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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
1 _' t6 d. G/ D2 B' z& p* q# T5 ~│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4: X! v  d5 x/ |- F
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4. e9 i* }8 V% z& n
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp4
" N0 Q" ~; M- m. ^3 N│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4% M% e& e! }- I! \0 Z/ I* x( V
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4; L- y6 l& w! h7 z7 e8 {! B
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
; K6 W  k/ n! _/ P│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
2 {* ~* p( G# O1 `│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4+ h+ [& Q2 s3 `7 o
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp49 c$ V# i$ F( d
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp4$ S% w2 c9 o0 h' B  `& y6 V4 C# W2 K
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4
0 E* w* F) |% ], {* J$ \% G│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4% I, K* t6 a  V# n$ V
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4; A  m" j: B2 y; e* @2 X
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4
- B, X/ L+ W$ C" k8 J6 Q│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4
: g- M3 h# h/ j1 j9 e. ^6 P│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4
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: Y- ^. `- I% [( H# ]( j│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
* b! f; T8 k' g% b/ T  g* \$ N│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf% r0 p4 c6 ^& u$ b( w% z  t  U& r
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf2 N1 h* o, [- n3 B& l
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf9 X, g8 o. h  O7 W) h
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf* v: ~3 s- ^6 U4 r. ]- \
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
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│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf
9 o! [( s4 C) G9 D; A: ^1 }4 }. B│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
; D5 z( p4 Z3 u2 s0 Q) _│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
- E- Z5 q8 |1 _' t* {│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
! h  v. n6 x6 C0 w, [4 ?8 w, l: ~│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf, r' X+ Q* }9 g9 m
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf. G9 v! Y$ S8 K7 w8 Q; t+ k
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf$ L+ t5 I( L. r6 B
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf
$ M8 O, X: M. j+ O6 V, I│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf
  }( N4 A. ]- R' G5 n+ r2 c6 ?. P6 S│  │      ; ^0 z$ P7 B7 D; C  n/ d) p
│  ├─05_Week_5_Materials' \. ?5 {/ b/ Q$ {4 _
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" q$ M- L, B) B5 f│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4
" \! _5 Z& ?8 T: u* Z│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4# [6 I  b; r# }
│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp42 I* w4 K7 \% I/ ?! `; ~! B' T  s1 ^, d
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
9 B3 g; V+ u9 @│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp49 I9 {! n5 v7 c! r5 T' w' e6 z
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3 f+ `  j+ R; T1 t/ W) R│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4
, d+ m1 x* ]; K│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp45 K! m0 V; B- T, j7 ~! _% ~  `
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf# k( g2 T% U' G7 i2 x1 M0 Z
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf" v( n8 e" U" e+ B$ d4 `
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
  ]/ \7 x8 p; M1 F│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf
5 b2 d& b2 U7 i' x. R0 A│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf0 h( ^9 |6 f. L! k* w! n" g- \2 E
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf  h0 ~# t/ P5 |, U& W; c) g
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf
" ~4 U) R8 Q: k+ p│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf
/ q6 d2 H" c# |│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf0 }  \) N& H4 T
│  │      
/ L# |. Z1 x$ Z: F0 d│  ├─06_Week_6_Materials. ^" u. ^9 ^7 s
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│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4/ B! t: a2 e# M
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4* |! w9 Q  g2 R
│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
! ^  `* m! j$ K│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4
9 b+ o! f1 V. f- A5 _$ j# y│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp48 w  i, p: u2 X) y2 S" r# e" s$ y
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2 p  u; i8 r/ X% d3 N7 Y│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4. s9 ~" G+ I7 o
│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4
8 Z! `$ Y+ K4 J, C( g+ _" e│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp4
: F" G/ _3 r0 b9 v│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4
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; G6 b6 K/ w+ c0 ^│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp43 a3 I# ?. P  h
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" q" [, Z2 s2 x- E│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp49 m3 V$ F6 J( u/ W) ], }& y. p
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│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf* M3 d: J, T7 U. q7 e% M. s) i
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
* S9 O& p' Q2 y5 A. A' b( T│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf* d3 J$ B$ t+ \2 O/ s  {- J
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf
  J( c- ]7 I" ]" A9 g& I; q│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf# I: s8 n2 k, r% M: n3 D+ Z
│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf
% g1 G4 B9 s3 C; M1 F6 Z+ m# J│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf
9 \% i6 ]2 M0 O. @│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf% a+ j# Z( }! }6 n- O) q/ J
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, N. n+ \% h5 o- W/ h7 \) \│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf
' ~6 G  g6 E+ ?+ D│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf0 s- v+ Q+ m; x
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) E$ h5 u6 C$ |6 v' U1 ]4 }│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
9 |" B) G1 h$ k: B, i│  │      ! F/ @9 T! k2 D* U( B
│  └─07_Week_7_Materials
9 y1 C" I' Y$ T' @' U│          01_LSH_Families_21-13.mp4' I0 u! `/ ?( Q
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp42 l% Z+ a) ~- o' f( W1 ~6 Q
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4; U1 i; {: i* d1 M
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp4- S7 |: y- f: v2 M- W4 G% |5 o& p
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4: L" a3 D  n" M  |& s! p& a0 [) j; f$ E
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4
  O; i3 j3 s2 b- b" d│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp49 V# w# k5 {) n% Q( u/ N$ t
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4
, @6 O4 P4 M) Z; r' W/ W+ J9 @# s│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4. o9 e9 Q! {" f  X. R* N
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4
$ W4 ^$ f9 L5 a$ a│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp4
$ A% _1 e( r$ x│          12_Spam_Farms_8-00.mp4
. T+ V( B% T; l! }│          13_TrustRank_10-05.mp4
- ]' x4 e2 B1 k7 M│          01_LSH_Families_21-13.pdf- r" J! J3 T& G! y. J9 m
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf, k/ e; m3 e# R
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
! [! D; ~+ ]' l8 Q+ b  `- G' V" G│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf
$ e+ M" w+ z* j# M│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf
7 b/ i( W; O* Y; u) v│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf+ Y2 I4 H4 A/ {) ]2 i& a
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf3 n% G& m8 t$ ^/ w: L/ H
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf
( j$ d* j& S9 L5 ?│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf5 M3 W2 A9 D3 u  e  I
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf4 G& {( Z+ e7 {
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf
/ ]4 h& x$ a. F7 C│          12_Spam_Farms_8-00.pdf2 q! X$ z4 I' z6 N  N
│          13_TrustRank_10-05.pdf
6 L; ~) r  v" v# z3 G│          5 V- B! G9 g. u7 d3 G; O2 o
├─Model Thinking _ Scott Page+ V; `) _3 x' J0 p5 ~% N
│  ├─Section 01 Why Model  X8 v) A* ]7 }
│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp48 ~! U9 M( S( C( `
│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
- N6 e1 e5 n+ w, m4 m│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4$ u& f* @7 X! Y+ H, E+ G' Q* ~
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4% P( f2 ?/ U$ y6 P9 c* v
│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4
5 d1 |  q/ f. s  C1 `│  │      
3 s* }. q$ Q/ |5 A5 U; g# Z4 G8 p│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects
# D" N1 r- r% a, C│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
0 \8 b4 L3 q( @  V$ t. D│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
, u) ]6 h- `# c' \3 X│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4
0 U, e1 ]9 E9 \│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4
$ I! g8 m, T, H& O) F% i│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp46 t# N9 [7 ?! f* h; |: d/ h
│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4  f' j( a5 H  N1 A2 }
│  │      
' e1 c$ ]6 L! n. i% M  m│  ├─Section 03 Aggregation
% C' u6 I) h  ]. R│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp42 P! ?7 y' m& X% M$ O0 o
│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4
9 o* |: ?8 e4 l: L. t" I3 I9 l. r│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4$ x9 {4 B' m0 G
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4
+ [$ T# e! |; ^3 \" |% r│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4& L/ e% P. R# {) N: K2 l. ]4 K
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
4 W2 [- {# _6 J4 A0 W│  │      . K. \+ w6 p: p& I+ W
│  ├─Section 04 Decision Models' S% D2 D! I, V: z0 L
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4
0 d1 V& C) [" p) q, i│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
/ R& w0 e, _9 V! r6 o│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp47 s5 V! s7 q: x6 o3 }
│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
, y& F& x" ?" R0 U3 O9 m│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4
. `+ |7 a, {& v  k│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
0 ?4 A4 w5 K5 k% t( x│  │      9 H/ s/ @' ?3 q; @4 h: Q1 V
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People
( Z4 S* k6 G! E1 [: T│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp41 [# f( p8 s' A# \6 E) x
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp42 E% U- u$ F, c* F) B9 ^/ U
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4
2 ^. M% v3 Z! n; p7 w( a% E' j│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4
& U7 j' _" Y( r6 t│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4/ _2 j5 [. Q% o! e- {
│  │      
- }5 J  M- U! O+ E│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models& @. G$ u3 A  }. _
│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4
2 t$ ^1 g! M! ^% b$ S# a│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4  L3 ~- C$ X( S2 @8 |% w
│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4) o; y* A6 m! e9 I$ C) `; ?
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4
. x6 B' Q  A' i! \│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
2 V# C( d$ h2 B: ~5 l- A6 ]│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4/ b7 z" y& L& [4 B* [! I9 b3 t' Q  T
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
- b/ [% L: [5 k% D$ q' m│  │      
8 G9 Z  |. o0 B3 O; i│  ├─Section 07 Tipping Points
4 P9 [: X1 k4 r( W│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
  F8 M* O; Q0 d! X5 j│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp45 _4 e3 G. {- K
│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
+ A0 w: t7 ~) e: ?' @! Z' O│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4+ j- D) l) ]9 K- D/ O% ?- L% W
│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4
5 y' n! ~/ ]0 B$ s; w+ z- j│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp41 C  ^) a$ S. ^! u1 H* b& h
│  │      
6 o6 n' p  Q2 T6 \- D9 P  i3 {│  ├─Section 08 Economic Growth+ i% _6 ]% r8 |8 |2 v' Q' _' T
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp4
0 O% ^8 X9 T4 l( z│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp48 b# {  x. w2 H* {) V! }
│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4, W2 x: @2 ~6 K0 i1 [) n2 r: j5 Y( `' C
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
" r6 D+ A5 v# B: U, s│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4. x0 Z+ |: y3 |$ }* {1 W# U2 j
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4( o# R' V- n7 e1 u& Z$ u# y3 O$ n
│  │      
- t" H' N" C3 M& k) t, [7 b( T1 N│  ├─Section 09 Diversity and Innovation4 b& @6 U) V; V7 L2 ~; o' \
│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
9 I  o% H3 T, K! j6 p: E' K( C│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp42 c# I3 S1 s& I  M/ M+ H) ]$ n
│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp46 y9 ~, L. L% D5 C6 u: [
│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4) p- W$ O* I4 L( ]
│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
4 q: z. U0 T  f7 q, T│  │      
: t& P+ d$ l$ m7 i% s9 J│  ├─Section 10 Markov Processes* W0 ~4 U  W% o5 k. l1 K' _0 `5 j; z
│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4" Y" ?8 m$ n8 d& l4 t3 n% w8 Y
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4$ Z2 e6 Q' w9 C+ ^. m
│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4) `" t/ t0 M' s7 f9 [. [
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
# W# u4 x0 R! f; @$ T  a% `# c6 A; E2 `# Y│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4
- T0 O9 c* ]% B8 ~4 p5 r│  │      ; P- h+ ]' J- B0 p1 _; M
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions
6 h6 `5 z3 e5 Y9 ]5 b│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4
. }# U4 n) Q% \' K- h! `% z│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4
  v& [& [1 W+ \! x& n│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
( Z' F  Y7 D3 T8 p$ S  j; r│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
2 W, W8 t1 s+ ]) m│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp42 c+ R; r  d: x  w+ v
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp45 }  s: c$ j5 F  T+ l  P; m
│  │      
" r' W$ D7 ~% t, ?4 }│  ├─Section 12 Coordination and Culture6 B; U1 t3 b9 V! P) b
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4. ?0 t  ~# Y  A) m! T7 G/ [8 Z
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4  |( p- i7 Z7 z. W; ~7 X% y
│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4
7 o. X( N; t* {/ j  s4 k0 T2 B│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
1 k$ d# z+ f* i4 L; W. E+ h│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4/ F- R4 m: @, d. s# e1 l
│  │      , g3 _' Z' ^/ K2 k4 v3 Y
│  ├─Section 13 Path Dependence/ E& h0 i# A+ d  G
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp4
- y  w0 Y7 i9 E2 S. P│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4* ~9 K. w9 ]6 o4 C5 Y  z
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4% \1 s* \5 }; j, D/ F5 @
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
; \5 q3 j9 W3 U5 V; S) o# t│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4$ N# @# @. }1 U$ |' P6 o
│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4+ K% Q* w+ P6 T) G2 T* |
│  │      ; O5 ~1 \! F' w& X! y$ u; v
│  ├─Section 14 Networks
, [7 y! C# ~$ G3 v) S│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4
1 N! K! k% W2 L$ p1 ~& q1 `│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4
' K: t1 n  B; L! l│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4% `, g9 v8 }, d! H
│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4) S1 J0 G) x: f0 I5 q- L
│  │      - c6 T" Q4 v: t
│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks6 M3 X1 {  ?! y' g+ T0 a( v# C
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4# Y* h( t) f3 Q* Z
│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4
8 D, e+ j8 X5 z8 Q, [6 @* {& F% h' [│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4
3 }" O0 |3 C: c│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4* P' J4 X! }2 s( w6 }2 V& p0 B
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
% U9 A/ N  z7 Q& R. y7 M│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp49 f! a* U+ }3 x4 ^$ T
│  │      . G. Q& n5 _  f% |" Y
│  ├─Section 16 Colonel Blotto
& h, ]1 n% z1 n' L1 a. z  i' y│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4
' m! O4 w2 a$ g* G$ F0 L# _1 x6 x│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4( J- W; n% T- ^
│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
) s! ?" a) ]) I2 y2 t& m│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4' ^# q. P) B& e4 Y: h0 D7 c& L* d
│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
  Z1 B7 \6 `' p% |4 s& N5 J( [5 l- T- U│  │      4 Q8 E- x4 |7 P0 ]( k
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action
5 P6 d9 @, `! h$ ~# n  D5 R* _│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
# w4 s# s+ X  y│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4  ~6 ~+ \4 f* i
│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp43 \  T8 S0 U5 I; l! [1 m
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4
  o- d0 n4 E; y2 e- p│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4
  S9 |/ H# E, X% [2 R0 `│  │      
9 {8 `! N/ v; b5 O- g+ M│  ├─Section 18 Mechanism Design- [) J3 a! b, u2 u$ E5 G1 T3 O
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp49 Q0 J4 D1 n, b6 D' H4 z
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4& A$ I) R7 W2 ~4 w. d' ^
│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp43 `! D5 |6 g; F% n. a. u: V5 ?
│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
; u' h0 p8 y! m; U4 a) M- F4 k' J6 b1 b) o│  │      8 q) U) X6 ^' D+ h
│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics- x2 D9 z( f: s
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp47 P- @: e0 _, e. v6 N1 ^/ g- M- }
│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4% J# A3 c1 L) c, k4 s
│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
' a; M( t7 v* w+ A- v0 ^│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4
; L6 U9 N: |, o* ?+ B+ s% \│  │      4 l% Y8 ]7 l0 @5 {  \; Q
│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
- e' e! C+ q3 q+ m1 g- f│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4  T0 _! ~, v  v" B6 C1 I0 r; k6 ^
│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4
$ m. o8 i8 l# @6 p! I$ D│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4
9 p# g) y$ D: O6 u5 u│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
" T0 B) X! U# h$ H│          ) @  c# X# v+ D# H
├─modelthinkingzh-001: {8 n% L8 |5 y* U
│  │  Model Thinking Resources.pdf
$ ~6 _# ^. u- C# i# n│  │  Model Thinking Resources_2.pdf
' l- m( B$ ^  R: j# t. _│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
4 v( j, ?2 W. F: T3 H! _│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf+ \. ]3 j- j  x/ A5 q
│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
& G* ?* s2 A8 C( V& V│  │  
, e- L6 |- Z& O5 ~1 c4 |' j  Y│  ├─week01- R; }1 T/ A: r* B- q
│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
7 K% R4 e/ A% o│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp45 \* p/ R9 A. f- Z( Q1 p! P5 I% R' f
│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp47 m% F3 l* L& R
│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4; ^, V5 _3 u  D; T/ R
│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
- _1 |- Q, a6 o. ]( ^│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp47 R* L: [; d1 n3 n
│  │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp49 d/ X& h# Y8 K3 ?3 C8 b! \5 e
│  │      
; J9 m: R8 i, @, @: Q- A! F│  ├─week02( ^9 V8 i- q7 K4 k: E% ~" r
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
2 f8 ~3 o- W" M! g# D│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4' }7 ~3 L2 f9 N/ x) Y
│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4, W5 w7 b1 Z& r* h( P
│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
( k% U0 C, y4 Y6 ~3 h! X' H- z│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4+ T/ H8 J! V0 T: [; Y% `! a
│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp47 F: }  B! t# o/ z: m& z
│  │      
! P) B  j1 T9 d# o8 ?# ]│  ├─week03  @7 j& C; F  i+ ~3 @
│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4  H+ r( S: ~& U. d4 A0 H* _
│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4" A$ Z. p8 }  k& F& |
│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
7 E# H# D7 [4 C$ g  B: O│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4
2 f8 l! P9 S* A  y: p│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4
; v9 i( u( j5 q  [( @4 X7 a1 X│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp42 Y7 p1 j; Y  l( W7 l
│  │      4 r* \+ i4 G: d# H  z0 ^" [
│  ├─week04; `7 A2 i6 m9 q1 N! o
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4
/ t; @3 G, D8 Z4 P) C6 w│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4% `& L2 Q! T% Z5 L- Y
│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
( m" [3 _. a! K* P7 n5 _│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
8 E8 N2 H! t% f- S# h/ z8 Q3 _+ P│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4( k& |' W$ C* [+ Z: E% \% f0 W* d6 I
│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
$ k* I% \# z9 W( |│  │      
! \8 ^9 A# K9 e1 r7 m8 o, Y4 o│  ├─week05
; t, X5 t+ {5 k/ r' x│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
" H. k4 n) W+ S│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
+ _: y3 W2 g+ z) H* {  A  ?│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp45 `/ f9 S+ H$ H8 o
│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp49 j  g8 v. X# D! J, I) I
│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4$ D5 Y6 Z+ J* f, ^5 G: t
│  │      
4 D& A( b# Q  F& ~+ R" ^│  ├─week06+ I9 @$ D7 I! ^
│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4, y2 @. w# u; {/ [/ _
│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp49 ^# H: M5 \7 f
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp41 ?6 p+ ?0 a# \+ f- h, [+ `3 m+ @# X
│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
0 \# X& `  \" i5 q│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp47 z; G9 o- e- T1 S% }2 ~9 e+ ?
│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4, o; P2 Q  a8 k6 e1 z# i' [! Z# r& R
│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp47 X! Y( M& q" ]! z. w
│  │      ) m; F) R- e: E1 {, Z+ O
│  ├─week07
" J2 l/ z9 a/ Q│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
+ H: l2 Y( A7 K0 I, P5 \│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp43 R2 ?) G9 ], v: U3 ]
│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4+ s* ^( o- }+ Y3 _. d
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4  i1 S* O( _: h8 s
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
* J0 U4 z5 ^& z1 b# ]│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4/ z9 O4 \3 z4 B3 D7 s3 c
│  │        k7 ^1 k9 W4 Y* D7 c! W: F. \
│  ├─week08# G" `) o9 Z( A6 _" v1 C
│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
, W, P' D! F2 b1 E7 q│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp46 g7 N1 ]9 r) D$ R9 M, O5 j
│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4. A, ^% Z/ F1 A9 S2 w# P6 |
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
; f* {4 P( @0 u8 P- R9 {│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
# C# }- k) Q% @$ i" Y' D7 K8 B' T│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
1 w' Z' f3 _! O+ ?( |! Q2 l│  │      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" Q4 E3 q( x' ^/ T
│  │      
" C# {+ e2 |+ A5 l) }│  ├─week09( Y5 m  P6 B$ Y* D7 N3 l( ]
│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
+ G1 u* g4 D4 n# b│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
0 F' J: s# f% o, s2 G, @" \│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
6 {1 h2 @: k# X% e│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp41 E% y  ]) X) `4 g% h/ r
│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4
( N+ y0 T: k( y; m0 Y) ^! a: X│  │      " |. P5 n/ I0 [; k7 S1 @
│  ├─week10
; ^4 P, X1 R2 S% W│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp49 X( O0 X* a# l  X5 p) N
│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
: ]& g1 e+ {) ~6 L( v' j│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
* H$ G- K) H) Z- ]/ v: q5 T2 d8 T│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
! ], K4 P( {6 M, a! }│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4  [5 {6 r, C8 S) ^
│  │      
/ D% l* I! f& O  t│  ├─week11
4 B& v% |! r4 ?4 k5 j│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4
0 B9 ~7 V2 _! Q5 l│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
9 `, e4 w1 V1 w1 l) V│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp44 ~$ R8 ?8 G& h. @
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
: m& N* Q- }1 ^/ ^- ^! T: k5 S# m│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4! c7 f6 g0 n4 y4 `0 F
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
+ E4 l9 p0 n- s1 ?5 p│  │      5 q( F9 b) u/ r8 @2 u- t- [. @
│  ├─week12
% ?. n7 V$ j- ^5 d│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
* r  q: m* L) p' q; S) F* x6 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- A9 R+ v$ s- f2 |' P! v% W2 x. h4 _! Z
│  │      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
& m: a2 S# q7 o( Q4 E4 q│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4* p8 c/ \  r3 Q0 Y. Z$ F4 W' e
│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
% C& F  U. a! o2 Q& @1 F│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
4 S: l3 K' {3 N" C│  │      ! }( [8 y' @* q5 b0 M
│  ├─week13
& J  c' G& w3 E" A) m/ {) `2 B* D9 }│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4# O0 R# |: Z* B1 S) V
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4
7 }' c0 H  e6 _5 n' o│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp48 d, Q( r9 g( S- I! O! c6 t0 j: E
│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
" |  W* x2 s- x1 X! \1 W│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
% @! i; f% Z& m4 `8 [│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp42 N# w8 }: P# T0 V  F2 N; \5 {: X5 v4 e
│  │      & [) \6 V( [$ Z/ H/ p: ?5 y. y
│  ├─week14" Y5 H6 y8 J4 X, d0 T
│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4" ?( P' R: o' i% d: ~
│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp44 B/ L+ e! G5 M* M
│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4; D2 H/ _6 j+ X6 }
│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4& I6 q; s6 d% X3 ~
│  │      
3 G$ m! D' v+ M% e$ Y9 E5 H│  ├─week15
+ X3 ?! V/ F/ ~4 v3 ^│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp47 @: T9 F, ^8 s1 H7 }
│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4; h' M  r3 _* k" o
│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4
' v; d6 u& P4 {, z4 Z│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp47 I1 X3 ]* Z1 R
│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
' L' N7 D( t( W) f│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
- {0 e5 @+ `1 Y/ e│  │      
# B7 U6 w" g: I( w│  ├─week16
) x/ y4 }2 O, H2 Y│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4  _' T. p: _& h' ^% b+ r
│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4: I- m- Z6 b" F( C) b* ^1 t- H/ h
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4& }; w3 B7 {2 _5 `- C
│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
8 G- N& G# o9 T  \│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
* l+ {* f* g- |, R, Y- w│  │      
& w- S/ f! L: d: r) B│  ├─week17& g  }% e2 X2 I7 s. }8 T# y) E
│  │      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
. m; e* R2 I9 L6 X+ K9 C│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
" }1 L7 i; k) f6 H* h( W+ C. Z│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
3 z9 D$ ?' }9 n' h8 f$ O& z│  │      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
4 C' [" \9 U% D- E' L│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
& I& W( d  ~$ X│  │      
; d5 v% T( }3 i  q" D│  └─week18% a' a) U+ t0 g/ @
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
  ]- j( Q7 Y' {+ t; F% n. K│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4- b' k% S9 G1 i% {) V5 n* ^2 K- r9 O& y
│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4$ A0 [' P4 K" L7 ]
│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp43 h3 d) O$ R4 B! }
│          / `' }9 _' w4 ?2 k: u
├─R Programming! F( t4 i4 W! m6 C" f6 L0 p" W
│  ├─Background Material
9 \: d. v! V3 K7 i9 @' {3 g9 D7 x│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
/ A! W  a. U6 K# m. L. N3 z│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
1 j  j2 \' [/ Z/ e0 c: o7 |│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4/ V, e( u- `( P5 l. S8 R2 i) Z
│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp46 f# J' U* t7 l$ l1 s
│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4
+ `0 d  c/ [' X│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
; k, Y$ P; ^# G* k6 q: Q, N8 L│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4) r+ K5 B! \  r
│  │      1 ]1 t, k5 e% \
│  ├─Week 1( V" X9 M5 b6 s1 }" w5 @
│  │      2 - 1 - Introduction.mp41 g) O; b& q+ h2 |0 L9 x
│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4. {' W0 `( Z: d
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4
* D$ O+ ^: ]/ r  a7 T* J, ^│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp45 u' P3 p# A6 N, z( [+ p
│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4( y) i4 U" b; S% w! ^3 _
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4
" g  F8 J) H9 }7 p0 l4 P  P│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4% u8 ]- ]. |$ b+ c3 C; x1 s
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp48 |1 J/ v$ r' \
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
: C5 H6 U/ v# P! W; N# f& c4 N9 o│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp44 q  S5 b. ^  ?, s
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4! x8 G+ q, x& `  |* f* J
│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4
, _* F6 B8 l3 t│  │      DataTypes.pdf3 @# d$ M) f! G
│  │      help.pdf# Z; n: o, j. A% l* X% s; V
│  │      OverviewHistoryR.pdf
# b' {3 h4 z' a9 P! U8 g│  │      reading_data_I.pdf, s% g2 |6 k' R: \- }
│  │      reading_data_II.pdf
0 u9 d+ U! J. c) q( {0 A5 M" c6 d│  │      Subsetting.pdf  f1 D0 Q% R/ j" S' T" C
│  │      Vectorized.pdf
* _: x8 a' T4 z│  │      
9 m, q. t* m7 O& R( v│  ├─Week 2
2 X- m# @% @! w7 U7 o  ~/ Z$ Z│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4
9 T8 W7 K& A" T- b/ I' u0 ^│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4
( c4 }+ t, |7 s% d; o- b1 C% B│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4. y8 D5 A. f! P) b1 e/ h
│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp48 z, S% F; K& V- E
│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp4
' N4 k$ A- h6 B│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4
( }+ R1 @1 z1 [' m, S+ i│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4! ?+ A4 W" q- @) V- l/ ]$ Y/ `
│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp47 u& v, x% Y3 A2 H
│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp48 F2 x& s+ p* }9 h% N& m- o( t
│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp4/ X' r% u. z; K# E$ u# Z
│  │      CodingStandard.pdf
) f( @2 ]/ L4 a( }0 K3 v- p│  │      ControlStructures.pdf
8 C1 A. C( b, l, x  f+ ~% a│  │      Dates.pdf6 O! j* ?& [  y; E3 w3 s; k
│  │      functions.pdf) g/ B6 C2 a# a2 O5 X, q8 r9 a
│  │      Scoping.pdf& W2 P7 C/ A9 |9 {4 J
│  │      
: k5 y/ C6 l6 j- m9 H4 \8 q│  ├─Week 3
  b2 h5 u: E. x1 O9 }& i9 B# ]│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4  \; X$ U1 D1 I% {
│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4( P6 p4 J3 S3 ~- O
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp49 Y5 N2 [& W2 R' @% R! T7 w
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp46 }7 S6 @' v! {8 ^6 T5 u8 \- a
│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4
- }$ A/ k" c! U* B' \6 y│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4
) e! ?* n7 i$ c2 g! ~│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
( H8 x1 m% \8 M│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
8 {0 ]8 q, p( L" \; P! {│  │      apply.pdf
+ j" q# n9 l* ?) O│  │      debugging.pdf$ _( w( U8 m( F( ^( v$ v) [
│  │      mapply.pdf
4 ?6 u; C1 L5 h# l│  │      split.pdf/ P, P* Y( l' \' k' Y
│  │      tapply.pdf, Y4 f2 {: ~+ R  Y0 n
│  │      2 R& @! l* J& [7 H) ^8 s  G8 A
│  └─Week 4+ `% e+ J1 \0 o" Y# n- |, ~
│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp43 ^) }# G4 B7 o  \7 @+ w
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp4
3 c4 p' @/ i' u2 @│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
' f. }; i: r; T6 i, ~" l│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp42 G" T$ N2 w$ ?* H( I6 b; w) S
│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4
6 x6 ~9 ]% f% y/ {0 D3 K$ T) w│          profiler.pdf  x8 ?- r% r" e
│          simulation.pdf
1 |0 ]. n# S7 z* d│            n3 e4 x  X. T9 I# K& y
├─Stanford Statistical Learning 2014
/ m$ O. t3 J) t) _│      JohnChambers_Interview_111213.mov" T  |3 _- t, w* f7 v$ J
│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov
0 j( A- h6 t- H1 M* v1 t│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov+ w! [: m/ V8 b# W4 M' f
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov
& X5 t. ~5 q0 K# S! h' k- k* m% u│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov
% m4 K) ?/ q* o% A│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov
; o* G  i! L( Z│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov
5 X" U$ l# j! a9 {) D3 _6 }│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov# F7 a0 q$ t1 ^9 l
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov
7 z6 P$ x5 w5 M│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov
. \" c! i0 k; |: ?6 O7 Z) m$ t" }% p│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov
) s( d3 j5 q* U& R; v, L' G│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov( P5 ~4 {8 b1 o- c7 }- L" u0 b
│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov
# _9 H8 K* t  m& x( k│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
3 Z' h* ^% h4 M3 g6 f' V# t- u) {2 D: T* c│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov/ D- z1 M5 p- L6 ^: Q
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
: @& t' R1 K: R& l$ E│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov
: p% _% R/ m3 Z│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
/ G4 r2 }% T4 y( {│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov% @  O& \3 T% [2 q4 o% k
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov; T6 Q0 d( a. u  r: H. g; K
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov- e* i( q: j/ y) B
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov
; s( Z% |9 H  ]1 w5 c( Y4 }; C│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov2 [1 F7 V( o! U; |( S( K
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov
/ L, B8 P  S* ^- p9 L│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov) l( f; X2 S+ m+ ~
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov
) y! h6 g; D% n│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov
: E( M& F) {4 M% s│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
! F* e, G2 i* S/ e- G4 S1 {! e│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov' X+ p8 F' K9 A, ^. [- x5 A4 n
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov: f3 U: a& O2 @7 P  r+ {' \3 p
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov" y; V) K- f! W7 u! C  g
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov
' x/ c' b, C: Q( @│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov
3 w5 l- L. h8 v% A/ ~& h│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov
7 O, p+ }6 I. v8 q" ^$ S! q│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
# ^( V* G0 U' g' P3 [" T0 r0 Q6 v│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov
4 X) y+ H/ p( Y' V8 F- }6 d  v│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov* G6 h1 F( \1 ^) {0 o+ a
│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov
9 F6 r% r, S$ h, m  g/ Z. N+ k│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov
. i# M" P( n; u│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov" a4 P* ~% @1 V- M7 G
│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov. A5 U( G$ s+ z1 J  l4 D  `
│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov8 B1 s# C. U1 W. G2 O7 H6 }
│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov
: n1 ?0 W  S  E; i+ T1 `│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov* Z  H) p- p6 m
│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov
" r* r! r0 U8 T+ q6 B│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
) I5 f) d6 P6 k! Q5 F4 Y│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov3 j: v7 r/ k$ b
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov) e9 R0 E6 I/ C: x
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov
1 Y; e7 j7 i; P1 g# @/ {# C│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov* k# _6 t6 N) ?2 _% ^9 h
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov
8 O# W+ h! j& K4 r/ y7 O% w) x│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
6 v: Y) l2 \% ~" S3 O* [│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov9 c* f& P; X' _* K8 J7 Y
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov2 l! D- O+ T! X" g  _
│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov' W3 `# X3 k/ y/ x0 X1 V$ G
│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov4 X8 h* X; \5 `% ~
│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov' m9 b: Q3 n& |7 p, k. W
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov
5 d* M5 r) _+ T* Q7 r: j; N2 d│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
7 t& q( `7 P3 a/ Q7 K│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov
: N0 e- ]. C" G1 p$ L. g/ X9 d! ^3 a│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov( y* D" k8 V3 Q: @
│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov
3 N3 A# e7 ~6 q' C( b! W( D& O* L8 V3 \│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov+ w0 |9 f5 ?. E% a4 N% Z. `8 U
│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov
2 a/ ?3 v' i& [7 j& {│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov: ^) y& d( ]7 U  l4 p8 ]. x" W) b
│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov0 h9 f: l# Q  c- W" \+ s
│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov: q1 s9 M. S9 H* I3 N
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov
) ?- x& P" v' V1 w0 V│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov
: y' C+ C8 m. l, V7 \│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov
( ]. d1 `6 t' |$ @/ N( T, ]│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov, l5 Q% o/ ]+ g/ ]( o( n) R
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov
  d2 B: ^( l8 _3 i│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov3 A0 f  q4 H4 v5 f3 S9 T0 g
│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
! U, X- Z! Q1 w' w│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
& x8 f2 d$ z7 A- p9 b3 z3 g6 L│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov6 V; e! g, B$ w5 Z* q& }
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov6 {! \6 [$ a) V- X! H/ N3 t
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov# y6 z: y7 h) ]4 O
│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
- `# }' V/ A# R! \( h, Y; r│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
/ V# ~1 o+ G/ b. ~4 m, D' a│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov, ]8 N9 \# J* H0 |/ F- S5 d
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov" p: S3 {. ?; N- b% N7 X
│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov
: F1 z/ E$ S. f│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
, F5 A9 S9 e+ Q. d│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov& Q( S6 j( {( G& |
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
2 g: J, a1 L2 o* j4 T- _* Z! y; J│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov7 G1 Y  F, p& v# C" ^
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov
- P2 |$ @7 c: ^4 X│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov$ [% f# C, e# e
│      ) e$ n0 P4 ~9 U8 F" k0 L, y
└─The Data Scientist’s Toolbox* B7 \6 H/ j5 ^' s# W
    │  genesblind.tab.zip) ?/ l. y) v; D0 s; p/ R5 j- X4 ^
    │  genestrain.tab.zip' q( q( H. W% d1 o
    │  hw3data.zip
$ ~, ~# q8 r- P& g$ A0 j# t    │  homework2.pdf; L7 k7 j: k8 U. j- {
    │  HW6.pdf
4 o! r! Y2 g( a! a    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf( x9 r5 G, h, D
    │  
9 e6 R( [0 o1 b( N    ├─01_Unit_0-_Introduction) d4 M, l$ @  `3 t  p5 Y
    │      01_0-0_Preamble.mp4
  j2 ~, P9 f, N7 \    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4
- G3 \( [3 w7 k# a    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4
" ~- u5 F5 D1 a# _    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp4
3 Q  C, i9 E. j; n& x5 C- E    │      05_0-3-2_Big_Data.mp45 Y9 ]4 D' q; m2 B# _/ b
    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
' D+ n5 d7 Q7 s" I* g- d# q    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4$ D9 k) b9 u$ C: E
    │      $ ^* V' `8 `4 f5 j  j
    ├─02_Unit_1-_Look
/ J# e3 {! C$ C( @9 C" t8 K: t    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4) u8 w) V6 f9 ~
    │      02_1-2_Index_Creation.mp4
& p: M+ J; N& w    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4$ x1 Y) i* ^) g3 F
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    │      + T! T' a" R7 {& u
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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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Rockyw [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 13:12:57 | 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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