万门大学人工智能、大数据与复杂系统一月特训班视频课程78讲，百度网盘超清视频。
资源目录
01-复杂系统\1.1物理预测的胜利与失效.mp4
01-复杂系统\1.2预测失效原因.mp4
01-复杂系统\1.3复杂系统引论.mp4
01-复杂系统\1.4生活实例与本章答疑.mp4
02-大数据与机器学习\2.1大数据预测因为.mp4
02-大数据与机器学习\2.2大数据与机器学习.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.10课程大纲（二）.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.1规则阶段.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.2机器学习阶段发展至连接主义阶段.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.3课间答疑.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.4连接主义阶段发展至学习阶段.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.5三个阶段总结分析.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.6人工智能的应用（一）.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.7人工智能的应用（二）.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.8课间答疑.mp4
03-人工智能的三个阶段\3.9课程大纲（一）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.10级数的收敛.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.11极限的定义.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.12极限的四则运算.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.13极限的复合.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.14连续性.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.1实数的定义（一）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.2实数的定义（二）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.3实数的定义（三）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.4实数的元素个数（一）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.5实数的元素个数（二）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.6自然数个数少于实数个数（一）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.7自然数个数少于实数个数（二）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.8无穷大之比较（一）.mp4
04-高等数学—元素和极限\4.9无穷大之比较（二）.mp4
05-复杂网络经济学应用\5.1用网络的思维看经济结构.mp4
05-复杂网络经济学应用\5.2复杂网络认识前后.mp4
05-复杂网络经济学应用\5.3从网络结构看不同地区（一）.mp4
05-复杂网络经济学应用\5.4从网络结构看不同地区（二）.mp4
06-机器学习与监督算法\6.1什么是机器学习.mp4
06-机器学习与监督算法\6.2机器学习的类型.mp4
06-机器学习与监督算法\6.3简单回归实例（一）.mp4
06-机器学习与监督算法\6.4简单回归实例（二）.mp4
06-机器学习与监督算法\6.5简单回归实例（三）.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.1人工智能的发展.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.2强化学习算法（一）.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.3强化学习算法（二）.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.4强化学习算法（三）.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.5Alphago给我们的启示.mp4
07-阿尔法狗与强化学习算法\7.6无监督学习.mp4
08-高等数学—两个重要的极限定理\8.1元素与极限的知识点回顾.mp4
08-高等数学—两个重要的极限定理\8.2第一个重要极限定理的证明（一）.mp4
08-高等数学—两个重要的极限定理\8.3第一个重要极限定理的证明（二）.mp4
08-高等数学—两个重要的极限定理\8.4夹逼定理.mp4
08-高等数学—两个重要的极限定理\8.5第二个重要极限定理的证明.mp4
09-高等数学—导数\9.10泰勒展开的证明.mp4
09-高等数学—导数\9.1导数的定义.mp4
09-高等数学—导数\9.2初等函数的导数.mp4
09-高等数学—导数\9.3反函数的导数（一）.mp4
09-高等数学—导数\9.4反函数的导数（二）.mp4
09-高等数学—导数\9.5复合函数的导数.mp4
09-高等数学—导数\9.6泰勒展开.mp4
09-高等数学—导数\9.7罗尔定理.mp4
09-高等数学—导数\9.8微分中值定理和柯西中值定理.mp4
09-高等数学—导数\9.9洛比塔法则.mp4
10-贝叶斯理论\10.10贝叶斯于机器学习（一）.mp4
10-贝叶斯理论\10.11贝叶斯于机器学习（二）.mp4
10-贝叶斯理论\10.12贝叶斯决策（一）.mp4
10-贝叶斯理论\10.13贝叶斯决策（二）.mp4
10-贝叶斯理论\10.14贝叶斯决策（三）.mp4
10-贝叶斯理论\10.1梯度优化（一）.mp4
10-贝叶斯理论\10.2梯度优化（二）.mp4
10-贝叶斯理论\10.3概率基础[17358309816].mp4
10-贝叶斯理论\10.4概率与事件.mp4
10-贝叶斯理论\10.5贝叶斯推理（一）.mp4
10-贝叶斯理论\10.6贝叶斯推理（二）.mp4
10-贝叶斯理论\10.7贝叶斯推理（三）.mp4
10-贝叶斯理论\10.8辛普森案件[17358309816].mp4
10-贝叶斯理论\10.9贝叶斯推理深入.mp4
11-高等数学—泰勒展开\11.1泰勒展开.mp4
11-高等数学—泰勒展开\11.2展开半径.mp4
11-高等数学—泰勒展开\11.3欧拉公式.mp4
11-高等数学—泰勒展开\11.4泰勒展开求极限（一）.mp4
11-高等数学—泰勒展开\11.5泰勒展开求极限（二）.mp4
12-高等数学—偏导数\12.1偏导数的对称性.mp4
12-高等数学—偏导数\12.2链式法则.mp4
12-高等数学—偏导数\12.3梯度算符、拉氏算符.mp4
13-高等数学—积分\13.1黎曼积.mp4
13-高等数学—积分\13.2微积分基本定理.mp4
13-高等数学—积分\13.3分部积分（一）.mp4
13-高等数学—积分\13.4分部积分（二）.mp4
14-高等数学—正态分布\14.1标准正态分布.mp4
14-高等数学—正态分布\14.2中心极限定理.mp4
14-高等数学—正态分布\14.3误差函数.mp4
14-高等数学—正态分布\14.4二维正态分布.mp4
14-高等数学—正态分布\14.5多维正态分布.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.10朴素贝叶斯（三）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.11最大似然估计（一）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.12最大似然估计（二）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.1蒙特卡洛分析（一）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.2蒙特卡洛分析（二）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.3贝叶斯先验.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.4先验到后验的过程.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.5朴素贝叶斯（一）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.6朴素贝叶斯（二）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.7算法设计.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.8TF-IDF（一）.mp4
15-朴素贝叶斯和最大似然估计\15.9TF-IDF（二）.mp4
16-线\16.10常规线空间.mp4
16-线\16.11线关.mp4
16-线\16.12秩.mp4
16-线\16.1线代数概述.mp4
16-线\16.2线代数应用方法论.mp4
16-线\16.3线律.mp4
16-线\16.4线空间.mp4
16-线\16.5线空间八条法则（一）.mp4
16-线\16.6线空间八条法则（二）.mp4
16-线\16.7线空间八条法则（三）.mp4
16-线\16.8连续傅.mp4
16-线\16.9傅立.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.10随机变量（二）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.11换门的概率模拟计算（一）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.12换门的概率模拟计算（二）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.13换门的概率模拟计算（三）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.1课程Overview.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.2回顾统计学（一）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.3回顾统计学（二）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.4回顾统计学（三）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.5回顾数据科学（一）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.6回顾数据科学（二）和教材介绍.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.7R和RStudio等介绍（一）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.8R和RStudio等介绍（二）.mp4
17-数据科学和统计学（上）\17.9随机变量（一）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.10等价类.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.11行列式（一）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.12行列式（二）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.13行列式（三）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.1线代数知识点回顾.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.2矩阵表示线变化.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.3可矩阵表示坐标变化.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.4相似矩阵.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.5相似矩阵表示相同线变化.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.6线代数解微分方程.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.7矩阵的运算—转秩（一）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.8矩阵的运算—转秩（二）.mp4
18-线代数—矩阵、等价类和行列式\18.9等价关系.mp4
19-Python基础课程（上）\19.10变量类型—字符串类型（三）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.11变量类型—列表类型（一）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.12变量类型—列表类型（二）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.13变量类型—列表类型（三）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.14变量类型—语言组类型、字典类型（一）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.15变量类型—字典类型（二）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.1Python介绍（一）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.2Python介绍（二）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.3变量—命名规范.mp4
19-Python基础课程（上）\19.4变量—代码规范.mp4
19-Python基础课程（上）\19.5变量类型—数值类型.mp4
19-Python基础课程（上）\19.6变量类型—bool类型.mp4
19-Python基础课程（上）\19.7变量类型—字符串类型（一）.mp4
19-Python基础课程（上）\19.8课间答疑.mp4
19-Python基础课程（上）\19.9变量类型—字符串类型（二）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.10线代数核心定理.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.11对偶空间（一）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.12对偶空间（二）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.13欧氏空间与闵氏空间.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.14厄米矩阵.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.1线代数知识点回顾.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.2例题讲解（一）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.3例题讲解（二）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.4例题讲解（三）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.5特征值与特征向量的物理意义.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.6特征值与特征向量的性质（一）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.7特征值与特征向量的性质（二）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.8本征值的计算（一）.mp4
20-线代数—特征值与特征向量\20.9本征值的计算（二）.mp4
21-监督学习框架\21.10KNN(K最近邻)算法（二）.mp4
21-监督学习框架\21.11KNN(K最近邻)算法（三）.mp4
21-监督学习框架\21.12线性分类器.mp4
21-监督学习框架\21.13高斯判别模型（一）.mp4
21-监督学习框架\21.14高斯判别模型（二）.mp4
21-监督学习框架\21.1经验误差和泛化误差.mp4
21-监督学习框架\21.2最大后验估计.mp4
21-监督学习框架\21.3正则化.mp4
21-监督学习框架\21.4lasso回归.mp4
21-监督学习框架\21.5超参数（一）.mp4
21-监督学习框架\21.6超参数（二）.mp4
21-监督学习框架\21.7监督学习框架（一）.mp4
21-监督学习框架\21.8监督学习框架（二）.mp4
21-监督学习框架\21.9KNN(K最近邻)算法（一）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.10函数（三）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.11函数（四）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.12类（一）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.13类（二）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.14类（三）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.1条件判断（一）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.2条件判断（二）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.3循环（一）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.4循环（二）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.5课间答疑.mp4
22-Python基础课程（下）\22.6循环（三）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.7循环（四）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.8函数（一）.mp4
22-Python基础课程（下）\22.9函数（二）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.1无监督学习框架.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.2降维存在的原因.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.3PCA数学分析方法（一）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.4PCA数学分析方法（二）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.5PCA数学分析方法（三）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.6PCA数学分析方法（四）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.7PCA之外的降维方法—LDA.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.8PCA背后的假设（一）.mp4
23-PCA、降维方法引入\23.9PCA背后的假设（二）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.10参数估计（一）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.11参数估计（二）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.12假设检验（一）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.13假设检验（二）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.1课程Overview.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.2理解统计思想（一）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.3理解统计思想（二）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.4理解统计思想（三）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.5概率空间.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.6随机变量（一）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.7随机变量（二）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.8随机变量（三）.mp4
24-数据科学和统计学（下）\24.9随机变量（四）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.10Python操作数据库（二）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.11Python操作数据库（三）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.12Python操作数据库（四）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.13Python爬虫（一）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.14Python爬虫（二）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.15Python爬虫（三）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.16Python爬虫（四）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.17Python爬虫（五）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.1课程介绍.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.2认识关系型数据库（一）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.3认识关系型数据库（二）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.4MySQL数据库与Excel的不同.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.5命令行操作数据库（一）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.6命令行操作数据库（二）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.7命令行操作数据库（三）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.8命令行操作数据库（四）.mp4
25-Python操作数据库、 Python爬虫\25.9Python操作数据库（一）.mp4
26-线分类器\26.10Perceptron（三）.mp4
26-线分类器\26.11Perceptron（四）.mp4
26-线分类器\26.12熵与信息（一）.mp4
26-线分类器\26.13熵与信息（二）.mp4
26-线分类器\26.1Lasso：alpha参数与准确率（一）.mp4
26-线分类器\26.2Lasso：alpha参数与准确率（二）.mp4
26-线分类器\26.3Lasso：alpha参数与准确率（三）.mp4
26-线分类器\26.4线分类器.mp4
26-线分类器\26.5LDA（一）.mp4
26-线分类器\26.6LDA（二）.mp4
26-线分类器\26.7LDA（三）.mp4
26-线分类器\26.8Perceptron（一）.mp4
26-线分类器\26.9Perceptron（二）.mp4
27-Python进阶（上）\27.10Pandas基本操作（四）.mp4
27-Python进阶（上）\27.11Pandas绘图（一）.mp4
27-Python进阶（上）\27.12Pandas绘图（二）.mp4
27-Python进阶（上）\27.13Pandas绘图（三）[17358309816].mp4
27-Python进阶（上）\27.14Pandas绘图（四）.mp4
27-Python进阶（上）\27.1NumPy基本操作（一）.mp4
27-Python进阶（上）\27.2NumPy基本操作（二）.mp4
27-Python进阶（上）\27.3NumPy基本操作（三）.mp4
27-Python进阶（上）\27.4NumPy基本操作（四）.mp4
27-Python进阶（上）\27.5NumPy基本操作（五）.mp4
27-Python进阶（上）\27.6NumPy基本操作（六）.mp4
27-Python进阶（上）\27.7Pandas基本操作（一）.mp4
27-Python进阶（上）\27.8Pandas基本操作（二）[17358309816].mp4
27-Python进阶（上）\27.9Pandas基本操作（三）.mp4
28-Scikit-Learn\28.1课程介绍.mp4
28-Scikit-Learn\28.2Scikit-Learn介绍.mp4
28-Scikit-Learn\28.3数据处理（一）[17358309816].mp4
28-Scikit-Learn\28.4数据处理（二）.mp4
28-Scikit-Learn\28.5模型实例、模型选择（一）.mp4
28-Scikit-Learn\28.6模型实例、模型选择（二）.mp4
28-Scikit-Learn\28.7模型实例、模型选择（三）.mp4
28-Scikit-Learn\28.8模型实例、模型选择（四）.mp4
28-Scikit-Learn\28.9模型实例、模型选择（五）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.10逻辑斯蒂回归（三）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.11逻辑斯蒂回归（四）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.12逻辑斯蒂回归（五）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.13SVM引入.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.1熵（一）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.2熵（二）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.3熵（三）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.4熵（四）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.5熵（五）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.6熵（六）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.7熵（七）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.8逻辑斯蒂回归（一）.mp4
29-熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入\29.9逻辑斯蒂回归（二）.mp4
30-Python进阶（下）\30.1泰坦尼克数据处理与分析（一）.mp4
30-Python进阶（下）\30.2泰坦尼克数据处理与分析（二）.mp4
30-Python进阶（下）\30.3泰坦尼克数据处理与分析（三）.mp4
30-Python进阶（下）\30.4泰坦尼克数据处理与分析（四）.mp4
30-Python进阶（下）\30.5泰坦尼克数据处理与分析（五）.mp4
30-Python进阶（下）\30.6泰坦尼克数据处理与分析（六）.mp4
30-Python进阶（下）\30.7泰坦尼克数据处理与分析（七）.mp4
30-Python进阶（下）\30.8泰坦尼克数据处理与分析（八）.mp4
30-Python进阶（下）\30.9泰坦尼克数据处理与分析（九）.mp4
31-决策树\31.1决策树（一）.mp4
31-决策树\31.2决策树（二）.mp4
31-决策树\31.3决策树（三）.mp4
31-决策树\31.4决策树（四）.mp4
32-数据呈现基础\32.1课程安排.mp4
32-数据呈现基础\32.2什么是数据可视化.mp4
32-数据呈现基础\32.3设计原则.mp4
32-数据呈现基础\32.4数据可视化流程.mp4
32-数据呈现基础\32.5视觉编码.mp4
32-数据呈现基础\32.6图形选择（一）.mp4
32-数据呈现基础\32.7图形选择（二）.mp4
32-数据呈现基础\32.8图形选择（三）.mp4
33-云计算初步\33.1Hadoop介绍.mp4
33-云计算初步\33.2Hdfs应用（一）.mp4
33-云计算初步\33.3Hdfs应用（二）.mp4
33-云计算初步\33.4MapReduce（一）.mp4
33-云计算初步\33.5MapReduce（二）.mp4
33-云计算初步\33.6Hive应用（一）.mp4
33-云计算初步\33.7Hive应用（二）.mp4
33-云计算初步\33.8Hive应用（三）.mp4
33-云计算初步\33.9Hive应用（四）.mp4
34-D-Park实战\34.10Spark应用（四）.mp4
34-D-Park实战\34.11Spark应用（五）.mp4
34-D-Park实战\34.12Spark应用（六）.mp4
34-D-Park实战\34.13Spark应用（七）.mp4
34-D-Park实战\34.1Pig应用（一）.mp4
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47-人工智能金融应用\47.1人工智能金融应用（一）.mp4
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48-计算机视觉深度学习入门目的篇\48.1计算机视觉深度学习入门概述.mp4
48-计算机视觉深度学习入门目的篇\48.2计算机视觉领域正在关心的问题（一）.mp4
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48-计算机视觉深度学习入门目的篇\48.4实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）.mp4
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49-计算机视觉深度学习入门结构篇\49.10结构之间的优劣评判以及实验结果（五）.mp4
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49-计算机视觉深度学习入门结构篇\49.12结构之间的以及实验结果（七）.mp4
49-计算机视觉深度学习入门结构篇\49.13结构之间的优劣评判以及实验结果（八）.mp4
49-计算机视觉深度学习入门结构篇\49.1复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN.mp4
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49-计算机视觉深度学习入门结构篇\49.6结构之间的优劣评判以及实验结果（一）.mp4
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50-计算机视觉学习入门优化篇\50.1计算机视觉学习入门：优化篇概述.mp4
50-计算机视觉学习入门优化篇\50.2CNN模型的一阶优化逻辑.mp4
50-计算机视觉学习入门优化篇\50.3稳定性：Annealing和Momentum.mp4
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51-计算机视觉深度学习入门数据篇\51.1计算机视觉领域的常用竞赛数据集.mp4
51-计算机视觉深度学习入门数据篇\51.2对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）.mp4
51-计算机视觉深度学习入门数据篇\51.3对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）.mp4
51-计算机视觉深度学习入门数据篇\51.4如何使用端到端深度学习的方法.mp4
52-计算机视觉深度学习入门工具篇\52.1计算机视觉深度学习入门工具篇（一）.mp4
52-计算机视觉深度学习入门工具篇\52.2计算机视觉深度学习入门工具篇（二）.mp4
52-计算机视觉深度学习入门工具篇\52.3计算机视觉深度学习入门工具篇（三）.mp4
53-个化推荐算法\53.10工程望.mp4
53-个化推荐算法\53.1个化推荐的发展.mp4
53-个化推荐算法\53.2推荐算法的演进（一）.mp4
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53-个化推荐算法\53.5推荐算法的演进（四）.mp4
53-个化推荐算法\53.6建模step by step（一）.mp4
53-个化推荐算法\53.7建模step by step（二）.mp4
53-个化推荐算法\53.8建模step by step（三）.mp4
53-个化推荐算法\53.9算法评估和迭代.mp4
54-Pig和Spark巩固\54.10Spark巩固（五）.mp4
54-Pig和Spark巩固\54.1Pig巩固（一）.mp4
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55-人工智能与设计\55.10使用人工智能的方式.mp4
55-人工智能与设计\55.1智能存在的意义是什么.mp4
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55-人工智能与设计\55.3人的智能（一）.mp4
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55-人工智能与设计\55.5人的智能的特点（一）.mp4
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56-网络\56.1卷积的本质.mp4
56-网络\56.2卷积的三大特点.mp4
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56-网络\56.4数字识别（一）.mp4
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56-网络\56.6感受野.mp4
56-网络\56.7RNN.mp4
57-线动力学\57.1非线动力学.mp4
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57-线动力学\57.3线动力学与非线动力学系统（一）.mp4
57-线动力学\57.4线动力学与非线动力学系统（二）.mp4
57-线动力学\57.6Poincare引理.mp4
58-订单流模型\58.1交易.mp4
58-订单流模型\58.2点过程基础（一）.mp4
58-订单流模型\58.3点过程基础（二）.mp4
58-订单流模型\58.4点过程基础（三）.mp4
58-订单流模型\58.5订单流数据分析（一）.mp4
58-订单流模型\58.6订单流数据分析（二）.mp4
58-订单流模型\58.7订单流数据分析（三）.mp4
58-订单流模型\58.8订单流数据分析（四）.mp4
58-订单流模型\58.9订单流数据分析（五）.mp4
59-区块链一场革命\59.1比特币（一）.mp4
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59-区块链一场革命\59.4以太坊简介及ICO.mp4
60-统计物理专题（一）\60.10证明理想气体方程.mp4
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60-统计物理专题（一）\60.13 四大热力学势（二）.mp4
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60-统计物理专题（一）\60.2统计物理的开端（二）.mp4
60-统计物理专题（一）\60.3抛硬币抛出正态分布（一）.mp4
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60-统计物理专题（一）\60.5再造整个世界（一）.mp4
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60-统计物理专题（一）\60.7温度的本质（一）.mp4
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61-统计物理专题（二）\61.1神奇公式.mp4.mp4
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61-统计物理专题（二）\61.5配分函数Z.mp4
62-复杂网络简介\62.1Networks in real worlds.mp4
62-复杂网络简介\62.2BasicConcepts（一）.mp4
62-复杂网络简介\62.3BasicConcepts（二）.mp4
62-复杂网络简介\62.4Models（一）.mp4
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62-复杂网络简介\62.6Algorithms（一）.mp4
62-复杂网络简介\62.7Algorithms（二）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.10ABM与复杂系统建模-交通系统（一）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.11ABM与复杂系统建模-交通系统（二）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.12ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.13ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.14ABM金融市场-genova市场模型.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.15ABM金融市场-Agent及其行为.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.16学习模型.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.17ABM金融市场-价格形成机制.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.18ABM的特点.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.1课程介绍.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.2系统与系统建模.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.3ABM与复杂系统建模（一）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.4ABM与复杂系统建模（二）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.5ABM与复杂系统建模（三）.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.6ABM为经济系统建模.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.7经典经济学如何给市场建模.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.8ABM与复杂系统建模-市场交易.mp4
63-ABM简介及金融市场建模\63.9ABM与复杂系统建模-技术扩散.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.10（网络中的）投票模型.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.11观念动力学.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.12集体运动Vicsek模型.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.13自旋玻璃.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.14Hopfield神经网络.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.15限制Boltzmann机.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.16深度学习与重正化群（一）.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.17深度学习与重正化群（二）.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.18总结.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.19答疑.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.1伊辛模型的背景及格气模型.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.2伊辛模型（一）.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.3伊辛模型（二）.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.4从能量到统计分布及Monte Carlo模拟.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.5Ising Model(2D).mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.6相变和临界现象.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.7Critical Exponents.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.8正问题和反问题.mp4
64-用伊辛模型理解复杂系统\64.9（空间中的）投票模型.mp4
65-金融市场的复杂性\65.10Classical Benchmarks（五）.mp4
65-金融市场的复杂性\65.11Endogenous Risk（一）.mp4
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65-金融市场的复杂性\65.13Endogenous Risk（三）.mp4
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65-金融市场的复杂性\65.17Heterogeneous Beliefs（一）.mp4
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65-金融市场的复杂性\65.19总结.mp4
65-金融市场的复杂性\65.1导论（一）.mp4
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65-金融市场的复杂性\65.6Classical Benchmarks（一）.mp4
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66-广泛出现的幂律分布\66.1界（一）.mp4
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67-自然启发算法\67.10粒子群算法（一）.mp4
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68-机器学习的方法\68.10输出是最好的学习（二）.mp4
68-机器学习的方法\68.11案例（一）.mp4
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68-机器学习的方法\68.1为什么要讲学习方法.mp4
68-机器学习的方法\68.2阅读论文.mp4
68-机器学习的方法\68.3综述式文章举例（一）.mp4
68-机器学习的方法\68.4综述式文章举例（二）.mp4
68-机器学习的方法\68.5碎片化时间学习及书籍.mp4
68-机器学习的方法\68.6视频学习资源及做思维导图.mp4
68-机器学习的方法\68.7铁哥答疑（一）.mp4
68-机器学习的方法\68.8铁哥答疑（二）.mp4
68-机器学习的方法\68.9输出是最好的学习（一）.mp4
69-模型可视化工程管理\69.10定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（一）.mp4
69-模型可视化工程管理\69.11定制化可视化系统—Jupyter Dashboard（二）.mp4
69-模型可视化工程管理\69.12变身前端—seaboarn+Bokeh+Echarts.mp4
69-模型可视化工程管理\69.13日志管理系统—ELK.mp4
69-模型可视化工程管理\69.14极速Bi系统—superset.mp4
69-模型可视化工程管理\69.15Dashboard补充.mp4
69-模型可视化工程管理\69.16ELK补充.mp4
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69-模型可视化工程管理\69.18Superset补充及总结.mp4
69-模型可视化工程管理\69.1课程简介.mp4
69-模型可视化工程管理\69.2虚拟换环境—Anaconda&docker（一）.mp4
69-模型可视化工程管理\69.3虚拟换环境—Anaconda&docker（二）.mp4
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69-模型可视化工程管理\69.9虚拟换环境—Anaconda&docker（八）.mp4
70-Value Iteration Networks\70.1Background&Motivation.mp4
70-Value Iteration Networks\70.2Value Iteration.mp4
70-Value Iteration Networks\70.3Grid—world Domain.mp4
70-Value Iteration Networks\70.4总结及答疑.mp4
71-线动力学系统（上）\71.10混沌（一）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.11混沌（二）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.12混沌（三）.mp4
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71-线动力学系统（上）\71.14混沌（五）.mp4
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71-线动力学系统（上）\71.17混沌（八）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.18混沌（九）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.19混沌（十）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.1线动力学系统（一）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.20混沌（十一）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.2线动力学系统（二）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.3二维系统动力学综述—Poincare引理.mp4
71-线动力学系统（上）\71.4Bifurcation（一）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.5Bifurcation（二）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.6Bifurcation（三）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.7Bifurcation（四）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.8Bifurcation（五）.mp4
71-线动力学系统（上）\71.9Bifurcation（六）.mp4
72-线动力学系统（下）\72.1自然语言处理（一）.mp4
72-线动力学系统（下）\72.2自然语言处理（二）.mp4
72-线动力学系统（下）\72.3RNN.mp4
72-线动力学系统（下）\72.4RNN及.mp4
73-自然语言处理导入\73.1中文分词.mp4
73-自然语言处理导入\73.2中文分词、依存文法分析.mp4
73-自然语言处理导入\73.3篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算.mp4
73-自然语言处理导入\73.4知识库构建、问答系统.mp4
73-自然语言处理导入\73.5示范2的豆瓣评论词云（一）.mp4
73-自然语言处理导入\73.6示范2的豆瓣评论词云（二）.mp4
73-自然语言处理导入\73.7示范2的豆瓣评论词云（三）.mp4
73-自然语言处理导入\73.8示范2的豆瓣评论词云（四）.mp4
73-自然语言处理导入\73.9示范2的豆瓣评论词云（五）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.10一些传播动力学模型（七）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.11一些传播动力学模型（八）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.12仿真模型的建立过程（一）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.13仿真模型的建立过程（二）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.14仿真模型的建立过程（三）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.15仿真模型的建立过程（四）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.16Combining complex networks and data mining.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.1一些基本概念.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.2常用的统计描述物理量.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.3四种网络模型.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.4一些传播动力学模型（一）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.5一些传播动力学模型（二）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.6一些传播动力学模型（三）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.7一些传播动力学模型（四）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.8一些传播动力学模型（五）.mp4
74-复杂网络上的物理传输过程\74.9一些传播动力学模型（六）.mp4
75-RNN及LSTM\75.10梯度消失与梯度爆炸（二）.mp4
75-RNN及LSTM\75.11Reservoir computing—偷懒方法.mp4
75-RNN及LSTM\75.12LSTM.mp4
75-RNN及LSTM\75.13LSTM、Use Examples.mp4
75-RNN及LSTM\75.14词向量、Deep RNN.mp4
75-RNN及LSTM\75.15Encoder Decoder Structure.mp4
75-RNN及LSTM\75.16LSTM Text Generation（一）.mp4
75-RNN及LSTM\75.17LSTM Text Generation（二）.mp4
75-RNN及LSTM\75.18LSTM Text Generation（三）.mp4
75-RNN及LSTM\75.1RNN—序列处理器（一）.mp4
75-RNN及LSTM\75.2RNN—序列处理器（二）.mp4
75-RNN及LSTM\75.3A simple enough case.mp4
75-RNN及LSTM\75.4A dance between fix points.mp4
75-RNN及LSTM\75.5Fix point、Train Chaos.mp4
75-RNN及LSTM\75.6RNN作为生成模型（动力系统）.mp4
75-RNN及LSTM\75.7RNN训练—BPTT（一）.mp4
75-RNN及LSTM\75.8RNN训练—BPTT（二）.mp4
75-RNN及LSTM\75.9梯度消失与梯度爆炸（一）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.10三个战略管理学商业模型（三）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.11三个战略管理学商业模型（四）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.12三个战略管理学商业模型（五）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.13三个战略管理学商业模型（六）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.14三个战略管理学商业模型（七）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.15三个战略管理学商业模型（八）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.16三个战略管理学商业模型（九）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.17关于Entrepreneurship.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.1人工智能对我们生活的影响（一）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.2人工智能对我们生活的影响（二）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.3人工智能对我们生活的影响（三）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.4人工智能对我们生活的影响（四）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.5人工智能对我们生活的影响（五）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.6人工智能对我们生活的影响（六）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.7人工智能创业中的商业思维.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.8三个战略管理学商业模型（一）.mp4
76-漫谈人工智能创业\76.9三个战略管理学商业模型（二）.mp4
77-学习其他主题\77.1.mp4
77-学习其他主题\77.10程序讲解（三）.mp4
77-学习其他主题\77.2玻尔兹曼机—联想的机器.mp4
77-学习其他主题\77.3玻尔兹曼机.mp4
77-学习其他主题\77.4学习（一）.mp4
77-学习其他主题\77.5学习（二）.mp4
77-学习其他主题\77.6学习（三）.mp4
77-学习其他主题\77.7学习（四）.mp4
77-学习其他主题\77.8程序讲解（一）.mp4
77-学习其他主题\77.9程序讲解（二）.mp4
78-课程总结\78.10课程总结（二）.mp4
78-课程总结\78.1开场.mp4
78-课程总结\78.2Attention实例—Spatial Transformer.mp4
78-课程总结\78.3猫狗大战—CNN实战（一）.mp4
78-课程总结\78.4猫狗大战—CNN实战（二）.mp4
78-课程总结\78.5RNN诗人.mp4
78-课程总结\78.6课程复习.mp4
78-课程总结\78.7课程大纲（一）.mp4
78-课程总结\78.8课程大纲（二）.mp4
78-课程总结\78.9课程总结（一）.mp4
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