本站已运行

攻城狮论坛

IE-LAB

红盟过客

作者: 程序家
查看: 8157|回复: 1923

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

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
2018.6.20 广州 CCNA战报 908 PASS2018.6.20 广州 CCNA战报 908 PASS
[KiKi原创]EVE-NG Community2.0.3-92 v1.4 中英双语一键切换.支持热插拔修改版[KiKi原创]EVE-NG Community2.0.3-92 v1.4 中英双语一键切换.支持热插拔修改版
2018.06.03 上海 943 CCNA R&S PASS2018.06.03 上海 943 CCNA R&S PASS
CCNA(200-125)题库V3.0(2018.04.07)的题库一共453道选择题的中文翻译+题库中参...CCNA(200-125)题库V3.0(2018.04.07)的题库一共453道选择题的中文翻译+题库中参...
2018.5.6 参加CCNA 考试通过。分享考试经验和那些试题2018.5.6 参加CCNA 考试通过。分享考试经验和那些试题

[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: 8157|回复: 1923
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 10 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
1 i% s3 ?: c4 P1 o2 E& P│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp42 n+ {) e/ @' @9 t: c& p7 ?. F
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4
' G) N1 F! X7 e) T5 U' x& \│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp45 g+ Q( O5 S! j1 H
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp47 q/ I8 n& i0 \) C! A
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp40 D. ~  r4 b* v) U* x
│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
$ L8 ^1 c3 o0 {# g. d; k" ?$ M, ^│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4
. W* p. D+ Q* S6 F│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4+ ~6 p6 ?  g4 e
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4+ W: L$ x% b( b) v' m- ?$ @1 _6 r
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp49 j: R1 g  O3 M: v  o1 U# x% g& P
│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp4; e, [* K1 Q: E% P7 e
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4. E1 m( y6 w$ C, ~( j3 {) N
│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4  m% ]% S! e% P" `- H
│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp4! k3 J4 M% h* c7 p6 y# f! h0 p4 i
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4  {" N" b9 Z4 W2 Z4 i' F+ X* g
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4
5 w, L' {) t9 L$ k│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4
9 w; b% V- E$ I- r! h( X5 ^  \│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf
; H: ]+ X' y3 q- f/ x* D' l│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf* i, ^0 y3 z# j# Y
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf
$ F6 U" `, B8 C0 {│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf
) G1 b& f7 e, i8 y│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf
" h( d. N. K4 p/ R+ Y│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf4 |8 E8 W3 J. D7 I& P
│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf8 a. i& c2 C. G  w3 Z$ N
│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf8 c( E% X% m+ A* ~) W
│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf
* F0 I: j# U& E1 x7 m& S│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
6 D) G5 I7 A6 _- g1 `" R: T│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
; l5 T5 j: E2 `3 J5 H│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
3 [' M2 m. i/ ^0 j│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf
& o1 E& Z0 Y: X9 K│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf& w$ w( {. O1 e5 n# F# l) [
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf" C! F7 L: X: W* z- d5 }' t! A
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf9 U' x3 v, W) B; m
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf. E' W. S) r: G9 n
│  │      8 C1 X. c7 R. N' D# M$ A
│  ├─05_Week_5_Materials3 l* H! h% P- I# e" f
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp4
; @$ l+ J0 J' S/ M8 ~4 N: \4 O│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4
! ?3 R4 }1 P4 B4 v' Z) @  M│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4
, D; ]6 w% c, R; g2 g& Y3 d│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp43 w. b7 W) n6 H
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp47 Q! m+ Z2 N( w, S, j4 E
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4# {5 D# ]+ v, B! o& C* b' h+ s
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp4
# T0 v1 y5 ?- d" Y. t3 b: i9 e8 L│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4  j5 \+ Z  O, p; F1 g4 K8 d
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4" S3 G) u7 `& ?  F% L$ G% _1 n0 h
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf' ]0 k: s2 k# K1 l) H2 x5 X1 e* |# Y
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf
  {; D* N- K& R2 Y3 K% s( o! c│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
2 N. P  g* V6 V) G; ^! H│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf
0 {( y, c, U9 w│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf
; C" B; N0 D3 b5 \2 q6 `│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf3 e1 n3 }$ [5 U' E: E2 d" ?- G
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf2 F" \, K, b4 J, w5 X# W
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf- Z- E) L/ x8 c3 U- `5 p/ p
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf
/ T  w8 m  _# l# ~$ N# m  m│  │      + P2 ~$ o6 S1 U; T
│  ├─06_Week_6_Materials2 F9 {7 m" {% V; m! g$ I
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp4
3 i4 R9 `, ]: F* x5 U3 \│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4
, L( Q9 r7 H- T$ r* \│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4
; M$ c) m  l8 @: D1 a│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp4
, y% W$ ]% W8 g6 P8 E│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp49 i+ O4 w* y. a- y
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp4
7 i! n8 p1 x; E0 C" ]│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4
% a1 O5 n1 ]; y. F│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4
! R  o5 c! H+ J8 G9 r# F│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4
& d5 w9 u. _0 g; P9 D│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp4
7 e( t) D$ a# p3 K3 [; I$ C8 F; R│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4& b+ }2 v1 Q* O  M- o  x2 v# b4 u
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4
6 e0 a  a, \6 L& L( {│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4
6 B) a: }+ h) r2 o9 _1 m9 v/ `5 f& n│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4
% Z' |. G. H: Q! n│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp4
! P, y: v  s* w9 Y│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf
# `  R  E4 N+ H) |( H# ]& M2 `│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf* ~) v6 z* i4 ^+ e- D* x' q7 A
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
! m) v  F' g3 w  V4 {& n│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf, E( r' Y: K8 L7 i* Y
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf+ L: |  H' L' X5 ^. z
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
5 ]/ v5 ?  }9 e0 q' B( O2 q│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf
& }/ i6 i' c% i: |' Z# I│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf$ b5 i# F1 G5 ~, C) K1 A1 h2 P! l
│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf- l: p1 r* S1 C7 z, V0 `; j  B& W
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf
* C, n# C$ N: c; f2 ^" {9 [0 s│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf
6 s; }6 ]/ G- m, b, D│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf" t: y, M0 k# M- I' R* Y) k
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf
6 S+ K; i" f2 L; ]0 x2 e/ x0 Y+ h│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf
: X& B* A6 S* A% k│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
5 B! b- e7 E1 F( h+ J0 |# M│  │        H3 M0 [" p  g) y0 ~
│  └─07_Week_7_Materials1 l0 x2 k/ c1 k) h7 z. d4 ?
│          01_LSH_Families_21-13.mp4+ U& e$ m. u5 w1 Q  s
│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp4
' N9 L6 ~5 ~" h1 C│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4- t% ]) L7 T7 U/ _7 ]
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp4
# o3 X+ }4 T* ~! g7 p│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4) W: ]9 P+ b4 g  L0 z4 w; h
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4/ P6 M' e0 [- V$ p- `4 V
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp49 c: z  X; S) Q% B/ h/ V+ e8 }
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4
7 X2 W7 j" G  T3 {│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4
3 Y# j  H/ i7 t7 ]: @2 H│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4
. N6 J* \0 {7 \. N$ U7 ]│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp4$ O# j7 x. a/ @& r+ a# e: G2 l- a
│          12_Spam_Farms_8-00.mp4  i( U* r) H: h# _7 D9 P
│          13_TrustRank_10-05.mp4
% N; C+ ~8 \) `+ u6 K7 ~4 `# ^5 p│          01_LSH_Families_21-13.pdf
6 P* }' X0 Z4 I$ @! I  X( T( m* j│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf
2 r, U. L4 }0 i9 O│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf* b1 @1 {: ]  O- ?8 @3 j2 I( g5 ]
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf& w0 i7 \/ I! b# }& H* [
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf
& ?. O& Q1 K0 h8 D│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf
% M& G, q7 l1 D- D: N│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
% a. [9 @9 d; c5 x- Y, i│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf( _. R( h$ X8 F( u5 |
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf5 i; [: Q, R/ }  f8 \0 _* C
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf
3 `, k) `8 S1 b  u: L│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf" d! A# X  }- k
│          12_Spam_Farms_8-00.pdf; G8 ]. R4 L9 W
│          13_TrustRank_10-05.pdf& G$ Y+ ~$ Z: v& A
│         
# A9 Q' `: s8 u& d! n├─Model Thinking _ Scott Page
" X* n3 N) m& [+ m8 x3 k, Q│  ├─Section 01 Why Model
1 `  d" {& P6 W/ w& J8 j7 U9 _# b│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
! a8 a& G/ O$ M! Y6 ^' [│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4- i, n& h& B1 Z# o7 o5 |* `$ ]/ K) d
│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp41 E. t: \7 x' p5 y* H8 x5 D) s
│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp4
) g) m6 ^: |: y; b' m' ~7 q│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4
2 n8 G5 ?' |6 H. |1 d: z+ M/ v│  │        b  U0 n8 Y8 m
│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects
) c3 v. ^4 ]' G5 n│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp47 h# ^. w/ E8 G' J8 f
│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
$ A' W" }' e; c0 @* z│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4% h; c: G- I, k* g; H! [6 x7 J
│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp4/ d8 e' g; c7 c" W, G' Y1 u; l7 t
│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp46 F0 f" n1 T! k" `
│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4
0 q6 Z5 \4 t, u% A" Q" O/ l0 c│  │      2 q$ e: q2 K; U
│  ├─Section 03 Aggregation) E- D$ X2 I( V8 g  K6 N) B4 p
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4
$ F4 q. {) `3 |) L) c; K│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp4
. @6 a0 Z4 ^# b│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4) O) r$ A" ]6 O$ M' x" x2 p
│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp4" H1 v3 Q) n& ^( v6 w% r2 G) i7 L
│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4, d8 I4 x: C; D5 J
│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4
& x% h1 F& o3 `9 {' e; w3 H│  │      1 s# s0 U& W: A# P& W! |2 C
│  ├─Section 04 Decision Models
/ F( l- O& s8 v( m. N│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4& K# [% v% E- ?1 e: ^2 X6 R
│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp45 r5 B# j* G' ~8 U" _" E. S) l# t
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4
+ z5 ~) }2 G3 |" T- C│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp48 C7 Y; W  {3 h# H6 |! ^' P
│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp44 B# s8 s& q0 R& o7 U5 J
│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
7 ^3 ]% X" ^- _8 j4 b- c/ o. {; ?0 E  X│  │      6 H5 n+ N2 q; o2 O5 L/ O7 r( E! ~
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People+ `. i, S2 E/ G0 G; W; ]8 F3 v+ @
│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp49 ^  Z; s  [4 E0 F
│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp49 h  u) O* f8 u1 g2 |; o
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp4
- s" P3 \6 c8 W% T, E- R│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4! V$ ~. F" B" f& V6 z
│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
- L9 q1 `$ M: @1 y- `│  │      % \  e2 x0 t# u) l& o1 h
│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models
' A* E8 v) o9 n: N│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp40 A; U8 ?7 w% T$ I: y
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp4* c. K, ]3 ]: i  ?# U, c
│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4
( z) q5 B7 ^1 ~8 J* |│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4" Q, t! h" o- [+ @; s# }8 U
│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
. n+ n) N% j% O& Q6 z1 _│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp45 E6 Z/ t$ A! O* u8 R
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4' J; ^! p% o0 n% ]2 O" i
│  │      * U8 D& x+ j3 ^$ D3 n$ ], O5 L
│  ├─Section 07 Tipping Points
' S. G3 t+ P' W4 S! o9 w9 J│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
( T! r; V5 @! t* x4 {& U, T│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4+ S6 c7 u% z8 L- q6 N
│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
. v$ R# S1 t6 a) C8 V4 N│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
+ N$ s7 q9 {( C5 h1 n│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp41 b$ _7 e; n1 e4 \6 _
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp46 h7 s7 V# }, w& d) [& z
│  │      3 b3 w. r* I, I( @7 n" w7 o) G
│  ├─Section 08 Economic Growth! Y. F$ I1 J. A5 C- H7 J" ?5 r8 K" d
│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp40 l2 M! F- M1 K  ?
│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4  R' R0 l& S9 ]
│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4: x* F% x1 |! p  E2 ?1 C
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
( D8 |6 W4 }; t, o3 v% C│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
# I8 k& |% @( f% b, Q- L% d│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
- Y7 W9 S6 e1 O- Q0 e; c│  │      & ~) X8 W/ B5 j1 v' N( l5 G+ T
│  ├─Section 09 Diversity and Innovation
; L% r" v% x, b│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4' x' `  n! W- W. \. Q) l, h
│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp45 T% J9 s  ?) ~6 M) N$ \8 U
│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4* E' h! [! [+ ~  x  i! x. i: ~8 W
│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4
2 h! S% i# ^# Z4 I( d, j& [│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
4 }. o) V! q. i  T2 w│  │      
$ p- y! n5 I6 a6 g│  ├─Section 10 Markov Processes3 R% n( t. N* o" K4 w
│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4+ e' U5 U, {* q
│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4
4 A- o: {$ L- Z( D0 ?  ~) O7 v7 O( D│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4
/ W: b4 i8 I! n│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp44 t# W) s, t7 C2 j4 V1 H
│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4* s1 M7 a  f9 i# ?. H
│  │      
$ B- h9 H5 s! F, F* j! T│  ├─Section 11 Lyapunov Functions
" d1 C: |: e' O- j% J- C0 x3 t* K' E│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4
% B5 R' ^) ^* j# F$ m; @7 C) s│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4+ J2 @: p9 p, m3 L
│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
& N# j7 [. ~' l: U2 ~│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4
% j" S1 ~9 W& [& E3 z* N  u│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4, l$ _9 g/ e4 \( y
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4
6 K* v7 a7 R+ ~3 j' g4 c, S│  │      2 n5 a$ d# S; S  A
│  ├─Section 12 Coordination and Culture# h& Z$ E/ q( z/ t: Y1 H: f" T0 j
│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp43 F- V5 }, z0 _( _
│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp4
0 m# X/ x: y! |5 z│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp4
( g2 V  ]# z6 R) @) w. Z# s│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
& d% `8 f. P. F) v& i, N# q) Q) u│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp45 m) `7 O4 z* ~- N' E6 P
│  │      
8 ]3 F! z! }. n& s9 M+ ~" X. ^│  ├─Section 13 Path Dependence/ l0 g. h  m( v+ C8 }8 p" i7 u
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp4& _' _. |& W; }$ R+ m* i' }# l) _7 K
│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4
( N- N2 r3 m4 H! H" M) J│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp43 }; o# v0 d9 o5 I
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp4; k% f; W; k5 _
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp43 a: @) w/ \& i
│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
0 ~+ U. D! y9 w3 I) h% i│  │      * o- G2 {; K# \6 X
│  ├─Section 14 Networks' t8 e. W) x& P
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4$ J# X) H4 l7 i+ j2 M, J3 i
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp4  q7 h# W; H' z; |
│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4  M# E3 z* N  @( W
│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp47 E: E; _1 @" _6 s4 t1 z
│  │      5 A/ |, X+ v+ r& x$ J4 X- j
│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks
, [5 l2 m$ {1 `1 x2 |- S5 P│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
& d$ k9 F5 u1 N  B' [, `# {4 {5 `│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp4. j! F6 h9 V. n0 E
│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4, P9 ~6 d3 m8 N3 ~
│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4$ l8 R9 S- \5 c! _$ ~6 S
│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
& P' n7 O* W0 W4 q│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp40 F# B; c- P) n  |0 w
│  │      1 v# V. N( O' p5 u
│  ├─Section 16 Colonel Blotto, Q0 y8 J2 T% X' f, z0 i
│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp4- Z! b4 U$ E7 k% n# U
│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4
0 |' w; W7 q4 D/ z& E2 N│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
) V& F% @6 d  a- A" F7 S# f% @│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
3 S5 A- d% b0 ~3 C7 r│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4
4 z5 z' h; o% \7 B5 a6 {│  │      6 y( ]/ z6 m0 u( l8 d
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action- A2 Y- d4 `* a7 l1 E! \) L
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
' X- Z# t( O) Q* h" V7 ]5 ~│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4
/ s  g4 E7 ?) y8 p5 p7 G│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
* I- d% q# z* l" P4 t2 p│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4# @' k% {3 O3 O" m; T$ A# _
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4
4 j) z+ _& m( q/ i0 {  y) [│  │      3 p* `- k$ F9 k& z; f
│  ├─Section 18 Mechanism Design7 l* o% K6 {  k2 \" V1 J
│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp4
& j2 W) J, f  g( e│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
0 x! ?% ]) v3 N( t1 m( q1 p│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
* R7 ^7 a7 K8 s, {) G│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4- U/ Z9 {. O6 V9 v# ]
│  │      . c# ^4 o5 x% U  A3 ]) U
│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics( r. i' ~# ~/ L) n9 `9 j
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4+ t# l8 |0 R1 O! w6 F3 x
│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4
, _0 s, _) O, p! C$ A% y│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp40 z2 p" ]; A1 y* Z
│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4& A/ U) v8 l8 ^3 m4 ^+ D
│  │      ( n4 G: w  I+ v$ e
│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker
  s" {7 R" s; d# g! X8 ?& z│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4$ C" m4 n( d4 E: U( F
│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4  [+ t) }+ Y4 T3 X2 U7 G
│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4
2 n+ Q* Z) v: t) G7 R; y' Q│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp4
- k* X8 \+ `4 x& y/ Z5 Q& |) F. F│          / ^/ ?% q3 H: B9 E7 i
├─modelthinkingzh-001& _  f3 o! J, B( W
│  │  Model Thinking Resources.pdf6 D2 o1 c, N( j' Y
│  │  Model Thinking Resources_2.pdf# c, J! R- [$ W! ?  j4 T. h7 m
│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
4 ~* M' G: J' }- y8 v( l│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf6 ]3 s4 d$ U: G0 r( M/ o' L
│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
$ K$ Z: [2 u7 Q) S0 i5 k0 l│  │  
5 Z% ]! P; e! d/ X% f' g% h0 O0 P  T; i& E│  ├─week01. X( G, _) b, k. t2 z; p, Q! u# \% }
│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
% F* {6 d% P1 {" x6 j  d│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4, N) a, ^+ O$ M/ d9 N9 Z
│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
6 U& l5 \  F% q( J4 X& F8 G9 |) D, A' d│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp42 y3 Q; P2 |; ?( {; \0 ]  d; R$ v' w
│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4
( k$ p3 J+ o) @, e( m│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4
  B2 V% o7 y; X│  │      1 - 7 - 1.7 使用模型做决定、策略和设计 Using Models to Decide, Strategize & Design (15-26).mp4& h. S" ]( j' O7 u- I" R6 Y  u
│  │      6 S% s6 [: t2 K, n2 R
│  ├─week02: v2 U: ]7 F, }3 O  B" C3 T
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4
$ ^8 C. K6 m3 N3 Z# }: K  y: b: L) @5 ?, o│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4
( d! Z! D) k6 v9 M" A' }- C" l+ E│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4: Y& ]: e; o! c1 J$ o
│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
' x% a% j5 D6 j9 e* \% C( A; s│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
. h* m) I9 X7 P/ T! B% f4 n│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp4
. q5 b4 ^3 J+ W0 u" c1 X│  │      
; |! V+ c8 w' r│  ├─week039 E  A; t4 M2 q0 b- e1 p
│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
5 F* D- }0 k; }$ N& }│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
; i2 m5 {+ p, z; s; d* {│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4
0 f. R9 [4 E3 h( p% Z3 }9 l│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4, @2 M: z$ k" i' V& K# M  ?! o
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4: o0 U( u+ \" L+ N3 V/ S
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4( \, Y; b) j2 j/ z7 C
│  │      " K7 d1 d- m! l2 p
│  ├─week04. }4 t2 }/ W1 ~: R
│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4- G( I6 x4 ~( z! I; N4 `- l7 f
│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4
" y' G4 z7 p; E+ q- y. w│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4" C3 B- g$ h, i: C
│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4
/ y5 O/ u. q9 P# d) R! c4 q' D0 J│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4& d! J5 a4 ^/ c( w
│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
( e# b$ d3 n6 s/ Y5 M" }│  │      
" T! c! e9 r5 i$ x* X│  ├─week05
* ^# f5 E# Z/ G& R0 T8 S│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4) z2 ^; m5 u# ?) k* x
│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
( C4 v1 b& j, _" {% M( ^* Z! U│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
3 |7 i  L. r$ \" m│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4
# I. G% W. ^% b: D% y& k: `. i│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4; O* W/ w# k9 @! D6 m4 J/ p
│  │      
. E2 o) f6 @0 G# E6 v: J│  ├─week06
" p# I6 ?3 y$ H7 o$ r│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp44 P7 D8 k5 a. z4 s
│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4# d' Y1 k# G: y) {
│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
8 u1 F% F/ q* I! x- L│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4
0 Y( s' n4 F/ h6 t' l│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4
2 `+ a5 _" D0 o6 e; F8 M5 m9 ^│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp42 f1 I) z. w4 `, u
│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4- Y7 N& x' v: h& K5 C3 B8 p
│  │      
  c$ u& S2 P, l* {* ~9 a, Z+ l# }│  ├─week07
7 I8 D1 N2 I5 m. _4 N# t7 ~4 |1 K2 d4 w│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
% e- q( }* Y6 y$ S│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4
% f/ i. a6 ~6 p7 l9 U/ P│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
- L! _2 d" |' d│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
2 P4 }% z+ |0 Y│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
% _7 ]2 x3 H; x% P/ ~5 x5 W│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp46 J( o3 J' l8 a
│  │      & M2 E! j+ P9 T5 d. N
│  ├─week08- |2 ~+ n  a* H+ h- C! b. ]( h$ M7 Z
│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp4
9 ~3 J3 b' @3 `│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4
' P. n/ I* S; u$ t. M1 V│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp4$ V- z; g" E$ ~- O) x& `
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
. d1 V) m! U3 z: y+ r! ?│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp4
5 z5 j0 F1 A! U. y7 g2 A│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4- O9 }- K! K: p6 \6 N1 e7 H
│  │      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
6 X2 }. J- F9 ^! h* s& Y" x│  │      * ]9 ^5 G# o/ h: T7 g9 o; @
│  ├─week09* Q) i! W  G$ u  R
│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp48 U9 R& Q  l* V  p2 h- Q
│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4
3 x% ]7 C8 N) I6 j│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp45 f% D2 U# X+ [3 E- V7 s' N
│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
' ]8 q  W% x+ D' e  |│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4' u' x3 M9 B; e" z) t
│  │      6 g! J/ K" d3 N+ u
│  ├─week10
4 r& s/ Y& s0 {1 _│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
& U$ e# O* t& z& }; |$ _│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp45 {! M9 ?: J# b+ x$ k, e8 e! I
│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
( q4 _* C! n7 G8 g5 `. i│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4
$ B: K+ Q+ z& r" A; x│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
3 O2 d6 D3 @) i* b, A! K2 a* l│  │      ! j5 [& a- z8 B& `: x$ w) E, K
│  ├─week113 L9 [6 m7 b3 T' r
│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp43 B: j  Q% N) O+ ]7 }/ N7 I7 g1 x
│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4: w) P( [" @* y1 r/ S
│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp41 M/ ]4 J; U" r0 t: Q% U( u& H
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4( \/ X. d$ y: b6 P
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4( X( m* I* |% x
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp43 l: I& ]7 U( c' `5 ~$ e& s# v" H9 \
│  │      1 v5 B9 c6 u$ O! d0 Q2 i
│  ├─week12& H$ v6 I0 k3 v9 I2 B
│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
0 {/ T- @4 s) h2 l3 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
" q8 `4 b3 U" B: I. o5 l1 I' {' c│  │      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$ g: l) ?, ?* H5 v  t
│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4
7 r6 a* `& N8 `) v6 V4 U9 g│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
8 k* i. e. I6 ]  B; d2 R│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4. I1 Q& i) Y0 t" |
│  │      
# _$ R$ I+ f5 O. p8 n│  ├─week13
% \/ H4 I+ j8 @* H' a│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp4
/ @! k6 ^8 ~/ M$ W! c$ a│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4# Q2 y/ _' G: @* X" S) Y  i  i
│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4
  c' x3 V9 [/ a' T, `) r3 }1 ]│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4" B( L. {* o2 ~; [- `8 {  w
│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
5 V' V+ y5 w- o- ~' W, k' F7 `$ L& b│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4! u! A  e) O% t0 Z( I8 F- C5 m
│  │      ; }2 [+ |" l* x, r
│  ├─week14* S3 [$ ?; ~5 P9 W! W& }( A0 t
│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
! \9 @+ a3 J, c2 O│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
* ?! q% T; i" v( M: h( o│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
2 v, U( Y: A. X1 L3 K1 r│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4% f, l4 i; q; |( O! H
│  │      
+ _7 ~- ^8 X% f: D* H% s│  ├─week15
9 l' a- q# \' o- b0 i! T│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
% T1 E: q, W0 w2 {; H: \* Z│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4. }7 x$ U4 u1 [, f
│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp4
( n. f: [. l2 F; W$ |8 `* p- I│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp43 ^3 B$ J1 k, w) X5 Z
│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
& v) _2 E, W: @│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4( {0 Z) G/ g6 p. R8 M. [( m6 e& {
│  │      
/ P  r: u+ ^# I9 U│  ├─week16& `$ u. V) f5 j  H* I# X2 L$ Y
│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
' k3 `( ?" R. G0 ?' X│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp45 O  V" z: U" d
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
' P: S" m2 N7 f; V( Q& c" f│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4. s, e7 d0 g; c" |. O
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp48 L6 ?) A  X: U! m, Q0 C
│  │      
, F) r5 w) |- l+ z" a# U│  ├─week171 r4 e0 t* q. V% ^7 e. V
│  │      17 - 1 - 17.1) 简介:囚徒困境和集体行动 Intro- The Prisoners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp46 j) i9 o! o4 z' G
│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4# o& f  d6 V/ n' ^4 I& O
│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
4 q: M( \, Q% ^$ ?│  │      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
0 T. A+ |9 f9 I! U4 ~4 t│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4
' e4 L1 q2 ?/ }$ _. n/ z( `│  │      
4 j- X9 x2 m8 n) X, W' Q: `% P│  └─week18. U+ c- ~# |0 y
│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4. V/ T  E5 P, g
│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
. s8 I: d  i( f0 m│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4
6 E$ i% g  _( f/ S$ u9 E$ F! u; Z│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp46 c8 R0 L+ S+ a
│         
& E2 F) Z  O+ p, ]3 |- j├─R Programming2 u" v0 V' {/ m
│  ├─Background Material! W3 G. ?# W7 b) F
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp4% \9 k& h' v; c2 U
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp4& `; r3 R9 H* I7 H  c; C
│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4
  y* m4 v$ m) S5 f│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4
1 j0 ~! Y& L4 p- g5 Y0 w/ {│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp46 C8 g$ I6 M2 v5 Z
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp4
& ]0 P) a  g0 ~/ `. F│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4
" B  n/ Q: ^4 n  {│  │      
+ b# U0 o5 R6 K6 N8 v& \* K8 L│  ├─Week 1
. Y! n1 E' X; i. t' S│  │      2 - 1 - Introduction.mp45 `/ X" ?( s/ e
│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4( s2 ]4 r* o2 \& [
│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4& d& y$ F7 D1 q0 _: @
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4
8 b8 M$ m9 |9 p( v│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp42 T( K" s: O4 r- V' |" W
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4' K8 B7 e, ?9 {, D8 e. T9 u: U
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4( e1 b3 R( i& c% R6 W6 N+ w' @
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4+ z; g" c& z8 T) S  z& ?
│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp41 P* E  C0 ?* C5 T
│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp42 v8 W/ j! W* S9 H
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4
. V6 Q6 w& t3 @1 P│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp4
/ h8 e, o7 c; }" D& U│  │      DataTypes.pdf
: i& f3 y$ J/ q+ A5 @│  │      help.pdf
, @8 h& V& C% p$ r* p$ d/ P│  │      OverviewHistoryR.pdf
2 b. j) v+ R, E│  │      reading_data_I.pdf. i% L4 G0 s: s, h& o" O5 Q! ~$ b
│  │      reading_data_II.pdf* E2 f. j5 w$ p! u; T7 k
│  │      Subsetting.pdf
  ?5 D+ S3 ]  p' \/ x# [3 G5 x│  │      Vectorized.pdf
# o, r# {5 e% G7 Q2 o6 G/ A( j, e│  │      3 |/ e/ S' m: q) o$ n0 f  b) x3 N
│  ├─Week 2
$ l' {1 m  F: P1 K; ?│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4
) i9 F4 D! \' g) s1 \" A3 |: T5 p│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4- @6 H3 X: q5 ?4 e0 U
│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4
; z9 H  {1 r, F│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
9 G" j: V+ v* k* r3 S% E" ^│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp4) M3 U6 }. g- c7 e
│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp4
( a7 d+ z0 L4 a  j, ^# ~│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4
3 V7 u- P& U2 Z│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp46 l9 v$ y" y. h+ v4 l( `0 K
│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
2 d2 y( O; i4 f1 ?│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp48 L! p& J+ W) h0 v4 k- A
│  │      CodingStandard.pdf
- b/ Z% I$ f; W│  │      ControlStructures.pdf
) l8 N" d. U+ |5 c0 w3 P│  │      Dates.pdf' a, k* F2 v8 ~# X9 ~8 [7 }  F
│  │      functions.pdf+ T2 {9 }, K; Q5 {. y
│  │      Scoping.pdf
& y" \5 |: P: ~% i$ J1 o│  │      
  G. T1 I) v( ?/ ]# l# o│  ├─Week 3" A% e4 w8 F2 T, Q8 s5 _) t
│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
9 R6 x% Y  G2 h) C' ]0 t) H│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4
& V, A" N4 S; m* Q% w5 s8 x1 \│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4
. t# h6 d0 w) J; C  G% y│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
3 ~  W0 {) V. R0 u1 H; S% b2 G│  │      4 - 5 - split [9-09].mp43 o3 y1 ?* W* V9 M6 D6 y7 }
│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4' m( p; \% L* f4 s
│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
, i6 n- [/ q* J9 C: O7 W9 I│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp49 ]  C) J& M7 M6 L
│  │      apply.pdf
' i/ ^9 D' x0 y) h│  │      debugging.pdf; n2 f! f% v* Q9 ]+ r' y
│  │      mapply.pdf9 q) ~4 n& n% f
│  │      split.pdf/ p6 Q8 h; [, O3 ]; u1 a5 c0 U
│  │      tapply.pdf, f1 o  Y6 \, R, T9 }( i5 d
│  │      
, V2 [* T, b. }" p; `2 y" p│  └─Week 4
2 J. E# |# D; J! y; f│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4
/ V- D& [% C2 X% F( _& H6 R2 g. x│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp4
: w7 v4 n2 f: [; h& X│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
$ n' c" x  J7 i- I* a│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4
8 C3 B3 R5 ^. E1 R+ {! @4 r│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4
4 \  U" j' C; i│          profiler.pdf5 f$ U5 E7 H9 K) t2 j4 p
│          simulation.pdf. ]) n1 f1 C; W8 @9 {3 k% Z
│         
+ Y% |3 A6 I6 n2 `0 O! ~) C├─Stanford Statistical Learning 20141 e0 f$ Z, o% L
│      JohnChambers_Interview_111213.mov. M- v5 e1 J5 [) d
│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov
! }: w6 v5 s4 Z+ J5 y5 C│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov# d5 P8 r2 P2 @) O% ]- X! Q) a
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov
  c0 g3 w: Z: ^9 _│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov- r( X. L, Y) T, C7 J
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov: V% [! v* r" [1 F% H& k. h
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov, E6 ?% {8 D: W* I
│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov0 i3 y6 R7 n; b5 S. ?5 M( W. D
│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov% _5 x1 ~* r4 h2 w
│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov( Q3 C3 [' Q; f3 Z$ F0 R
│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov& y3 u/ ]6 K/ w# f; T
│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov
/ w" S  N* f, n$ {│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov
0 P4 ]5 P) J  s8 @4 r6 Q3 l0 ~│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov
; ^! O! r) i: F' J( m$ S│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
, A' f8 R# Y) B│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
, {% K- J8 @5 R2 v# E1 d# P│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov3 U: g% h; H1 r
│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov2 z0 P# s: c+ O% u
│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov
4 X5 v( p2 f! a6 i. \: j  Z( M│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov( c" v) z3 S- d  T; u& d
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov  B- h7 u# C; C  k
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov  [  k: P- D8 s) M
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov
9 n9 z; k# J2 d9 e8 [5 q* Z3 S│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov
" x- p# L; ^( Y) I) |3 T│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov5 A, p: @+ p$ d! O) W7 ~
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov! C! G' w0 z, ]" H
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov7 ~0 L4 O2 Y$ V3 G3 z
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
; a& f  F  Q' m│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov* }* J- g/ A8 J" o( l
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov
5 C- [5 S; u* G  R5 }│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov
3 g  k* \! _, ^% y9 I│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov' A0 `9 b4 C+ G2 m& ?% o. W
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov
+ e# p  M$ }8 x4 y7 P3 Z│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov1 M. N8 x, l2 v) O7 P" |
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov" S8 P. S9 ?2 N1 f+ \# M7 j* q
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov
9 }' T0 q* c- T& w" Q6 L" w│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
+ x2 A% G; x+ o! D3 d│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov% `" k( f7 U4 R
│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov- @1 ]( K* E8 n0 Z* |, F  H9 p
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov
) o$ Z! T/ o' F. O: f│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov
* M! P9 ^! O* I( k+ P5 Q( T( a│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov" X8 y8 q5 ^+ T# d& ~
│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov
3 ^$ `3 u7 T" Z* c, @: f│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov/ ^" O$ g: D  V
│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov6 ^& p# H7 M2 \9 s) U- }
│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
( U- J  V) F0 i│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov
% g3 W" m% J: h, H│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov
  M8 M# y7 P  [4 z; K# k) m│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov% J& }7 \2 f  J) N
│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov
- c" Y, v* d. I$ i; Z│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov
3 Q" f  ^; z! @# y1 Z# F│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov
2 ^, Z" d; f2 {5 A  i/ H0 l& A│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov4 Z, N% s' U2 M! i, I" h3 G
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov
8 F/ g! s$ `8 ^+ V% O. H8 F│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
' U& a3 N! {1 q* p8 Y, k- G+ c│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov
( x# b0 q$ L+ h+ v│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov% ]; Y: U( g9 I) p' J- ~
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov# R4 u; g( V& t$ S9 t3 p; s
│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
$ K( H0 o$ e3 k, r" J- z+ S│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov
- A, w: Y* ^! r2 \# V$ j5 e│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov! L. c8 O# T9 c7 U  s; G  T- c$ u
│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov
- [, f7 N# B$ R1 Z5 [' E. y6 i9 [│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov
4 X* T6 u: s. H. T$ d│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov: V, f0 ^$ {$ _; e- o3 u$ G
│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov' i) g) b3 K; o1 }$ B3 @; \! Y
│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov
9 n5 Q% P) S! j- a# Z' {& K9 C3 G│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov  y5 O- t4 b! P, R
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov
. d$ i" Z* Z  s3 O% L0 [  }- [│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov
, D: ]& m& R  k8 A* @, c# D) X│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov
. [" y" S1 B$ P7 m: X' c* O* g│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov' U0 U$ O) ~/ @0 f  E; A. T
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov
; E# y$ {: G( Y. {5 j│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov
+ i( t5 N0 a: F3 a│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov
/ m  [) a/ e7 ^│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov3 w8 d$ n& j6 V
│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov
3 V$ l( a* b: x5 }' W) w; C│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov. Q. ~- }5 d! _/ k1 c) ^! g
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov
8 I" _  k$ M+ g' X& k1 ?│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
$ {& V% z" Y' l$ {$ [│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov
9 m1 u7 ^- x4 @6 Z) B- M" j+ W% M│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov, Z4 J# R7 R* I* i' ]" @. o
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov( p7 L! n0 }% V# X. [
│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov
6 c. M, C* U& N/ @' G$ l│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
% Z# A0 D0 ^+ _7 g, @5 L1 ?│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov
( y4 m2 F3 K9 v" z# g# a0 o; C│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov
! ]& Q. D5 `- F, t: V9 w│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov% M1 w- B) O0 `4 b) u
│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov
* c" i1 q# I6 t" h5 f: J* q│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov8 Q  }0 U* ^1 c. q# S+ [) ]& p6 S/ Q
│      5 p1 P. A3 \2 s$ i% a" t
└─The Data Scientist’s Toolbox
# A* x! ~! o: `! n1 X    │  genesblind.tab.zip- b0 Z1 V9 |) T; s; k! a
    │  genestrain.tab.zip
& d0 X) q; l8 G: T2 J, U    │  hw3data.zip
6 N0 r, _* \2 ]% K/ l    │  homework2.pdf
+ ~8 R. F8 ?5 P! e' |    │  HW6.pdf
* T) x9 m4 t3 K0 e8 E/ Q- M, t( ]' A    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf/ Y* l% b$ Z1 l0 Z4 t) U
    │  
" C& T9 M$ j1 m9 w  i( e( O& [    ├─01_Unit_0-_Introduction
! M' W+ ~6 j! N. T; v    │      01_0-0_Preamble.mp4. s6 d% K3 r/ m1 _  G
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp4
1 L0 c$ W& R: r3 W& G8 W    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp41 [2 g1 G+ e; E1 z
    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp44 m4 N0 L% E3 L; u: ^3 ~
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp43 t6 {: P3 l) I
    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
8 [- R. h: Q- ]    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4$ u4 ^# f6 S% Q
    │      
) m" ?2 S; W+ v, h    ├─02_Unit_1-_Look1 [& B! e* ^9 u" G; F* A+ N
    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp4
/ P( _( K: m. c: g5 c$ O7 s2 v    │      02_1-2_Index_Creation.mp4
$ L, a( b* C* k% }$ t# h    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
; A0 @, g  A! E/ H    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4
  q5 Z3 e5 X$ f* `8 v5 S5 \9 S    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp4
* o0 p7 Y/ F1 S7 T: o+ q    │      06_1-5-1_Page_Rank_and_Memory.mp47 F) u$ w. d! |" n4 e
    │      07_1-5-2_Google_and_the_Mind.mp4
8 m, s$ X* g8 q2 l    │      08_1-6-1_Enterprise_Search.mp4
' }4 D- E4 q3 r    │      09_1-6-2_Searching_Structured_Data.mp4
* p3 g* Z( V7 b* S3 q- x    │      10_1-7-1_Object_Search.mp4
9 X! t8 G: E" |  ?7 k. G, C- M% [    │      11_1-7-2_Locality_Sensitive_Hashing.mp4# j* t# f( i& N! _
    │      12_1-7-3_LSH_Example_-_1.mp4
3 u' l- Y, o7 \1 T) c, R    │      13_1-7-4_LSH_Example_-_2.mp4- y* p7 ?, N! b. I/ _3 X" B' ?
    │      14_1-7-5_LSH_Intuition.mp4: z/ h3 v, v; B/ |5 t4 ~/ `
    │      15_1-7-6_High-dimensional_Objects.mp4
, K- h8 ^8 Q  ], r    │      16_1-7-7_Associative_Memories.mp4
& a2 j6 I: f% `( ~" g- i    │      17_1-7-8_Recap_and_Preview.mp4$ u0 m* Q$ Z" N+ ^+ Z6 d" V2 r: X
    │      / h! y: D4 H* l, P
    ├─03_Unit_2-_Listen- h( E2 d6 d# c, k7 I, r# m! }
    │      01_2-1_Preamble_-_Listen.mp4/ R' q/ ?6 ]0 S) P5 m
    │      02_2-2_Shannon_Information.mp48 K" n* _9 H- l' k5 H& V1 M& ?
    │      03_2-3_Information_and_Advertising.mp4
0 C) Y! c2 Z1 ~7 y' p    │      04_2-4_TF-IDF.mp4
/ g$ ^9 y5 {% x7 e    │      05_2-5_TF-IDF_Example.mp4
( `: \4 y$ v( x    │      06_2-6_Language_and_Information.mp4
5 n+ C* H$ P- I# p3 J3 ^    │      07_2-7_Machine_Learning_Intro.mp4) S8 k5 J) k2 o
    │      08_2-8-1_Bayes_Rule.mp49 p7 b! J) J& A+ ?" u. t. N! Z
    │      09_2-8-2_Naive_Bayes.mp4* e/ V5 E7 ?1 P5 P' m
    │      10_2-9_Sentiment_Analysis.mp4
) G( S% B; q" Y    │      11_2-10_Mutual_Information.mp4' @0 |- n8 i7 {" N2 ?
    │      12_2-11_Machine_Learning_-_Limits.mp4
; B0 C. x9 _+ `" A) f    │      13_2-12_Recap_and_Preview.mp4
: F4 L2 [4 L, Z& X6 M    │      
* Y1 r; y- b0 o, B5 P    ├─04_Unit_3-_Load_-_I+ d/ S; {  R6 g; `
    │      01_3-1_Preamble.mp4
5 z' k6 M; y4 I% ?# N% u% N) M    │      02_3-2_Parallel_Computing.mp45 b2 f/ c* f7 O/ G( F1 k" C- F
    │      03_3-3_Map-Reduce.mp4
/ I4 D* X2 u# X- Y    │      04_3-4_Map-Reduce_Example_in_Octo.mp4) {1 v  p9 W% H) T. I" u- d
    │      05_3-4-1_Map-Reduce_Example_in_Mincemeat.mp4( A6 A! O+ s' M5 j' b) w. L( N
    │      06_3-5_Map-Reduce_Applications.mp4
7 d  g2 r1 c. C. y4 K5 t    │      07_3-6_Parallel_Efficiency_of_Map-Reduce.mp4+ ^$ |) S+ Q' O
    │      08_3-7_Inside_Map-Reduce.mp4& y7 L$ ^1 `5 {) D  b* j/ X
    │      
4 u8 W+ F2 Z: f; G6 ]! H; o# b    ├─05_Unit_4-_Load_-_II
/ h, }# q5 d: B  n  z: s. E, E    │      01_4-0_Preamble.mp48 c8 ?1 }, y- q( Q5 ]  u4 i
    │      02_4-1_Distributed_File_Systems.mp4
) Y2 F" c- ], W    │      03_4-2_Database_Technology.mp4
* a5 Q, K2 O0 {    │      04_4-3_Evolution_of_Databases.mp4
* o) q# g& y7 p% q4 W6 ?    │      05_4-4_Big-Table_and_HBase.mp4+ W+ O  ~. h# E& y0 L- g
    │      06_4-5_NoSQL_and_Eventual_Consistency.mp4( W# m1 o% `) S7 n/ @
    │      07_4-6_Future_of_NoSQL_and_Dremel.mp4; e. n/ p4 Q4 S& A5 j3 Q1 B) J
    │      08_4-7_Evolution_of_SQL_and_Map-Reduce.mp4. R8 O. ]; w: B9 u3 F
    │      09_4-8_Relational_vs_Big-Data_Technologies.mp49 }3 W% g, l# R2 h1 L0 b1 w4 @. G
    │      10_4-9_Database_Trends_and_Summary.mp4
' K& Y- j' e" f* K5 W5 B( b    │      
/ T7 I( Q$ |/ f* D& l    ├─06_Guest_Lecture_1-_Graph_Databases+ J( J" y3 @) Q, z4 k3 O: q
    │      01_G1_Introduction_to_Graph_Data.mp4
, w: w6 `" w1 I4 _! V4 m% \6 ^; e    │      02_G2_Graph_Query_Languages.mp4
0 q+ N, N8 Z) y4 c    │      03_G3_Linked_Open_Data.mp4
, a. y+ M7 {4 s. y( O" J    │      04_G4_Challenges_and_Efficiency.mp40 c: e( `" ?: Z5 ~+ J
    │      05_G5_Graph_Data_Management.mp4( J6 F2 q4 [. S" U) X0 d) W0 w# W% m
    │      06_G6_Q_amp_A.mp4! T4 o; X% g2 v
    │      
  T1 ^5 |. M, p5 h: k    ├─07_Unit_5-_Learn
$ t) l9 C. p2 s! h; [" ?$ |    │      01_5-1_Preamble.mp4
/ U4 A) M9 t' w- q    │      02_5-2_Classification_Re-visited.mp4
* d( o1 X$ U( M5 @, n    │      03_5-3_Learning_Groupings_-_Clustering.mp49 A( g5 r- f+ I  `1 a( ]  t
    │      04_5-4_Learning_Rules.mp4
6 ?3 K3 d6 B( A& O5 V2 @" l    │      05_5-5_Association_Rule_Mining.mp4+ o* z- I; B4 @3 @
    │      06_5-6_Learning_with_Big_Data.mp4, x+ w, x2 {( Q. E( I
    │      07_5-7_Learning_Latent_Models.mp4- z' L' ]( \8 ^! ^  f; }! y" K
    │      08_5-8_Grounded_Learning.mp4
9 e/ k0 u( E# r7 R1 P0 o    │      09_5-9_Recap_and_Preview.mp4, l9 w1 c2 f- Z3 U0 I  x+ V. c
    │      
5 ~& W9 n. o0 y" }3 T& s$ N    ├─08_Unit_6-_Connect
+ H& }& L4 Z" @: F* F    │      01_6-1_Preamble.mp4& f1 ?1 |1 H5 ^4 p& h
    │      02_6-2_Logical_Inference.mp4
# l9 G" r0 U; C3 ]9 t    │      03_6-3_Resolution_and_its_Limits.mp4# A9 u6 m. `  D6 G# d/ }  C6 C6 s
    │      04_6-4_Semantic_Web.mp4
! @& O3 n' i% L  E: \- u9 V+ `6 H    │      05_6-5_Logic_and_Uncertainty.mp4: E6 d- N" V- [% F) s* a
    │      06_6-6_Algebra_of_Potentials.mp4, s8 y* G+ P& e
    │      07_6-7_Naive_Bayes_Revisited.mp42 ?  {7 W* _* a. L
    │      08_6-8-1_Bayesian_Networks_-_1.mp4, `* Y$ t7 @1 d/ P
    │      09_6-8-2_Bayesian_Networks_-_2.mp4
" D: V, f5 H; m. @    │      10_6-9_Information_Extraction.mp4
. H, o% ^1 b8 N    │      11_6-10_Recap_and_Preview.mp4% t! m# X$ t, Z! W5 ]5 ~1 p
    │      12_6-11-Programming_HW_6.mp4; D0 b8 ]8 _7 P# e. K! _. h2 M% _
    │      . Q- H- ^! b7 H, v
    ├─09_Unit_7-_Predict' c& e$ ]) d! e4 B0 X
    │      01_7-1_Preamble.mp42 w; o  l5 V6 t& {
    │      02_7-2_Linear_Prediction.mp43 I+ z  R: p2 v( @$ V& U
    │      03_7-3_Least_Squares.mp4) s- C" W, b8 C: U# Z3 f7 |4 s
    │      04_7-4_Nonlinear_Models.mp4+ G; t# p0 u+ i7 X$ N9 B
    │      05_7-5_Learning_Parameters.mp40 O9 I- s6 |, a/ [9 T+ B' a$ n
    │      06_7-6_Prediction_Applications.mp4
1 o/ O+ I4 Y" v, f    │      07_7-7_Which_Technique.mp45 u: d8 F% B7 A3 r. G
    │      08_7-8_Hierarchical_Temporal_Memory_-_I.mp43 S  o! w( n8 u7 `
    │      09_7-9_Hierarchical_Temporal_Memory_-_II.mp4
0 i, _3 }/ m) H# A, D9 q    │      10_7-10_Blackboard_Architecture.mp44 E: Q- V3 x+ u9 P) n
    │      11_7-11_Homework_Assignment-_Genomic_Data_Analysis.mp4) T- G" @/ X. A0 A0 B8 _
    │      
/ R2 r1 o' X7 r  `    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic
! J8 e5 F% u& G# H    │      01_M1_Motivation.mp4' G7 C; \4 A% D! f# o9 O& G9 z7 j
    │      02_M2_Markov_Networks_and_Logic.mp4
1 x1 R4 b% c6 u    │      03_M3_Markov_Logic_via_an_Example.mp4* D% G0 S) U9 h
    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4
9 G$ v( Q0 w" s, C0 X    │      05_M5_Related_Models.mp4
1 v! J7 o, }  v# u" @( w, |/ K    │      06_M6_Entity_Resolution_Example_-_1.mp4
' C7 `4 n+ C! P0 x- N    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp4
! h  c& R" ?3 i! Y. w    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp4
7 K& X7 g) c5 h" C' o    │      09_M9_Research_Directions_in_Markov_Logic.mp4' c& g) r/ E/ W' a9 `" h  K  ~3 U6 |
    │      2 ]3 q6 m, \0 v: V, S8 b
    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam
. e8 |- h3 A  B8 ?+ B: ?4 t% Z    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp4
: v) K. R+ n2 A+ M7 J' y7 X    │      
$ r  o5 r9 o+ D6 W8 }$ o' |; c- P8 U    ├─Lecture Slides
3 f: N" r) z' M    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf
8 {2 j3 Q1 l) o( d# g, F3 W    │      1-Look Lecture Slides.pdf
# E- E* L5 p! s+ L& S# A0 ~    │      2-Listen Lecture Slides.pdf
5 `3 x6 o; Z" D; L    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf1 A5 Q2 k, [; d: J1 ^8 H; u
    │      4-Load Lecture Slides.pdf
8 [0 I! j: v) {( u$ G+ X( r    │      5-Learn Lecture Slides.pdf
" z0 Y# \( Q% i; d% z; H9 c    │      6-Connect Lecture Slides.pdf! m' V' Z9 Y" V! S
    │      8-Predict Lecture Slides.pdf
7 {# f! Q6 s* G* C    │      
! A, C" i3 w- n; Q' u    └─Tools
  R- w7 H+ Y# p+ _            michaelfairley-mincemeatpy-v0.1.2-0-gfb642f3.zip
' A9 M% K" `9 q+ d: ]$ J            octopy-0.1.zip2 e* q7 G/ _0 z! t% j, C1 p" Y# D
            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 [Lv6 略有所成] 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, 2018-11-21 17:56 , Processed in 0.368668 second(s), 23 queries , Gzip On, Memcache On.

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

Designed by ARTERY.cn