【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

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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
Java教程编号：【S0097】-166

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。
. V- W* Y" [: f9 \6 _
: u1 ^+ M( Y" l( y. @$ sAI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。

+ ?" ?/ m: h: {! |4 C* ]" W3 X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。

* {* X( r2 t1 y4 x! @; ^" n8 F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。
# ~0 U/ _* }- X3 T" A1 U1 [, K
课程内容概要：
( M2 x, G+ @1 D* l
% g0 p) Z4 u  v% @0 ?) b+ c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。

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。

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。

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
/ I7 d" t; G7 w) J: ~0 C/ J& l: y02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）
. N; X# d' S4 h" l) F/ f03-【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)
* d. {+ _5 r1 Y04-【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）
6 o- B3 J& n0 N, I9 ~, n. K7 v  z07-【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）
08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
$ X. W/ m0 m" v, u09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
7 a9 w( O9 H/ w3 ^10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
6 v; R7 D9 Q( e; n- t. D11-【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）
2 M" t9 X: R4 E  q+ ^12-快速入门推荐算法-基于top-k的推荐赛
& z& d  N+ G0 I1 d) r/ v, N" B13-【Kaggle新赛】UW-Madison 肠胃道图像分割大赛（CV·图像分割）
14-【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)
16-【Kaggle新赛】tensorflow海星目标检测大赛指导班(CV·目标检测)
) c/ J: a$ T) d. k9 x! d; ~: d17-03 数学基础
18-04 神经网络基础知识
19-01 python · AI&数据科学入门
20-深度学习PyTorch框架班
3 h8 V" ?6 w/ S+ ^: [+ n21-【爱奇艺】WSDM用户留存大赛指导班
22-【Kaggle新赛】有毒评论识别大赛指导班（NLP·文本分类）

2 V% b1 X! _: ]( b" a) _  y
===============课程详细目录===============

# p; l5 S- f2 J9 L) k7 n  A. }/ G6 {
(1)\01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛；目录中文件数:7个
7 ^# N3 u8 r! C% ^. L├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
. y" I& L2 Y. G; N├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
; I! C6 |% p' {( U: t( j% f! h├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─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
├─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
9 Z) x9 S" E6 k- t6 Z(2)\02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）；目录中文件数:9个
3 F, W1 N# G2 [6 e├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
# v" T( _# H0 ?( S7 J├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
' H+ |4 a; e: E: n# ]! O/ [├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
- ~( L2 R2 H  L# z├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
├─07-【03课】特征工程实践.mp4
/ ?- G9 x0 ?9 f3 j' q├─08-【04课】pytorch实践-NCF实践.mp4
- p" T% ?  {! Y) e, x├─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
├─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
├─07-【03课】NLP比赛提分技巧 - 1.mp4
├─08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4
$ o3 W. S9 v+ I9 \. s1 g(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
2 J7 A+ k( K% Y# n├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
+ F6 H0 k) T) U& _0 \! q6 |% F├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
: [+ X' ]) z7 `. g/ ?0 k$ Q& P# \├─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" j) X9 D9 A, I% @4 r9 U(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
├─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
├─06-【02课】Bert预训练家族模型概览.mp4
├─07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4
: e- L  L& u1 u  V& H* @├─08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4
├─09-【05课】模型训练技巧分享.mp4
├─10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4
* C4 k5 _* P; f1 {(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
8 {( k0 y0 i; U8 d2 m; D├─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
, Q' R2 U* D+ |7 `) [├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
( s; Y; S! w5 i├─05-【01课】数据科学比赛介绍及Kaggle平台使用介绍.mp4
; V1 V( t4 A  N7 A├─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
9 y' k& X- D6 I9 ^* s& c7 K├─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
' M5 N8 Q* _* u; A* O( f8 e! b, h├─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
! c/ N& o! ^; k3 ~! Q" B: X1 y% j├─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
├─06-【02课】视频分类与图像分类.mp4
. w* }$ N( T5 t: q# A( m├─07-【03课】数据扩增方法.mp4
3 r, {4 [' H; h6 s) o, |├─08-【04课】多模型集成方法.mp4
: ~6 b! Z+ {- V- @1 N9 ]├─09-【05课】历史视频比赛总结.mp4
├─10-【06课】比赛总结与直播答疑.mp4
(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
+ x: l0 Y8 I, ~; z├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
: J, ^" j9 I2 C- {$ p/ x8 {├─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
├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
: ]7 ^" q: \: H* F7 y- s" G  y├─06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4
├─07-【03课】TabTranformer原理详解.mp4
, G; t+ i* J& l- ^- J├─08-【04课】比赛tricks和过往类似比赛讲解.mp4
(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
- m" F/ W! Z8 E* z5 n├─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 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4
2 X) P9 o  E2 i6 z├─06-【02课】Baseline讲解.mp4
# H& a) O. J! Z4 z8 p├─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
/ ?! H( g" Q2 k9 W+ m! J├─10-【06课】理论知识补充.mp4
) ^' f1 m# h+ l2 x3 H# ]* X├─11-【07课】复盘.mp4
& j/ a! J6 x2 c8 l2 x(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
; ^5 w7 w9 \% T: q" o" `7 [├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
8 R# T! |6 v9 @9 m; F3 R2 P├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
3 B' k" L/ ]2 ^/ z: i├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─05-【01课】赛题分析，EDA.mp4
├─06-【02课】baseline基本讲解.mp4
8 D) g5 E& I9 n' e1 @├─07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4
0 g7 l: I" `* g- C├─08-【04课】赛题trick讲解.mp4
├─09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4
& a/ i) s7 A) ]├─10-【06课】答疑.mp4
├─11-【07课】比赛复盘.mp4
8 q9 a* V# C1 _$ c(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
& Z/ b6 S% t1 ]8 _4 o* i├─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
9 y6 u$ u( r5 W├─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
# {$ i, X: F% |9 t# u; U├─07-【03课】深度学习模型搭建.mp4
├─08-【04课】模型集成方法.mp4
! [% }+ z( O3 O7 C: Z, N& S├─09-【05课】历史金融风控比赛总结.mp4
2 l2 v& l+ p# u8 A$ \6 Y├─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
├─02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4
7 F" u* e1 Y" q" L├─03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4
4 k& `# @; v7 Y3 V& `! d├─04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4
% }' s8 q, {2 y├─05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4
/ I/ g/ L2 A5 _& a├─06-【05课】推荐系统中的多目标算法.mp4
├─07-【06课】知识图谱在推荐系统中的应用.mp4
(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
3 ^2 ]9 Y3 V* E7 P; z9 p├─01-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
# @& N8 y2 ?7 E% k* N7 c├─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
├─05-【01课 】 赛题介绍+kaggle平台学习+比赛数据探索性分析.mp4
├─06-【02课】  Baseline讲解.mp4
├─07-【03课】语义分割模型基础一，基础版.mp4
: O* x; [9 p* d! z) k├─08-【04课】 语义分割模型基础二- 进阶版.mp4
8 q* o3 t6 z& }├─09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4
  J/ o+ s6 }, w; [4 ]4 V5 i├─10-【06课】直播答疑.mp4
├─11-【07课】比赛复盘.mp4
  W$ e" k, `0 }: v) H% I" W(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
: k$ `6 v& V( g/ q" z. N├─03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4
. I; ]7 o( e/ c9 \( \- Y0 }/ D├─04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4
6 Q3 m- R  B, U├─05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4
0 m- D- G! @( q' [├─06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4
├─07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4
(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
/ }$ z  Q) q' ~1 J1 l& T  a& V├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4
, m/ O1 S. m4 o* F& `' j├─03-01-课赛题介绍+baseline详解.mp4
├─04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4
, b! b$ ?9 f' h6 P  I├─05-03课-BERT及其变种.mp4
├─06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4
7 {: [) l; i; y1 c9 \├─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
# s; j( z% r; G; v+ R% M  E(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
├─04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4
├─08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4
8 B  \; v/ Y0 u) o: ^! X/ b1 j) R├─10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4
" `" I5 X% j: @: @├─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
, C- X4 _% e5 X4 d, p( P7 z" A├─13-【05课】数据增强和调参.mp4
3 n  H/ k+ Q" U7 f: n* b" s├─14-【06】总结复盘.mp4
├─15-【07课】TOP方案分享.mp4
# R6 L& v$ T! `/ X(17)\17-03 数学基础；目录中文件数:40个
├─02-【第一章】-1 导读课.mp4
├─03-【第一章】-2 矩阵的基本概念和运算性质.mp4
) V2 i. |9 l$ w- v; O" V├─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
├─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
0 Q6 n3 s$ u  ]6 s├─09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
+ E& t) p6 A3 v: T├─10-【第一章】-9 常用矩阵性质与特殊矩阵的逆.mp4
$ a* p4 _. v) t, V5 }% v├─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
. G7 C; s  ~" r6 q├─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
# D' M: K, b# m6 a3 ]├─15-【第二章】-4 矩阵的秩在线性回归算法中的应用.mp4
4 N9 m3 Y. w7 v+ d( w├─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
8 }8 x% K6 `: `5 C# M5 ]├─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
├─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
, r7 T8 I+ [' ]$ }├─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
% h, h8 \- K: n' z0 U├─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
7 `/ G# j3 S- J8 ^" X' w5 U├─22-【第二章】-11 SVD分解的应用.mp4
+ C1 z$ T- t) a, ]7 I: u, M) i├─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
9 M! c4 {3 L) u% X6 n├─24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
4 f$ `9 }$ ]4 }) a- `├─25-【第三章】-3 函数的凹凸性&函数的极值.mp4
7 G& q* ?, n9 r  S7 \9 z├─26-【第三章】-4 不定积分.mp4
- r+ K' f, A$ p├─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
├─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
├─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
$ S! {; m. Z4 x% K├─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
+ ^5 F* Q: @8 r9 l& l. E8 N├─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
├─36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
. U0 E) F5 h( K  `- k" R3 X├─37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4
6 z/ z4 R$ l. E! u* X6 i. ~├─38-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
4 e( {  ]0 ]& ^, e├─39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
5 T( L3 d0 G1 V) r├─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
5 i! ~2 @5 S/ z1 [(18)\18-04 神经网络基础知识；目录中文件数:11个
├─02-01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4
. l+ F3 E( m. p( c8 N6 R4 z2 k$ e├─03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4
├─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
- L5 p) a& ?* w├─06-01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4
* K+ i4 o/ K2 O, L" g├─07-02-卷积神经网络-0.mp4
0 y8 C2 S/ T2 u" u├─08-02-卷积神经网络-1.mp4
+ M/ v5 i. q/ g  i7 d6 l9 M├─09-02-卷积神经网络-2.mp4
4 m1 R; e$ A+ j4 G. ~9 M& s8 f0 f├─10-03-循环神经网络-0.mp4
; S  }  B* X( \. A2 F' O9 k6 @├─11-03-循环神经网络-1.mp4
├─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
├─02-第一章 绪论和环境配置.mp4
3 z1 [" E) ?* \) X' J! s0 R├─03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
6 _7 M5 X. k9 s6 U; ~├─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
6 N+ s7 S0 r5 ]0 g  [├─07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
# m3 S0 d: C$ h; G0 {├─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
/ H6 X- i& [) ^+ i- X( p0 a├─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
0 @& w$ z8 v2 K$ x- i( I├─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
├─18-第九章 有益的探索.mp4
* b4 v! o% }2 o; E  [. V/ w6 G, @├─19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
├─20-第十章 Python标准库.mp4
├─21-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4
├─22-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
0 k) ~) E8 k: P8 E' |- ]├─23-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4
├─24-第十二章 Pandas库.mp4
: Z" |+ }+ l3 l; E$ w3 t% a├─25-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4
├─26-第十三章 Matplotlib.mp4
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