e4 l│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4
) B, y* I9 D& W( a4 C2 Z$ h│  │      ) b4 H$ A  K/ y+ \' s" K4 W3 B! ]
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions
) b% [! g; ^1 g3 R$ _│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4- p  c4 C9 q7 R/ F* Q& T7 j
│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp40 V% m0 T0 _, X" c
│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
  `9 c  n4 W$ }) T( V8 D8 y* g│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
7 S% s/ ^- h1 |( [5 ]: \│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
" f+ k" X7 H0 ~/ [) y9 w│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
8 n% j" i3 e" i) a4 P│  │      
% K2 Y, z% p: u4 N$ K" n│  ├─Section 12 Coordination and Culture- G. r/ w  G. ^5 n
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp40 U  C$ j7 E$ A* x
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp49 i. F: D0 s, _3 P
│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4  @+ d9 }- b% b- S) T
│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
6 G  Y& a* O9 E# D5 V5 j6 Z6 g) f- k│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4
, T1 t) _7 {  d$ P│  │      
! V( U# J% ]+ g/ P7 j1 K│  ├─Section 13 Path Dependence4 q- F- ?% {8 _7 a0 M6 ?- W/ _. @
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp45 _- K8 o4 h% L3 W8 k4 M) H$ N
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4! s7 d7 B" W  B: l8 b+ B
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp49 F$ y9 c* {" t0 ?+ o$ s  V
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp43 E; c; h" o1 c" d% n9 a
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
9 A( f, c) I  ]2 `│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4# W9 \, E( Q. y! y
│  │      ; N' d' {9 v( [6 |2 B2 _* Y
│  ├─Section 14 Networks( ?( B; [! y. ]7 ^+ J! g; N
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4
* U! F* b  @# t0 E4 j1 x│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp49 F# _, y$ L8 A7 L1 h) p/ I' _
│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4/ _" P5 T, w5 O8 g, r9 X
│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
5 i+ }0 `+ P; O2 _  W. S│  │      $ r& @% O' u; `5 M) Y  s: J
│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks) l4 t- I& L. V
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
$ W, r7 x8 B# Y, R; L│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4! g* `9 g  i2 M
│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4
. o+ y. Q3 [0 g: G: i2 a│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4: {4 w( k+ |& o
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4# R' p; v- `1 W" n4 b) F) H
│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4* a  L9 W; S6 J& y+ K3 q( I
│  │      - v$ R1 |$ C' p3 [
│  ├─Section 16 Colonel Blotto+ U5 M" W1 x5 q# n
│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
: |( r* L) X0 O- y  e* {0 d7 ]│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp40 H1 u# A& z; s/ G
│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4$ Y* F. e4 M$ d) ?, k0 ]1 L% r/ B
│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp48 F9 ?. \# b* @/ S- T! F; r1 Q9 D
│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
9 u+ R, d: R( K# }3 O│  │      7 b7 ?1 C& W. {- l( C
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action6 s$ C: v5 l" a3 L9 Y! N  B. i
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp48 V; Y0 P* i; l  F+ |
│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4
$ u  N& r1 Z( Q│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4) Q$ |  [1 ~7 E6 R2 Q
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4( m3 T2 z# O$ K" g
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp45 n% W8 A  i  t1 `. _5 B
│  │      # @- r4 I& _# t. I( i# {7 U* ^
│  ├─Section 18 Mechanism Design* e  D" ?, K+ W, Y% k
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4! p) ^3 L% U7 y, _7 T
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
: U4 ~' ^; n& s3 K2 q: e; u  H│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
5 W- B& e9 @: y5 f│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp49 m* D1 I" u, I5 y+ z8 \
│  │      
  [' g9 r  V7 c- _4 ]( a% i│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics$ f& K* }  T+ ~( \$ v
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4
; H  h. k0 @6 D1 R* t, Y. z, s│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp48 l' c2 C( B7 H
│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
) P" _5 X; ]9 x2 _/ H, l│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4! V7 w! ]. F: Q# m
│  │      
- v9 Z/ [, n' ~# N2 m' Y│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
4 I8 o; R4 l6 W│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4
& B: u& v& A; ?& f│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp49 r6 ]- Q$ B$ k3 ]3 Q. c3 w# W
│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp43 G9 u& n5 [& o5 m+ |% K
│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4* S! D) \! @* L, T  ?; `# y  j1 X
│          - F. K/ \8 Q( T8 L- x
├─modelthinkingzh-0019 z1 J+ l, k4 ^6 b9 Z
│  │  Model Thinking Resources.pdf
+ K) |" U1 f4 B- _│  │  Model Thinking Resources_2.pdf/ X, k% ^- v% e  O) a# i: Q: n; v0 B
│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
4 g1 F$ @* i1 M* g3 u│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
7 M. Q" t8 q" P, V. |# E0 ]│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf. i3 v, `, O9 \* O4 w) c4 H" Q
│  │  * m- N! U# ^/ p$ q* @+ t
│  ├─week01
- e, J0 {, g0 g* y8 |7 Y# A3 m│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp44 t# E, L* v& S* q
│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
4 X. P3 w2 _8 H  d. d│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
7 f, h. x! Y! m6 x9 G0 o" U│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
1 b, r* `! m. q│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
& l9 l0 L5 |. {3 f" `' q│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4
" O: M% M; D% v7 y│  │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp44 ^. y1 p& V. T! Q
│  │      
9 p* ~% o9 J& S( B8 `: k│  ├─week02- P0 C6 L6 _$ s
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4: M; x) l1 m( |3 X2 M5 v
│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
# B9 d6 A- p* ^9 ]) F│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4
+ U+ B# l( i6 V8 k5 S, `│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp41 |: [5 k  M  f, f
│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4+ G0 F( f5 i" q5 T) F
│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4
: E) H* x  r7 ~- U4 M│  │      4 r! y( t' p. x
│  ├─week03" O# J7 B5 @3 w7 ^" B' @
│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
5 t% w- z5 z4 Z3 T5 Q│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp41 v% B) d2 C+ k: A% V* u/ |
│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
: c, ]( x% \9 ?1 d! l│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp48 N2 {( d1 e& l$ y
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4) c' f  f. t7 ]
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
. b8 B% I6 O0 A│  │      , I* R- K5 i; O& }
│  ├─week04( c$ P: g1 N! X' _; Y- w
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
) s9 C0 ^- ~7 q2 t' ?3 Z# T│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp49 ~7 N8 l& p& u" b! ]' V
│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp40 e: I" N0 A. h- m* _0 A: T" h
│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
- Y/ n3 d$ U- V. t+ {/ B│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp41 h! [* |1 w6 S: L% u5 I* h
│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
$ b4 N( J, a3 O" C! r) X- m│  │      : u! y6 n" s+ R9 _2 {; G
│  ├─week05
0 C7 ?9 N3 e4 e+ M/ t│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp48 ]% [  i) h$ M9 r8 U9 w3 A
│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4- h( o% _4 G% E* N8 M1 F
│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
$ J0 D. L% ~6 N- I1 C│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
* W) C7 i$ H' `+ b/ e│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
3 S1 F7 J* x9 L8 _% }9 p  j│  │      
) \# h7 Y  I% x# O6 ^3 R# [7 l6 {│  ├─week06
! r. d! l! `" K$ v6 p. J2 d│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
; \0 n) m4 Z7 q" P. M& L5 r│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp49 J8 }) Y0 B& \* F/ z2 v1 O
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
3 \0 ~. a' R. m4 D0 q8 r+ Y) |│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
" h) e* `" @, a5 q7 I: j│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
: O2 T- t3 l, K: ~+ I│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
1 N. s* L- h7 t5 K) j# n6 K5 M& k│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4! {+ u& C+ g; Z& s% `
│  │      ) z7 g' A9 {/ @8 N: @2 a$ h, |
│  ├─week07
7 P* D- z; m: z! y' N3 K* f│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp46 D1 U# a% Z/ j5 Y8 P' q# s
│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4
8 `: l. t8 p+ }& x: c; l│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4' v$ s' r" O* n0 ^; U
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp46 d) @& ]! \3 J
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4/ e; t5 R2 e9 e- W
│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4
4 n( i# K8 Q; B3 Q7 c3 m. p│  │      
; m# l: H' f. V' n1 ~! M5 V│  ├─week08
! w! d* k" p6 T  X3 T$ c4 m; J% o│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
. p+ j. l. C9 J│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4
. T7 k1 K5 M7 P│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4  t; [9 U6 T( g1 _% ^' W& u: a, S
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp47 e) W% D. f. ~- v: W
│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
4 \5 O1 X2 x+ f% X) I" V+ R│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
! t. X/ c8 {$ N+ b% I$ f' Y│  │      8 - 7 - 8.7) 皮凯蒂的资本论- 一个简单模型的力量 Piketty-'s Capital- The Power of a Simple Model (8-41).mp4
7 F1 X- x0 ^+ a) ?│  │      , f& Y! w+ `% ~  d% P7 K. B
│  ├─week09$ P! x7 X; j/ ~- }
│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
" R: ~& Y* X2 W│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4( d* B% U9 q3 |
│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
/ x. g* C* N& f. l' B; ]& }5 C│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4, b* X  |; U6 B' X' d  ]) r
│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4( `3 Y" Z$ [) V. l7 P( ]% |* |
│  │      
/ x' r1 w6 A. F/ B  \│  ├─week10, y% C2 o& E" S; `1 x, o
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4; b+ M- M( M, k
│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
. U7 m# G+ B8 Z; T3 f  S│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp47 Y* z) z  y# [
│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
' U+ E  f3 f' @( N9 ]8 {│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
% e; D, |# Y5 g8 v0 V/ U2 X4 v4 t│  │      6 p8 w' M/ N; W0 w  L; \% u; B$ c3 r
│  ├─week112 ?- Y2 Y3 b9 s6 j7 ~7 j5 M# }% E0 ~
│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp47 ~- B: p& f( h; X
│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4( u# x0 P" a- k1 M
│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4# l5 `  I: p% s0 M% W" `; I/ o
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4: Q9 d& s& h1 P  P' B
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4( ^7 G4 C$ `# a
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
7 c4 g7 H) _4 {" z, A) D/ m│  │      6 u! \0 z6 \0 I8 h1 B
│  ├─week12$ p' E; z) k# K( m/ w' {. {
│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
/ Y( m- n- T; X│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care& t, w. t5 O, n) T5 ?& W- [
│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp41 p+ ~* s$ \4 G$ v5 y2 o2 W
│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
3 e- t) t- B% T1 t  o: \4 _│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
8 o' q, N: u- H9 Y/ R4 S│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
: s* @1 ^! t; F* x9 l3 `│  │      
1 U6 x( u- M* q8 d0 H│  ├─week13, {' x  I0 e* _5 B! C% q4 u# G
│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp45 I$ ]# ^+ u: t! s
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
# I  s8 y3 `& C: L5 l│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp49 r" E2 v  t' K5 e- H/ P' b
│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
8 b! ]4 \7 t  C+ |! _: B% w│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
  u6 u/ ^7 o0 t. S0 t) m2 e, V8 e+ f│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4$ @3 s7 A2 g7 E* M* A2 H/ \7 q
│  │      # T9 D2 Z2 A* T
│  ├─week14
5 V" Q2 K; t+ r' d9 f│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4& q' ]# ^6 J5 n# y5 P
│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
5 Q2 v" f+ }* w6 }" N" W│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4( F1 E8 f# o! y
│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp43 y# C5 o* r8 v* J- [
│  │      ' z; K% O% T2 l2 V: ^3 i
│  ├─week15
( z3 V& A9 V  S3 o+ F- g% D│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4+ I8 x6 e6 \$ x- u. v
│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
; M1 z" a' M0 r% e; a  x│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4) F0 r* e- k0 O. V; R3 k* W
│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
; Z4 L5 s% I& A9 ]/ s│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4' b, n: n% D5 `- ]; e( x* ^
│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
+ W/ p  Q! m8 |& T5 @5 }" ]' }│  │      ' t9 L1 B  l% h7 Q9 ]/ B
│  ├─week16! m1 v2 X7 m) G! W' ?* u
│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4( K3 e! S  p0 G
│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4, s, J, \% K+ N) D; @  n
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp49 y3 I6 \# d1 b3 g4 T
│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4) h+ o0 ?! h4 K6 f
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
% S+ g% P  i9 g│  │      
" v2 ?7 k" e5 V1 L7 [; k0 J0 M│  ├─week17, k; d$ ]$ R  \+ [
│  │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
9 f  J9 s& M+ h: r│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
' D6 B1 D8 v% f# u5 j4 m│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
7 O7 l7 [( \4 [0 t( S  P3 @+ o5 @│  │      17 - 4 - 17.4) 集体行动和公共资源问题 Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
( E0 [2 Z. s/ B9 D│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
. W3 X7 @! p" H8 a5 s│  │      / w" T8 K& c8 N# L
│  └─week188 p5 L4 w7 N* P
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
* C) Z7 i( e3 n: r│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
* @. N1 d  |/ r0 q│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
2 x1 m& ^* ~, ?. c& q4 U# A1 `9 K│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4  s8 D- R4 T: k4 b' M
│         
0 T- c8 [$ i8 U, I0 r, {5 N├─R Programming: D: t% ]& k0 K+ d' Q
│  ├─Background Material% R+ T. @5 d/ y% J: U8 V) f6 @
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp47 L+ [+ t! A$ i
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
& Y, X  R5 p* R3 n# y  R; {0 T│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4
1 c6 l& D0 s$ ?5 E│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4
: a' j) m8 B( y' f! H│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4% R) @4 \- E3 c! t% {0 N1 O
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
( x  G9 b% [# J9 ?: V│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4& s* t$ R0 s4 j
│  │      % c/ }0 {0 W! N" ^
│  ├─Week 1! ?0 M  b! k# B7 p9 b. l6 V& l' E) r
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4
5 E+ r; ^' L8 G4 C4 u: q* J1 h│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4% z0 w: l, P% E$ }
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4/ o7 F' M3 R" I( Q7 b9 G
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4  c+ m& r  V; l4 r# k
│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4
' p) E2 U  f1 J│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4; G2 n& F& H+ J3 m2 U% q
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp42 M2 b, V7 ]" g3 F; e6 @) b+ W
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4# h. M- b" I. d" E1 j6 W
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
% C/ u* \( ]  U  L0 V│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp48 [: O2 N9 |; h  K6 o' |
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4
# J: t( `9 r1 h" \- L│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4
: `2 s, W8 s( p( W5 u/ j6 n+ U+ U│  │      DataTypes.pdf
* z& C1 w3 P( B+ m6 d│  │      help.pdf% q3 B$ h6 i! ^  m0 c
│  │      OverviewHistoryR.pdf
1 O' ^2 x8 y! A0 B│  │      reading_data_I.pdf
; s$ i% B# Y' `/ @│  │      reading_data_II.pdf
8 ]/ \+ k2 P# w+ x# e/ H* _│  │      Subsetting.pdf
4 g+ N/ U  {- @( S' x│  │      Vectorized.pdf
! r- V/ W* l$ M% M│  │      
; h  T2 ~# u0 u1 s3 `' c│  ├─Week 2) e1 w  Q- y5 i" J% o
│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4! L8 ]9 i$ R* U7 V8 U3 A/ L8 e7 N
│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4
! f7 z4 R. m  N7 H  T% O9 J3 k8 X│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4
4 H$ N  w* O$ D/ m7 p│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
3 B( g6 R1 @7 I. j4 X( `│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp4
# D5 P& Q0 {( s, a' t9 T│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp49 `/ v* t5 P' Z% t( i! r: J) V. Q8 t, ]
│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4: i+ `& H) |+ Z' j2 |
│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4
2 k3 C% S4 K: V. t9 Z4 p8 M│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
/ L- i( g3 B- e/ e9 ^│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp46 \: M3 C) s. K
│  │      CodingStandard.pdf
5 z% \. [- E/ T) n1 _0 G) \│  │      ControlStructures.pdf  [  i  N2 ~% \5 K- b) ^) y8 }* a
│  │      Dates.pdf, O/ w/ q& o$ U& t% r) U+ K
│  │      functions.pdf6 T; b* i( E' M2 B- d
│  │      Scoping.pdf
. a9 M* K1 O. m$ y) Q6 |0 y/ ?│  │      ! Q2 c# @: w, p6 [$ E& Q. f' t6 [
│  ├─Week 3
) ^! p+ \* s! y. G* x│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
* }, D( N  y; n+ J& x│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4
% V; W2 R/ B' Y# B* m% [│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp47 J5 L6 T9 V9 f  s7 _5 e
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4- E6 i& M3 g9 Q: ], J
│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4
  o7 S: E! M' i' J* Y1 |│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4
. @& `2 }% k( b│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
. Q$ T9 V/ h8 H, F5 e  [│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp41 Z2 r3 I1 Q$ u3 h9 e8 H6 E4 a; T
│  │      apply.pdf
! Z2 u/ K: P6 y6 A- I│  │      debugging.pdf& ]( k7 H  k5 f+ ~# K
│  │      mapply.pdf+ l; R7 T$ b7 L
│  │      split.pdf
+ s2 L* p/ L  L1 d│  │      tapply.pdf
" Z5 B+ T  p* x# N% ~( F│  │      
5 D0 S5 e1 {' ^5 K2 K' N│  └─Week 4* c( D: g- @  Z; l: e& z1 W" p
│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4' {  v0 x4 D7 Y9 O
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp48 N: m- x  K8 z, z" u  D4 h# F
│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp44 [1 ~" L. m" ?5 `1 l
│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4) [- E8 i5 U! _
│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4( r5 l% q: L9 [. i
│          profiler.pdf, X- b9 k# k: g: W# ^; U- |0 l
│          simulation.pdf  b+ A5 v$ p1 p! w3 [' @3 X& G' {
│          # `( |  ?8 M( i  p
├─Stanford Statistical Learning 2014
( \/ b& ]6 a  B# ]2 N" K7 D│      JohnChambers_Interview_111213.mov
# }1 E* S- N/ B) ]" |; ?( R│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov! o* m" s2 D; M" o+ z' s: R( K' S
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov
6 y* l# [8 A- z) ^+ i- l│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov
* f* @. \0 _5 e' J5 f. {1 c│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov
5 `: i3 p* o( Q% D│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov- n& T- E/ u& J; M  q; J# K
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov9 A8 v% i- [, W! n- {
│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov
1 J" ^9 B& r: T$ y9 |$ e│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
5 s0 }' P5 ?1 \0 S- d$ H( g2 ]9 ~6 l│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov. N$ G7 L3 _0 ]- {) n1 j
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov! u. A- K7 |& o4 M, e# m! f" z( a
│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov2 @( W$ j* D4 A, H1 n* I
│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov% Y" [: x7 D3 t# _
│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov: \/ U4 |  o$ F: K0 C0 F; D* ]
│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
2 Y( |/ }8 e3 \& d, O8 g; `│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
7 E1 {' l: \, p/ {# ]7 i2 D│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov* T+ g; P2 u- J% x1 q) t) u5 i3 E
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
0 Y9 I* n- O, R/ P5 I% P2 A4 Z│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov8 i, p3 d5 o) ^/ }* ^
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov
# `( i4 P% w6 @, }│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
6 s$ y  F# z! @* h* y5 p│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov9 g0 O' C$ x) M$ d+ Z8 l8 H, z
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov) Y. ?, @$ s! a: y$ |6 d
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov7 R- t( ~0 S3 O" F1 C7 |, q
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov
1 |6 e) t& i$ S+ F│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov* h4 ]" [* K: e3 x* P
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov+ h; d1 I5 t( L; `6 h* \8 D. H. R
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov- n2 m* k$ h- a
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov
9 G# v: J6 t& k8 ^3 i& j/ g' P│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov' n# k; |& m' y8 r% Q3 m% M
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov/ ~! _0 D1 B4 X
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov( j+ n  F  u& m8 Q5 ?/ [* \/ f0 X
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov& f, h1 K# \, f
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov
8 H( P0 z8 o# p0 h│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
- {, n( w  v+ g! A│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov3 a" w5 u( e1 [* @9 O
│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
& Z/ D+ ?& }2 M│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov
# A% p/ z' m8 B: e( G$ z│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov/ M) O( o3 p/ F" k3 O& I' `7 n
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov0 U: f& W4 K9 I1 b$ W
│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov
2 w, S4 z7 }" I│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
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2 |( [1 I. _: Z│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
; j  |1 _1 t3 s7 @4 _' z│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov
5 g' G3 x, B$ }7 Q5 Y│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
, f4 {+ E* v, a+ x# z9 O│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov( ]/ `- [: k  y1 ?& ]- `+ y
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov5 ^5 E+ c( r3 q$ c; b
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov
% _0 ~$ v) `3 j' Y  T│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov1 S& T$ w+ r, I
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov
3 [: J* L: d- d  H│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
0 n  l, \6 x8 N│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov
$ {, z( h. k" R# C$ ?│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov. t5 i' u8 S+ P: \$ m
│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
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│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov5 c  W% `# y7 @4 e- O9 [1 o
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov! M2 K! Q: n3 q& _) l( f
│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
8 h% A* K1 Z2 ~" l( k; ?# k│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov/ v. r% k9 h7 ]" _" `" Z
│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov
* X0 B2 @/ h0 u' j) y│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov: R0 E& t) u+ ^' U' g
│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov
4 w1 g3 t- ~% ~! [' d2 K│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov% |4 F" L. C  G  P4 V) p
│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov
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7 F+ @1 O+ k  g7 b: e│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov; l+ `/ S! B3 C$ m# U" W) b
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov
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1 y1 w, D* N8 t+ }$ W6 C│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov
) \. Z5 U8 v4 d( [0 G+ [4 H/ a$ [│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov
2 o' A& Z8 x+ A- A; P! j- F0 @│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov" d/ {7 `$ z3 e! c3 M
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov) k3 [$ ~, p# W
│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov0 r9 j9 A' d0 F
│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
4 `4 d3 q2 G4 n8 O; w3 `! j/ O$ O│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov3 C- Y" L' H3 u: Y' E7 r+ ?: L
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov) Y+ t: {9 {' u: F- _. m& p5 Q
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov
" H. I' V0 x4 L│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
! G0 y" Y* q1 o* X0 [- W  z8 }: [│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov) \" D/ i! W. V1 C& w
│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov; r1 i( s' I) j/ z% _9 ^
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov
7 V; Z& z9 ~  g( A│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov0 [/ G4 M/ ]7 S; `$ s
│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
# ~2 v2 X% H0 C; P6 Q│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov
1 T1 L& Q% C- `│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
) }  ]2 |+ g5 S8 c6 i│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov& M# I' F8 b( q; g7 Q
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov
. H0 j/ Y4 K; t  W9 C8 y│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov; _6 p3 o5 ~/ ^( j7 q: L  a
│      
& _6 D# K1 J" J9 i└─The Data Scientist’s Toolbox2 S& W* \' n  O$ ~% J
    │  genesblind.tab.zip( X9 v  ^& D, _0 ~7 S5 _2 k
    │  genestrain.tab.zip) [- A6 b8 n: F' D) j4 G
    │  hw3data.zip
4 A6 ]4 o  T& c    │  homework2.pdf  u4 W0 E# u, l9 [- B) w
    │  HW6.pdf* ~) I8 U' {2 x: p3 w
    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf; j# r7 p+ [; R+ I+ y* {
    │  
7 {( W! P4 \$ N, b; c    ├─01_Unit_0-_Introduction
3 S& u7 G5 E% n- M, D0 j7 F    │      01_0-0_Preamble.mp4( O; w" A4 c& y' `3 q$ U/ j/ d2 F
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4/ I" ]2 k) K  _  s% K7 j, ~9 D8 e
    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4/ F' A" T) |( k! h
    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4: F% w2 m: j  U
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4
. c( z0 l" x/ ~) U* n    │      06_0-4_Course_Outline.mp4" \  p; N9 s0 `& @! b8 {
    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4$ R. N' B" t" e' T. o
    │      . R/ L$ N0 p' [1 ]3 {* a; l$ N4 k( n
    ├─02_Unit_1-_Look$ ?+ i* i4 w& y- s& _6 D
    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
6 T/ H% [+ F3 P4 G+ ~: [6 X    │      02_1-2_Index_Creation.mp44 b9 f3 U! n; O3 N% a
    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
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# [  J5 T# j% Y5 e    │      # x4 _3 N: f; z; m; j6 L' ]- ^
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% t/ C0 T7 ]. P1 D; n1 ?# [    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam
0 u/ q3 F) d' Q3 R1 Z' M$ K# F  ^    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp4# p3 f8 x1 D- V% X7 }
    │      
0 `) U- `+ i7 P. _; q    ├─Lecture Slides
  o* B4 I' b. W# A4 S0 Y/ k    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf
) v5 g2 X( X9 X. G0 `2 \    │      1-Look Lecture Slides.pdf
, E- B& Y& ~2 s5 i/ o* ?- h    │      2-Listen Lecture Slides.pdf  j) M! W. C! s4 _
    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf5 p+ e6 z5 _$ y# U1 W, g9 `8 y
    │      4-Load Lecture Slides.pdf
5 n( N5 t/ ~  A/ [; x  F    │      5-Learn Lecture Slides.pdf' m' D  K' V! {- ?
    │      6-Connect Lecture Slides.pdf- G: Q. Z" h2 r; \3 L( h3 F! ~
    │      8-Predict Lecture Slides.pdf7 m" Z- T5 s' H* T: m& a( u
    │      
) R$ x" r7 b/ Y4 ^$ O" T    └─Tools
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lichaojingming [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 13:04:49 | 显示全部楼层
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青述a [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 13:33:46 | 显示全部楼层
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shaopingccie [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 显示全部楼层
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iminbj [Lv9 无所不能] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 显示全部楼层
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happy850917 [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 14:06:04 | 显示全部楼层
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lishaomin [Lv5 不断成长] 发表于 2017-12-4 14:07:47 | 显示全部楼层
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Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 15:06:23 | 显示全部楼层
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