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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
- Z, j$ [( D5 I5 r0 e│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4
  R7 `' @# b! b: T- G: R│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4
" Z" `% r6 H* c│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp4
# k% B$ h: k  w. R! C│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4
! W( P& J! v* L& o1 x/ D│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
, j: e$ N3 |5 a* N3 |6 U% D│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
- }8 ^0 b/ r% i& K* x* ]0 x6 H│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
  w& R; E5 f4 O$ x$ Y8 ~; m/ m0 x+ p│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4! z& N! g0 O$ Y9 r) x& Z8 b6 [
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4
7 ]% R; X) _# U" j9 i0 ]" O8 x& W│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp46 w9 T/ z; w# b2 [8 t
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4
" x, Z1 b3 ^% z, ?│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4
  x$ o  {" b# W! u0 W& u│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4% H1 e; _8 N. W4 D
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4
5 i# h- j  V& k$ e  m8 _8 z$ ~│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4' D4 w0 t0 f8 C
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4  @$ m; r6 I8 x: X
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4) a3 M+ U' ^" d& ]! P5 c9 w1 D
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf3 |: X- n) \" m/ e+ O* T0 B
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
* ]0 Y& v2 I# T8 x│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf% L4 f3 X7 I+ `
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
2 E' M" _9 U/ O+ O' d6 u8 j% i  y│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf
% e) L8 B! n9 m/ m, b# j0 L  i│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
6 l+ F: ]7 S- H│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf: A3 g  O) s# O8 R$ g+ h
│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf' K7 x' N+ {: Q* R0 E$ E& S
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf6 ]; l: `2 J% k' r
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf2 t- b, Y8 ]  T
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
6 F$ Z6 a& r7 s% M; b│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
  X+ h8 p2 N2 u8 b+ J│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf  e6 ~  G" o. u$ S
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf% T( E: @4 T2 e1 Z" k' p* y
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf
6 R& @  i# y8 k; }& Y2 k│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf0 w* }9 R$ b2 G# l1 p( e1 t' t
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf
' \2 K* S4 v! F( _+ K6 i( Z& y│  │      
" }& n6 B: a; H# _3 c9 \( g8 ^│  ├─05_Week_5_Materials  J/ g5 A* _8 J! |+ i
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp4
( `. s, O6 F9 C* r│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4
3 y  i2 t$ ]) b* ^* ]* o, t( z, l│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4
- O$ ]2 R: }; x│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp4( u$ k: R* d4 X. e
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
) \2 g$ Z4 h) n# M" p1 c7 r│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4/ F3 x4 F5 K/ Z
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4
+ D1 y. k7 m6 K; _│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4
4 U: n; E( U: Y) ?4 O6 W/ {│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4$ Z! p/ Z) M+ l9 w% e9 M
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf
, [# t1 d1 |) r' Z6 B+ O# F; f8 @│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf
# f' v! \* p4 n& a" r│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf* H, |7 m8 e, d6 M+ m' ]
│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf! b5 i& r$ _3 y9 K
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf
% |3 f" C% N& e; D│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf- v0 V( [3 U0 \3 `: b
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf3 D- L6 e9 m# ~  l6 D3 V" g
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf
' [. K) n" L% A; f( q│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
. m, I$ `* [9 p3 |1 D│  │      # a7 }# W4 W1 h' [7 c; Z
│  ├─06_Week_6_Materials8 F7 I5 z( B2 [# b4 d/ D
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp4
% {, L9 d2 M( H& D3 ?│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4
% [8 i- J7 a6 `# l! q│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4
; [* R* T0 r7 @, j0 _3 ~  w* Q│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
3 a$ q. H0 X# g( j7 L2 c% Y: E3 }│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4
/ |" o. |  U; }6 x( U2 X1 ^! V5 C│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp44 b& [6 _  l; q
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4# L8 P8 x8 R, @" J
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4- d- @8 M1 O* f4 w; H% z% i8 z* r
│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4
. A& k% B; U8 x# H# S' u│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp40 o9 _9 y5 ^& I! U% V
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4
9 U' P3 O4 \: ^( t9 p& M, }│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp48 R* O& ]4 Y6 X9 f' B# F
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4
9 c2 O4 b: @/ q! _9 H% L3 D│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4% h5 S6 P4 Q/ ]9 F8 Y6 |
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4: Q. H' w* p1 T- C2 l7 k- H
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf
: B" T; v4 Z5 W- j1 N│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf" {' R; Z: Y: }% n- S- y' c9 K7 p
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf1 `9 g2 h3 q$ [' R: I6 H" @6 C
│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf
: s- a% w; ~# }, D8 Y4 z9 r/ ^│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf2 ^& t, X# g4 O& a; [
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
" r2 [  F; I7 V4 M3 M! L5 z│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf
/ l2 @) D. r/ v+ L& C+ C# P* p│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf8 D+ B- @- Z0 g2 S5 k
│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf* y) d  H+ t/ Q; g" `3 p
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf5 B* T( v$ O7 z: a, r
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf
; o3 S/ _2 T( d4 ?+ n. g5 i: f│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf
: |; K9 h+ g1 e( l/ N% O5 Y│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf
. |0 _! @! V; `: O+ v│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf
: B; ~8 k5 w5 u5 Q" c- J│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf! s, J; ~) J' s; J
│  │      8 p: u% l2 s# f! b: ^* v0 c
│  └─07_Week_7_Materials
# y3 e+ L2 I& z& E7 V# t│          01_LSH_Families_21-13.mp4
/ C/ C4 I6 g/ f9 B8 i│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4, L, ~: Q8 i, Z- V/ h. M$ I7 ~6 q
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4* T) J; a8 [5 g8 g$ x
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp41 r! s  x" `& a" ~4 W; N
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4- w7 G! y5 v  P
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp44 t+ g6 X- ?- |* p, J6 c( [
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp4! ~  D2 P# L$ c' Q9 g& Y1 l
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4
8 [- G# r$ T5 j1 f. s│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4
9 k: T" n1 K7 [- E& G* o│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4/ [2 d( A, ?- a% \( F0 k
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp42 G* I7 a7 k+ i+ s7 b( E
│          12_Spam_Farms_8-00.mp4
) |5 F" c6 y: T  O% B. u│          13_TrustRank_10-05.mp4
. P8 q4 [3 j& p│          01_LSH_Families_21-13.pdf6 h0 u% J8 W; E7 L( {- `
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf
! B0 n0 Q7 ~. G/ F$ ^: B│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
) r+ E2 Z( e0 G5 o" v# {│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf
' |  @( T/ Y+ R% ]; T0 H# H│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf
- R7 F/ x( l& _- A5 N; p5 A  k│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf. Q  O5 D8 K$ e6 }$ A6 H
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
& N4 y+ @0 i) _& |4 ?+ B5 t) T│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf
3 u2 Y0 w- v- X* C" T│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf
0 Q) u* F+ |) C3 _2 d│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf2 K0 L7 h- N0 y7 @/ M. D
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf! o" s9 J: z$ V- F
│          12_Spam_Farms_8-00.pdf
; p) m! {" P5 J4 v│          13_TrustRank_10-05.pdf! T( s- u8 l  b# v3 I/ c: I
│         
! U5 g/ j  j. M├─Model Thinking _ Scott Page! \0 g; L, g" `2 R5 e- D. d& }) [
│  ├─Section 01 Why Model7 `1 E2 j. {9 i0 L. ^
│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
$ v  n: ~& o$ U1 f4 D+ M4 P│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp44 g$ {' |( S7 d8 T6 i& F
│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp45 {6 O' R, B* f, ~
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp46 R' R! ~$ ?) ?
│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4
8 I# p5 d+ A" _* o* U│  │      * ~, B7 P$ z! I# o3 w* x# o
│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects
9 T+ y" A1 j) E│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
" _2 w  P% M$ H│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp40 f' ^' `: C1 O$ g- C
│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4
' N% s/ s6 ^9 v│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4
/ L3 b/ t8 N2 a" v) X4 N│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4
+ U8 L. p, R" q+ ]$ D1 L, E│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4  J6 n$ a1 d- g, a4 }, i
│  │      * H. c  x; T5 f0 a+ o
│  ├─Section 03 Aggregation
8 M* j+ `) X( S  y2 H│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4
5 L' f! R5 ]; R' h  I5 |" t│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4) \4 o# k$ ~2 x  U# A
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp40 [+ z% V* W- R, \
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4( p+ _$ c+ \! J
│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4
8 @# r+ Q7 U( s4 X& C3 k* n" d│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
" q6 l! k  w: X5 i4 c6 V1 f* L- a│  │      
) b- [) {9 i. |6 U3 F2 r│  ├─Section 04 Decision Models2 m" p3 n0 }# Y* I
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4
" @% X2 f/ G& N6 _0 p% O│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp49 i- Y; W7 t. Q: y
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp46 C4 e8 M: W3 K+ h  E
│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
' g; ^2 ^- ~- w3 T│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4" R# a% @8 K* {" j7 i1 S* J
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
& L9 v2 ^. m! n* h- d$ E: U& h5 I│  │      8 I* P' z4 T0 m
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People+ G  \, e1 C3 r% H7 N# n
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
/ c3 O" K3 a4 v; `/ P3 `│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp47 S4 p5 C" r" }' d/ t' D! U1 T
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4
( g) y3 T- z' A. r. j│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4
' v5 ?. |4 f' p; C/ Q9 e6 T│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4. U" m( k5 n* s1 N6 n
│  │      
1 A; U, [# I4 v0 F8 x: Q8 Q│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models* S7 @2 m- h0 c! R7 e
│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp42 n, Q5 n4 @/ z, F: I$ l6 I" e7 L0 H
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4
. c: W) W) G4 P4 j" X3 U) r│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp42 R  v5 q) K% ^/ `' ~$ @
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp45 j0 Z7 Q. {& ^3 h8 h
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4$ c$ ~: t3 @7 P
│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4% \* v% }4 J9 {( E) }" i; Q
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp42 `8 ~! b- [% W  O
│  │      
* v1 N4 v- L0 |" Y│  ├─Section 07 Tipping Points
  s- ]6 Y" ?6 c8 W│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
$ `/ |7 j3 a6 L2 ]5 Q: g" ]9 W│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4
' S( c8 S3 m1 v" }( F6 G: I/ J8 P0 n│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
0 E; f% t' z4 I3 d9 z│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4- l3 W& O' n% i; x$ t% g3 l# C
│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4/ a" J9 d3 W: T& {3 `9 U- ~
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4% |! f0 q& g% }$ a
│  │      
1 F1 w; b# O! \/ `6 A│  ├─Section 08 Economic Growth1 L: R  o6 i8 P1 _+ c1 f2 U. Q
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
3 ]. D  p0 `8 Y5 x) s! U│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp42 l6 H1 S; d7 w; i* Q
│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4- m* V  s* v) w1 N
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
1 }: m5 {7 T" ]& G│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4/ }$ p7 B, }! {" l: @) {
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp46 V, y& X+ F; R
│  │      
# O9 t0 w& N  `  W5 p8 H│  ├─Section 09 Diversity and Innovation" N% Z; Z& T4 j  ]/ L
│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
/ q' [; u; O' H8 ^0 m│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4  S8 c4 G. D; D( V! Y
│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4
7 [" f) v: @1 O, ?; z% R, ]│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4* z9 O0 O0 a- }. Q( q& P1 S
│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
% y8 ?& A, o/ K+ c│  │      4 a+ ]+ T% U# l; b
│  ├─Section 10 Markov Processes1 D2 F' R. Z6 g: P
│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4
: I% T0 o% U- F5 i7 s2 \/ }, U│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4
( C* ]& o' F& {" r4 g& {/ X' Y│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4) K7 Y; X/ z/ T: l+ b
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp43 f0 J9 w; t! B. o7 f* ]
│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4
9 @8 m3 y7 h% |+ ]1 c│  │      - b7 K$ a" a  l7 ~5 @/ B6 t6 t
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions- ?0 X7 D8 a; o7 t- A& ?- u
│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4
- ?4 p% p4 h9 M3 w& A. G│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4( m4 I! d- K2 W* ]
│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
: R3 I3 j5 \. d6 f' Q+ `" [; }/ g│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
% a- b; r, S' k0 {% I│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4/ D. i1 d6 C% t: i1 g) R" v! I
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
4 S2 U& |8 h5 E# ^. q│  │      + {  l  s1 t, u. @+ N
│  ├─Section 12 Coordination and Culture
- H. {# f: U6 X$ ]│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4; d0 Q- h- V' d0 C6 `4 |- Y$ ~
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
  o6 n. z0 R* a1 k3 X  ?4 `│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4, b! w# H& t' i8 ~
│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
( S8 P! p2 p9 i  Y│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4
4 ^8 i' P. y& p( C│  │      
/ C& L- Q  D" |* D7 ]/ R│  ├─Section 13 Path Dependence7 R2 y: O6 [5 ?
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp46 N! B, b6 ]+ P% Y
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4% A0 M4 w: |/ d7 K8 ^5 t% F
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4# u7 ?; [5 q7 B
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
2 e8 Q! K/ W+ E+ f3 I│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
" o& o4 P5 o7 o' w: @│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp43 q- p! V& b/ f4 Q1 |; ^7 a8 B$ p
│  │      
9 y+ I: g* V" t│  ├─Section 14 Networks
  P( ]  m4 H: r5 e& d│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4. w) R' }8 N4 Q2 N! G0 ^% f2 P( P
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4
* ~1 j" L  T6 |5 ~; `8 h│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4
4 D& h9 Q; p. R: x; E* q0 z7 F│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
! h0 W6 S3 f" _: I* \│  │      5 S1 A0 y  j" s0 F  {) h& e8 o
│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks5 u4 [& {7 Y. L; T7 K5 j1 G( }
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
7 I& \! W( I& ^│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4) n' U. ?. X. |9 b% z
│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp40 }2 a: f  R+ P% T; k) }3 h' j
│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4. E) u, Z; F/ V* ~" M) \
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4* o3 w" g$ w: i4 J0 Q* i% I- L
│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
7 T' _0 e& Z+ L9 _, q6 N! a│  │      , N5 o) {3 V% _4 s1 _& d
│  ├─Section 16 Colonel Blotto
9 H1 Q- z, A: @: D3 e% p$ h  y│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
5 f5 n" D9 b& y│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
- E1 a4 c) c( Z9 ~│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
% ^: p, A& X. X- ]│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
4 L9 s& V0 ]$ K│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
/ q$ G4 L7 ]+ D# j8 R0 B, }; Y" }│  │      
" _$ F; j- B6 Q7 K, u. S  d│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action
* Q+ z: H! F: c8 r│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4. V7 P3 t. Y! L; k  \. e' r
│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4) w8 O! S. p5 F8 B) W7 W
│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4/ L0 p2 p/ ~; {* @% i
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
1 v( N" A; H1 r│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4
/ V3 B1 B/ w8 M: E8 P* ]│  │      
* c6 y; E1 P" ^* L9 N4 B% ?% S│  ├─Section 18 Mechanism Design. Q  d) D  B9 l, [, d' A
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4! X1 ~/ v4 J  N) h9 [$ J- ?% t
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
7 ~; b$ R& C6 w/ i│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
" G& T( H& x7 A7 w│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
# f1 R6 g# A* [3 \│  │      
6 z& t. U4 j" f" W' p9 F0 W│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics
9 p8 c" e- {: X- M$ `│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4) u+ p5 {3 y( {; ^8 C6 x  r
│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp48 E: ?' r7 H; l' y
│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
" [1 a2 }% v2 o. g" `│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4
0 F8 I0 E0 K8 a5 O│  │      
* k/ T$ `: c- b5 O$ d0 r│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
. s" G/ T! V: K* m, }# k' W│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4
9 b* S) `& @2 }) U│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4
' m+ v8 O5 `$ v# M' Z- G+ n│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4+ g( Y! q$ Q* d% O; R
│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
5 g) J# e( _( d  q& q' v) n│          0 T1 G: ?4 S& V; q+ u: k. T* w) {! y
├─modelthinkingzh-001. L- ^- _8 o& O1 G% L7 u
│  │  Model Thinking Resources.pdf
$ L, X- m% T* {7 C│  │  Model Thinking Resources_2.pdf2 O7 M) S4 x, Z
│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
! u5 }' p7 c+ s# p5 ?% E│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
3 ^& P& i( r% |0 c- M+ u- B, E│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf8 ], r! H4 v2 N8 n, N6 K, y1 k
│  │  2 b/ _9 u2 h; }' M2 \
│  ├─week01
# g  C. c/ `* Y, X, F│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
2 m" q  R& F" @3 L0 S0 f8 E│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
& f3 a/ x2 C8 I* r1 D│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
1 P& x" r( s; b* O│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4) d$ N! [" N, g& r9 K
│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
/ B" I" z3 m, Z│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4+ r9 A$ W9 v5 H( x
│  │      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
4 ]5 X: |% K/ D8 |1 z9 \4 [│  │      
5 t6 m; s5 z( G& W8 Z2 C' v│  ├─week02: r2 P+ m- o% T
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4% u3 @  `0 k8 f  @
│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
5 A: |: [8 b' C│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4; j' |6 I! [0 n& E
│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
' x; y" q: P& \9 O│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
$ X/ s0 Y3 h. E6 A3 R! G│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp46 _6 ~0 k- L0 ~: @  Q5 p8 E  W' K( ~
│  │      
1 t! \* u/ a' [! f4 ~) {  l│  ├─week035 F  w, H' h3 L8 x# d
│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp49 h" c) H3 Z# W$ g+ _- g
│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4# Q9 ?) A% C6 g. Q
│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4* {) R; d: u4 ]4 e1 A+ @9 A
│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4, |  B" P# P! ~7 ^4 [% R5 [2 V
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4
- O( h/ h+ v* L# h' y2 i, k; ~8 `$ u│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
; m: |9 _) f; Y│  │      : j) j& Q, b8 Q  D( G! e
│  ├─week04
& F0 o  o+ `' i│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
8 g+ b8 j( w1 w. _" X│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
: Y2 m# M* [5 }4 z5 q" f0 i! d│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp42 b: o5 K- ~6 t0 R) B" V9 u) u
│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4* R' F7 u" }9 z  u
│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4
# v& F# s# e* ?% @│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
! I2 V& U* v4 z+ I7 R7 j│  │      ) W' A: T7 }0 O" b0 L
│  ├─week05
/ D7 V! r, H8 M│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
9 _8 a8 W8 ~+ f% p│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4% |- y9 ^8 `/ U: u8 \- y2 ^# ?
│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
; ?" O1 j$ r+ ]& U│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4" ]' I4 i/ z5 L" L8 _2 _6 I( n$ E
│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
! r* i& B- `; f  o│  │      - ~) H, T" r: \( B' T& Y3 f
│  ├─week06
8 X6 k  ~- u2 J( B4 u. @& R│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
" _( Z4 y2 C, L$ y│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4; d( ^! ~; P0 T" x# p
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
" M2 b3 C4 J% o# U1 H│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
4 V+ A* w9 b; \! w9 s. Y; P; c│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
- r! D% K" [: w9 j9 i) a4 l│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
+ h4 [; e4 c$ O% U0 ?- D. w/ G0 f│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp46 l* W9 b. {3 H; k
│  │      
6 p- N7 R+ o, P3 `$ A│  ├─week07
' j2 |9 c) x" `│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4; I6 A. ^3 R0 e; S- C, |
│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4* |% r/ l' k& b
│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4$ U! l( d; ?3 }  F, A
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
: ^" R" K, p+ s; O( G│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
5 m* G5 t4 Q0 S0 Q│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4
% D/ b9 g' i8 V& p7 k│  │      
4 z$ b; _4 S5 Y) Y+ k7 e8 ^│  ├─week08
0 k0 g# Q" e. t# j│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
- d& c4 ?  R# m& r  q│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4+ ~1 l# Q  R) U+ ~* m
│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp40 ~: b9 o9 u2 Y. E7 d0 ], z
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4& c0 z: N6 T! |) l) R2 c
│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
2 q. C( `: @9 B! K5 V│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4; O5 ^5 H8 }6 Q/ k
│  │      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
# n1 v# k) F0 p1 g│  │      
, h! ]0 v) g2 ?│  ├─week09: V0 O( x* e/ T" e+ O1 V
│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
( @3 z3 d1 E. ]0 _5 R- N6 C' u% ^9 {│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
3 ]* o6 b5 X2 H% a│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
2 z/ I3 b0 M& l│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp44 r2 y0 h( a1 k& Y% }5 G7 K
│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4$ R9 w$ Y! V4 A% o
│  │      " j' i% }$ b% w! i. D
│  ├─week10" G, |3 J& Y+ o$ i/ A0 H( H" L
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
2 f1 c( Q. R" Y) l- r. X* a4 C│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp49 Q2 ^1 t6 m3 \6 [% D+ Y
│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
0 q) q& O8 H9 C│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
/ ~5 |( e8 J0 U: l5 n5 y# Q8 T│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4* r; O. M7 ^' u3 k+ R4 K/ u/ @6 q
│  │      9 U0 i/ e+ A5 q, R: d2 Q
│  ├─week11: U, j6 A1 a/ |1 y
│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp48 U7 K- N. c& G3 s& C* ~/ J/ v
│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
+ \! ^; A% v1 C0 h│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4; D1 l& L( M( q& u3 p
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp49 q5 f9 W* F3 {1 D8 z# J, p% ?  k
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4
- k' l5 o: M0 M. _8 H+ K! t│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4* g9 W$ M5 U$ ~. E* [
│  │        A: I: w* {; [" D
│  ├─week12- M, Q: }9 j9 u# X7 J$ P
│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp40 q1 B0 v! K7 H
│  │      12 - 2 - 12.2) 什么是文化,我们为什么要关注 What Is Culture And Why Do We Care1 K. O2 e  `3 N* f! \3 y6 U
│  │      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* r4 P+ ~( o6 t* d4 A
│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4  k$ [/ p  w! j9 ~
│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
9 {% L. B2 @+ @$ @│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4  m+ |7 T/ w! Z7 X: b6 j, F/ X
│  │      9 G- m5 u3 Z4 Q7 t  e2 B
│  ├─week137 b: _. a& t: O/ ?) O% g# D
│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4+ ?8 [4 z1 E# E# ^! q
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
% ?  Q9 S7 t2 X9 K; J, D│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4( Z4 ^) {, q; Y! R- a) `
│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
  `% u3 C! \8 B+ E( ?/ y│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
! j4 M8 T7 b* P8 E& @  o│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp40 _; x9 K8 b' x: F
│  │      
, F- E) \1 r# ]5 E4 g) M│  ├─week14
  Q: i9 }- m3 w* N│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
3 k" N( j# E; `│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
& z) _) L* N+ Z) `  e9 q& v│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
" Z5 _% F" u8 S6 C│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4
0 N2 d  R* |+ e" i  Z4 F│  │      
% {+ M, \) S5 d; v' u│  ├─week15) _" u" B; o# |, ~. F% n$ M$ T
│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
0 H4 W9 A; V6 o) f1 A7 L. t3 K( s│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4
% B3 D2 R3 n* a1 ^│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp49 R7 S( I  d3 `/ v
│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
+ O% X) `, Q  o, V: n8 a$ X│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4: ^' ]( i1 l) i/ u3 w! ]4 g
│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp43 j0 P' W" G/ \2 n
│  │      
" \% H& b) |! y9 T9 h4 v7 J│  ├─week16( e, K3 ^& ?! `( `$ I6 S4 o
│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
# o8 j" h  C* M! R│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
5 y2 i1 E- s/ }│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
4 {9 y, @4 _- g) s5 V5 ^' K  r: i│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4( `9 |6 A1 T0 S5 j
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4, ~/ D3 x. c3 R) S( e9 }9 `6 Y
│  │      4 f9 V$ n! C- o) b
│  ├─week17, Y: q1 a6 d& w. k: z; J8 P$ Z) h& O2 I# I
│  │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp46 U# u6 D' [8 s9 i5 P" j6 C
│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
8 F) A* r; o9 W) b, l: C│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
, _' U& `. S8 C2 v' d9 h( Y5 B$ r│  │      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
' m. D" y, p1 O- Q' t. O; ^7 t1 O0 t│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
: w1 p. ^3 k0 p/ D" V6 O; Z│  │      9 ]5 k( v# Z) E! ^# [
│  └─week18$ v4 k3 G" w1 X1 G5 W! X1 b
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
8 b: J4 R0 y2 Q/ [│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4/ N/ o6 S! v2 P( |+ S5 }8 E7 i
│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
* a7 [0 i6 `, \! k) _9 q# p│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4: i, d7 G, ~7 i! _) r: b* C, `) P
│          : ?0 v! K- W7 M+ {% l* A
├─R Programming
$ R8 w0 e' w4 _! S- q2 t7 ]│  ├─Background Material0 L/ x# V$ y$ x9 a4 Z
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
& v" y2 r  V! P3 q  A│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
% N% s' ]' E4 t) ?9 {4 o) A│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4' Q( T7 ]/ l$ F$ l* ]
│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4. v4 d& \2 ~# M. A6 e
│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4" U, O+ r4 Y. a# r# ^; a- E8 t
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4' X3 i/ @% d9 ?& y
│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp42 v4 J3 J. f9 Y: o8 [: D
│  │      & r7 _& K3 F2 W% s# }" G7 R: P
│  ├─Week 1" m* A9 t* h2 T1 t
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4
$ ?7 \; D# S# N% x; a│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4
+ w( D$ K9 F0 K$ ~8 K$ r│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4; w9 C1 `" r" d" e
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4
, @; V( i: S) t2 u' L/ ~, l│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4, F/ D) F/ I" J, p& l' `/ F' u' d
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4" c% w1 O6 ]6 D4 O# b7 M2 F
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4
/ @7 \' n- e4 O( M% t$ u│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4
$ y! t- P  `8 R% H& O  `│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
) R/ B9 N* t3 z& \2 V' _0 i5 c│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp4# l- C. T8 y& U! i* m1 s
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp40 D% @& t) F2 _) {* t
│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp45 m5 S' N4 n/ c( w! ~
│  │      DataTypes.pdf' n8 p" P' G* S! d9 `0 a
│  │      help.pdf7 U6 J) e8 a. ^% e  ^
│  │      OverviewHistoryR.pdf
" y3 _, ?, H0 h4 G. h3 G1 [│  │      reading_data_I.pdf
6 L9 I6 C$ P8 i2 y' M* r│  │      reading_data_II.pdf
6 |% b: Y7 o* G+ p1 y) l" l. _: Q% Q1 }│  │      Subsetting.pdf
! p# m- s  o% }$ Z% z, {│  │      Vectorized.pdf/ v% l0 F- ?  P0 q
│  │      ( Z$ _0 v, f  h: Q3 v/ F
│  ├─Week 2
9 P7 n! m2 t5 u' [) ~1 R5 e│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4
  g4 _4 Z$ x( D! q/ }. S5 R% T│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4
' t- o+ @# |2 _- y& L) U8 b1 e1 N% T│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4
6 v$ D4 `/ w# |! @& A│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4& B0 f5 `0 v, J
│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp40 l: b9 M! @7 u, u2 w* z
│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4
4 Q! O% }7 [* r" J5 I) c│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4& `+ e: ~5 T6 q' u. A1 P
│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4& ]. n+ A! O& w+ h
│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
2 k( e& _6 x2 v& k) H0 A6 _│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp42 \, F2 y8 P  s, J, F3 K" v  ]
│  │      CodingStandard.pdf
4 k( x) `) X: J  y! A2 D9 d│  │      ControlStructures.pdf
( x) h" A2 k) H0 F% H│  │      Dates.pdf
% P! q, |4 i; |( t2 |$ o- G4 y+ X" ?3 r4 k│  │      functions.pdf  g; `) ^" b. U4 l: ^* v
│  │      Scoping.pdf
1 a8 l# l2 J5 E" n% L│  │      ! A' i* L: l; v/ f6 l
│  ├─Week 3' c  C1 V9 \3 h% M+ T
│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
! j* O6 u: w6 s3 m; z1 I│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4$ ~3 i# q& n/ I5 m! S
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4, W0 T8 K& o/ b/ d) ]+ e
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4" V+ w) p1 D6 a* {
│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4* L+ J: I5 t' {0 s% x9 [
│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4- x) L7 }3 `+ o
│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4) s$ Z  Z! m9 E" e5 G0 H
│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
( e  c+ s: F* c; t/ O2 r9 G) I│  │      apply.pdf
/ D5 [  u! l0 u; q. o│  │      debugging.pdf4 d3 f9 o: Y  r: o
│  │      mapply.pdf$ f3 e0 J4 Q+ \& f/ {
│  │      split.pdf
: m- ~- u' r1 M6 E; [" Y+ I3 y│  │      tapply.pdf
% C0 h- R8 G+ N: Q2 v. _- t6 U3 Q│  │      
$ J7 |6 U1 Y4 Q) s│  └─Week 4
" B! R$ c- c7 [1 m/ j7 Y│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4; t5 D" E* |+ p6 A
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp43 ]( B5 d8 \# i$ [6 d
│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
- y* d1 E# T6 H! _9 f│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4) O+ L- \) ]: R4 e( o' w1 l* ?
│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp41 c: x# S% Z5 l6 u- R( p
│          profiler.pdf; _) H! n+ T; [- o- a
│          simulation.pdf" z1 H" ~( ?, T6 J5 C
│         
" A" X! m6 L- J9 i5 z. ?" r2 k: B├─Stanford Statistical Learning 2014
0 n0 o$ I3 e4 w0 \1 F, M- T) u│      JohnChambers_Interview_111213.mov
. l  A% o- q- f6 t  M: l& z! X│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov$ W- ^* k! U5 ?' S) v1 o" V, e% a7 ^
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov0 l7 m- J( ~# r7 D
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov
. S: y! z* I# l! S* f  U│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov, L6 r) ~/ r' u/ p2 m
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov
5 n/ f1 D7 k+ s│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov) s- s! _# I  I& c& j
│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov' Y4 o9 v$ l+ `* A. I# O, E: c
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
6 S7 O  Z0 B+ Y+ l% q- U! I│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov( C% X  o$ J3 G3 M
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov& ?$ r2 B6 Q# l" `$ D; K, i" p! J
│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov
+ V& Y! R: C6 w+ k* V, ^│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov, l# Z/ p# a/ |5 R4 A
│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
/ Z8 k7 Y# Q9 z' q│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
, ]5 r( D) N9 }; W; T1 [- J: _│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
$ W: l. U9 `& W│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov. J) u( D1 V3 c5 {0 R$ x# m
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
" }8 ~. v+ A! o+ x* [7 H│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov
( q* r0 Y/ G+ D7 c3 s│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov* n$ y' X6 }- ?9 T2 E
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
3 [! P4 O0 c9 F$ [, D# Y, k6 x$ Q│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov7 R6 n2 v+ ^" B3 S9 o
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov
- V4 ^+ Y* j9 L* X4 X│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov; j3 b& q# w/ Z% [' Y
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov
4 c4 A  q# O2 i1 z│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov6 i# m& B0 {9 D$ O5 _# Z! W3 V3 C
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov
% k: D* @* _% x+ ?│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
# F2 E& T  c$ Q6 T5 ?5 U│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov
( E, I. a# y% c& c6 q2 |! \5 U│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov0 h! v# X% j3 v' @) Y1 I& K
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov
6 N$ h6 f8 R% J$ O│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov
6 G: D& Q9 ]) O. I' x7 t; W│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov" ]* D) n0 V# p) H+ s3 A9 t% r  L3 ]
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov% j( u/ d$ [# O$ a+ |
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
* x" R8 |7 W( Y  T, `│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov% A. A4 u5 B* O/ ?1 w0 w
│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
  e2 j4 ?  P: y7 J│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov
" p" A9 Y$ X+ S' R│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov
9 i( n5 R) B: W2 m3 A│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov# k" r) L4 r( X* m# ?& Q
│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov5 o) a4 U- d7 R$ ^1 L
│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
9 c0 @& a+ v6 W6 ?7 x1 ]│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov" w- J* L2 _4 {) B! r" A! \' e
│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
+ K) K2 X5 W8 x$ y│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov; ^+ m* A. {9 N# v, F
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
2 ]- a9 j0 U. c$ n) Z3 n; i: m│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov
3 B% _9 t- k- R' t2 W& \│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov
* Z$ V3 W' q5 a; b# q! a│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov
; r" [* ~+ _; J6 ~0 X│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov
# L" R" c. ]; k$ t( M│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov6 I, l- Z4 G9 h& X1 L' u( B1 P
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
' r7 q" u* X& f: v# X0 b" x│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov) u9 k8 X" i) ~* H
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% ^, x( A/ z+ v( L1 {│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov- `* D! i) u8 |
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" D9 h- ]5 V2 }│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov( a% [' a, B4 [! o1 ^7 d
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% r3 ?7 a+ o3 a' Y! T│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov' {1 T) v# N; P" }- d5 i
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2 z  N0 V8 n0 @$ K- \│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov, S5 i, h4 Y/ |
│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov( Y( N* \* L$ b* N. T3 i
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" _" [2 w6 W+ |' `/ x# \│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov
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│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov
% V% C  U) W4 S" v$ ^4 U7 [│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov
+ p" V6 L5 L% o$ n2 y2 |$ Y6 o│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov: V9 u1 G" b" V! S$ f: G3 @
│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov
" L- t0 e  X- V1 t│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov
! i0 W  E+ t2 c( d. @│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov8 F' o' b' l- C$ \1 d
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov6 a- B9 J9 b3 `, R6 R0 Y
│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
" {* o* Y, R' i+ L/ e│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
9 B, Y8 ?* E; K( }0 _' P│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov
& X6 \! m1 ?( x+ a1 U7 u4 U" _( X│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov
7 k$ j" t' @; u& M( d9 P│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov/ h5 r0 P! x) X+ i* N* R+ x: K
│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov, h  _/ Z' \8 \) w
│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
/ Q1 w5 n+ ^+ t) ]! ?" {- D│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov- _3 J5 U5 \  y5 N' y
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov  c* h/ S( D. i" f2 k! Z
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│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
6 R) O2 B8 J! a0 H│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov) x- e$ R# g9 Q6 L
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
* t) h5 G3 k2 U5 u& L# a" x│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov, p( a. z) j+ D/ ?* s
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov
) w3 e0 _! }* u2 S│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov4 _; U& \! a- v8 ^2 Z2 h7 _, o
│      
8 m4 `; A% i% B4 G1 ^% |6 z└─The Data Scientist’s Toolbox
8 ]7 h' N  i: G( j    │  genesblind.tab.zip/ c7 z% H2 `# S) T
    │  genestrain.tab.zip& X+ y; Q1 g- R# A
    │  hw3data.zip( p: T  V- N) i, r1 n( X
    │  homework2.pdf, ]+ p# m1 a" i5 p
    │  HW6.pdf5 H" |# z% j; F: S7 {
    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf
9 V) O% W" U# h+ ?6 r3 s    │  , R# \4 K, u- Z7 s
    ├─01_Unit_0-_Introduction
2 o  ^1 W. k; b# Q, p    │      01_0-0_Preamble.mp4
$ ]5 b+ V: w# b( Y% b- S    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4$ v0 L; C6 d9 I2 x3 j" d6 v0 x; w3 [
    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4
, j3 G0 G3 J/ a6 D. m8 G    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4/ d4 C; [) d) Z) v5 \- @
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4# p/ |5 t( m; _& i' p" _4 |7 D
    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
- z+ {+ \, Z$ J1 e    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4
& z7 C! u8 c% M    │      
. s, S5 i/ b% f3 w9 ?8 R& ]3 z    ├─02_Unit_1-_Look1 S6 q' T& h/ w. J
    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
$ i6 S. j: d6 {, ]# n. {    │      02_1-2_Index_Creation.mp4
9 e) |4 V  G& H) q+ l' D    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
- c$ }! ^" l9 k; R+ f    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4: k  Z  q" U5 i( [
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1 n6 R* a8 P4 q1 W    │      06_1-5-1_Page_Rank_and_Memory.mp4% n: W( O  X% C0 N
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    │      
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    │      9 T3 V8 W7 n4 f3 r
    ├─09_Unit_7-_Predict
- \( `) @( Z. _$ }4 K    │      01_7-1_Preamble.mp4+ E2 F9 a. _- L: m9 L
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& i3 ?, `+ I# k" k* s: o8 ^    │      03_7-3_Least_Squares.mp4: H' U2 p2 b0 e) p% J0 d
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' g& t$ x6 a5 _7 l    │      
. C( J7 W) D0 ~    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic6 d! b, Z% @- l$ @
    │      01_M1_Motivation.mp4& f3 d# p' v8 x
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    │      03_M3_Markov_Logic_via_an_Example.mp46 @2 d$ g4 G5 \0 W5 X- R
    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4
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- y3 Y- P7 m0 S/ @    │      06_M6_Entity_Resolution_Example_-_1.mp4
* B# n3 \! i6 w* F% x) d    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp4* P' Q; o8 o1 o( R
    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp4
$ z5 x" K2 b8 c3 M# _4 J    │      09_M9_Research_Directions_in_Markov_Logic.mp4
( P! G; A! D# A0 Y, G; d5 T/ i) w) t    │      6 |4 h6 ^" i; L0 f# M! @
    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam! q% v4 o1 M5 p3 D: m, G" t
    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp49 ]* q9 K; c; p4 I/ s
    │      
# k6 E6 l+ b  ~$ p/ Z    ├─Lecture Slides
. M$ k. O. w/ y! g  ~# K* m) T    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf+ G% B# x" T# _/ I3 N
    │      1-Look Lecture Slides.pdf" }: w; \- Y* w
    │      2-Listen Lecture Slides.pdf$ C# S2 z0 m8 L- ?5 f3 z
    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf
7 F$ [+ ?+ J0 Y  \    │      4-Load Lecture Slides.pdf
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7 u2 K; }/ F. G0 U3 l8 _4 Y    │      6-Connect Lecture Slides.pdf
  l" B" i! `0 r: Y% F2 c" J+ A/ I    │      8-Predict Lecture Slides.pdf
/ A/ W" Z. q8 K% r    │      3 ~3 k" }0 J8 j: \& I
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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 [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 显示全部楼层
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iminbj [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 显示全部楼层
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happy850917 [Lv7 精益求精] 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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