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目录( F" E6 Z1 ]- w k: U6 V
├─视频课程# N2 B x, w s7 \! e" R) f
│ ├─01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）- x; d5 A) C% l. S
│ │ ├─课时1课程介绍（主题与大纲.flv' Q' ^8 [& @' `4 a! T, Z8 }
│ │ ├─课时2AI时代首选Python.flv
+ I2 e' E* C. n: B│ │ ├─课时3Python我该怎么学.flv% R) ?& S" H% e! C* L) g
│ │ ├─课时4人工智能的核心-机器学习.flv
& b( J) b2 }. V, n5 D│ │ ├─课时5机器学习怎么学？.mp4/ d) I* q# M) [5 Z" y; ]1 X
│ │ ├─课时6算法推导与案例.mp45 C* X) A% G1 p3 n- a
│ ├─02Python科学计算库-Numpy9 A" w* h8 i7 c8 H1 f# B
│ │ ├─课时10Numpy基础结构.mp4
: D) M2 ~8 |0 f1 r( G$ ^9 D│ │ ├─课时11Numpy矩阵基础.mp40 B4 W4 `# j4 V$ Q8 v- h
│ │ ├─课时12Numpy常用函数.mp4
7 w" r0 j7 L% ^' |, I) e│ │ ├─课时13矩阵常用操作.mp42 G3 C }; ]+ }6 x
│ │ ├─课时14不同复制操作对比.mp4% ~) o' S6 q0 G
│ │ ├─课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv: X2 a& P7 ^ o" F2 w
│ │ ├─课时8课程数据，代码，PPT.txt
) x$ a2 ?) _- p& U│ │ ├─课时9科学计算库Numpy.mp4
0 j! X. g) S" D2 S) Q r8 t$ I+ P│ ├─03python数据分析处理库-Pandas6 U. K- z, N% M' S- j
│ │ ├─课时15Pandas数据读取.mp4
; t" Z t @% ?, I$ i│ │ ├─课时16Pandas索引与计算.mp4" d8 O b% T% i4 J) l
│ │ ├─课时17Pandas数据预处理实例.mp4
% k a. p! u6 D1 |: K8 d│ │ ├─课时18Pandas常用预处理方法.mp4
z* U+ F/ j3 A! V│ │ ├─课时19Pandas自定义函数.mp4) Z* l/ d4 F/ M
│ │ ├─课时20Series结构.mp4* H/ N% |4 k/ N% N0 m. Z( ?
│ ├─04Python数据可视化库-Matplotlib
, G& X1 v$ o# b# V) R│ │ ├─课时21折线图绘制.mp4: v6 b3 R" R" Y
│ │ ├─课时22子图操作.mp4
- K9 U; E; ?- p4 |% q: b│ │ ├─课时23条形图与散点图.mp4
; D5 k" a! ?9 h7 h8 A# \│ │ ├─课时24柱形图与盒图.mp4
+ R3 Z) b; [4 ~│ │ ├─课时25细节设置.mp49 f( i1 T6 z) {+ H" ~2 P2 n
│ ├─05Python可视化库Seaborn
; `, B4 r9 T: E9 k: ]4 }│ │ ├─课时26Seaborn简介.mp4
' H. N) k( o$ R! [& O' `# m t│ │ ├─课时27整体布局风格设置.mp4* r: @, S* a O( x0 R* f; N
│ │ ├─课时28风格细节设置.mp4
7 Q8 E) j1 A; m│ │ ├─课时29调色板.mp4% _' d( d! w4 K
│ │ ├─课时30调色板颜色设置.mp4/ R' Z; d0 d z- Q9 c% _
│ │ ├─课时31单变量分析绘图.mp4
- o, M5 m5 X @2 A+ E+ Z3 o( [│ │ ├─课时32回归分析绘图.mp4; P4 g' C# L: o2 Y0 \
│ │ ├─课时33多变量分析绘图.mp4
& J3 t0 ^) o+ }% `% p│ │ ├─课时34分类属性绘图.mp4+ ~! ]" S5 S, K0 I7 U2 |* I4 d
│ │ ├─课时35Facetgrid使用方法.mp4! m- F$ k$ O/ o+ r s+ B8 k
│ │ ├─课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
7 f3 _( p# G* p, O3 T│ │ ├─课时37热度图绘制.mp4
( J5 @; m% y& w X7 x│ ├─06线性回归算法原理推导) F( a0 f4 x4 n' t+ t3 Y8 |
│ │ ├─课时38线性回归算法概述.mp44 e7 t- u( V' _1 F% D
│ │ ├─课时39误差项分析.mp4
1 X" N$ S% U: K7 Y8 ~│ │ ├─课时40似然函数求解.mp4$ [3 Z6 z$ l$ {5 ?6 j9 K9 Z
│ │ ├─课时41目标函数推导.mp45 |5 U8 f& c/ L/ i' P3 Q
│ │ ├─课时42线性回归求解.mp4' w+ \' z# U& V6 k& \6 n4 c
│ ├─07梯度下降策略9 X: Q, c& _% c' o* d& y
│ │ ├─课时43梯度下降原理.mp43 J9 P V9 d, h( Q P0 ^/ D9 K
│ │ ├─课时44梯度下降方法对比.mp46 O6 ~; J. x, q, [! t3 v4 X$ k+ K
│ │ ├─课时45学习率对结果的影响.mp4
5 z& T/ r: i- {- g2 ~, y# W2 M│ ├─08逻辑回归算法
) h* d4 e/ b3 e, a6 a, @│ │ ├─课时46逻辑回归算法原理推导.mp4$ Y% ] y) q4 }2 } e, P0 W
│ │ ├─课时47逻辑回归求解.mp4+ m& j0 N& ^- `" C
│ ├─09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
' g9 X7 K b2 z│ │ ├─课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4: X9 T' j5 M: ]+ E- [% ^+ v
│ │ ├─课时49完成梯度下降模块.mp4
& \* Y. S! U6 h3 W│ │ ├─课时50停止策略与梯度下降案例.mp4/ {8 I; T5 V% K* ~6 }+ D3 P- Z6 i
│ │ ├─课时51实验对比效果.mp4. u7 D1 d( y" U2 d c
│ ├─10项目实战-交易数据异常检测
8 i" {4 U: i# i) E# M# h│ │ ├─课时52案例背景和目标.mp4
1 Z# b4 e! P( ]# q│ │ ├─课时53样本不均衡解决方案.mp40 j7 l+ u( d! d* T+ v- y1 Z
│ │ ├─课时54下采样策略.mp4
# {; a/ n' \3 o+ q$ ~* ]│ │ ├─课时55交叉验证.mp4
/ b7 g7 |: Q& _4 q5 R7 H│ │ ├─课时56模型评估方法.mp4' }- _* w- p! t& @' U5 E1 B
│ │ ├─课时57正则化惩罚.mp4
& L5 u) \9 C6 b0 B5 E D k│ │ ├─课时58逻辑回归模型.mp4
( D: k, f9 ^- E5 D│ │ ├─课时59混淆矩阵.mp4( j/ O2 g, |% Y" O
│ │ ├─课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
x/ m2 y) L* n│ │ ├─课时61SMOTE样本生成策略.mp4
. q" t3 F$ E; r! a9 D, n; `│ ├─11决策树算法; [: c9 s' b5 K
│ │ ├─课时62决策树原理概述.mp4
7 S9 S1 J4 b4 {+ m9 N5 d6 |│ │ ├─课时63衡量标准-熵.mp4# O1 ~. s! G) ^8 Y+ m
│ │ ├─课时64决策树构造实例.mp4
7 y* B) o+ u5 d1 R2 P│ │ ├─课时65信息增益率.mp4% s& H6 V! G4 R
│ │ ├─课时66决策树剪枝策略.mp4$ J! O0 l9 O/ s; v3 y$ Y* H
│ ├─12案例实战：使用sklearn构造决策树模型
' |+ A7 b7 m" r7 f│ │ ├─课时67决策树复习.mp4
% W" s. N1 W4 ~: N3 b1 |7 z│ │ ├─课时68决策树涉及参数.mp4
8 S4 m0 a, B5 Z& a│ │ ├─课时69树可视化与sklearn库简介.mp4$ O! o, e+ A! y$ s1 f+ u, b
│ │ ├─课时70sklearn参数选择.mp47 v% }, X8 d& Z6 ?' s% E+ Q
│ ├─13集成算法与随机森林
, ~. p1 \& W1 l# f│ │ ├─课时71集成算法-随机森林.mp4
% m$ Q( B$ W W. C! A3 G│ │ ├─课时72特征重要性衡量.mp4
, n6 T' l2 t# q+ }. o) S$ P, T4 H│ │ ├─课时73提升模型.mp4- v8 e5 w& k( d
│ │ ├─课时74堆叠模型.mp40 _$ P+ Q5 v N3 ]# Y, p
│ ├─14案例实战：泰坦尼克获救预测1 X# a8 p6 F2 `, D9 U; q
│ │ ├─课时75船员数据分析.mp4$ L/ F; R0 l4 [! t5 N
│ │ ├─课时76数据预处理.mp4
# W4 F' @& @- \. r0 J1 Z4 n1 \. V7 h│ │ ├─课时77使用回归算法进行预测.mp4
2 T7 S" x. k; ~│ │ ├─课时78使用随机森林改进模型.mp4
+ ~; |. L8 c( m6 o9 x1 c│ │ ├─课时79随机森林特征重要性分析.mp4/ A5 j! [& |. q
│ ├─15贝叶斯算法
+ M0 }% {$ k0 L4 E3 o6 ^" e$ B│ │ ├─课时80贝叶斯算法概述.mp4
3 S& Q+ v y- r q6 ^, L│ │ ├─课时81贝叶斯推导实例.mp4. z9 p) ]: [3 P( V
│ │ ├─课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4; l2 o9 A4 V- L- I* a- l
│ │ ├─课时83垃圾邮件过滤实例.mp4% I' h- C! l! z* f8 i* u
│ │ ├─课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
5 m! P' r0 o. @+ G" _) O; T│ ├─16Python文本数据分析：新闻分类任务' f& z; ^ l! ]
│ │ ├─课时85文本分析与关键词提取.mp4
8 f8 g9 e6 K# e4 g z2 s4 U: H│ │ ├─课时86相似度计算.mp4+ U' J4 E. b- Y& ] b
│ │ ├─课时87新闻数据与任务简介.mp4% F( C ~( l& l/ \; x, r% t3 y5 @
│ │ ├─课时88TF-IDF关键词提取.mp4
1 ?# C) i1 K7 P7 P* p│ │ ├─课时89LDA建模.mp4
" r8 k$ q7 M+ s2 P7 }: y! r│ │ ├─课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
! Y" q6 p& n* A q│ ├─17支持向量机1 C2 @ K* `( d0 f9 V/ ]
│ │ ├─课时91支持向量机要解决的问题.mp4 |3 W9 Z- n+ Z; f
│ │ ├─课时92距离与数据的定义.mp41 o& {) ?$ J: d( }5 D) b4 W
│ │ ├─课时93目标函数.mp4
, {2 I5 |0 k" u8 R│ │ ├─课时94目标函数求解.mp4
. `9 |' b1 ]1 g5 i5 g6 e7 ?% H! v│ │ ├─课时95SVM求解实例.mp4& i9 p- R9 b' S+ ~" q
│ │ ├─课时96支持向量的作用.mp4
" r/ t9 x: u* k0 h4 y2 O# k! T9 s- e│ │ ├─课时97软间隔问题.mp4
, o3 f# ~0 O% @* T│ │ ├─课时98SVM核变换.mp4
$ s' l6 j. Z# s5 V│ ├─18案例：SVM调参实例& Z& }4 a0 l5 Q8 K7 T o+ S. w
│ │ ├─课时100SVM参数选择.mp43 V3 Z, h3 s/ ]; M. ]
│ │ ├─课时99sklearn求解支持向量机.mp4' ]) C; c- H, @5 T3 ~' _. }0 g4 e6 |5 J
│ ├─19聚类算法-Kmeans
, v5 e/ @7 L$ N! O7 Q9 z│ │ ├─课时101KMEANS算法概述.mp4$ J7 {" w6 p( w9 h& O& T$ U
│ │ ├─课时102KMEANS工作流程.mp42 ?8 v$ ~4 T1 ?
│ │ ├─课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
) U8 G- _; k6 L# N8 C) W│ │ ├─课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
: W. J4 t1 n. H T│ ├─20聚类算法-DBSCAN6 l; y; Y6 j! G. X' [
│ │ ├─课时105DBSCAN聚类算法.mp4 \- B2 J' T O! Z
│ │ ├─课时106DBSCAN工作流程.mp47 E/ b4 r5 s c, e1 a+ q
│ │ ├─课时107DBSCAN可视化展示.mp4
T+ w+ o% n# Z/ Q9 ]$ i, b$ O, D│ ├─21案例实战：聚类实践
- U) F& C5 x$ e2 v, Y3 k│ │ ├─课时108多种聚类算法概述.mp4, w: y1 d, f& H. Q3 ~" D0 B# F
│ │ ├─课时109聚类案例实战.mp4
! k- Q2 E( p$ o& F0 y│ ├─22降维算法-PCA主成分分析
$ z0 ]! h' u0 D; Q# x& W│ │ ├─课时110PCA降维概述.mp4
" }7 U4 `9 i' I( e6 b/ |│ │ ├─课时111PCA要优化的目标.mp4& p* g# _. @9 O6 }, ?
│ │ ├─课时112PCA求解.mp4; h3 Y0 N1 R+ \+ b1 `
│ │ ├─课时113PCA实例.mp4
" X0 \% r% g& X2 |: d; @% ?$ h│ ├─23神经网络
* g7 b- Y: ~; J! ~# y+ L) Z│ │ ├─课时114初识神经网络.mp4
( E% `, l; p, x* K( l$ \│ │ ├─课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
, o3 }& h k' ^5 a# c│ │ ├─课时116K近邻尝试图像分类.mp4
- R" [" o& P. F" d/ w& a│ │ ├─课时117超参数的作用.mp4
) t( G1 w3 Y, [7 s# O2 t│ │ ├─课时118线性分类原理.mp4
; a5 k3 O$ W' E- B" @0 ?0 v# o$ R& b│ │ ├─课时119神经网络-损失函数.mp43 j( ]6 {' ]( D
│ │ ├─课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
; D) i7 l6 o8 j: j' C" E6 Z1 S│ │ ├─课时121神经网络-softmax分类器.mp4) h6 w+ c# N( c0 Q# \4 v2 z' a' K/ c8 ]
│ │ ├─课时122神经网络-最优化形象解读.mp4- s0 P7 o' h* N% Q: L
│ │ ├─课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4# T9 u, b: O( y/ k- R
│ │ ├─课时124神经网络-反向传播.mp4' ]5 H) M, H* _+ }
│ │ ├─课时125神经网络架构.mp4
1 A- C2 Q/ T& F5 L│ │ ├─课时126神经网络实例演示.mp4( b, H9 |6 i3 ^0 q% G& A/ v% C
│ │ ├─课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
: L& D) Z D" w. ?! ^│ │ ├─课时128感受神经网络的强大.mp4
, Z9 F6 q# J' ~, {$ ~9 n+ P! ]% }│ ├─24Xgboost集成算法
' }% H4 z2 f9 G$ |' y- s( L/ L│ │ ├─课时129集成算法思想.mp49 t# c. V! g+ B6 ]$ ?. _' a* Q
│ │ ├─课时130xgboost基本原理.mp42 A5 }, N- G" r9 {
│ │ ├─课时131xgboost目标函数推导.mp4( f: h: x5 y7 }$ E9 s5 n6 r& D
│ │ ├─课时132xgboost求解实例.mp4
2 Y! z6 [6 `. ^. [9 e! L u6 V5 z│ │ ├─课时133xgboost安装.mp4
6 V/ s$ g" g/ A- H$ O' w│ │ ├─课时134xgboost实战演示.mp4
# X. W) [) L" z│ │ ├─课时135Adaboost算法概述.mp4
+ |* Z5 E! {3 [3 X; C% M5 p│ ├─25自然语言处理词向量模型-Word2Vec, q# g4 ]6 ^. f- f6 t# v) D
│ │ ├─课时136自然语言处理与深度学习.mp4
G$ x Z+ z" ]$ ^) ?# r5 `│ │ ├─课时137语言模型.mp45 s5 p$ x- R6 i5 \0 r+ f
│ │ ├─课时138-N-gram模型.mp4, f* v. E6 b3 M g
│ │ ├─课时139词向量.mp48 j; ]+ j5 d2 U! V6 D1 C# L( H! v
│ │ ├─课时140神经网络模型.mp47 i% z+ K# b0 N7 t0 i$ s* D
│ │ ├─课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4& L, {* \! n! P
│ │ ├─课时143CBOW求解目标.mp4
" e& a- \6 g& b: O! G+ v│ │ ├─课时144梯度上升求解.mp4 ^* f& p9 P- s7 j' K
│ │ ├─课时145负采样模型.mp4* A4 T9 }9 ?7 J- L3 _7 m1 R3 T5 g
│ ├─26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型$ b5 s, L3 }. q1 A; G, ^% a
│ │ ├─课时146使用Gensim库构造词向量.mp4: F. `& {6 D4 H
│ │ ├─课时147维基百科中文数据处理.mp4" W9 F2 d. f+ I7 D/ Z+ i
│ │ ├─课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
3 U( p( _% ?6 Q/ _8 ~3 n; W) t3 ^- X│ │ ├─课时149测试模型相似度结果.mp47 g! Y$ P- c4 g: B0 t' W
│ ├─27scikit-learn模型建立与评估
# U0 @; B. K2 z│ │ ├─课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
2 S2 ^* o. z) a; w9 [│ │ ├─课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp44 W+ C! U J# b! \
│ │ ├─课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
$ B/ T" s& Q5 E7 m6 _6 y│ │ ├─课时153 模型效果衡量标准.mp4
: X$ ^7 Y- P) \% {│ │ ├─课时154ROC指标与测试集的价值.mp46 ]4 M ?2 I% g, c) O& Z
│ │ ├─课时155交叉验证.mp4
- `- \. [( I; U4 T* t% d. S│ │ ├─课时156多类别问题.mp4
, H w4 n6 e# n, m$ c, q& B) `' b│ ├─28Python库分析科比生涯数据' @0 @$ a4 p3 j# |. o9 h
│ │ ├─课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
9 \3 u# `" `% x+ A│ │ ├─课时158特征数据可视化展示.mp4
2 h! ~$ F! F* r& Z2 m│ │ ├─课时159数据预处理.mp4
8 }& z+ j6 G. L: }& T8 @* d│ │ ├─课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
5 I j* ~( W) b& L│ ├─29Python时间序列分析
$ Y' k1 P' ]- m# R W2 ~4 J+ f│ │ ├─课时161章节简介.mp4
+ A" j: j- t: E: i& j│ │ ├─课时162Pandas生成时间序列.mp4* ~1 G- H4 J7 ^% Y& D" g1 I
│ │ ├─课时163Pandas数据重采样.mp49 T9 E5 F c" u! m+ I' c8 d: [
│ │ ├─课时164Pandas滑动窗口.mp4& `9 l* W+ H4 E Q& O- Z
│ │ ├─课时165数据平稳性与差分法.mp4
. X5 x8 O- v* e- M2 X4 h│ │ ├─课时166ARIMA模型.mp4! ^9 y0 R: Q0 m/ s1 U
│ │ ├─课时167相关函数评估方法.mp4
# j b& p1 S; _3 e9 ?- ~│ │ ├─课时168建立ARIMA模型.mp4' ~8 R4 Q) g2 S0 @* M
│ │ ├─课时169参数选择.mp4
1 @( e9 U }- G│ │ ├─课时170股票预测案例.mp4
, Q$ k# k) @3 J9 z& |6 K9 n│ │ ├─课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
- ], z$ B( V& a, s│ │ ├─课时172维基百科词条EDA.mp4# e4 H7 T) @" x; d6 {; Q. G2 l: t
│ ├─30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润5 b( X9 q4 D$ W) }% k! g6 z" R! O5 u$ y
│ │ ├─课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
: _$ f; ]5 y& u( S! p6 K# L│ │ ├─课时174数据预处理.mp43 R2 f2 f/ l1 @# ?2 _# L6 D2 X
│ │ ├─课时175获得最大利润的条件与做法.mp4/ J2 v( ^ h, W9 |+ h3 A3 I9 w4 T
│ │ ├─课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4+ K( ~& h5 f [
│ ├─31机器学习项目实战-用户流失预警
& }, h F, |& @: ?4 n4 X& D; B4 w│ │ ├─课时177数据背景介绍.mp42 q3 F0 c" f- s% q
│ │ ├─课时178数据预处理.mp4$ r+ {# U* I$ [# H
│ │ ├─课时179尝试多种分类器效果.mp4: }/ D1 n, M9 v! S( [2 J
│ │ ├─课时180结果衡量指标的意义.mp4) V. Z9 _4 l8 ~( c, [' N$ F) J+ Y8 y
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6 \3 c. n- K8 v; J/ p: u│ ├─32探索性数据分析-足球赛事数据集- @2 Z" P! T7 @7 N& H8 L/ ^
│ │ ├─课时182内容简介.mp44 o4 \& ?! }/ j8 ]
│ │ ├─课时183数据背景介绍.mp4
5 a7 _8 ?, m+ k+ Q; B│ │ ├─课时184数据读取与预处理.mp4
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& }! G; N: u# w; e8 r: r1 Z$ q│ │ ├─课时186缺失值可视化分析.mp4) \* J% a/ k x! Y! T
│ │ ├─课时187特征可视化展示.mp4
# u% J3 W7 K: z* r│ │ ├─课时188多特征之间关系分析.mp4
0 x& e8 G% V& p4 Y- b- O7 \ l+ q│ │ ├─课时189报表可视化分析.mp4
0 E4 ~0 [: F, _7 v8 ~7 J! _│ │ ├─课时190红牌和肤色的关系.mp4. |- z2 n+ i ~( D( Q ^! \
│ ├─33探索性数据分析-农粮组织数据集
y+ q' _/ s# C9 M& M. i! H) @0 P│ │ ├─课时191数据背景简介.mp4, U' e b8 w3 A( d- `8 T& y
│ │ ├─课时192数据切片分析.mp4 J0 @' ^! t: n: k( Y# O1 a# a* N
│ │ ├─课时193单变量分析.mp4: H6 s- }( Q U0 d9 r
│ │ ├─课时194峰度与偏度.mp4
6 }: h* c; w: d) d│ │ ├─课时195数据对数变换.mp4
a' r: O( [* U5 l$ ^ r│ │ ├─课时196数据分析维度.mp4) [& i! n/ h8 w6 \
│ │ ├─课时197变量关系可视化展示.mp4/ P3 b( W' g/ R z o* Y; A
│ ├─34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析" v7 D+ M+ B5 O/ b. P
│ │ ├─课时198建立特征工程.mp45 q1 o! K$ M k2 x6 l3 D2 N h! h; i
│ │ ├─课时199特征数据预处理.mp4
/ w \; p f: a1 Z T│ │ ├─课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
6 O. O# v; H' R' s8 X6 X8 j: F├─课程资料 W( ]) A! M3 I2 G ?: G
│ ├─唐宇迪-机器学习课程资料
0 P- D/ C" L$ K, m1 \ M│ │ ├─Python库代码（4个）1 D; e5 \* E; a9 O$ d' U
│ │ │ ├─1-科学计算库numpy' k# T" c( A7 @+ x; l8 m- ^
│ │ │ │ ├─.ipynb_checkpoints
; o/ B5 ~0 m4 p8 }' z7 p8 r│ │ │ │ │ ├─NUMPY_3-checkpoint.ipynb; X. P& y: ]. F! i0 f9 o$ E
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发表于 2022-6-14 04:57:01
