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[云计算] 10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

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程序家 [VIP@钻石] 发表于 2017-12-4 12:51:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
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10套 国外顶级 数据分析视频 全英文 带字幕 带笔记 高大上

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课程介绍:

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


详细目录:

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





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admin [管理员] 发表于 2017-12-4 12:54:47 | 显示全部楼层
│  ├─04_Week_4_Materials4 \( w. h3 e+ ]5 [
│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.mp4
& Y4 l) C: `& H+ G7 A6 _│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.mp4, Z. ]# x* V0 a7 n
│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.mp48 A, `7 e( D6 @- U) k" q5 }( `6 F0 b
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.mp4
: `( P' b, P& s9 ~│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.mp4
- X# x3 S3 R- ~+ f│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.mp4
% {/ H- ?& x; T! I8 W$ R! C' s9 Y│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.mp4: U) g8 D: L1 A) r6 A6 o
│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.mp4
4 n) }  e& ^3 \* \& {8 z│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.mp4
, U, T) T9 u8 @$ l! ~1 E│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.mp4
" \* ^5 G; O3 r2 I│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.mp45 T  p, q4 r# c3 X. t% ~, w; H
│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.mp4
5 u9 d5 {7 j4 K6 t6 w/ H│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.mp4
9 P0 _# Y; N9 q. O* L│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.mp45 o% T, v. d% c/ L$ F
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.mp4
) V. n) q' \) x│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.mp4
- [( I6 {1 c: y7 c( f! f5 S│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.mp4
$ |) p% |) D* O0 r│  │      01_Overview_of_Recommender_Systems_16-51.pdf& N# x( ^( l/ b
│  │      02_Content-Based_Recommendations_21-00.pdf
! P' C9 W# _1 @' A. A; A7 n│  │      03_Collaborative_Filtering_20-52.pdf4 O; r6 L0 W. w) z& @
│  │      04_Implementing_Collaborative_Filtering_13-46_Advanced.pdf* s* Y+ L& i! x* L  c+ j  v
│  │      05_Evaluating_Recommender_Systems_6-09.pdf
3 t+ Q9 h8 G) U  H. ]│  │      06_Dimensionality_Reduction-_Introduction_12-01.pdf
7 G2 ]) [3 @3 z+ N# l6 Q│  │      07_Singular-Value_Decomposition_13-39.pdf
9 P2 n% @+ `, \( p+ W│  │      08_Dimensionality_Reduction_with_SVD_9-04.pdf
8 g7 {8 V2 F: i, v( s│  │      09_SVD_Gives_the_Best_Low-Rank_Approximation_8-28_Advanced.pdf" m6 G, K% F8 V; }8 S) K# t/ G1 L
│  │      10_SVD_Example_and_Conclusion_11-58.pdf
. o8 J( {) c" j1 B5 k4 g; p' r│  │      11_CUR_Decomposition_6-27_Advanced.pdf
- [: ^8 t) g! u2 K: X; k│  │      12_The_CUR_Algorithm_6-15_Advanced.pdf
2 r5 [8 U* g- ?& G' D) F) i│  │      13_Discussion_of_the_CUR_Method_7-09.pdf
' W* ^) J' s, K/ o8 }7 s│  │      14_Latent-Factor_Models_16-11.pdf$ ], f5 U& C4 l+ y0 t8 t
│  │      15_Latent-Factor_Recommender_System_14-16.pdf! j; |4 H# m! d. d: e
│  │      16_Finding_the_Latent_Factors_13-20.pdf2 ?3 O6 s. E7 ?& A6 w8 y
│  │      17_Extension_to_Include_Global_Effects_9-42_Advanced.pdf5 G- W3 o) t" K% b
│  │      
4 F" `+ C9 n. y# B│  ├─05_Week_5_Materials6 `7 _# h+ H# j7 n
│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.mp47 K) `' x! f& c, j& B
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.mp4; Y# q! c/ O3 k- R( _
│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.mp4% I2 N6 _: I+ v/ {) _. o
│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.mp4
) G* c4 P' g9 Q│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.mp4
5 Y2 F5 d, K  l# G/ Z. o0 g│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.mp4; }9 F4 ]( ?5 @3 O: \
│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.mp44 Q) Q( n! b& Z" x7 W" e
│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.mp4( t6 V: M+ n' M* a" h+ @, O
│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.mp4
2 F+ s5 N1 S  @7 X% t│  │      01_Overview_of_Clustering_8-46.pdf& B) h7 M9 G. S, t4 w5 a" W
│  │      02_Hierarchical_Clustering_14-07.pdf
8 B0 _7 L" X, j+ S, m│  │      03_The_k-Means_Algorithm_12-49.pdf
0 g6 ~! z7 Z: ?! j8 z8 ]│  │      04_The_BFR_Algorithm_25-01.pdf" w+ K% S: w; G" s
│  │      05_The_CURE_Algorithm_15-13_Advanced.pdf, l% p) Y& f( q  w% g
│  │      06_Computational_Advertising-_Bipartite_Graph_Matching_24-47.pdf
& P1 B& p1 o) R! U# u! R5 U│  │      07_The_AdWords_Problem_19-21.pdf
% b: k& I$ C* m/ \│  │      08_The_Balance_Algorithm_15-16.pdf
% ?/ p+ J/ ^0 V. F* `, ~3 Z│  │      09_Generalized_Balance_14-35_Advanced.pdf3 L; u2 N1 I, _! }- S) S
│  │      8 w( ?9 ^! V  m2 i( j
│  ├─06_Week_6_Materials
" v, h8 {' f/ L/ x2 z│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.mp4; P( p# z  H( {4 z5 P
│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.mp4# |: l$ J1 f2 j! P( D/ E
│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.mp4
( k$ R' }0 V4 Z! S4 j% P│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.mp41 Y2 C1 z: }% z
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.mp47 [' `3 l# c) j
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.mp4$ B* p( @4 r% S) P2 d: f
│  │      07_Decision_Trees_8-33.mp4, K2 u2 a$ W* e9 c7 U# C& [
│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.mp4
9 t6 {$ V, V0 O" N1 m0 R│  │      09_Information_Gain_9-50.mp4/ b7 @6 o6 L5 E9 D" V9 K) _
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.mp4
8 j. O# ~. o# J; g% A│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.mp4: V, T* p/ n1 m  j: X0 a
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.mp4
: |+ S. f- c( O│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.mp4
; E  ^$ V/ s# R" m( a│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.mp4' T$ x) w/ p" u* f( x4 R6 ]
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.mp49 e" N9 m9 b8 f* I: L" M% c% I5 s1 X
│  │      01_Support_Vector_Machines-_Introduction_7-30.pdf
7 Z3 {7 y2 t9 n+ b! \" d│  │      02_Support_Vector_Machines-_Mathematical_Formulation_12-15.pdf
/ S( }+ H8 C% I% Z│  │      03_What_is_the_Margin_8-22.pdf
: S- @* G# _! G' k8 B, F+ B& H7 `│  │      04_Soft-Margin_SVMs_9-46.pdf% P6 \, ^! a4 W7 B- X
│  │      05_How_to_Compute_the_Margin_14-36_Advanced.pdf' z; A2 k! k/ W+ t$ V
│  │      06_Support_Vector_Machines-_Example_7-07.pdf
) [3 @8 |  ^9 y) v  m) [3 b- s│  │      07_Decision_Trees_8-33.pdf
4 n: Z3 f' v8 j2 s2 z│  │      08_How_to_Construct_a_Tree_13-21.pdf, f. |9 V! K7 v! q0 Y$ B% q
│  │      09_Information_Gain_9-50.pdf! u0 [, c- t" C+ n. p% \& B, c& h0 Y
│  │      10_Building_Decision_Trees_Using_MapReduce_8-14_Advanced.pdf
  Z1 {' b+ ~' ^- P* K2 O│  │      11_Decision_Trees-_Conclusion_7-25.pdf& b3 q: T3 \- N2 M( v6 g  M
│  │      12_MapReduce_Algorithms_Part_I_10-51_Advanced.pdf6 z  s+ ^; U$ E# H( s8 V( V3 M
│  │      13_MapReduce_Algorithms_Part_II_9-46_Advanced.pdf; {: g4 ~0 E' e3 c) g1 u, E
│  │      14_Theory_of_MapReduce_Algorithms_19-39_Advanced.pdf7 s8 A; F% w) z+ L% l; L: z$ [) f1 D
│  │      15_Matrix_Multiplication_in_MapReduce_24-48_Advanced.pdf
) a3 ^7 o; W4 o( S1 G│  │      0 I- [' G" F2 o4 v8 [4 m
│  └─07_Week_7_Materials5 @' P0 |. E+ x: L: a7 c
│          01_LSH_Families_21-13.mp4
! A2 r  T" j4 y│          02_More_About_LSH_Families_12-57.mp47 n# u( Z1 g1 C. g7 z0 b
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.mp4
6 H" C+ T$ M9 f; f│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.mp45 D5 U" N2 V# {& B  [( }
│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.mp4  J. f$ @1 W. r7 b, N! m2 e
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.mp4( O6 s9 y. f* }) W/ L( M
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.mp4" y9 ^' e; s( W( F( h
│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.mp4, a6 L$ a' t! @5 @9 ~/ o+ w
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.mp4
+ z) Y* r; {% D/ |! h│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.mp4
2 V& N. _5 {# l9 H│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.mp4
! {& W1 ?% n6 r, S  w7 Z│          12_Spam_Farms_8-00.mp4
$ f' t* D+ P; |+ C* c8 t2 P7 h1 z│          13_TrustRank_10-05.mp4
  u+ P/ J) _) l│          01_LSH_Families_21-13.pdf
& O' B% m) m, o0 Z│          02_More_About_LSH_Families_12-57.pdf/ d* R2 g  x: r$ U
│          03_Sets_and_Strings_With_a_High_Degree_of_Similarity_11-29_Advanced.pdf! [' I. i7 J2 ]* v/ S
│          04_Prefix_of_a_String_7-43_Advanced.pdf
2 D) x& k' I( ]9 Q) C│          05_Positions_Within_Prefixes_14-04_Advanced.pdf' K! a7 p; \% k0 v$ G( j* Z
│          06_Exploiting_Length_14-39_Advanced.pdf+ f  b% W# x3 G! R0 L
│          07_Computing_PageRank_on_Big_Graphs_10-18_Advanced.pdf
" c0 }  v7 Z+ H- H4 h+ X2 A  l/ t│          08_Topic-Specific_PageRank_10-06.pdf; _, G# e+ n6 ^7 C  _  x; F/ a
│          09_Application_to_Measuring_Proximity_in_Graphs_6-25.pdf7 G9 z5 \9 ]; ]3 U
│          10_Hubs_and_Authorities_15-16_Advanced.pdf
6 d/ U0 Y' O- ~0 |+ g2 t│          11_Web_Spam-_Introduction_6-50.pdf
& u# }" a! w1 m3 l2 q3 R7 n7 a% F0 E' c! I│          12_Spam_Farms_8-00.pdf' O; q/ y& }1 u% j: o, l4 m
│          13_TrustRank_10-05.pdf
' ]! Y# N/ r! c9 K3 J│          4 E5 Z6 |5 a5 F
├─Model Thinking _ Scott Page: {( i2 @3 t* K! U1 d
│  ├─Section 01 Why Model
- H7 D9 m. B$ D! z+ [│  │      2 - 1 - Lecture 1.1) Why Model- (8-53).mp4
" g/ {; n5 G- k│  │      2 - 2 - Lecture 1.2) Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
0 @$ [: Z( h: n" `& d4 x. e│  │      2 - 3 - Lecture 1.3) Thinking More Clearly (10-50).mp4
2 X7 U2 l( H* C│  │      2 - 4 - Lecture 1.4) Using and Understanding Data (10-14).mp45 h9 p2 j1 I$ D0 {6 }1 g# w
│  │      2 - 5 - Lecture 1.5) Using Models to Decide, Strategize, and Design (15-26).mp4
8 z3 l3 g7 h" b  a3 B2 I- j│  │      
! y6 Z: ~  X6 [│  ├─Section 02 Segregation and Peer Effects$ {- Q1 M, i0 k) V+ Y/ t/ X: e
│  │      3 - 1 - 2.1) Sorting and Peer Effects Introduction (5-11).mp48 t# @4 d9 B7 s; a4 W9 I* S! B- E' K, ~
│  │      3 - 2 - 2.2) Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp46 ^. B* z; a3 c9 c# g
│  │      3 - 3 - 2.3) Measuring Segregation (11-30).mp4
% a& V, J! f( W$ R7 t# n$ o* i│  │      3 - 4 - 2.4) Peer Effects (6-58).mp46 a- D' {* o5 Q2 L1 a7 l
│  │      3 - 5 - 2.5) The Standing Ovation Model (18-05).mp4. d6 U7 O) `  B' t) r7 R1 R5 X2 d
│  │      3 - 6 - 2.6) The Identification Problem (10-18).mp4& ^, j6 [  w2 V
│  │      % r" f2 y/ }1 o0 `5 B/ I# P
│  ├─Section 03 Aggregation8 w& Z% C% \8 s" J( j. C3 _7 L, C
│  │      4 - 1 - 3.1) Aggregation (10-15).mp4! N4 u1 k- [5 P$ B+ U& U6 Y0 D9 O( q
│  │      4 - 2 - 3.2) Central Limit Theorem (18-52).mp48 _8 f' M# [" P9 Z3 Z0 V' @
│  │      4 - 3 - 3.3) Six Sigma (5-11).mp4
# h& _" e+ k0 S│  │      4 - 4 - 3.4) Game of Life (14-36).mp40 a. A% Z, y- o/ D
│  │      4 - 5 - 3.5) Cellular Automata (18-07).mp4
3 H* x  r$ Y5 E: }7 X│  │      4 - 6 - 3.6) Preference Aggregation (12-19).mp4/ a: L% F/ N" p$ N- ~
│  │      # ?* B& d4 w. D  L0 y6 x
│  ├─Section 04 Decision Models
& [, Z3 N3 _  S│  │      5 - 1 - 4.1) Introduction to Decision Making (5-37).mp4- U8 d+ |& P( X2 G
│  │      5 - 2 - 4.2) Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4( Q5 D, j/ w0 C5 `1 N7 ~5 O
│  │      5 - 3 - 4.3) Spatial Choice Models (11-08).mp4
+ a& |' ]# x6 r8 Q6 y: \' Q│  │      5 - 4 - 4.4) Probability- The Basics (10-06).mp4
: `( K( `- v- j# b+ K│  │      5 - 5 - 4.5) Decision Trees (14-38).mp4
; d) w5 g' r; j│  │      5 - 6 - 4.6) Value of Information (8-41).mp4
9 T# q! u9 B+ K# m3 H3 d3 S│  │      ; c. o6 |5 K/ }/ o6 E
│  ├─Section 05 Thinking Electrons Modeling People
7 r. t2 F& h3 t│  │      6 - 1 - 5.1) Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
. u! U+ G+ R; D& N( L& ]│  │      6 - 2 - 5.2) Rational Actor Models (16-09).mp40 B+ D! x: G- x5 c
│  │      6 - 3 - 5.3) Behavioral Models (12-49).mp42 b' k+ _1 w! F
│  │      6 - 4 - 5.4) Rule Based Models (12-30).mp4/ y5 R. _! `& s+ m% Q( R
│  │      6 - 5 - 5.5) When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
( j  J0 [( }6 ?, s: h│  │      2 @* C! O) ^' a8 Z9 x+ \
│  ├─Section 06 Categorical and Linear Models  V- C0 E- O# g: f: s7 W+ k( a
│  │      7 - 1 - 6.1) Introduction to Linear Models (4-27).mp4$ u2 Z) C4 G" O- }1 P4 l( [3 ]" j& N
│  │      7 - 2 - 6.2) Categorical Models (15-13).mp46 u$ d+ M+ w- T# l! {1 c, ?
│  │      7 - 3 - 6.3) Linear Models (8-10).mp4/ n2 k2 _, k# j& M8 X
│  │      7 - 4 - 6.4) Fitting Lines to Data (11-48).mp4
4 Y9 n' ?* n# Y% S# w; \│  │      7 - 5 - 6.5) Reading Regression Output (11-44).mp4
, N) x, C" J1 n* j3 }│  │      7 - 6 - 6.6) From Linear to Nonlinear (6-11).mp4! B' w/ {) _; M% }5 J6 Z
│  │      7 - 7 - 6.7) The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4
' u% y( m; I% K& p% r* n│  │      
+ j( s9 ^; M! i& c* g: \8 z) G# d│  ├─Section 07 Tipping Points
) s: E% p# s! q9 E" G8 s& W1 j" R│  │      8 - 1 - 7.1) Tipping Points (5-58).mp4
& u4 C+ r& @7 S│  │      8 - 2 - 7.2) Percolation Models (11-48).mp4
) `4 v( P# T1 _7 r2 ]/ n- ?; y│  │      8 - 3 - 7.3) Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4
7 U( b" P4 D% p) N3 k" A4 q/ g│  │      8 - 4 - 7.4) Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp4
6 e$ d2 P' h. B5 F│  │      8 - 5 - 7.5) Classifying Tipping Points (8-26).mp4# z' k+ E5 A3 }( [0 H0 ^# u
│  │      8 - 6 - 7.6) Measuring Tips (13-39).mp4
9 M- T  m2 G0 u│  │      
5 V, S8 B& r. s( |' H, _2 Z0 i│  ├─Section 08 Economic Growth
# F' e; ^1 ^: |) ^7 }0 W2 d│  │      9 - 1 - 8.1) Introduction To Growth (6-43).mp43 z" l  V: ~# \. P9 {
│  │      9 - 2 - 8.2) Exponential Growth (10-53).mp4( R# {1 O4 N4 q7 u
│  │      9 - 3 - 8.3) Basic Growth Model (13-59).mp4+ `" j' R& \) ^; m3 U3 X8 X" \
│  │      9 - 4 - 8.4) Solow Growth Model (11-41).mp4
1 M3 P# j% @  G4 I; w6 ]│  │      9 - 5 - 8.5) WIll China Continue to Grow- (11-55).mp48 R/ s4 q0 B5 \, z0 d
│  │      9 - 6 - 8.6) Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4
+ Y( V; o. j- \" I/ W│  │      
! \- |% c8 x7 a( v* `  @│  ├─Section 09 Diversity and Innovation' r2 c) w4 D0 j8 n
│  │      10 - 1 - 9.1) Problem Solving and Innovation (5-06).mp4' s& W9 l1 d" ^0 r5 S; c
│  │      10 - 2 - 9.2) Perspectives and Innovation (16-57).mp4
8 ~0 W& ?6 P2 ^! R* o: U' f0 `6 O│  │      10 - 3 - 9.3) Heuristics (9-29).mp4
+ }3 b" I  v4 I: K│  │      10 - 4 - 9.4) Teams and Problem Solving (11-05).mp4
  ~8 ~: R. h1 I) P5 i/ z6 J+ @  m1 C- {' \│  │      10 - 5 - 9.5) Recombination (11-02).mp4
/ D0 P) S/ B+ F5 i' X│  │      * R/ `# J# B4 q6 F
│  ├─Section 10 Markov Processes
" w0 L; |; }; @6 Y. E: r# d, v│  │      11 - 1 - 10.1) Markov Models (4-26).mp4
0 a9 a5 V  b" M6 w. t7 l│  │      11 - 2 - 10.2) A Simple Markov Model (11-27).mp4
" @) w5 b" S; R5 }. y0 L4 W5 k9 \5 b│  │      11 - 3 - 10.3) Markov Model of Democratization (8-21).mp4
2 r! p$ L8 ~7 [3 i9 \1 G│  │      11 - 4 - 10.4) Markov Convergence Theorem (10-33).mp4$ |# B* T2 e9 R* J$ l
│  │      11 - 5 - 10.5) Exapting the Markov Model (10-11).mp4
/ u$ M3 e$ u, n* D$ {" k│  │      , U6 @0 Z  e+ U3 ]+ y+ C2 n2 S
│  ├─Section 11 Lyapunov Functions* u' \+ j* p; a! }  Z
│  │      12 - 1 - 11.1) Lyapunov Functions (9-13).mp4
! M; h8 ~& [  ]0 V$ ?6 T│  │      12 - 2 - 11.2) The Organization of Cities (12-14).mp4
' F6 N& C2 s6 s" I% U3 n1 x│  │      12 - 3 - 11.3) Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4
# z0 q8 [) j4 j, ^# q# F│  │      12 - 4 - 11.4) Time to Convergence and Optimality (8-04).mp48 B3 Y: [4 F' M
│  │      12 - 5 - 11.5) Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4/ m7 N9 m: b8 _3 ^1 g
│  │      12 - 6 - 11.6) Lyapunov or Markov (7-24).mp4# Z- `' E$ \0 |; W- g8 c
│  │      + u5 m7 t# z9 s/ G% V) y6 J( Z
│  ├─Section 12 Coordination and Culture
( j! U7 u! j6 w  e& Y│  │      13 - 1 - 12.1) Coordination and Culture (3-37).mp4
/ j! a+ h3 ?; `/ N' y│  │      13 - 2 - 12.2) What Is Culture And Why Do We Care- (15-43).mp48 j  X9 K$ a4 N0 {  ]
│  │      13 - 3 - 12.3) Pure Coordination Game (13-48).mp48 `( f( w5 |3 y; [" g, `) P
│  │      13 - 4 - 12.4) Emergence of Culture (11-01).mp4
/ S/ h; P9 n# `│  │      13 - 5 - 12.5) Coordination and Consistency (17-03).mp4( f; Q$ {5 D- E3 v6 h4 O
│  │      9 x1 ?) ?4 p6 f# E( A
│  ├─Section 13 Path Dependence  X4 N0 u+ w" ?& K' F( V
│  │      14 - 1 - 13.1) Path Dependence (7-23).mp4
9 @! M* e- ^4 o7 ^│  │      14 - 2 - 13.2) Urn Models (16-26).mp4- a2 j. y! w9 E6 r1 A% G7 W
│  │      14 - 3 - 13.3) Mathematics on Urn Models (14-46).mp42 b4 y& p3 w& {" r' ]6 T- K
│  │      14 - 4 - 13.4) Path Dependence and Chaos (11-08).mp49 ^& p0 {' e$ g7 w, q
│  │      14 - 5 - 13.5) Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp4
3 G. g3 n1 ^3 V8 V│  │      14 - 6 - 13.6) Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4
/ {( e% {+ g0 `" O& t$ i) Z" Q! n& q6 p* x│  │      ' X  T1 r1 e5 M
│  ├─Section 14 Networks$ I) W4 T8 W! h4 Q2 D
│  │      15 - 1 - 14.1) Networks (7-04).mp4: s' \; d* R0 \( p. D
│  │      15 - 2 - 14.2) The Structure of Networks (19-30).mp46 ]" h  z! L4 v7 A* E
│  │      15 - 3 - 14.3) The Logic of Network Formation (10-03).mp4
/ d6 X- E2 [8 a- U9 n6 o│  │      15 - 4 - 14.4) Network Function (13-10).mp4
. @4 w' a! L: l│  │      
7 }' R0 r* J! d8 \│  ├─Section 15 Randomness and Random Walks/ A- |, Q, w  B/ v9 X6 j
│  │      16 - 1 - 15.1) Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4
9 C0 y. X. h- ]: `$ @. N3 L│  │      16 - 2 - 15.2) Sources of Randomness (5-15).mp49 q1 {- `' s  H. r9 T# B# e  Q& d
│  │      16 - 3 - 15.3) Skill and Luck (8-28).mp4
" i( E* K5 c# n; k6 I# f│  │      16 - 4 - 15.4) Random Walks (12-29).mp4
7 W/ A/ p$ k+ s. X5 |7 A│  │      16 - 5 - 15.5) Random Walks and Wall Street (7-51).mp4
! `) F) C: o! m3 ~│  │      16 - 6 - 15.6) Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
: u6 S% Q' i0 _: `0 ~$ E/ J│  │      " q) C+ |8 h7 _  a
│  ├─Section 16 Colonel Blotto0 O/ Y, u2 H1 T& B' U7 Y. W3 S/ l
│  │      17 - 1 - 16.1) Colonel Blotto Game (1-53).mp48 o  Y" h4 C$ @& h5 w; I/ r) K+ F
│  │      17 - 2 - 16.2) Blotto- No Best Strategy (7-27).mp41 J3 ]6 ~" E$ s6 n0 M
│  │      17 - 3 - 16.3) Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4! |7 K9 `. e8 z% d
│  │      17 - 4 - 16.4) Blotto- Troop Advantages (6-27).mp4
: Y, u# m0 Y9 _6 ~+ Z0 u% g│  │      17 - 5 - 16.5) Blotto and Competition (10-41).mp4- j4 J/ Y% J7 |
│  │      8 e/ h& n2 ]; B+ M$ W
│  ├─Section 17 prison-ners' Dilemma and Collective Action: X9 B( B/ n/ W  z' J' S
│  │      18 - 1 - 17.1) Intro- The Prison-ners-' Dilemma and Collective Action (3-44).mp4
4 }& s; `9 o3 b/ ^" L0 Q4 @5 _/ l│  │      18 - 2 - 17.2) The Prison-ners-' Dilemma Game (13-45).mp4
7 {! \9 g* u7 ?│  │      18 - 3 - 17.3) Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4/ u  W( Y2 h4 D. R9 C
│  │      18 - 4 - 17.4) Collective Action and Common Pool Resource Problems (7-23).mp4. U/ E  e0 Q4 r
│  │      18 - 5 - 17.5) No Panacea (6-03).mp4
9 j$ ?# q. a- f0 s│  │      
7 w7 T7 _. u. |4 w1 A│  ├─Section 18 Mechanism Design
  s8 S) q$ r1 |6 o│  │      19 - 1 - 18.1) Mechanism Design (4-00).mp44 M, C8 D; [2 q
│  │      19 - 2 - 18.2) Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp4
# n, Q& I& W3 S4 r0 R│  │      19 - 3 - 18.3) Auctions (19-59).mp4
$ K0 u' \% W% T1 g, \0 u' R: K7 T│  │      19 - 4 - 18.4) Public Projects (12-21).mp4
4 y8 L  y) x; s# a6 g3 R2 |│  │      ' @: N% C/ e9 \# l* Y: a
│  ├─Section 19 Learning Models Replicator Dynamics% q5 t: g1 q) T' K% o
│  │      20 - 1 - 19.1) Replicator Dynamics (4-37).mp4
" B6 X! h) o  ?( C: S$ g) C  d) i7 X│  │      20 - 2 - 19.2) The Replicator Equation (13-29).mp4
; m: n$ \  m- J& H5 C│  │      20 - 3 - 19.3) Fisher-'s Theorem (11-57).mp4
/ w/ w8 o) h9 i+ S3 h0 q│  │      20 - 4 - 19.4) Variation or Six Sigma (5-39).mp4& d  K  N0 q. a0 ~$ L
│  │      ) ~. v$ S8 K  `0 j3 [9 ?7 ^& k, N
│  └─Section 20 Prediction and the Many Model Thinker; ~2 W9 l6 _( n2 k# _
│          21 - 1 - 20.1) Prediction (2-25).mp4
3 F8 `, u, V4 j* R│          21 - 2 - 20.2) Linear Models (5-02).mp4
* I. M3 E' a& K$ H0 Y│          21 - 3 - 20.3) Diversity Prediction Theorem (11-54).mp4
8 K: e; v4 [+ @& U) b6 S5 t) y/ l│          21 - 4 - 20.4) The Many Model Thinker (7-11).mp40 b. d, |! h3 K
│          ( R0 `1 q( \" m% y: b' T1 g( Y0 h; q
├─modelthinkingzh-001
0 y6 q) W  W+ [* s│  │  Model Thinking Resources.pdf
/ J7 _+ i8 f: J) z5 {2 `│  │  Model Thinking Resources_2.pdf/ W' v$ h4 A) R+ j% N# ^* Y2 r
│  │  modelthinking.01.01.PPT.pdf
5 c6 [! i4 a! w│  │  modelthinking.01.02.PPT.pdf
2 p$ n# s1 I. c  U. c1 `1 ~│  │  modelthinking.08.07.PPT.pdf
. k- X2 A* [- G% P7 ~( R│  │  5 ]) f% P0 @( \* B: x
│  ├─week01$ x) S( M7 o# T+ @1 n/ r/ @
│  │      1 - 1 - 1.1 欢迎和致谢 Welcome & Thanks (3-58).mp4
7 t7 W4 n) R7 {; [│  │      1 - 2 - 1.2 一对多和多对一 One to Many & Many to One (8-59).mp4# @- t" n% k( I; Q' l2 A6 |
│  │      1 - 3 - 1.3 为什么要运用模型 Why Model- (8-53).mp4
& D$ ~9 f3 B- s4 Q│  │      1 - 4 - 1.4 睿智的世界公民 Intelligent Citizens of the World (11-31).mp4
8 E) K7 p% h6 o7 F2 x│  │      1 - 5 - 1.5 思考更清晰 Thinking More Clearly (10-50).mp4+ i: H3 p. b+ b/ L* }6 V
│  │      1 - 6 - 1.6 使用和理解数据 Using & Understanding Data (10-14).mp4/ q6 f. s+ V. R! J9 d! I, C
│  │      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
: z# F2 g; E0 u- O│  │      3 |; Q+ q" H4 a; i
│  ├─week02# G. u) v5 J4 n/ k3 g  u- E3 m
│  │      2 - 1 - 2.1 分类和同群效应简介 Sorting & Peer Effects Introduction (5-11).mp4: f) S: C$ U' \; h% ^0 S9 j- S
│  │      2 - 2 - 2.2 谢林的隔离模型 Schelling-'s Segregation Model (11-30).mp4" V* h6 K. x# I! [
│  │      2 - 3 - 2.3 测量隔离 Measuring Segregation (11-30).mp4
( L9 y) I$ }) p│  │      2 - 4 - 2.4 同群效应 Peer Effects (6-58).mp4
6 I7 K0 J6 Z, N│  │      2 - 5 - 2.5 起立鼓掌模型 The Standing Ovation Model (18-05).mp4
5 z; n! \0 x! F( T+ a% j│  │      2 - 6 - 2.6 识别问题 The Identification Problem (10-18).mp43 r3 @( q$ d8 \* F# [4 x5 G
│  │      
: J% S5 B8 c( q3 {; x% |& `: Y│  ├─week03
5 \% ~* q$ s, `  [) V$ W* k│  │      3 - 1 - 3.1) 聚合 Aggregation (10-15).mp4
3 ^* h) p3 k9 M$ x│  │      3 - 2 - 3.2) 中心极限定理 Central Limit Theorem (18-52).mp4
6 A- m1 u9 x) \; ^│  │      3 - 3 - 3.3) 六西格玛 Six Sigma (5-11).mp4. q+ ~9 m" Z6 v2 V1 {+ g
│  │      3 - 4 - 3.4) 生命游戏 Game of Life (14-36).mp4# j6 t: y4 A) R: l
│  │      3 - 5 - 3.5) 细胞自动机 Cellular Automata (18-07).mp4/ U- r6 v$ l" @' ]3 t
│  │      3 - 6 - 3.6) 偏好聚合 Preference Aggregation (12-19).mp4
+ B! n/ X  z& f( T1 d│  │      
+ G- X& u# p$ }│  ├─week04
2 i, N4 `# C& e, G│  │      4 - 1 - 4.1) 决策模型介绍 Introduction to Decision Making (5-37).mp4' B, B" x/ Q$ C; ?5 c" c1 L
│  │      4 - 2 - 4.2) 多准则决策 Multi-Criterion Decision Making (8-18).mp4* w' o6 n0 S6 D. u$ G
│  │      4 - 3 - 4.3) 空间投票模型 Spatial Choice Models (11-08).mp4
4 w  u( a) W) ]6 G4 |/ ~│  │      4 - 4 - 4.4) 概率基础 Probability- The Basics (10-06).mp4* e4 O3 |: D+ l* d! ]4 b
│  │      4 - 5 - 4.5) 决策树 Decision Trees (14-38).mp4" K; e* t7 m" b( t: I
│  │      4 - 6 - 4.6) 信息的价值 Value of Information (8-41).mp4
5 c$ ~) p+ E$ |7 V/ Y│  │      ! b! o# m: c+ M. q& S( i7 j) ?
│  ├─week05/ B/ U! n/ ^6 F+ G, |( h& i
│  │      5 - 1 - 5.1) 人类模型:电子思维 Thinking Electrons- Modeling People (6-29).mp4
0 d2 f3 j  u7 V3 w9 j  O8 T│  │      5 - 2 - 5.2) 理性行为者模型 Rational Actor Models (16-09).mp4
/ s. y# ^: J# ^3 ~& H% K% N5 _  N│  │      5 - 3 - 5.3) 行为模型 Behavioral Models (12-49).mp4
1 `) B0 O4 k( G│  │      5 - 4 - 5.4) 基于规则的模型 Rule Based Models (12-30).mp4' \& D. H- @4 j- [( ?
│  │      5 - 5 - 5.5) 行为什么时候重要?When Does Behavior Matter- (12-40).mp4
' n7 Z5 D* R% S  W! ^/ _│  │      
9 |5 v" V2 J) A( d│  ├─week06
, ]  F0 G% G# v: a│  │      6 - 1 - 6.1) 线性模型介绍 Introduction to Linear Models (4-27).mp4
$ W8 j& u& p' L3 s6 ?! [│  │      6 - 2 - 6.2) 分类模型 Categorical Models (15-13).mp4
9 [3 H% ^3 \; \) O│  │      6 - 3 - 6.3) 线性模型 Linear Models (8-10).mp4
* P) L' m; q$ k│  │      6 - 4 - 6.4) 拟合数据 Fitting Lines to Data (11-48).mp4- h$ _2 S) A3 ~& |. {
│  │      6 - 5 - 6.5) 读取回归输出 Reading Regression Output (11-44).mp4% B6 h5 m6 k" }
│  │      6 - 6 - 6.6) 从线性到非线性 From Linear to Nonlinear (6-11).mp4
/ B" W% F8 K4 P0 c4 t3 d  i: Y│  │      6 - 7 - 6.7) 大系数和新现实思维 The Big Coefficient vs The New Reality (11-26).mp4% J$ [+ s" j# ~+ ~
│  │      ) l1 \2 b  c; t5 h2 e/ ^
│  ├─week07* x  T. q  S& g8 d
│  │      7 - 1 - 7.1) 临界点 Tipping Points (5-58).mp4
! [5 @% F8 J3 L& |│  │      7 - 2 - 7.2) 渗透模型 Percolation Models (11-48).mp4# |/ u8 e2 r) T. v
│  │      7 - 3 - 7.3) 传染病模型 1- 扩散 Contagion Models 1- Diffusion (7-24).mp4- J# v5 ~+ \& h6 O' |
│  │      7 - 4 - 7.4) 传染病模型 2- SIS模型 Contagion Models 2- SIS Model (9-12).mp40 L3 `7 R2 o: V3 Q/ K' z! B% \
│  │      7 - 5 - 7.5) 划分临界点 Classifying Tipping Points (8-26).mp4
3 l; E8 l0 e5 V) x! G- b& c│  │      7 - 6 - 7.6) 测量建议 Measuring Tips (13-39).mp4- u" I2 N7 S4 Q
│  │      ( Y8 V' G3 {6 P8 r9 y8 n3 l
│  ├─week08( P0 f4 b* U: S6 z4 B) U& _8 ?
│  │      8 - 1 - 8.1) 增长介绍 Introduction To Growth (6-43).mp43 t; c: _2 S) F
│  │      8 - 2 - 8.2) 指数增长 Exponential Growth (10-53).mp4
0 j' ~" h3 k3 f$ k- Y2 C│  │      8 - 3 - 8.3) 基础增长模型 Basic Growth Model (13-59).mp44 ~  L# v3 ?1 j" x- {
│  │      8 - 4 - 8.4) 索洛增长模型 Solow Growth Model (11-41).mp4
2 t3 @" W6 _) M; a: _│  │      8 - 5 - 8.5) 中国会持续增长吗?WIll China Continue to Grow- (11-55).mp47 b; v- ^& f4 W! p$ [
│  │      8 - 6 - 8.6) 为何一些国家没有增长?Why Do Some Countries Not Grow- (11-30).mp4& O+ z" h0 W. M* ?5 B0 h" E2 I) {7 o
│  │      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
  d. N7 k5 F4 X" l# {) u8 W│  │      
8 A4 t/ U$ J2 x; y4 G" g│  ├─week09$ n9 d5 b; A3 G7 G4 c7 H4 R4 O7 U/ m
│  │      9 - 1 - 9.1) 问题解决和创新 Problem Solving and Innovation (5-06).mp4  U4 L1 @( e. E6 A+ s7 h3 Q
│  │      9 - 2 - 9.2) 视角与创新 Perspectives and Innovation (16-57).mp4: m7 ^' m( H3 G+ L
│  │      9 - 3 - 9.3) 启发式探索 Heuristics (9-29).mp4! q* c7 T. r) y: E, A! l
│  │      9 - 4 - 9.4) 团队与问题解决 Teams and Problem Solving (11-05).mp4
0 A1 \- z/ T  \" I1 d5 E│  │      9 - 5 - 9.5) 重组 Recombination (11-02).mp4
8 T: ]( K# ?# R) P│  │      2 k' X5 T# c9 R& ?
│  ├─week101 X& H" y( V5 y5 H4 Z6 ?) v
│  │      10 - 1 - 10.1) 马尔科夫模型 Markov Models (4-26).mp4
/ h8 [( q* b, Y│  │      10 - 2 - 10.2) 一个简单的马尔科夫模型 A Simple Markov Model (11-27).mp4+ c' @0 U3 ^# W0 H8 S4 c
│  │      10 - 3 - 10.3) 马尔科夫民主化模型 Markov Model of Democratization (8-21).mp4
) m. G8 L$ a4 j$ j8 J│  │      10 - 4 - 10.4) 马尔科夫收敛定理 Markov Convergence Theorem (10-33).mp4  W4 Z5 ?, B* H7 \" X* h7 v6 c1 Z
│  │      10 - 5 - 10.5) 马尔科夫模型延伸 Exapting the Markov Model (10-11).mp4
$ _# A& o$ r2 f9 y7 s7 |- S: L│  │      
  D2 Z# l2 ~- _* U│  ├─week11( @3 n) M# `5 b# c- w$ E3 `
│  │      11 - 1 - 11.1) 李雅普诺夫函数 Lyapunov Functions (9-13).mp4
% c7 W7 o0 {2 S! j- O8 D│  │      11 - 2 - 11.2) 城市的组织 The Organization of Cities (12-14).mp4
7 b9 g3 ?! B3 C2 {( o! q, M│  │      11 - 3 - 11.3) 交换经济与外部效应 Exchange Economies and Externalities (9-18).mp4+ q4 Q, G5 ?* X
│  │      11 - 4 - 11.4) 达到收敛与最优的时间 Time to Convergence and Optimality (8-04).mp4- h4 {# T9 w  E  [% x8 u" _- ?) N
│  │      11 - 5 - 11.5) 李雅普诺夫函数深入 Lyapunov- Fun and Deep (8-40).mp4( F% j1 [) w$ f, R7 c
│  │      11 - 6 - 11.6) 李雅普诺夫或马尔科夫函数 Lyapunov or Markov (7-24).mp4; m- G; f3 N; c* g* \8 A
│  │      
, i5 J7 r0 y( Z/ V% I) u│  ├─week12
/ o, G3 F/ o: I$ B│  │      12 - 1 - 12.1) 协调与文化 Coordination and Culture (3-37).mp4
% F+ y5 _( R, S( y1 R│  │      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
7 ]% O6 P- W9 [. @: [9 _5 q/ N│  │      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
8 x7 A9 y" G4 J, u' `5 `6 O│  │      12 - 3 - 12.3) 纯协调博弈 Pure Coordination Game (13-48).mp4  w, k5 ~1 Z5 w: h# P. D
│  │      12 - 4 - 12.4) 文化的兴起 Emergence of Culture (11-01).mp4
: D9 u8 o  a* j9 h* n! {- M& G' l6 ]3 j│  │      12 - 5 - 12.5) 协调与一致 Coordination and Consistency (17-03).mp4
9 W' x* }/ O0 `, H0 C; w! O  f│  │      ! ?3 q% T* S: o) c! k. t1 ^0 [' x2 a
│  ├─week13; y& _2 B: m3 y9 k: P" E" w
│  │      13 - 1 - 13.1) 路径依赖 Path Dependence (7-23).mp40 V$ x# ~4 G7 ?
│  │      13 - 2 - 13.2) 瓮模型 Urn Models (16-26).mp4# ~) M1 C) b+ _: V* q2 o2 N
│  │      13 - 3 - 13.3) 瓮模型中的数学 Mathematics on Urn Models (14-46).mp4$ w0 T$ ~) \2 z# r" E; L
│  │      13 - 4 - 13.4) 路径依赖与混乱 Path Dependence and Chaos (11-08).mp4
7 I5 y% Q! Q" r% {│  │      13 - 5 - 13.5) 路径依赖与收益递增 Path Dependence and Increasing Returns (12-31).mp45 N9 ?1 i, F+ y& o! n7 M
│  │      13 - 6 - 13.6) 路径依赖或临界点 Path Dependent or Tipping Point (9-52).mp4& v; G) p4 D# G4 O5 o' ^: }( {( W
│  │      
+ V1 Z' T! y: j. q7 `, Q. b│  ├─week14
- j6 D* t# `* l7 h+ j│  │      14 - 1 - 14.1) 网络 Networks (7-04).mp4
; w$ e6 D) y- C│  │      14 - 2 - 14.2) 网络的结构 The Structure of Networks (19-30).mp4
6 }5 o- K, M) J" Z: M- p8 B: Q/ u│  │      14 - 3 - 14.3) 网络形成的逻辑 The Logic of Network Formation (10-03).mp4
3 N% B4 Z; h8 B3 P. k│  │      14 - 4 - 14.4) 网络函数 Network Function (13-10).mp4  S6 ^. |$ R4 t- H# T
│  │      
( R9 z/ S6 P- h│  ├─week15
  W8 a3 @! y  ?. w* h+ `  G│  │      15 - 1 - 15.1) 随机性和随机游走模型 Randomness and Random Walk Models (3-05).mp4- w. Q  o) F8 J5 [
│  │      15 - 2 - 15.2) 随机性的来源 Sources of Randomness (5-15).mp4, a5 C# h+ _  h
│  │      15 - 3 - 15.3) 技能和运气 Skill and Luck (8-28).mp40 j4 O/ B( Q2 D/ b7 X$ |
│  │      15 - 4 - 15.4) 随机游走 Random Walks (12-29).mp4- j8 e3 ]! H+ T* k" `
│  │      15 - 5 - 15.5) 随机游走和华尔街 Random Walks and Wall Street (7-51).mp4- e1 {+ H, R1 p; H: F% w# d
│  │      15 - 6 - 15.6) 有限记忆随机游走 Finite Memory Random Walks (8-18).mp4
6 t, C9 @! W5 v8 \% @│  │      - w& @* z$ e2 g, N
│  ├─week16+ t9 e, @8 q# n) Q
│  │      16 - 1 - 16.1) 上校赛局博弈 Colonel Blotto Game (1-53).mp4
% E" u9 Y) M* P│  │      16 - 2 - 16.2) 上校赛局:无最佳策略 Blotto- No Best Strategy (7-27).mp4( e0 _/ w, \5 E6 W1 t
│  │      16 - 3 - 16.3) Blotto上校赛局的应用 Applications of Colonel Blotto (7-08).mp4
0 I# A5 j' d1 W+ R* [" a1 I' _" B│  │      16 - 4 - 16.4) Blotto上校赛局:军队优势 Blotto- Troop Advantages (6-27).mp45 A" b0 b$ z0 V& t( K5 o
│  │      16 - 5 - 16.5) 上校赛局和竞争 Blotto and Competition (10-41).mp4' A  d# d$ w- k* V7 a4 H. O
│  │      
" C# z+ A. T0 E! X' Z2 i│  ├─week17
7 H8 I' Y3 x/ M6 w- Z% k( Z8 K│  │      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$ P$ D- j  U9 r3 v2 z
│  │      17 - 2 - 17.2) 囚徒困境博弈 The Prisoners-' Dilemma Game (13-45).mp4: x& R) P) O% ^; _  e
│  │      17 - 3 - 17.3) 合作的七种方式 Seven Ways To Cooperation (15-20).mp4
$ }2 Z% ?4 L$ \7 \; h│  │      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
$ S! Q7 U$ `7 F& r' Y* A│  │      17 - 5 - 17.5) 没有万灵药 No Panacea (6-03).mp4' O. _* u5 I: Z4 B. d
│  │      7 _) z& H% g* h2 P& U* Z2 q( q
│  └─week18
1 w' \1 C: p, x) t: y1 T│          18 - 1 - 18.1) 机制设计 Mechanism Design (4-00).mp4
& _, A7 `; \) V2 S│          18 - 2 - 18.2) 隐藏行动和隐藏信息 Hidden Action and Hidden Information (9-53).mp49 w, B; ^' l8 ]
│          18 - 3 - 18.3) 拍卖 Auctions (19-59).mp4! O& V) n: B+ d) w
│          18 - 4 - 18.4) 公众项目 Public Projects (12-21).mp49 o" T' {$ B5 c# R9 y: A* v
│         
) J* v( A6 |- V5 X' |. Z) J; q4 g├─R Programming& M4 b% n2 B3 O; k
│  ├─Background Material' E- p6 p8 p6 J: y' Y) `! X
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows.mp43 S* G/ L. |2 R+ h# s
│  │      1 - 1 - Installing R on Windows_2.mp49 M- z& u9 p; g) G9 ?
│  │      1 - 2 - Installing R on a Mac.mp4
! l, W: P7 W" `9 Q- l8 _$ s) s4 L│  │      1 - 3 - Installing R Studio (Mac).mp4
. c1 _* P9 Y5 B1 D│  │      1 - 4 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Windows).mp4+ D, m7 j% Z- o5 k8 q3 E
│  │      1 - 5 - Writing Code _ Setting Your Working Directory (Mac).mp45 o- O! X7 q5 R0 A7 G! K
│  │      1 - 6 - Use R version 3.1.1.mp4
1 I8 y+ c, C$ t: y+ L- n( I; w5 _│  │      ) {' S( V( v- U
│  ├─Week 1; V. v( {& G2 M) t6 l( j
│  │      2 - 1 - Introduction.mp4$ k: }" C$ x5 U0 _# a. I4 |
│  │      2 - 10 - Reading and Writing Data (part 1) [12-55].mp4
# C0 f2 z! i* A* w6 ?5 s/ ?│  │      2 - 11 - Reading and Writing Data (part 2) [9-30].mp4. t& }7 c4 `' J6 j2 G4 X+ p
│  │      2 - 12 - Introduction to swirl.mp4
% t7 A+ D8 ]' A4 |% ~9 W0 x│  │      2 - 2 - Overview and History of R [16-07].mp4, d5 x, `; e' |- u. G  a2 `* `
│  │      2 - 3 - Getting Help [13-53].mp4; g- _- P4 y& w# R2 ?5 V6 M8 X) R
│  │      2 - 4 - Data Types (part 1) [9-26].mp4" z  }& V3 d/ z' S0 ^
│  │      2 - 5 - Data Types (part 2) [9-45].mp4
- W7 q" G, S. j; y8 y│  │      2 - 6 - Data Types (part 3) [11-51].mp4
: ?/ l8 v2 R. I4 H% X│  │      2 - 7 - Subsetting (part 1) [7-01].mp44 I! q1 K" E5 B8 x8 |/ `! I9 l
│  │      2 - 8 - Subsetting (part 2) [10-18].mp4
# s$ N( b2 K. u' ^" y) X! {│  │      2 - 9 - Vectorized Operations [3-46].mp44 f' _( Q0 k# U# h( S
│  │      DataTypes.pdf
$ F8 p6 X0 x- ^+ ~# I, @4 G│  │      help.pdf
9 ~9 [! c8 `. N3 p" Z; z│  │      OverviewHistoryR.pdf
. B* Z# P! J7 Q9 M# I7 ^) X/ Z: b│  │      reading_data_I.pdf& L/ d' C2 Z$ I* F# r9 t5 ~
│  │      reading_data_II.pdf
! H5 q, E" T8 ]5 S* J4 k/ G2 S1 w│  │      Subsetting.pdf
) G: F6 B1 L$ E: R" O& n, \! f; i│  │      Vectorized.pdf
: F6 I* ~# F- s( _! \8 D3 V│  │      
' d' s* c5 a9 ^3 F. K│  ├─Week 2
0 n; l+ X0 j* o4 j  T│  │      3 - 1 - Control Structures (part 1) [7-10].mp4& {$ H0 Q: V, O1 a3 x
│  │      3 - 10 - Dates and Times [10-29].mp4; G0 ^- ^# V  M' P
│  │      3 - 2 - Control Structures (part 2) [8-11].mp4- R+ @7 ~( q+ P
│  │      3 - 3 - Your First R Function [10-29].mp4
2 G1 B6 Y9 g  H+ V  o8 o, a- `8 X4 x│  │      3 - 4 - Functions (part 1) [9-17].mp41 @6 t! Q( ~' R% ?0 \
│  │      3 - 5 - Functions (part 2) [7-13].mp44 |5 K0 \/ I, H. q8 g1 e: M
│  │      3 - 6 - Scoping Rules (part 1) [10-32].mp4
0 X! z0 F' {) x- a0 w│  │      3 - 7 - Scoping Rules (part 2) [8-34].mp4
# }% r, n2 E! L│  │      3 - 8 - Scoping Rules (part 3) [9-21].mp4
! V5 b$ X3 f* ]. Q0 U% u6 Z9 F: d│  │      3 - 9 - Coding Standards [8-59].mp4$ Q; A; @; S5 l) C7 m* |, ~0 c; d. R2 i
│  │      CodingStandard.pdf7 ~7 K+ z& w, j3 _2 W/ s  j
│  │      ControlStructures.pdf& E0 j$ U) f$ N. N1 M% A* w- M7 Q8 u+ e
│  │      Dates.pdf
7 t& L8 x  ^8 M) i- I; K6 B│  │      functions.pdf5 L( O8 q& B) k* r3 D
│  │      Scoping.pdf: W  E, P4 n+ `+ a# Q, I5 r. t8 j0 C
│  │      & `/ P0 n6 y7 ]; B7 D
│  ├─Week 3& F* ?5 V, D3 C3 J, u  b8 E5 x/ B
│  │      4 - 1 - lapply [9-23].mp4
# u0 Y  d7 L) D. y( n│  │      4 - 2 - apply [7-21].mp4
, i0 G+ J2 c/ x0 Y│  │      4 - 3 - mapply [4-46].mp4: \* s! J. R) I$ k7 Q7 r) u. ?
│  │      4 - 4 - tapply [3-17].mp4
! j3 t. q3 u- V  E9 F1 e- C│  │      4 - 5 - split [9-09].mp4
1 Y6 S) l3 w9 r: K# C) G│  │      4 - 6 - Debugging Tools (part 1) [12-33].mp4
% Z4 J. u* C' Y9 q( N+ m. Y; f% c8 {│  │      4 - 7 - Debugging Tools (part 2) [6-25].mp4
2 H% V5 m) x5 W! i* {8 A# q│  │      4 - 8 - Debugging Tools (part 3) [8-21].mp4
1 a) E( k& r0 i& _│  │      apply.pdf
/ z! P: t9 J4 m$ K/ H│  │      debugging.pdf9 r+ `9 l6 \! Z0 F* C
│  │      mapply.pdf
4 }/ e. N4 X% M  U5 F! R│  │      split.pdf/ L2 P) n* K' L$ ^" f
│  │      tapply.pdf
* w7 I  Y# a7 B. ^' ^$ L4 X# Y│  │      5 u! O3 I4 G- C7 ]) Z* _
│  └─Week 4
1 J+ }/ X3 s, ]3 P│          5 - 1 - The str Function [6-08].mp4; v" K3 e5 w3 @! c
│          5 - 2 - Simulation (part 1) [7-47].mp44 u; @  f+ z& q8 a. P
│          5 - 3 - Simulation (part 2) [7-02].mp4
( F) }. [) E0 I. @  \& [4 W7 u, [4 d│          5 - 4 - R Profiler (part 1) [10-39].mp4
  ^: @/ V( C' N0 q, j│          5 - 5 - R Profiler (part 2) [10-26].mp4; Q% B& o8 }" k
│          profiler.pdf; d% E" F9 S- }; p7 g
│          simulation.pdf( h: U. I1 ~! ?" Q
│         
7 A* J  ~! e0 z( B├─Stanford Statistical Learning 2014
  }/ C) F& u/ s; V: i│      JohnChambers_Interview_111213.mov
; L. t; Z# l9 i7 Q. j6 q/ o│      Lecture+5_Trevor_Rstudio+v2+111113.mov3 B; D! s8 \2 q
│      lecture_7+r-regression+v2+111113.mov
1 e! R. u2 F" |4 i│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2(1).mov* {+ x  R6 r$ c) @
│      StatsLearning_Lect1-2a_111213_v2.mov% i2 G8 t, I+ z9 S- \. Z
│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2(1).mov
$ B7 G7 F$ s4 n+ C│      StatsLearning_Lect1-2b_111213_v2.mov
7 _2 J: h. P& \; B# b! I* S0 c- {& b│      StatsLearning_Lect10a1_121213.mov
3 y* o: j7 s2 h│      StatsLearning_Lect10a1_121213_20140414172211.mov7 f& u1 }1 I- t# H3 d; }
│      StatsLearning_Lect10a2_121213.mov
+ c! e9 Y& }' j* ?│      StatsLearning_Lect10a2_121213_20140414172338.mov
9 r! J. t6 }1 z1 D│      StatsLearning_Lect10b_120213.mov
: ~* t  q* P' p0 p/ W0 U│      StatsLearning_Lect10b_120213_20140414172459.mov
; t# M! b, B: D: V* J│      StatsLearning_Lect10c_120213.mov' k7 C9 `( _( M: Y3 e* V
│      StatsLearning_Lect10d_120213.mov
- t" y- t( F9 b( `, q2 T│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213.mov
  p* A% o, S4 t/ y. Y7 m│      StatsLearning_Lect10_R-C-validation_111213_20140414170441.mov
3 Z% a3 U- A, q8 U│      StatsLearning_Lect10_R-classification1_111213.mov
. u" y2 v+ X' ^3 [) L7 U9 d" |│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213.mov
, C: _! s+ v% t4 K│      StatsLearning_Lect10_R-D-bootstrap_111213_20140414170544.mov( T1 k- n" x: S/ T3 v5 P1 b
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213.mov
/ Z: Z, P+ G4 n9 K% n│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_A_111213_20140414170719.mov$ j8 f2 m! J1 G% H# D# T
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213.mov
9 D; ^7 O, l; z7 ?' d( {│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_B_111213_20140414170850.mov
6 [* q5 b9 M2 s# J│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213.mov
0 k, W0 u6 Q) M( f│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_C_111213_20140414170942.mov* j; q/ R0 e1 E- ]
│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213.mov
* W6 r) Z% f  \5 ?. l6 X│      StatsLearning_Lect10_R-modelselection_D_111213_20140414171158.mov
( D0 Y# D7 A2 K! f# K, D% g0 r│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1).mov
% y8 E: ^$ F7 ?' D: N/ [* k$ I│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213 (1)_20140414171343.mov$ W1 J  T8 H4 f3 x+ Q, o) o
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213.mov% j6 s( @7 F$ V. B8 m
│      StatsLearning_Lect10_R-trees-A_111213_20140414171522.mov
+ [# e6 S* q% w/ p2 v│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1).mov
; y+ ~. S0 ~0 r7 d! e│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213 (1)_20140414171742.mov
& v4 [( ~# O# X$ V  p( Z│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213.mov
0 p2 Y! T3 T, ~$ ~+ m│      StatsLearning_Lect10_R-trees-B_111213_20140414172009.mov
1 b" E7 O  @' A, Z│      StatsLearning_Lect11a_110913.mov
) q% C; o$ ?# Q8 F$ l- ]: J4 k* o│      StatsLearning_Lect11b_110913.mov
' b2 \- E1 H. ^/ M( Z" _" p% B- U& X│      StatsLearning_Lect11c_110913.mov( x! g0 z9 W8 i' S4 V
│      StatsLearning_Lect11d_110913.mov
) J, |' P) B' U- j: A│      StatsLearning_Lect12a_111113.mov
/ U4 g* s' G6 ?│      StatsLearning_Lect12b_111113.mov
1 n, F7 }; b5 N  v  \# c. b  p7 x│      StatsLearning_Lect12c_111113.mov
% E% q- {. C' _2 U- V3 p* B# p│      StatsLearning_Lect12d_111113.mov
3 `" |- o, G+ X; h+ E│      StatsLearning_Lect12e_111113.mov
& M0 ?# l- G  H% S% a│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-A_111213.mov
3 q% S' q; B+ j) H( n│      StatsLearning_Lect12_R-SVM-B_111213.mov
2 K) s0 X; ~& `( Z& Z0 e│      StatsLearning_Lect3-4a_110613(1).mov
- {3 \  u( l" g6 G  _4 y│      StatsLearning_Lect3-4a_110613.mov
7 ]0 ^0 T4 e3 d& G# h│      StatsLearning_Lect3-4b_110613.mov1 y( z0 e+ ]6 m) ]6 V/ A% x) Q
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613 (1).mov0 C: V" w" O3 e% K
│      StatsLearning_Lect3-4c_110613.mov4 d# O5 |" Z! v7 [( x* D, g( t: M
│      StatsLearning_Lect3-4d_110613.mov0 o/ n" X" o$ n7 \
│      StatsLearning_Lect5a_112113.mov
$ [. C) b  A# x) ~* l( \│      StatsLearning_Lect5b_110613.mov
, y; e/ T3 k  D7 [; }! e│      StatsLearning_Lect5c_110613.mov1 U6 W7 _) [" Y) k" E% I& n3 r
│      StatsLearning_Lect5d1_110613.mov' R' s" H# Z4 {" Q
│      StatsLearning_Lect5d2_110613.mov
( i0 c: E8 E) e2 S6 G, a│      StatsLearning_Lect6a_110613.mov
. C! C8 x3 A8 e│      StatsLearning_Lect6b_110613.mov7 {2 |& G2 h/ o8 H. C
│      StatsLearning_Lect6c_110613.mov
5 Q( k0 b/ c' q; M% n│      StatsLearning_Lect6d_110613.mov
0 S. f6 w& Z9 c! H│      StatsLearning_Lect6e_110613.mov: e; s, _3 N7 u5 P( `  Y
│      StatsLearning_Lect6f_111113new.mov
; C) g2 a  I0 H* A: w│      StatsLearning_Lect6g_111113new.mov
/ A1 @, v- k# y6 G$ M│      StatsLearning_Lect6h_111113.mov7 p- e+ _, v; n# z% y5 t
│      StatsLearning_Lect7a_110613.mov+ D7 v$ h  t4 y, L" D9 D4 _
│      StatsLearning_Lect7b_110613.mov' u. O. R5 G; f( e: y
│      StatsLearning_Lect7c_110613.mov% N% W* P5 ?+ k9 ]
│      StatsLearning_Lect7d_110613.mov9 U6 t4 B5 Y& O. ~
│      StatsLearning_Lect7e_110613.mov# S( F: _; N0 r6 O# s. P
│      StatsLearning_Lect8a_110913.mov, Q# b9 n! `1 E
│      StatsLearning_Lect8b_110913.mov
. d) y& r; D8 h# w- x* x│      StatsLearning_Lect8c_110913.mov* x) ?' m# A% u
│      StatsLearning_Lect8de_110913.mov
: x4 }- b+ F. u6 Z' ?/ Z│      StatsLearning_Lect8f_110913.mov8 S& S; N$ m, X8 u7 G) A0 l$ I
│      StatsLearning_Lect8g_110913.mov3 I. A. i' h* j
│      StatsLearning_Lect8h_110913.mov
, w. g- ^+ v' u; @# P2 n! W3 m2 S│      StatsLearning_Lect8i_110913.mov
; l% ?7 Y' X8 p│      StatsLearning_Lect8j_110913.mov# ]  M$ D3 }5 {
│      StatsLearning_Lect8k_110913.mov! P  X( C7 O) I5 N8 @& a. X
│      StatsLearning_Lect9a_110913.mov7 f. X- H* M& V) |3 g, U
│      StatsLearning_Lect9b_110913.mov
# O5 F2 t% {5 [* u) p& Q- d7 D│      StatsLearning_Lect9c_110913.mov
2 F! p: e5 ^4 D5 \# l│      StatsLearning_Lect9d_110913.mov! b! b5 Y2 d+ U; X; N0 j; }
│      StatsLearning_Lect9d_110913_20140414170305.mov! k) A1 r3 Z  N' G2 b) _
│      StatsLearning_R-Unsupervised_A_112713.mov
7 E; {: ?" j5 F! R4 s! {$ o│      StatsLearning_R-Unsupervised_B_112713.mov' v6 L& {& d3 X" |
│      StatsLearning_R-Unsupervised_C_112713.mov
& e" r( K0 r* B9 V│      0 S9 w; x0 B/ _- e# J* v4 m) v
└─The Data Scientist’s Toolbox
: r; t* N1 n. `  E* X$ c7 b    │  genesblind.tab.zip
# K+ B3 ~# X$ n1 C! C, x1 v* V    │  genestrain.tab.zip7 V0 Y$ s% W0 H$ U- b0 \
    │  hw3data.zip' u1 |. Z, [" F4 G, n1 ~
    │  homework2.pdf& A& ]+ G  w% N6 Q
    │  HW6.pdf4 [3 O6 T/ w, @" _& f/ ?
    │  web intelligence and big data--笔记-2012.pdf3 E8 R4 T2 `" q1 [  c1 Y
    │  
% d7 h5 j2 }) t' U    ├─01_Unit_0-_Introduction- F% P. `* I5 J& Z% `" Q
    │      01_0-0_Preamble.mp46 `2 r8 a0 r# ]5 L( [
    │      02_0-1_Revisiting_Turings_Test.mp41 O/ h7 G0 W6 F) |3 j0 _1 B
    │      03_0-2_Web-Scale_AI_and_Big_Data.mp4
* z" {) ]' a4 S; b8 V; O- x, e( |    │      04_0-3-1_Web_Intelligence.mp46 C( J/ ?# x0 d3 s; ~( b$ v
    │      05_0-3-2_Big_Data.mp4
6 t" U: D  ]' v    │      06_0-4_Course_Outline.mp4
+ \4 b2 l! f. a' C  e: o    │      07_0-5_Recap_and_Preview.mp4
1 G# ]+ Q" P! l4 k; d    │      2 }8 g+ X8 N9 R
    ├─02_Unit_1-_Look! t; F7 I( m; v! E& t3 b
    │      01_1-1_Basic_Indexing.mp41 {) Q2 ]) R# r$ l  O7 {, U
    │      02_1-2_Index_Creation.mp4
) P7 _' W! n+ E# J5 @) x7 R! \2 y    │      03_1-3_Complexity_of_Index_Creation.mp4
) V1 k7 m, ^% G8 n4 q    │      04_1-4-1_Ranking_-_1.mp4; [* d7 o$ d; E$ y/ ]& m2 D
    │      05_1-4-2_Ranking_-_2.mp47 m! r0 r; D/ |% R9 Y& I7 q, y5 ]
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( l) @% Q3 k+ a! A1 D. Q/ o    │      16_1-7-7_Associative_Memories.mp4* {2 A& M1 |/ x1 `6 c# J) S2 b9 o
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    │      ) t5 s6 Q$ B) b: n: m
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: {; @8 C. t5 Y3 k6 p    │      10_2-9_Sentiment_Analysis.mp4
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    │      13_2-12_Recap_and_Preview.mp4/ P- E5 w3 E$ s, }
    │      
- o7 D. w, e. {* h$ U    ├─04_Unit_3-_Load_-_I+ q1 O: C* r+ l0 ]6 b4 j
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    │      & h' F7 s3 S4 _1 h
    ├─05_Unit_4-_Load_-_II
) g5 m! y0 g4 G' v' a    │      01_4-0_Preamble.mp4: o/ p2 z, N6 Y
    │      02_4-1_Distributed_File_Systems.mp4
* ^- H, k) Z6 v2 ~( O2 K  N, y    │      03_4-2_Database_Technology.mp44 P3 O, y0 N% w$ a; w& d- \
    │      04_4-3_Evolution_of_Databases.mp4
& P6 X* w. U: D9 Q+ r% @2 Z    │      05_4-4_Big-Table_and_HBase.mp4
. h" u. y+ E# v1 y    │      06_4-5_NoSQL_and_Eventual_Consistency.mp4
6 _- k  h: F# S    │      07_4-6_Future_of_NoSQL_and_Dremel.mp4
) ]/ U+ z# [/ q/ G5 v    │      08_4-7_Evolution_of_SQL_and_Map-Reduce.mp4
/ s6 [' ~; c7 I7 E9 _    │      09_4-8_Relational_vs_Big-Data_Technologies.mp4
2 A" b% Y/ [5 k) {  d    │      10_4-9_Database_Trends_and_Summary.mp4% `+ w$ R$ S, `$ b1 @1 P
    │      
$ L* V; J5 s8 E    ├─06_Guest_Lecture_1-_Graph_Databases! t; f  t2 T% ?+ P0 M0 F" N
    │      01_G1_Introduction_to_Graph_Data.mp4
- ]8 }& a. C% b& d* [- \( F+ K    │      02_G2_Graph_Query_Languages.mp41 l( s% v  y8 K4 W4 P
    │      03_G3_Linked_Open_Data.mp4' c7 i& y1 o" \: x4 f
    │      04_G4_Challenges_and_Efficiency.mp4
9 ]# N4 K2 a8 v# J2 {# z    │      05_G5_Graph_Data_Management.mp4" l; ]9 N/ P) o; E' w
    │      06_G6_Q_amp_A.mp4
! Q0 ~5 x5 J* X1 {" N5 Y    │      5 a- r) r  J" W& e# B9 p8 I
    ├─07_Unit_5-_Learn( H- t2 ^; u# y* k; ?5 m9 R
    │      01_5-1_Preamble.mp48 Z, a1 A5 i) J
    │      02_5-2_Classification_Re-visited.mp4
2 ]$ w1 S/ o% L1 N2 [& E4 w    │      03_5-3_Learning_Groupings_-_Clustering.mp4
! V# |2 O+ K% D; K/ W, q6 ^    │      04_5-4_Learning_Rules.mp4( W; D" I4 F* s1 D9 B
    │      05_5-5_Association_Rule_Mining.mp4: _* {  d4 C- N* d( h+ ]
    │      06_5-6_Learning_with_Big_Data.mp4# N# [1 c2 D9 d/ T: Z; T
    │      07_5-7_Learning_Latent_Models.mp4
6 I9 K# G( P9 R' q0 W' X8 L    │      08_5-8_Grounded_Learning.mp4
' C" r% V- `; w) q$ O2 C( Y  I, e7 i    │      09_5-9_Recap_and_Preview.mp4( s" d6 [5 y: j: ?$ k
    │      ; G; b' M3 K3 G# \, V) \
    ├─08_Unit_6-_Connect
& U% a; ]1 g0 O) c- B    │      01_6-1_Preamble.mp4: k/ v) U5 S  D; X8 [
    │      02_6-2_Logical_Inference.mp45 o# P) i8 P) `9 a( T
    │      03_6-3_Resolution_and_its_Limits.mp4
. k  N+ j# R$ y0 D    │      04_6-4_Semantic_Web.mp43 o$ h* S4 D- s* P1 s
    │      05_6-5_Logic_and_Uncertainty.mp49 S5 `" T! K5 L
    │      06_6-6_Algebra_of_Potentials.mp4
, X. x0 g2 y/ _2 ~( p8 D. u    │      07_6-7_Naive_Bayes_Revisited.mp4
; E* x& [5 i- k* J    │      08_6-8-1_Bayesian_Networks_-_1.mp42 X" T  j2 p( Q/ `' C
    │      09_6-8-2_Bayesian_Networks_-_2.mp4: `6 j. H. K7 n& e
    │      10_6-9_Information_Extraction.mp4
% @! y: c  C( a  t" b. w    │      11_6-10_Recap_and_Preview.mp4
3 c! J. Z' A$ {& \  N4 K+ `1 U/ U    │      12_6-11-Programming_HW_6.mp4
' _! U0 v) f( B6 L2 D: I    │      , l3 i+ @$ l* ^9 e& a* D
    ├─09_Unit_7-_Predict
8 G7 A0 I( R2 h, [* l: K7 Z( R' d    │      01_7-1_Preamble.mp4
4 g5 H! I1 P) @+ j- w2 j% V    │      02_7-2_Linear_Prediction.mp4
4 _$ L( l3 p! D8 a& q( B# o$ N    │      03_7-3_Least_Squares.mp4
+ j3 r  _6 C5 F& [9 {% Z% W    │      04_7-4_Nonlinear_Models.mp4
7 s! y% M! L3 ?2 x    │      05_7-5_Learning_Parameters.mp4! u7 |$ V5 O7 b
    │      06_7-6_Prediction_Applications.mp4
( l& K" w3 w, l    │      07_7-7_Which_Technique.mp49 b- u6 c7 ^- `
    │      08_7-8_Hierarchical_Temporal_Memory_-_I.mp4
2 b& l) x( Y, }6 y1 C/ ~    │      09_7-9_Hierarchical_Temporal_Memory_-_II.mp4) P! a  r5 y" }" H7 x$ B9 u
    │      10_7-10_Blackboard_Architecture.mp4' Y; {* j$ ~) \6 R
    │      11_7-11_Homework_Assignment-_Genomic_Data_Analysis.mp4; t2 J2 P3 D. N! j
    │      
6 j1 f  S) b5 P2 R# Y* `- O! n# K    ├─10_Guest_Lecture_2-_Markov_Logic
+ R" b5 k/ w( \5 v  D( o    │      01_M1_Motivation.mp48 D  O6 ?7 g: r
    │      02_M2_Markov_Networks_and_Logic.mp4
! h( Z" n, x5 _6 ~6 T& z    │      03_M3_Markov_Logic_via_an_Example.mp46 ?6 _0 o, u7 b1 w: s
    │      04_M4_Markov_Logic_Formalism.mp4
' y) x( a8 O' O" {    │      05_M5_Related_Models.mp4
! H' v, D  `  {. A. E$ M    │      06_M6_Entity_Resolution_Example_-_1.mp43 S  U1 ^/ {! I6 S
    │      07_M7_Entity_Resolution_Example_-_2.mp44 R6 I* @2 g$ e8 B0 B1 k
    │      08_M8_Social_Network_Analysis_using_MLN.mp4
8 Q! J: h- T& J$ u    │      09_M9_Research_Directions_in_Markov_Logic.mp4
7 Q5 _  V5 z4 H' G    │      
  z% J' Z8 {0 U- v2 u0 u    ├─11_Wrap_up_and_Final_Exam0 p  S  n8 ^7 b# `4 ^$ ^
    │      01_Course_Recap_and_Pointers.mp4
+ x" f5 P/ v* g$ J0 r2 Y* ]    │      2 N3 H; z# q( ^$ V- p* T
    ├─Lecture Slides
) b  S: S' }5 \, w; B7 ^, r    │      0-Introduction Lecture Slides.pdf
+ a8 S& H- c2 O    │      1-Look Lecture Slides.pdf
  Y- c8 J; T5 \5 |    │      2-Listen Lecture Slides.pdf6 N5 n  X" R! y) B: r& y
    │      3-Load-Lecture-Slides.pdf0 \+ y. B# p- I. D
    │      4-Load Lecture Slides.pdf
' k% z3 S" g% W# [+ |1 W    │      5-Learn Lecture Slides.pdf
1 M; ]" `  `! l8 A    │      6-Connect Lecture Slides.pdf
! j4 z: s( s$ j! P    │      8-Predict Lecture Slides.pdf2 _  r& U0 i" G* g9 q( j
    │      ' d6 F; Z: i6 C8 a0 s' r
    └─Tools
, N0 f1 K- P5 I0 R9 e: M! o3 f* {            michaelfairley-mincemeatpy-v0.1.2-0-gfb642f3.zip. d4 F  N+ j( H& s( Y5 g" v# c
            octopy-0.1.zip
  P6 N* ~, a$ j- p5 h            orange-win-w-python-snapshot-hg-2013-03-25-py2.7.exe
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lichaojingming [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 13:04:49 | 显示全部楼层
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Rockyw [Lv10 举世无双] 发表于 2017-12-4 13:12:57 | 显示全部楼层
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青述a [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 13:33:46 | 显示全部楼层
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shaopingccie [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 13:58:44 | 显示全部楼层
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iminbj [Lv9 无所不能] 发表于 2017-12-4 14:01:05 | 显示全部楼层
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happy850917 [Lv6 略有所成] 发表于 2017-12-4 14:06:04 | 显示全部楼层
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lishaomin [Lv4 初露锋芒] 发表于 2017-12-4 14:07:47 | 显示全部楼层
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Thomas_Lee [Lv7 精益求精] 发表于 2017-12-4 15:06:23 | 显示全部楼层
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