【S0097】Ai最前沿应用 事件检测+评论分析+目标检测+智慧医疗视频教程

java8

Java吧 视频教程： JAVA从零征服高塔 JAVA编程大师进阶之路 携手斯坦福大学实战视频教程
8 y0 f- D' Q9 Z! k! D/ EJava教程编号：【S0097】-166

5 _" l9 s6 b; ^( b全面涵盖AI前沿应用领域： 本课程将引导学员深入了解事件检测、评论分析、目标检测和智慧医疗等热门领域，全面剖析其应用场景和技术原理。

AI环球大赛实战经验分享： 通过AI环球大赛的实战案例，学员将获得宝贵的实战经验，深入理解如何在复杂场景中运用所学知识解决实际问题。
8 t* T" |5 [* ?' |/ \
: ?1 o5 X& f( E. q2 d交互式学习体验： 本课程注重实践，通过案例分析、项目实践和互动讨论，帮助学员深入理解并灵活运用所学概念。
! p" u0 g$ _& q9 Y: x3 f
6 c' _2 n% e9 u! I行业专家指导： 由行业内资深专家担任导师，分享最新行业趋势、实践经验和技术突破，助力学员在AI领域取得更大突破。

课程内容概要：

& y1 O/ {9 [. A( Q1 z. l& m2 E: M9 e事件检测： 探索事件检测技术的原理与应用，了解如何从海量数据中精准识别关键事件，为实际场景提供智能分析与预警。

2 Y+ w/ v' A! |, O评论分析： 深入研究自然语言处理技术，解析评论数据背后的情感和趋势，为企业决策提供有力支持。
2 ]! \/ u5 n! J, _
目标检测： 着眼于计算机视觉领域，学习目标检测的算法和应用，掌握在图像和视频中快速准确地识别目标的关键技术。
0 N9 k% n( C' ]4 F+ a& X
* z9 O  z& q0 n" i5 q! e3 _  E智慧医疗： 深度挖掘AI在医疗领域的应用，包括疾病诊断、医学影像分析等，了解如何借助AI技术提升医疗服务水平。

〖课程目录〗：
01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)
04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）
05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）
06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
7 d1 S  ^) S: H07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）
  ^) J; V. I( N" |' q08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
0 r. n1 E- V. h3 P* z  d) L09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
) a( Q  ?9 Q! `4 w$ s10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
0 T# }, m' u" Y$ O6 a% V# h11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）
& v2 c3 ~( A5 c$ J/ [8 |- o12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
, ?% S- k( j6 z14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)
: A5 i4 @2 P1 g+ }9 c* _/ j0 y# b16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
17-03 数学基础
- L2 T2 [$ S' n& W6 J8 d18-04 神经网络基础知识
19-01 python · AI&数据科学入门
. k9 d' X# b/ z$ z" n( R% K$ y20-深度学习PyTorch框架班
21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班
* B0 a+ `% N) r22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类）
: Q; E) \" L  s) S
, ^' _8 f% n; Y- L6 T7 U* l
===============课程详细目录===============

4 R" `% r7 g$ ~1 d- S1 f9 F9 Z0 i
(1)\01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛；目录中文件数:7个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
1 \$ F& x" r1 Y5 u├─05-【01课】赛题介绍 + Kaggle平台学习 + 开发环境搭建 + 比赛数据探索性分析.mp4
& X2 D5 y' `4 j1 s, c2 }% w├─06-【02课】基于3D CNN的baseline代码讲解.mp4
├─07-【03课】基于transformer的baseline代码讲解.mp4
├─08-【04课】基于XGBoost的baseline代码讲解.mp4
(2)\02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）；目录中文件数:9个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
4 B: v9 r; r% v6 I├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
; c3 L- U! V. f% r% W├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
1 C" _% K% J$ w5 }4 G├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
" I/ T; C- ^% K├─07-【03课】特征工程实践.mp4
4 [6 I8 L- O+ E4 t( [# h4 j├─08-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4
├─09-【05课】数据挖掘中的文本信息的使用.mp4
├─10-【06课】数据挖掘比赛中的Trick.mp4
(3)\03-【kaggle新赛】feedback-英语学习者语言知识评估大赛指导班(NLP·文本分类)；目录中文件数:7个
├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
! h: x! U4 b2 n- o$ _1 T5 C├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4
├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4
8 V' ~3 y: P9 P" M' l. P├─07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1.mp4
( b- O' [, u2 C9 o( c1 }! V├─08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4
  a, {# L( W% f6 W1 T6 [1 z(4)\04-【kaggle新赛】Open Problems-单细胞变化预测大赛指导班（医疗数据挖掘）；目录中文件数:6个
├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
. h2 a: D( X. S) K1 y- W# ^) p' }├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
4 y% P" |9 M" e  U6 G) R├─05-【01课】数据 EDA，题目分析.mp4
├─06-【02课】baseline 代码介绍.mp4
├─07-【03课】可能的上分点.mp4
. W) r! a4 b) Z- S9 C& x" G(5)\05-【CCF BDCI 2022】小样本分类大赛指导班（nlp任务）；目录中文件数:9个
6 W: i) ~* w. p: k├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
2 m' E, C4 ^5 K- X├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─05-【01课】赛题解析和baseline 详解.mp4
4 s' J& q+ o  G: U& C├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4
7 ^, N" N8 v: k( V8 C; {7 n├─07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4
" q. ~( D! z: q4 L├─08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4
" n' `" W; a; Z├─09-【05课】模型训练技巧分享.mp4
2 w7 R3 q4 e" l0 Z- ^├─10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4
. |# T! z" T9 _+ R$ f(6)\06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）；目录中文件数:7个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
. V. Y7 W/ y8 Q& C8 _8 f├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
" [8 R; u& _! t! t8 @" p9 W' u# ~├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
├─07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4
5 b# x4 l' W' k  H$ N/ B6 l$ A) Y" u$ D├─08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4
(7)\07-【Kaggle新赛】DFL 德甲足球事件检测大赛指导班（CV·目标检测-视频分类）；目录中文件数:9个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解.mp4
+ b2 @. j; x7 Z  h├─06-【02课】视频分类与图像分类.mp4
├─07-【03课】数据扩增方法.mp4
: J/ G  r2 _, W, r7 _% d├─08-【04课】多模型集成方法.mp4
├─09-【05课】历史视频比赛总结.mp4
! y0 f& f4 g0 J├─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4
# ]. W  N. e4 F, }8 d, ?(8)\08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班；目录中文件数:7个
├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
& ]6 ~: j; @& X, h9 m; c! M├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
4 v; o! U) Y" A# G7 _/ Z4 Y( T├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
0 G7 b5 o# x4 j) Z) S├─06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4
5 g8 p# R* k) |+ ^" h( I/ d├─07-【03课】TabTranformer原理详解.mp4
├─08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4
4 b) [: a' i: Q' P9 ?(9)\09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班；目录中文件数:10个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
" v9 e- ]* P0 f& e6 H$ b├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
- V9 H% `( Y  m( G+ q# }├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
) e. n7 t) w  X8 f1 C7 z2 N├─05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4
3 O" O4 u* y  w  l( ?├─06-【02课】Baseline讲解.mp4
6 f1 Q. n. N2 L! Z0 q, v+ s├─07-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4
├─08-【04课】额外的一个新比赛（待定） & 肾小球答疑.mp4
├─09-【05课】额外的新比赛往期方案讲解.mp4
├─10-【06课】理论知识补充.mp4
0 ?  t8 O& ^/ ~8 V; Z$ L├─11-【07课】复盘.mp4
(10)\10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）；目录中文件数:10个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
' c1 S- m9 J% @( f* @├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
2 S% ~% L) D3 L0 W8 y* s6 y2 Q0 }├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
+ k( F6 S; y+ _, U  l( Q├─05-【01课】赛题分析，EDA.mp4
9 I+ I. M; H6 X├─06-【02课】baseline基本讲解.mp4
├─07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4
! S! K) E' b+ n, l2 S# w* u├─08-【04课】赛题trick讲解.mp4
; v  `$ l: J  v: A- M8 M├─09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4
; h  j- o9 T1 A├─10-【06课】答疑.mp4
% I4 {# `2 p4 s" w& d, Y├─11-【07课】比赛复盘.mp4
(11)\11-【kaggle新赛】信用违约预测大赛指导班（金融风控·结构化数据挖掘）；目录中文件数:9个
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
: ?* |8 w- L! l! G4 T6 o$ |├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
5 I/ f1 U2 `2 y% O# T( k8 B+ w├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
├─06-【02课】树模型介绍与调参.mp4
├─07-【03课】深度学习模型搭建.mp4
├─08-【04课】模型集成方法.mp4
* J/ s3 N7 C# G4 O$ K) g├─09-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4
├─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4
(12)\12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛；目录中文件数:6个
! O! t. M& [7 ^6 O  N& X0 L: |├─02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4
/ D3 E: u# A- K' U" _  r├─03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4
├─04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4
├─05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4
├─06-【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4
  d; [, F+ B+ {+ D8 n# E5 T1 b├─07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4
  t7 v; B, T1 F# ^3 E(13)\13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）；目录中文件数:10个
├─01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
, N& K( J- w# ]% ^3 O& a├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
/ ~. V( n( P3 m' s5 W4 b├─05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4
8 v' z8 x1 Q# R├─06-【02课】  Baseline讲解.mp4
├─07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4
├─08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版.mp4
; m3 N& q) P" J  W' K6 M├─09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4
├─10-【06课】直播答疑.mp4
/ |5 [+ n% r5 k/ R% c. R├─11-【07课】比赛复盘.mp4
(14)\14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）；目录中文件数:6个
├─02-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
& O3 t/ G3 V' f1 j0 S! R├─03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4
5 p& g9 i! f& |├─04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4
0 u" f' C. z/ E( q, K: g2 W! ~3 p├─05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4
+ h. H( \, w" X" A( J8 c8 ^$ `├─06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4
* y- P: p5 q3 D3 e9 e4 B' D├─07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4
2 z/ n* x2 J$ {  C/ k; k' E2 P(15)\15-【Kaggle新赛】NBME-临床患者病例评分大赛指导班(NLP·Token分类)；目录中文件数:7个
├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4
├─03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4
7 s8 Z' m8 E. |! x' [6 G& Q├─04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4
├─05-03课-BERT及其变种.mp4
6 S- s' \1 x9 C' E├─06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4
( Q& f* b. g  g+ }├─07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4
├─08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4
) m' a3 k% `% c9 D7 {(16)\16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)；目录中文件数:9个
├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4
- @6 N) O# ^0 c6 v) B% {, O( g9 ^3 t├─04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4
4 h% g( ?9 u7 u├─08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4
/ e% D2 E+ `2 t' Y5 h├─10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4
2 S& ], G- X( x' _$ G! g; |( b├─11-【03课】修改网络设计.mp4
├─12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4
! h4 n6 p. P8 f: J) j├─13-【05课】数据增强和调参.mp4
├─14-【06】总结复盘.mp4
0 N7 H9 \+ s9 D- }. a7 C" I% P├─15-【07课】TOP方案分享.mp4
4 J% W* P  \$ k" ~5 {(17)\17-03 数学基础；目录中文件数:40个
├─02-【第一章】-1 导读课.mp4
% z  w7 J( ?) \$ q, @├─03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4
├─04-【第一章】-3 矩阵的逆，转置和对称转置.mp4
├─05-【第一章】-4 行列式的计算.mp4
8 s0 v& H& E- e, d* b1 j# _. K├─06-【第一章】-5 特殊矩阵的行列式与行列式的性质.mp4
├─07-【第一章】-6 行列式按行列展开，代数余子式.mp4
├─08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4
├─09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
: o4 `& V6 ~% F% Y6 Z6 G- p├─10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
├─11-【第一章】-10 分块矩阵.mp4
├─12-【第二章】-1 初等变换引入+三种矩阵初等变换以及三种初等矩阵以及矩阵标准型.mp4
├─13-【第二章】-2 初等变换的性质以及逆矩阵的另一种简单求法.mp4
├─14-【第二章】-3 矩阵秩的定义和性质以及线性方程组解的个数.mp4
├─15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
$ D+ s9 p, _- H! J( [) P├─16-【第二章】-5 向量的线性相关线性无关于可逆矩阵的关系+向量的内积范数正交规范正交基.mp4
├─17-【第二章】-6 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
├─18-【第二章】-7 施密特规范正交化+特征值特征向量定义直观意义+特征值特征向量求法与常用性质.mp4
' q( r+ A8 o2 c├─19-【第二章】-8 相似矩阵以及矩阵对角化+矩阵对角化的条件以及对称矩阵的对角化.mp4
├─20-【第二章】-9对角化在压缩算法的应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（上）.mp4
6 x, d+ }* p+ V! {( V! K5 a8 T1 e- R├─21-【第二章】-10对角化在压缩算法应用+二次型矩阵正定性+矩阵正定性在线性回归算法应用（下）.mp4
; \! _5 V+ G  r' P1 ~. b├─22-【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4
├─23-【第三章】-1 常用函数的导数以及到导数的常用公式，复合函数求导.mp4
  F" i* p0 d" p" k" X- ]5 A/ [├─24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
├─25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
├─26-【第三章】-4 不定积分.mp4
& m4 V) N: |  a" s9 V* ~├─27-【第三章】-5 定积分.mp4
├─28-【第三章】-6 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4
4 Y  p4 r2 G# z; q├─29-【第三章】-7 方向导数与梯度及其应用.mp4
├─30-【第三章】-8 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4
4 S+ [  o/ m/ @- K  R├─31-【第三章】-9 矩阵的求导.mp4
├─32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4
├─33-【第四章-上】-1 随机实验样本空间随机事件&概率的定义&条件概率与乘法公式.mp4
3 b5 [( w! D  `5 W, X6 t0 c$ v├─34-【第四章-上】-2 全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4
├─35-【第四章-上】-3 随机变量与多维随机变量.mp4
5 T1 h$ |1 E; I0 `; f+ ~├─36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
* T; \! V" a7 N/ h9 a$ r# g5 P├─37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4
├─38-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
  k8 Y7 e- i! q! A' Q: C' U+ T├─39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
+ L( Y9 e9 R1 d1 P& f" H├─40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4
├─41-【第四章-下】-3 约束最优化.mp4
3 b( g+ C5 h! ^! [% |# r" U(18)\18-04 神经网络基础知识；目录中文件数:11个
+ ^* [& n3 c: ]+ j# v6 t├─02-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4
├─03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4
/ t) G, j4 G# k, x├─04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4
├─05-01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4
├─06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4
├─07-02-卷积神经网络-0.mp4
! \5 G/ B, O. I4 ]* L├─08-02-卷积神经网络-1.mp4
├─09-02-卷积神经网络-2.mp4
├─10-03-循环神经网络-0.mp4
├─11-03-循环神经网络-1.mp4
. }  j% j( ^/ e7 X* p- u- e8 Y6 \5 X: K├─12-03-循环神经网络-2.mp4
(19)\19-01 Python · AI&数据科学入门；目录中文件数:29个
& d" S( o+ S1 B# {├─02-第一章 绪论和环境配置.mp4
: U0 N" v; y- @├─03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
7 V( q. o% e6 n: t4 \├─04-第二章 Python 基本语法元素.mp4
├─05-【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4
├─06-第三章 基本数据类型.mp4
├─07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
) F" y1 d0 j+ o% v! s2 @  E* R0 g├─08-第四章 组合数据类型.mp4
├─09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4
$ w2 l9 S. L# r7 x( F/ g4 E├─10-第五章 程序控制结构.mp4
├─11-【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4
├─12-第六章 函数-面向过程的编程.mp4
├─13-【作业讲解】第六章：函数.mp4
, w1 v. ~0 k# ^3 E$ g& w' `├─14-第七章 类-面向对象的编程.mp4
├─15-【作业讲解】第七章：类.mp4
├─16-第八章 文件-异常和模块.mp4
├─17-【作业讲解】第八章：文件-异常和模块.mp4
* A  _( C' l# E├─18-第九章 有益的探索.mp4
9 O8 C) v6 c# M6 E9 B/ o├─19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
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