本站已运行

攻城狮论坛

xinmeng

作者: 程序家
查看: 35768|回复: 3709

主题标签Tag

more +今日重磅推荐Recommend No.1

所有IT类厂商认证考试题库下载所有IT类厂商认证考试题库下载

more +随机图赏Gallery

重量级~~30多套JAVA就业班全套 视频教程(请尽快下载,链接失效后不补)重量级~~30多套JAVA就业班全套 视频教程(请尽快下载,链接失效后不补)
【超过几百G】EVE 国内和国外镜像 全有了 百度群分享【超过几百G】EVE 国内和国外镜像 全有了 百度群分享
某linux大佬,积累多年的电子书(约300本)某linux大佬,积累多年的电子书(约300本)
乾颐堂现任明教教主Python完整版乾颐堂现任明教教主Python完整版
乾颐堂 教主技术进化论 2018-2019年 最新31-50期合集视频(各种最新技术杂谈视频)乾颐堂 教主技术进化论 2018-2019年 最新31-50期合集视频(各种最新技术杂谈视频)
Python学习视频 0起点视频 入门到项目实战篇 Python3.5.2视频教程 共847集 能学102天Python学习视频 0起点视频 入门到项目实战篇 Python3.5.2视频教程 共847集 能学102天
约21套Python视频合集 核心基础视频教程(共310G,已压缩)约21套Python视频合集 核心基础视频教程(共310G,已压缩)
最新20180811录制 IT爱好者-清风羽毛 - 网络安全IPSec VPN实验指南视频教程最新20180811录制 IT爱好者-清风羽毛 - 网络安全IPSec VPN实验指南视频教程
最新20180807录制EVE开机自启动虚拟路由器并桥接物理网卡充当思科路由器最新20180807录制EVE开机自启动虚拟路由器并桥接物理网卡充当思科路由器
最新2018/07/29录制 IT爱好者清风羽毛-Cisco IOS ZBF防火墙视频最新2018/07/29录制 IT爱好者清风羽毛-Cisco IOS ZBF防火墙视频
乾颐堂 教主技术进化论 2018年 最新1-30期合集视频(各种最新技术杂谈视频)乾颐堂 教主技术进化论 2018年 最新1-30期合集视频(各种最新技术杂谈视频)
Cisco CCW售前销售报价系统使用方法Cisco commerce workspaceCisco CCW售前销售报价系统使用方法Cisco commerce workspace

[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

  [复制链接]
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
查看: 35768|回复: 3709
开通VIP 免金币+免回帖+批量下载+无广告

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上 - 攻城狮论坛 - 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上 - 攻城狮论坛 - 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上 - 攻城狮论坛 - 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上 - 攻城狮论坛 - 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上


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
│  │      





资源批量下载地址: ---> http://bbs.vlan5.com/forum-94-1.html
更多精品资源,打包下载(可按知识点/发布日期/培训班/讲师等方式批量下载视频/文档/资料/电子书)

本贴附件下载链接:

购买主题 已有 14 人购买  本主题需向作者支付 300 金币 才能浏览
CCNA考试 官方正规报名 仅需1500元
回复 论坛版权

使用道具 举报

admin [管理员] 发表于 2017-12-4 12:54:47 | 显示全部楼层
│  ├─04_Week_4_Materials
5 S0 g6 J1 ]2 S6 \% x! r8 [. B; T9 O# D│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4  D- q7 P# P  \9 {: k, o( V
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4
4 q; P* S, \9 m- c/ J$ h│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp49 U1 V. A0 U- @% r+ T1 l/ X1 T7 s& k
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4
* j: ?6 D& D9 Q% D% l' J5 L│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp40 f- u9 ?$ F: R* A- O" T/ q1 s" ]# s
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4) H% K/ v* W# v1 _3 ~2 [% J
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
4 C+ p: w, d9 q: b0 u0 d( `│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4: ~# O- n- ~8 e' e  c( k- |6 ?
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4+ ]" T8 ]* ^! v4 K% ?4 A& y
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp4' c  X( s! c! R! n1 W  Z
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp40 v9 K/ Y* X! q# G) V  {6 b
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4
: f. |; o- W2 i- R1 @! {: B│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4# s/ u1 W0 O. A  r" x0 x
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp41 S4 M; P) O. Z6 D* |3 x) x. c
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4
# k1 Z6 C9 B' S+ B│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4! R' g5 b/ ]. o/ A# ]
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp42 {3 {( r: j4 }6 X; K% G: t) A
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf
' I# e5 V7 `( K0 |, m/ z3 `; `│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
% W; C9 X9 z7 G% B; a, G4 s5 U│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf
$ Y, _2 t' Q  B# X  i" @│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf" X8 r& M+ g. K7 t" c! t
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf
! e* g) w4 M+ [" h- F: X! Q│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
6 z. ~  K4 R# N1 B  H│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
' |( q% u, I- ~$ Q│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf
) V! E/ v6 D( V! _& F$ y$ q│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf
  ]. J( D. R" n/ A( ]" Q│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
' V5 t  f# r5 n* n. ^│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
( P: v8 l! [/ M, @6 B$ ]% S│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf+ `: k% I0 |- a3 S# z# q
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf- h2 I5 e3 @/ N: ~, G
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf5 _7 v' y$ L9 b! N5 {
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf) h/ ?0 I4 n" Q3 e7 _# H% Y2 W) y
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf$ C8 d- Y( o# G& ^* {
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf
$ l( Y! O6 n6 j5 y5 y$ Z│  │      
7 D2 N$ ]% I3 U/ p2 M│  ├─05_Week_5_Materials9 N2 r: c; [* g1 X
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp4% \$ L( {, `3 Q5 K
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp48 T( ^+ L! k  I; n" f4 J
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4
  O# X0 S6 {5 W│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp4
9 v3 M! P" Z% S│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
8 \  P- c$ f% ]│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4) P, F& s7 b: o0 Y3 \
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4! o( V# ^' a) |) X9 K& q- Z
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4! Y( Y3 U) D+ H' r+ s
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4
, X- k' Q/ o4 J) c& A│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf. w5 B/ l: {4 Z, {8 g
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf9 N, `" O# h8 B( B. F
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
8 w- {# W9 j% F& n9 P│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf
# b6 J; _; Q, [* D9 f│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf& |) \% O: j) U9 L& H
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf2 T% N  p4 Z$ W% `& m7 M1 q$ i3 P: M; x
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf
9 r  u( J9 M, O│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf2 K# {- [) f, H4 h) r; Z
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
# }! {% M+ q% S4 I3 d$ J│  │      
/ m! \6 ~( p; t. }│  ├─06_Week_6_Materials
- p% a, k/ ~0 l5 {, D/ p4 m│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp4" B# y! z$ k" Q$ h' F! {
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4: E% P1 T5 p  R6 Q
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp49 V0 S3 P# X' ?# S& U9 w3 A
│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
" }+ O$ Q% ~* k; x" k│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp4
6 p* V$ K! N. Q/ _5 \) x│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp4' c* o; P/ w# k5 S; _+ O
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
! @% Z: s+ Q: Q7 I│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4/ q! ?7 d4 g3 I6 N& }5 `
│  │      09_Information_Gain_9-50.mp45 [  Z+ ~; @! A+ T7 ^, I
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp4
$ ]  J3 [, d8 K0 ~│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4
9 T6 A( h- x& G" Y0 C0 F$ p% q/ N│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4
/ D& f% c" O4 o, b1 V& c│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4% ]/ V/ m3 n3 L
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4
! C4 v; u/ ~$ e  h│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4
" Z2 ^0 Q4 _6 h$ D, m# ~  E( Q│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf, s. `, A8 k' V8 l0 R
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf
% C% Z; N2 I  e# B! f│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
! R  x. M3 V" E6 y: }│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf
7 g  i! l/ T$ l! U│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf
" j; _1 s1 k" C% i│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf. S- |2 ?8 B9 f& u) E
│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf! ^  N% b8 K& A5 d3 d/ J( L
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf
: C0 }- y3 D+ i2 h1 a$ S│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf/ Q2 W  x& s+ {* T9 T3 p/ e( C
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf- N5 U% V0 l+ t0 C- B, P
│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf% j1 B2 m8 i6 w
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf, T( M" ~, R) G9 G3 t1 Q' H- M' B
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf" z2 H2 I: b: h
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf
( s, y. [) Z+ `/ g│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf: ~; L3 c2 F5 `
│  │      + O1 x) w" k0 `  k' g( ]! L9 e
│  └─07_Week_7_Materials+ G, d  S9 i& [0 V. P7 S
│          01_LSH_Families_21-13.mp4) z8 V3 Z  x1 j) q9 w. O
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4/ y2 h% Y- i3 B  e* v
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4
& d/ k; M; M' Y* }. V1 ]0 i│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp4
) r7 G7 |2 R& W! ?( K5 v" w│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4
$ u+ L8 s. S$ u% e# u0 ^│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4
  w) P" O1 p2 ~* |: R│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp41 |* i: C# ~) }5 Q  @- y  X% J
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4$ [6 r- ]6 Y% W( Y5 N; _# R' ^
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4/ l+ Y! _/ i3 j* C
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4
0 [1 A7 V: d/ T; Y! j│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp4
1 u* y- U6 G4 ~  ]) _7 D│          12_Spam_Farms_8-00.mp45 B+ }: R0 o: B7 k
│          13_TrustRank_10-05.mp4+ c1 b8 V& ]# u1 ~0 S$ j
│          01_LSH_Families_21-13.pdf
5 P/ i' ^3 F2 w6 ]5 ^# E│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf, v3 h& z3 c1 K" X, C
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf
! |' K: R6 j! U' m│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf. @& M3 N) ^/ H" O! j0 b4 H) `) b
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf8 {- H$ G; ?1 q% R2 ^, V& V
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf$ g) O( r5 G) a3 N5 U# _5 p  ^
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
3 a7 i' d  L2 k0 R8 e│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf/ B) E1 v) }2 G
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf& b( y8 A2 L  x% F2 @& q% h
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf6 Z. J9 n( G0 l7 }) X; C: M+ e
│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf4 C6 f$ S4 K0 y: ]; l7 n) D
│          12_Spam_Farms_8-00.pdf# a  k, ^+ v3 z  }" I
│          13_TrustRank_10-05.pdf
# b5 L( W3 k9 s. U- P' K7 a, u│         
# ?$ E* ~5 R+ d7 z- {* J9 n2 i├─Model Thinking _ Scott Page- [, Y* B. d  W: ^- h4 ?7 E' E
│  ├─Section 01 Why Model9 Z; V) a. }' e. u3 y3 F
│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
3 ^1 k- p8 Q* F8 v+ F3 b/ l│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4/ k6 o( S  D, f* N  f( r8 ~
│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4/ v* D# w- h, m! |+ j
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4- m! I7 c9 J- S. \& {
│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4# n1 j3 y8 y) y, Y
│  │      + u5 {$ h/ O1 t1 P1 n5 z; x
│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects2 `1 ?; ^+ ?. Y& G( F3 C. D* @2 c$ `
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp4
' f- v5 }9 z+ c- O. X4 o! X│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp48 c5 U( O5 H) ~- w
│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp48 _' K2 o. l6 F2 u
│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4! Y6 ?; u" }9 m6 u; \8 G
│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4
: b( ~1 f5 p! B" [" K│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4
+ l/ ?# w7 H$ S9 z) q│  │      - ~) y2 C% I- l" C! n
│  ├─Section 03 Aggregation1 p  B* y3 v4 G: p( R( K
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4
/ P$ b9 r) \5 y. M│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4: D2 S9 b- \! [: O' J" ?
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp42 q$ a6 w4 P7 g" R- O
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4
9 k0 G& g6 z/ x9 i│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4! t9 w+ ^5 P3 J# J: ^5 ^
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4& [  p$ M2 }3 p8 g: S) D9 v
│  │      4 v+ q! y2 Q2 W8 q' ^
│  ├─Section 04 Decision Models, T" A+ G3 J6 u1 m! v" c! S! ]
│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4
$ d) p& L! h2 a& {1 Z│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp45 F* l' C7 ^2 u0 d. Q% y8 W* u8 v
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4
7 Z% G% T) `" T5 B5 D" b│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
! j: \( M9 r4 T2 v5 ^3 K, F! p│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4& K8 B, i5 i8 Q7 ^' L
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
5 v7 e: [4 H" V0 R# ?- f│  │      6 ^5 k4 h. n$ R, F
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People
* ^2 ^& G( h% q: d3 c│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp45 H: q* \! E% N" r1 Y  O: j
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp4
# r3 o8 B& P- [1 |) ]│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4+ N$ H3 v5 [2 q
│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4) n' \8 t# y5 {7 k% R9 Z6 p- r: h
│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
% Y# V: Z! T/ [: X" n│  │      ! n$ G7 R4 L0 ?: _# L3 b
│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models
- \( `0 K8 @; \$ L% f│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4& Y7 d& c" F! n  p
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4, l, D# `# k1 L  ~: v
│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4
* \! W  Y( k! M$ [& I  x9 l- F│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4- {+ x5 {# c" ~5 w- s
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
5 {% d) G  |0 Y) J" B4 H* t│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4+ k+ O9 y2 n& |) Y: A2 P0 L
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp45 O; u  {0 x+ X4 g: k
│  │      
3 p& ?! ~8 u' d0 o│  ├─Section 07 Tipping Points
. m1 @5 Y& Z% B  @' Y0 y8 ^│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
6 {5 P6 V0 q& I& m6 U│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4
: t$ c7 O% Z8 }2 a+ Z/ W& V; Q│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
' p: j4 ?7 w; p) [0 q│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
7 Q$ B  k4 p8 a1 g2 c! t│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4
0 l& ~: I6 H1 Y) @  J│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4) c4 x. A, \) r* Q2 G+ E) O& I& F& K+ }
│  │      ( x! S6 V' |3 a0 Q, `9 C( |+ e2 G$ O
│  ├─Section 08 Economic Growth$ m* F( C0 J) Z: i
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp43 u3 \7 z( O+ R6 X
│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4* l) L2 J7 B: T3 E8 P) f
│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp44 N% w/ K1 N  D9 k% c1 D- S
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
* T* e" g& B2 u3 w  O│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp48 U  S' a0 h; M' B6 e5 @
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4# L" L( j% s3 B% A+ b4 Y: G' K
│  │      / |* h6 X7 k( _; S
│  ├─Section 09 Diversity and Innovation5 r$ m* ~" a0 n$ W( \# A/ E4 J
│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4# e6 x4 ?+ k" s) }
│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4
) O9 @; C; d6 E│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4% u& N' |  p* O  o9 n9 P
│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp46 r' K! R3 s: O* |$ j
│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
- Q  h/ T. O3 `/ ]- @│  │      
  z( x" L- `: n# k% P' ~+ l4 c│  ├─Section 10 Markov Processes
+ Q+ j, a/ q! e) X7 o0 J+ l│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4& a6 |) X6 ?4 o9 Z6 u6 x
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4' G, h% ^% s: N2 |4 j2 p
│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp42 T: x. G/ D0 j2 L7 s5 ]- R! {
│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
# s" F! c) t& m6 v* F1 |│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4% r: {' M& ^: c: U& K" ~$ x
│  │      
4 |9 Q* w  a3 ?# Z│  ├─Section 11 Lyapunov Functions
* T* l# P0 h4 e8 ?  P: F. [, D% y│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4! W. j2 I- N$ o- H% v8 m3 x. B
│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4
; ?$ r& E$ }! `9 ?8 M│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4- R, B% [4 Q# B3 z* t, U
│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp49 ~$ X1 f( i& v/ k
│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4, y4 b# c2 H% b: K) @; j! p: O
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4: C: F- s6 Y8 Z0 a. I1 d" C4 g! g
│  │      * b3 t/ C  Q% ~" F8 a' l# Y3 r, K
│  ├─Section 12 Coordination and Culture/ @& b6 X4 n2 o
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4
! m' y1 x+ @6 G4 b│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4( b3 J( B3 o! k* H' r7 ]0 _0 V
│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4# r' w8 b* Z" m3 L; p9 p- \% S; y0 A
│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
, ]) W0 m# R0 R( J; F' \│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4
+ P  L2 T/ d; f│  │      . _6 S, p( b, X; k
│  ├─Section 13 Path Dependence  }0 G+ e9 _* H/ i5 ?( W
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp43 D0 I# X( r" W! q
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp45 E# Q3 s, I. w6 `
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
+ p6 _* t4 E6 n6 A2 k) Z" ^│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4; [' ]# t- @7 w! m+ @7 t7 L5 {
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
8 Z8 v6 A1 H$ f2 A/ l2 H% y│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
$ g: w+ A: u2 D+ |! n" D│  │      7 R5 U1 z; X9 l) |+ \9 U5 w$ c% V4 P
│  ├─Section 14 Networks
7 N  b' R& ?; b8 T8 W- r│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4& Q1 `5 J' `) \
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4
) |7 I2 _/ N) {* b5 x│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4
4 B' F$ e' H; N0 o  U0 e│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
) D  d7 U6 ~5 J│  │      
  y+ i% U- S9 s6 U│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks, a* x! p. b; `& H+ X
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4- l  M6 {/ |  Q6 S  Q2 C) D
│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4
  ~8 G6 p% G2 _│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4, g, `  a$ ~. |; t2 U
│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp47 o- `/ q, H9 H" ~
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
1 o2 B$ }$ i, B│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4: |# l7 N8 K3 }' \# e1 y
│  │        l* C" ^3 O: ~# K6 m
│  ├─Section 16 Colonel Blotto
7 p3 [' Z' j8 ^) i& T7 W, Q6 y│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp43 T: M- C. U( p: V! |' f8 _
│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
9 r+ n% S' j0 l) B│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
1 a# I  R" ?% h│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
; K1 B$ v) ^+ {+ e0 f│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
. G  j/ ^+ s2 a0 g4 d) V. P│  │      $ x. N; z( ~+ U1 B5 J9 `$ D% y! V
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action& ?# Z( W  ~& M9 a# ?
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4, S' @. a4 h( B# W
│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4
* R3 Q- u' F6 e: E# U# y3 K│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
5 f1 j5 @5 V) y/ m. _7 N' ]; b│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4# ~  t6 c, H9 w7 M) H5 E" |  B
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp47 T0 t9 B* F/ V# a/ r9 T8 E
│  │      
* m, H# c) e7 Z1 U  Q% l; z6 L│  ├─Section 18 Mechanism Design7 y) l; i0 ]2 |' @" T: W% I
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4
  F* ^8 J# ^3 W- K! h│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
4 _* b5 y) t, L  Z6 e/ H│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
$ q6 h% g) U. V, b2 }- |( X, M│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
$ I! d  R/ F7 |6 L6 {0 ]! H& ]│  │      
+ D$ W% R# J4 W' o8 Y9 C│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics
* `+ U& t# s8 g│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4
  ~6 Q1 S1 S) o+ E/ P( q% l' D( b. B) b│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4: t+ L9 H8 N# b( P0 J  e& \
│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
/ I, i1 k- K& u) ~% y3 [3 A+ d* x6 P│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4
4 D# y, h, n' t8 [; _. s& a│  │      0 h$ I- H' h1 D  C/ Y7 c
│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker3 v- {. {+ J. j
│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp43 a0 x% L4 i) A+ c' a: U6 |
│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4
3 Y4 T* [, }5 P$ c│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp43 t. H* O* p) A9 o. L
│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
1 L( R8 w5 Y7 e, g) o9 F, b│          0 ~0 \: U) g* O- |$ S: C9 ], [
├─modelthinkingzh-001
/ `2 g0 H7 k9 ~: T$ v3 S0 b│  │  Model Thinking Resources.pdf- j$ J) T( i; g' D
│  │  Model Thinking Resources_2.pdf
& F' h! O0 e/ g( f8 R│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf9 [, t7 W  C) ]
│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
$ ?8 O% |0 O; ~3 U) i+ W! Y6 \  J│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf3 t! P9 E8 l3 F/ N+ N' y
│  │  4 K. u; d% A- O4 m; I7 V
│  ├─week01
9 _" N* h; M2 X( @- A│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
* ]: M( R& e+ Y* N0 s5 ]│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4
. T  w0 f$ [) g) c' m│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
/ t9 i8 G2 q3 q4 a3 z" y  i│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp40 t$ v0 B$ d, a
│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
& F1 f: T9 r* {) G: U& p│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp49 _7 ~# {, `. M, u1 Q
│  │      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
" r* w$ t; `4 X1 W8 Q│  │      4 o. d9 O! Z$ y' m% _
│  ├─week02" h) v# P* u5 z- L' ?& O. o
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp49 D. J! T0 m/ n9 i) {
│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
( u4 [4 M; p3 _5 B4 d2 M│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4
0 e& {! z! a" V1 F+ u  s# q8 _: q│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
$ i9 w2 R4 }8 y* ^│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4# F) z3 A9 S+ X- }$ L) ?9 u' j% _
│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4, d# U) F/ K$ p4 X! C2 k
│  │      " a9 U! L2 {) t: j0 t# o) ^7 K* X
│  ├─week031 x# [5 ?4 ~# R% I/ F* S
│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp47 ~6 b) n$ D0 \4 D! `) I, _7 w9 n
│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
7 v1 N* j+ }% [: H* @! |) z& Q4 _│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
! ?9 @( e. o5 c1 i) m$ Q│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4' @# w- J( ]& r8 g9 n
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4" A- D# l8 q, W3 O6 |' Q+ e9 |& k
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp46 i1 F2 C: M  G. |7 o4 {
│  │      8 M6 d# X) ^5 V9 f
│  ├─week04( ^: ]* T6 I2 u" U  [9 J* x
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4% m# d! M; w& f6 N" H% U& v
│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
. X/ b/ S3 g5 C9 F│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
* b9 H8 i4 H1 N1 L- f6 R. q: h* Q│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
7 O. L! ^2 g! v; p0 C4 J/ ^( Y│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4
" y" I4 X# N1 P: t: H: Y. M4 @│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp44 K2 `* g7 k. \
│  │      
6 |: |. J5 R0 t6 y) Q' c! q│  ├─week05( [7 N& o6 n. N6 X
│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
8 U+ D; s* H9 d1 s$ ~# D│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4: [1 N3 U! P9 h) T  l
│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
! i$ p8 {2 d0 u8 L│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4; `, d+ ?% ^4 h8 U8 y
│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
# O1 Y0 x! y  w5 e9 T! t; o* u│  │      
/ U" p- C1 {# u│  ├─week06
' J# T0 I- w& P, Y* B/ t) Y, g│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4) i8 y6 o+ P8 J1 Y3 Z" P
│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4- a- z! k+ M# ~2 |
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp44 v% ]" v+ q1 H* k! x
│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp44 I9 s4 \  r2 h
│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
" b( x/ S' b/ U5 ^- o: i+ y- u│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4# w& c8 T* p% @9 K/ n# b' r
│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
* A5 Y5 g' k. i1 `' j1 o  j│  │      . E! \: p6 J8 a; g! y
│  ├─week07
$ m/ v* X$ J( R8 v1 S│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp42 r  G5 d' i7 {; o4 I0 |
│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp46 G) V4 T  X; E9 P$ ^
│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4! E3 d6 M' T1 I- w4 c
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4% O* K% [: g/ j3 K# @. o
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
! k+ R: g8 m3 K& d) i- b& n│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4
; ]2 ~# u& Z( Q! q4 e& ~│  │      
$ i- t' \8 ]- |8 P│  ├─week08! l8 }0 m/ [1 D( r: l
│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
" K+ S" C* p: z* x, i- v5 b│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4  o( n4 A, H: G3 j9 n; H, T
│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4
4 }0 m- J6 c$ [│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
7 E; u9 y  s, T│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
$ N9 \: N) y+ m/ `8 Z8 j│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
% B# t& H/ W8 s│  │      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) ^% ]; J6 S5 q
│  │      
- j. r0 F0 E" e; ^│  ├─week09
6 V$ G" `: J0 b  d$ {8 X' P│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4
! i! x; K* |: L  _& R│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
4 X+ J0 S( G6 c& X│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4
* g! w+ }+ H" x│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
9 [* f! @  `2 T$ e4 M│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4+ P& _4 B6 @* ?! v
│  │      7 c# ^- L: U$ A# V  @. v3 `
│  ├─week10+ k2 D0 R" {* r$ ~( y# M( W& i0 t
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
  V  G( O! D$ d9 z: Z1 p3 O│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4
$ f# o7 v2 t% ?% d" T: u" l3 U│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4; m) j' J* i$ W
│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp48 T4 P. D" E7 N* o9 a6 |' W9 w
│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp42 I1 e3 t; G& @
│  │      
: ?7 t% S" Q/ Q│  ├─week11
, \0 w. [% R) T* E" V( Q│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4
' H2 y9 L/ G4 r' Q, J# E4 _  p│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
4 Z3 {" D# |/ g& K│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
- |/ ]6 p  V6 e: y. p│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4+ {! d6 y- L2 U  M, I* k1 V2 I
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4' f  o- h' ?' ~6 d
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4
  k2 |6 p3 \! d# I$ M* R│  │      
! Q: g) b. B; M" F% `; n│  ├─week12
, ?! c0 ^4 m2 Y' Z) h, Z│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4/ q( M% H- s/ J0 v' j
│  │      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
) q. {3 R# N/ S) f% i! |  M│  │      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
0 d6 H0 h/ r0 j8 c6 A│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
! O0 W$ O$ V6 \* r1 a2 D: o5 `5 y│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp42 }; V! ]) v# X/ ]3 T5 c  K% r, o
│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp49 `7 ^9 |. G, o2 n+ p
│  │      
3 Z9 g& A. t2 I( b- P. E8 ?│  ├─week13$ V" g4 x. c: ]5 X( C
│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp49 {9 L9 W$ x1 L" [
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4+ ^& |+ {$ ~( ?+ b1 z0 m
│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4, ^- b  h& V' z' ?4 e
│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
, g* ]" V4 e5 x9 j│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4  [3 w% y; X! T& K5 c% K/ u) o
│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp44 S6 n) S* _4 p
│  │      
- |% y# d  F' T$ `4 o1 L2 g│  ├─week14
6 d3 w  M4 H. {6 C" o$ _│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
/ z. `4 d; D! A1 H│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
8 j) {" P! U, Z0 D. l│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp44 H2 b& S4 n9 r6 Y. u# C- _+ q
│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4! q/ y& k, r" d5 N7 L# [" s
│  │      5 [4 `1 `! f1 \* }; s5 {
│  ├─week153 E, H* q( a  n
│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4) _$ }9 N5 h# A5 K+ V# s6 b: Y
│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4; i/ B; [1 K& Y8 o$ _; [0 P  l  e' Y
│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4
' c3 g6 U3 y( d6 n! R1 A│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4
3 M6 k; ]+ {. ~; m( N  n+ ]* X6 _│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
6 d1 [9 M" |2 t1 X' @│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
4 G4 }0 Z' A1 W│  │      
+ w$ G( S7 ~5 d3 q* p: {│  ├─week16
: z% Q8 @) `+ y/ B. u│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
9 F* A' v" Q2 V│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4. e( F: i8 P- v. L4 _7 r; w
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
2 Q1 E) U& s3 W& s│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4* R2 @- P8 p6 F0 C& F
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4
$ B; s( ~) J7 B+ m; Q5 R- |' \│  │      
' t; ?: Q% Z8 P! y" l│  ├─week172 G! G3 u6 w7 V2 _8 A6 d" p3 G
│  │      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+ A, U2 |; U4 \" g) H, k
│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4
4 C0 B; [2 ]$ W; t│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4/ i8 q" f" x7 U' k% \  n
│  │      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' U: i* d( r( j- B1 S+ \, O
│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp47 J! H9 x( n" ^" t* s5 B
│  │      5 l; _4 T* O0 L4 C$ C2 K7 ^
│  └─week18# Q# y  _2 o0 k/ I( r! L; l
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp46 J+ l) q7 _5 z
│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
) o  X% y5 d" [: j│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4$ I" s( c3 s  R, p  r: @( C
│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp4; J3 l: s3 a/ o  I
│            i& S. S# Y( @, p* {( J6 u5 Y
├─R Programming, o% _( h7 T# x6 X
│  ├─Background Material. R  d" a. A% `  e5 n
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4
7 d! Z+ }) r+ z& |' P│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4
& k3 ^: D3 l" h- Q+ Y9 ?│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4) X/ Q9 S8 i1 f% V% D
│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4
  Y5 X3 J# {- i│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4- l! f. I" E6 a! v
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
! _1 a3 t& K5 ?# p# x. h│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4
" M  Y- m, ^( L9 Q* C" W│  │      5 x8 V5 |8 ?2 P3 M# a
│  ├─Week 1* X# b# R+ {# P9 Z# Y" X+ P9 \0 Y
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4
" j- z7 s& R- n. z3 n│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4  \& ^/ L( E# j
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4
- }6 A/ J& R5 T│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4
; [7 W6 r2 M; d% p│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4
+ J6 p" ^' u3 X4 q│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp47 j' g# @6 {1 `' P5 M& k# d
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4- _* |) y- `+ v5 ~) i0 D: j* \& h
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4
) d$ N( c; G/ `) y7 h1 S│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
( S! c( |0 w1 o+ c- ^│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp4
- p( G5 d% _, Z5 e" ?6 W│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4$ F  I5 f+ J+ {3 ^& s
│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4. I% N3 a" Y5 T- h1 @2 @" I) `  Y
│  │      DataTypes.pdf. N! W$ D/ Y2 U5 s
│  │      help.pdf
- Z5 P. z6 ^. J) e2 a1 q│  │      OverviewHistoryR.pdf
' j3 a9 R: k- \) d" s$ c- B│  │      reading_data_I.pdf+ d0 I" r) Z: Q3 M2 z+ d, P# n
│  │      reading_data_II.pdf
* H; i& y2 g! a/ O: w5 `│  │      Subsetting.pdf
* T! m+ @6 b: L1 A$ |# ^+ p6 [4 L│  │      Vectorized.pdf
  {! |2 ]" @5 S* v* k/ J│  │      . ?) t2 q0 d8 J: a, B
│  ├─Week 2% R+ w7 M4 h; g. l7 E
│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4( ?& f$ s1 V( b& f  e+ `
│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4
' f2 t# N+ \5 c│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4
+ ^2 v/ U- t; A│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4  p7 x" l# |- u, a. s
│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp43 G4 c5 k: X  T; O2 |, T
│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4
4 y  F$ b% ~2 Q4 l│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4
$ `0 a1 A, F  U9 c0 s│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4
* f' f, p/ R( N& y5 I  P" x│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp41 k& p9 ~* G" [' u
│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp4
& V4 @" O; h! b5 N, s. x4 p│  │      CodingStandard.pdf) p+ W' \; G- T
│  │      ControlStructures.pdf' ^8 H' @3 R* l) O1 [
│  │      Dates.pdf
+ T1 C" r) A, s9 F) h3 ?│  │      functions.pdf8 t. y' s+ d$ T/ ?
│  │      Scoping.pdf
* z( b3 N( Y- s8 p) P│  │      + e4 t) A1 G/ ^4 r  ?+ q/ T0 Q  `
│  ├─Week 35 n7 M) p7 E7 R' W$ Z9 L+ |, s# _
│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
' T; p; I; c7 [' ^2 \* d│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4: O" `: q/ @& g! F. k" j8 m
│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp46 r+ f# u! D/ X/ w' o
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
  l# f0 u  r( S4 F. P: C4 `│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4
5 v# d0 b/ P# w; K6 C3 Q│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4
" o; P- o! [# f; _% X! L1 x│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp45 F" n4 h$ a4 J. g( u0 n% t: v9 X
│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
7 R# V- X6 n8 B6 \! ]! s7 X│  │      apply.pdf3 c- m2 D- v# Q! J
│  │      debugging.pdf' t/ W4 J2 E0 S8 k  r6 W4 H
│  │      mapply.pdf
- r% m& N* I/ U% n& y( P0 M8 e│  │      split.pdf; F. m9 ?9 p+ ?4 M8 w9 ~
│  │      tapply.pdf
1 Q2 b  c) p; u- n+ |: V. b2 z│  │      * N" E8 g& Z: ^( m
│  └─Week 4
) `; m3 n7 r% U+ y( Z& |│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4. y( O# k: o2 k
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp4
9 W/ ^6 `- s7 c│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
* {5 y1 P, l  X) C3 f& J  Q3 l│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4
- Q2 f# }9 A4 n- b1 @1 A│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp45 e( x- ~7 g& `' a; K7 _  K2 f; }
│          profiler.pdf
# d: Z% e3 T- \! b! ~( C4 |│          simulation.pdf
) D2 `* f. G! Y) s$ Q) X│         
; S; K+ W# Q6 u- J2 {0 e$ e* @├─Stanford Statistical Learning 2014
( |% g& B( A, o9 e, o$ s6 B2 Q& f│      JohnChambers_Interview_111213.mov8 C! F: w  Z6 z1 Z$ }
│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov3 N. K0 U8 k' x0 o
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov/ R5 S& V0 v$ g) N6 i( s8 v
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov3 h; p9 w5 x! ]) ~! p" Z( m8 u: w
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov' K: z2 h6 ^4 `2 Q5 I* l/ }+ a  t
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov
. ~$ A. R( z3 `│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov7 v( [9 m. n$ h( e6 _
│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov$ S) W3 N5 N  b
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov/ }  @, I1 p3 c! u1 u
│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov8 g$ [! p6 a3 _# g2 L  T
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov
1 S9 s) W5 u- n│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov- g8 b8 T0 R# A7 S4 K/ n& p
│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov5 X' F3 E: a6 @/ J9 g! ~! ?
│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
, B6 ~  ?8 u1 }5 }. D│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov  o( W6 j( g3 B  l- t+ q
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov0 `4 O6 e( z( w# Z) `; {
│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov( Z2 Q$ f% O, W$ G
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov1 V( X# L! X6 F
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov7 p7 V( c8 c. R. I6 \% J% o4 U- i0 d
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov; [" }, `* S# Y" t7 h# ]# E/ |
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
7 J3 _* O' ?4 v& A0 L: {. t│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov9 ~" a5 w- o) q+ C7 g4 C& a
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov
( Q* ~9 z+ K/ W3 }% p│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov
8 O2 N, I4 y( R4 x& ?│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov
6 Y6 C( E0 n# ^/ Z│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov
- \: O" X6 y6 H- x7 ?1 ~* |│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov8 u: l& y. J  ?% J! K3 G5 f
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
  x4 H6 g4 Y9 Y* e2 \2 Y; E( u# e5 t│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov( r- w. U" Q& F" q5 q
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov+ X) U3 k. e" I
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov3 l$ X* y% ]) \! n( }. z
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov
8 V0 X5 i7 ?) s# ?7 J8 J│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov
6 Z; R% I% e$ r9 l8 ]│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov
! d! m5 p% o5 U3 g│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov/ ~) f6 s  f. @, @- W% D+ s
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov0 z5 P3 S8 x6 s. @4 e# j2 @3 J
│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
8 Z2 h6 _! T' V( z( U' K6 Z) p│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov" Q5 X( {$ u" |) u+ I# u
│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov
$ |! p$ j" @1 m( X: Z3 q│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov
, R' y2 L- ~/ S# Z3 i7 p; d& C│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov
: v6 R  j3 {, Y; A) ?8 W│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
* T7 D' G$ i3 ?) |7 p( r; G4 u│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov! C4 H+ ?* J  G: Y/ d6 j: F1 n
│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
/ g( J. T' m: \! H│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov1 K) r# C; t* U* g; E8 \
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
% _2 Y  @8 h- g  K* e: U# ?, m│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov! R1 a) C/ J  [6 K6 O
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov1 G4 }( X1 ?4 |" F, g' W
│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov/ j- m# X9 c0 c4 Z* f" {
│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov7 {- j5 e" r* L$ F1 u
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov+ x6 y2 X3 a3 R* j
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
: `) \) l0 U# Q& Z│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov& B) [- u3 z# m
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov
$ \1 j0 x6 S9 z│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
+ B# m; F5 H. ?│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov
, _2 j9 p6 P  g│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov
) \* L( u, D4 ?* M│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov
/ X$ O6 V4 F8 {, V4 {│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
/ [# U- g- |" b$ s/ e│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov8 _5 x+ N" ?: ^) @
│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov) k7 ~1 h% m% S9 A% h" I; W
│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov6 E* h6 e/ o8 [: V$ @
│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov
1 O) c$ \; a* T" r/ M│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov
# L+ g4 U# B! J% v- a6 C' _│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov: B0 M8 T6 I4 o. _
│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov
3 ^, H+ v, ?5 X9 g, {0 _4 ]│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov7 o7 ?8 u8 s8 C& A, X
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov4 o% i2 x- C4 B* h* b
│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov  x) X0 Y' j) m+ @' n
│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov, }+ V" D' x" H8 z5 A. d4 r
│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov8 j/ w' k* u. j( l% b, u
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov5 i7 w: F/ H5 T
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov
7 i: m0 G  t% k1 e7 r2 \│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
' ]( D' x- C% `( P* U# H│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
2 V: d9 k/ E+ W0 p) a│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov  j8 G; j6 r8 f0 }+ Q
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov; y6 z# Y8 u( T$ z, L- u
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov9 z2 {; M& P1 A: i0 Y
│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov9 a- I4 j3 t/ G3 `
│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
! C$ a$ }, g0 L) i7 z) v, |* b│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov8 ^2 @+ [& Z7 s1 ?
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov; \" M& z- u2 q! P
│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov
/ V& h7 {0 u; I6 u│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
# l! q7 g8 z, ~4 }│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov  B* F7 |! g, H+ ]  F; G# ~) c6 K
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
- l1 }6 ?' R+ \8 d# d│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov2 o. p9 [* v  i( g$ |6 X
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov0 w% o0 ], {4 A$ _. G2 W
│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov$ j6 `2 o' ^* t. p- d, N8 x
│      
( ?$ v7 A; d7 A2 O' u; i- F, B. i8 V5 ~└─The Data Scientist’s Toolbox% J( x$ e1 K3 c$ U) S1 o3 X+ v
    │  genesblind.tab.zip
  G( u1 V8 I3 t1 v. y" B    │  genestrain.tab.zip
3 Y' e  k4 H0 w- b    │  hw3data.zip
" ~. W: r" O$ N+ I    │  homework2.pdf" R) P# o- v( P7 }& a' C/ O
    │  HW6.pdf7 Y5 k8 B; L4 ~8 n' d- C
    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf
- Z; a. s8 {. ^/ i. L) Q9 B    │  
6 q$ }7 g- K) ~" F7 u& o* {, n, u; g    ├─01_Unit_0-_Introduction
0 H, u6 d& M7 S6 }/ I' q* F: |    │      01_0-0_Preamble.mp44 P7 h; e( n* C: x, a
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4
  M) W' R) x/ [* p- T" K+ M    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4! Y# n% l; V0 b. e0 f0 d% g* d
    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp44 w' S- y' y2 h. u3 n: `. R' L
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4
/ ]  s1 o9 Y! o: N1 X3 J    │      06_0-4_Course_Outline.mp42 @+ h" r6 {8 k0 L- I
    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4
) |& P5 M6 V' _$ O% X# j& H    │      1 j3 F7 P$ u/ W* G5 R* D
    ├─02_Unit_1-_Look
3 w6 E6 K$ U5 y7 `    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp46 l# h- {0 W$ ~
    │      02_1-2_Index_Creation.mp4
. G4 X/ N! k( B! }: n! `    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
$ S+ ^8 f4 _2 \2 |$ k    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4
5 W3 T' p- [/ T( O1 D/ l2 b    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp4" ~- t) j- {9 ]0 n  f* C
    │      06_1-5-1_Page_Rank_and_Memory.mp4
. y/ f4 K+ t. D8 b    │      07_1-5-2_Google_and_the_Mind.mp4: v/ e$ R# C6 }# @6 }
    │      08_1-6-1_Enterprise_Search.mp4# w4 @  q  {3 D7 H+ y' o  z2 D
    │      09_1-6-2_Searching_Structured_Data.mp4
, s  N& ~5 a# A, n' T% t    │      10_1-7-1_Object_Search.mp45 y! Q; k  h0 h/ z* J6 t! O  b8 J
    │      11_1-7-2_Locality_Sensitive_Hashing.mp4/ K, m9 L# q  a
    │      12_1-7-3_LSH_Example_-_1.mp4
0 ^" A* u) M/ n5 _5 h    │      13_1-7-4_LSH_Example_-_2.mp4
& _, j0 o; H. b' [" o) `" R6 n    │      14_1-7-5_LSH_Intuition.mp4
) i/ n" n/ J& i( }! |! X; [    │      15_1-7-6_High-dimensional_Objects.mp4
$ E: Q' K: ~+ U6 X  M( m% @, l. ~    │      16_1-7-7_Associative_Memories.mp4- M7 }( p; `0 q7 p4 C
    │      17_1-7-8_Recap_and_Preview.mp4
( x9 W6 r* p; p+ w    │      $ y  A" T0 u  [/ D8 z/ X
    ├─03_Unit_2-_Listen
" h; v8 _5 A) u( e1 O    │      01_2-1_Preamble_-_Listen.mp4& j3 b7 D6 v1 P7 E
    │      02_2-2_Shannon_Information.mp4- g$ N& j+ I- m4 K- m* e% C6 z
    │      03_2-3_Information_and_Advertising.mp4
7 w& E5 ?; s3 x0 V- Y    │      04_2-4_TF-IDF.mp45 F) y' M" P4 m! c! {* R: C/ J
    │      05_2-5_TF-IDF_Example.mp4: b" ]; o5 {- p
    │      06_2-6_Language_and_Information.mp4
7 ^' b9 h. D! t0 l0 i    │      07_2-7_Machine_Learning_Intro.mp4
1 G: a4 z# S# h3 y  |    │      08_2-8-1_Bayes_Rule.mp4
6 ]0 B* Q+ \: j. D7 c; v    │      09_2-8-2_Naive_Bayes.mp4, g5 b; H6 }- s4 d) R- k
    │      10_2-9_Sentiment_Analysis.mp4
( j" e/ j: Z; Z7 J: P3 R% m    │      11_2-10_Mutual_Information.mp4) F9 p' T, e, v. g7 z4 w7 M& z
    │      12_2-11_Machine_Learning_-_Limits.mp4
. Q. E& w) a/ K5 {: ~' q    │      13_2-12_Recap_and_Preview.mp4( i7 M+ W- k' `% H4 F
    │      3 J( {4 J" _! x* K) S5 e
    ├─04_Unit_3-_Load_-_I
6 K; b  `- }; X8 j    │      01_3-1_Preamble.mp4
1 M9 N' T) r2 n. S    │      02_3-2_Parallel_Computing.mp4
1 W/ `8 [. T: ~7 N8 Y, B; I- N    │      03_3-3_Map-Reduce.mp4$ ^- y+ u9 {# M4 z9 n$ A& W
    │      04_3-4_Map-Reduce_Example_in_Octo.mp4# d, o  s8 c$ c* y9 `( z8 Z' z
    │      05_3-4-1_Map-Reduce_Example_in_Mincemeat.mp47 X; r* ~- Z: D: y
    │      06_3-5_Map-Reduce_Applications.mp41 J" q1 h% T2 h1 _9 Y5 z8 ?' x9 ^
    │      07_3-6_Parallel_Efficiency_of_Map-Reduce.mp47 j0 v7 l  Q0 W( L2 x2 @# i
    │      08_3-7_Inside_Map-Reduce.mp4
! f* E' T* Y; k: d: j4 b% I3 B! A    │      
+ ]1 h) R  P9 p0 U8 y! J    ├─05_Unit_4-_Load_-_II( m, Y2 D  j: M9 @% `
    │      01_4-0_Preamble.mp4% D; V1 @' o4 T; y2 r* w
    │      02_4-1_Distributed_File_Systems.mp4* @, O* @" X$ e* C2 `3 J
    │      03_4-2_Database_Technology.mp4  J, U3 p) e, f: t) K
    │      04_4-3_Evolution_of_Databases.mp4
5 D4 m# Z+ ?$ o: X. u3 A    │      05_4-4_Big-Table_and_HBase.mp44 V2 ]; D9 y) [3 R
    │      06_4-5_NoSQL_and_Eventual_Consistency.mp4
+ x! @# U' x- U& q' G* |. ?& S    │      07_4-6_Future_of_NoSQL_and_Dremel.mp4
% o+ B) m$ y' `% W% m# m( n9 U    │      08_4-7_Evolution_of_SQL_and_Map-Reduce.mp4
: O: X5 K: w4 h    │      09_4-8_Relational_vs_Big-Data_Technologies.mp4. ^% i* n& [; C0 i' j. t/ d
    │      10_4-9_Database_Trends_and_Summary.mp44 @. n, u9 E6 j: L
    │      
  s; C0 T1 D% g    ├─06_Guest_Lecture_1-_Graph_Databases/ h5 H( Q" E  D/ e  c4 v
    │      01_G1_Introduction_to_Graph_Data.mp4
0 y4 h# A! ]9 ~) e    │      02_G2_Graph_Query_Languages.mp4
; _* W( I' T% M$ W% A% F* e' K    │      03_G3_Linked_Open_Data.mp4
% l: m- t/ O6 D+ t  e! D    │      04_G4_Challenges_and_Efficiency.mp4
3 e  }2 ?+ {, [    │      05_G5_Graph_Data_Management.mp4
. m! q' r1 O  h) d    │      06_G6_Q_amp_A.mp4: h9 t+ @0 l4 V9 o2 }
    │      2 _- p  h+ ]% o2 U
    ├─07_Unit_5-_Learn
" A6 q3 J% C: w/ l    │      01_5-1_Preamble.mp4  x  @) g' o" e7 u: ?. `
    │      02_5-2_Classification_Re-visited.mp4
6 P% W" O2 M9 f3 N) i9 N    │      03_5-3_Learning_Groupings_-_Clustering.mp41 H/ U/ \4 Z# V. M. M+ [* I
    │      04_5-4_Learning_Rules.mp4
+ V- V- @8 B( a    │      05_5-5_Association_Rule_Mining.mp4
0 }, l3 D* c1 i4 d% M    │      06_5-6_Learning_with_Big_Data.mp4( v5 I# X3 C* C) u
    │      07_5-7_Learning_Latent_Models.mp4
4 U$ y6 J8 a3 c+ E0 N' m5 ]    │      08_5-8_Grounded_Learning.mp4
0 L6 b* S$ N; m; [    │      09_5-9_Recap_and_Preview.mp4
) r0 w3 Y4 ?0 X5 C! W    │      " _9 O5 G7 C) x4 [$ G4 O8 w
    ├─08_Unit_6-_Connect
8 ^3 H, C6 H  ]    │      01_6-1_Preamble.mp4* f( P& }3 s; y; O4 C( y
    │      02_6-2_Logical_Inference.mp4$ y9 j, n% Q6 N3 Z5 H- I7 L& r. k$ `' ^
    │      03_6-3_Resolution_and_its_Limits.mp40 E; T. ^2 s1 {) j7 r: R6 ^
    │      04_6-4_Semantic_Web.mp4: R. V# S, O2 H- E
    │      05_6-5_Logic_and_Uncertainty.mp40 Y+ _# t& _$ M6 `& h
    │      06_6-6_Algebra_of_Potentials.mp4
" ^0 J9 N: x7 D8 A6 z: v0 n2 l7 t    │      07_6-7_Naive_Bayes_Revisited.mp4
1 Q0 B, R3 L0 w: n    │      08_6-8-1_Bayesian_Networks_-_1.mp4
( X5 A& E" x8 t- L    │      09_6-8-2_Bayesian_Networks_-_2.mp4' n" z; T3 z4 \4 q) ]
    │      10_6-9_Information_Extraction.mp4+ m& w8 i  f) K: {
    │      11_6-10_Recap_and_Preview.mp4
" @; r: q% W+ k& N( ~& v6 D) s    │      12_6-11-Programming_HW_6.mp4
9 g9 c5 w8 T3 P    │      
% B$ u, G7 D4 i+ Q7 v# y" ?) X0 I    ├─09_Unit_7-_Predict& G( d" z4 o* H* M' F" l) S5 }8 n
    │      01_7-1_Preamble.mp4$ S8 m- R  Z) c+ Q* ]( G, C
    │      02_7-2_Linear_Prediction.mp4
" k% j( w0 B+ B1 Z    │      03_7-3_Least_Squares.mp4' D# {, Z0 X! k' T* B
    │      04_7-4_Nonlinear_Models.mp4
8 p; K6 w0 V. q* |/ B    │      05_7-5_Learning_Parameters.mp4
6 u6 o4 X7 _: b- g; C6 X# e    │      06_7-6_Prediction_Applications.mp4
2 Y* d8 t. {! V    │      07_7-7_Which_Technique.mp4
2 w" ]5 `& G) A, H- s0 W    │      08_7-8_Hierarchical_Temporal_Memory_-_I.mp4
9 ~' m! g' w2 x* u6 A    │      09_7-9_Hierarchical_Temporal_Memory_-_II.mp43 g+ Z; c1 }: M+ ?  g
    │      10_7-10_Blackboard_Architecture.mp4
9 p( g; W# X0 a) Z% ?7 l( _    │      11_7-11_Homework_Assignment-_Genomic_Data_Analysis.mp4
8 e; X9 J  Z: J  s    │      
& d5 B, t) c- I5 O. I% L+ n    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic; Z4 d9 A$ F+ d8 C  c3 \
    │      01_M1_Motivation.mp4( l3 y- x5 U* W
    │      02_M2_Markov_Networks_and_Logic.mp4" ^/ K- z% \( d) g! V2 l: c
    │      03_M3_Markov_Logic_via_an_Example.mp4
7 Y& P: B% }2 c% k) `1 |) t    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4
$ u( n8 v( `0 S: j    │      05_M5_Related_Models.mp4( L% U" T4 M# k' ~, P" k9 h) ]
    │      06_M6_Entity_Resolution_Example_-_1.mp4
( |& h1 ?1 L0 X( d# c3 G    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp4/ G2 R. |( l) X6 N. A
    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp4
7 f6 ?% Z! I6 }/ Q1 C    │      09_M9_Research_Directions_in_Markov_Logic.mp4
* Y9 |0 h5 `& ~    │      * r% a4 a  A) l8 |$ f) Y
    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam
  s5 l9 N) @8 Z7 u    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp4
% B, u8 E# c' o& E9 L    │      7 U' u3 [; F$ W% a* G- j3 x
    ├─Lecture Slides
/ G, a8 Y/ Q  N    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf# H# ~6 r; N" v5 c0 s# W& Z
    │      1-Look Lecture Slides.pdf! h3 p; }2 Y; w8 i) `/ R
    │      2-Listen Lecture Slides.pdf
, ~3 K/ ]' H! j; s5 f    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf
% P, d( U" C) b4 [0 i! [    │      4-Load Lecture Slides.pdf
/ a) M/ a! I, O% Z+ q- F8 n    │      5-Learn Lecture Slides.pdf
& V+ u0 o0 J, M: A+ D, D8 W    │      6-Connect Lecture Slides.pdf
+ K8 }* i% v2 P4 I4 A. a0 ~* |    │      8-Predict Lecture Slides.pdf5 _4 u: U8 t2 E" I8 F
    │      6 J; T$ g& ?& C7 M# c
    └─Tools8 y+ B: y4 R& H: U% L7 J2 }6 u- D
            michaelfairley-mincemeatpy-v0.1.2-0-gfb642f3.zip
2 i$ O. a5 }! d            octopy-0.1.zip" U' j6 v( Z4 E& N9 n7 ?
            orange-win-w-python-snapshot-hg-2013-03-25-py2.7.exe
回复 支持 反对

使用道具 举报

lichaojingming [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 13:04:49 | 显示全部楼层
你知道么? 加2000人思科华为网络技术讨论群2258097 然后私聊群主 可以免费回答学习 工作中遇到的问题
回复 支持 反对

使用道具 举报

Rockyw [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 13:12:57 | 显示全部楼层
看帖看完了至少要顶一下!
回复 支持 反对

使用道具 举报

青述a [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 13:33:46 | 显示全部楼层
你知道么? 加2000人思科华为网络技术讨论群2258097 然后私聊群主 可以免费回答学习 工作中遇到的问题
回复 支持 反对

使用道具 举报

shaopingccie [Lv8 技术精悍] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 显示全部楼层
每天签到得积分 下载资料的同时也可以帮助别人 再也不用担心金币不够用了 http://bbs.vlan5.com/forum-97-1.html
回复 支持 反对

使用道具 举报

iminbj [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 显示全部楼层
攻城狮论坛弄的不错 请大家多多支持 http://bbs.vlan5.com
回复 支持 反对

使用道具 举报

happy850917 [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 14:06:04 | 显示全部楼层
轻松3步 无限次刷金币 每次200 只需20秒http://bbs.vlan5.com/thread-14477-1-1.html
回复 支持 反对

使用道具 举报

lishaomin [Lv5 不断成长] 发表于 2017-12-4 14:07:47 | 显示全部楼层
你知道么? 加2000人思科华为网络技术讨论群2258097 然后私聊群主 可以免费回答学习 工作中遇到的问题
回复 支持 反对

使用道具 举报

Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 15:06:23 | 显示全部楼层
每天签到得积分 下载资料的同时也可以帮助别人 再也不用担心金币不够用了 http://bbs.vlan5.com/forum-97-1.html
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|无图浏览|手机版|网站地图|攻城狮论坛

GMT+8, 2020-5-29 17:55 , Processed in 0.389280 second(s), 24 queries , Gzip On, Memcache On.

Powered by Discuz! X3.2 © 2001-2013 Comsenz Inc.

Designed by ARTERY.cn