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发表于 2019-3-29 21:05:53 |显示全部楼层
教程目录:
┣━Python就业班
┃  ┣━02 多任务
┃  ┃  ┣━02-进程
┃  ┃  ┃  ┣━05-进程、线程的区别
┃  ┃  ┃  ┣━07-进程池概述.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━08-进程池的创建
┃  ┃  ┃  ┣━03-使用Process完成多进程
┃  ┃  ┃  ┣━01-线程知识点复习.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━02-进程、程序的概念
┃  ┃  ┃  ┣━04-使用Process完成多进程-补充
┃  ┃  ┃  ┣━09-案例:多任务文件夹copy
┃  ┃  ┃  ┣━06-通过队列完成进程间通信
┃  ┃  ┣━01-线程
┃  ┃  ┃  ┣━04-通过继承Thread类完成创建线程
┃  ┃  ┃  ┣━05-通过继承Thread类完成创建线程-补充
┃  ┃  ┃  ┣━01-多任务介绍、以及Thread的基本使用
┃  ┃  ┃  ┣━10-死锁、银行家算法
┃  ┃  ┃  ┣━03-查看正在运行的线程、主线程等待子线程先结束
┃  ┃  ┃  ┣━11-案例:多线程版udp聊天器
┃  ┃  ┃  ┣━06-多线程共享全局变量
┃  ┃  ┃  ┣━09-同步概念、互斥锁解决资源竞争的问题
┃  ┃  ┃  ┣━08-创建线程是指定传递的参数、多线程共享全局变量的问题
┃  ┃  ┃  ┣━02-Thread创建线程 完成多任务
┃  ┃  ┃  ┣━07-多线程共享全局变量-args参数
┃  ┃  ┣━03-协程
┃  ┃  ┃  ┣━01-迭代器
┃  ┃  ┃  ┣━05-生成器-1
┃  ┃  ┃  ┣━06-生成器-2-send方式
┃  ┃  ┃  ┣━07-(重点)生成器-小总结
┃  ┃  ┃  ┣━03-(重点)迭代器的应用
┃  ┃  ┃  ┣━08-使用yield完成多任务
┃  ┃  ┃  ┣━10-案例:图片下载器
┃  ┃  ┃  ┣━11-(重点)进程、线程、协程对比
┃  ┃  ┃  ┣━02-完善迭代器
┃  ┃  ┃  ┣━04-迭代器使用的其他方式
┃  ┃  ┃  ┣━09-使用greenlet、gevent完成多任务
┃  ┣━08 首页布局案例和移动布局
┃  ┃  ┣━02-CSS3动画
┃  ┃  ┃  ┣━07transiton动画02
┃  ┃  ┃  ┣━05transiton动画01
┃  ┃  ┃  ┣━01翻面动画02
┃  ┃  ┃  ┣━02animation动画
┃  ┃  ┃  ┣━03loading动画
┃  ┃  ┃  ┣━06走路动画
┃  ┃  ┃  ┣━08transform
┃  ┃  ┃  ┣━09复习-tansform变形-翻面动画01
┃  ┃  ┃  ┣━04圆角-透明度-rgba
┃  ┃  ┣━06-CSS3前缀和H5新增标签
┃  ┃  ┃  ┣━02h5新增标签-表单控件-属性
┃  ┃  ┃  ┣━01css3前缀
┃  ┃  ┣━03-CSS3选择器和CSS权重
┃  ┃  ┃  ┣━01css权重
┃  ┃  ┣━04-屏幕适配
┃  ┃  ┃  ┣━03流体布局
┃  ┃  ┃  ┣━01视口-retina屏幕适配
┃  ┃  ┃  ┣━02背景图尺寸设置
┃  ┃  ┃  ┣━04响应式布局
┃  ┃  ┣━05-移动端布局实例
┃  ┃  ┃  ┣━01复习-rem布局原理
┃  ┃  ┃  ┣━04rem首页布局03
┃  ┃  ┃  ┣━05rem首页布局
┃  ┃  ┃  ┣━02cssrem安装-流体布局制作首页
┃  ┃  ┃  ┣━03rem首页布局02
┃  ┃  ┃  ┣━06rem首页布局01.mp4
┃  ┃  ┣━01-首页布局
┃  ┃  ┃  ┣━01首页布局03
┃  ┃  ┃  ┣━03重置样式reset.css
┃  ┃  ┃  ┣━02首页布局04
┃  ┃  ┃  ┣━04首页头部制作
┃  ┃  ┃  ┣━05首页logo-搜索框-购物车
┃  ┣━23 深度学习
┃  ┃  ┣━08-卷积神经网络
┃  ┃  ┃  ┣━02_激活层与池化层
┃  ┃  ┃  ┣━04卷积神经网络识别手写数字
┃  ┃  ┃  ┣━01_卷积神经网络介绍以及卷积层结构
┃  ┃  ┃  ┣━03面试题分析
┃  ┃  ┣━06-文件读取分析存储
┃  ┃  ┃  ┣━05tfrecords文件的读取与存储
┃  ┃  ┃  ┣━02图片文件读取
┃  ┃  ┃  ┣━01图像基本知识分析
┃  ┃  ┃  ┣━03二进制文件读取分析
┃  ┃  ┃  ┣━04二进制文件读取
┃  ┃  ┣━09-验证码识别
┃  ┃  ┃  ┣━01_第六天复习
┃  ┃  ┃  ┣━02_验证码识别原理分析
┃  ┃  ┃  ┣━04_验证码识别的实现
┃  ┃  ┃  ┣━03_验证码识别程序流程以及图片数据的处理
┃  ┃  ┣━02-图和会话
┃  ┃  ┃  ┣━04_会话的run方法.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━02_图
┃  ┃  ┃  ┣━01tensorflow图的结构.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━03_会话
┃  ┃  ┣━04-变量和模型保存加载
┃  ┃  ┃  ┣━03_trainable,学习率的调整,梯度爆炸
┃  ┃  ┃  ┣━05_模型的保存与加载
┃  ┃  ┃  ┣━06自定义命令行参数
┃  ┃  ┃  ┣━02_线性回归的原理复习以及实现
┃  ┃  ┃  ┣━01可视化学习
┃  ┃  ┃  ┣━04_增加损失值等变量显示
┃  ┃  ┣━03-张量和基本运算
┃  ┃  ┃  ┣━02运算API介绍
┃  ┃  ┃  ┣━01张量的定义以及数据
┃  ┃  ┣━07-简单神经网络
┃  ┃  ┃  ┣━03_简单的神经网络实现手写数字图片识别
┃  ┃  ┃  ┣━02_神经网络结构
┃  ┃  ┃  ┣━01_感知机模型
┃  ┃  ┃  ┣━04_简单的单层神经网络预测手写数字图片
┃  ┃  ┣━01-TensorFlow介绍
┃  ┃  ┃  ┣━01_tensorflow基本介绍
┃  ┃  ┣━05-数据读取
┃  ┃  ┃  ┣━04_CSV文件读取案例
┃  ┃  ┃  ┣━01_tensorflow解决读取数据、实现同步模拟
┃  ┃  ┃  ┣━03_文件读取流程
┃  ┃  ┃  ┣━02_队列管理器和协程协调器实现异步读取训练
┃  ┃  ┣━10-分布式系统和线性回归
┃  ┃  ┃  ┣━02自实现一个线性回归
┃  ┃  ┃  ┣━01_分布式的原理,架构,更新参数模式
┃  ┣━24 数据结构和算法
┃  ┃  ┣━04-栈与队列
┃  ┃  ┃  ┣━01-栈的实现
┃  ┃  ┃  ┣━02队列与双端队列的实现.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━03-栈与队列的概念.mp4
┃  ┃  ┣━06-树与树算法
┃  ┃  ┃  ┣━03-二叉树的概念
┃  ┃  ┃  ┣━04-二叉树的实现
┃  ┃  ┃  ┣━05-二叉树的先序、中序、后序遍历
┃  ┃  ┃  ┣━02-树的概念
┃  ┃  ┃  ┣━01-二叉树的广度优先遍历
┃  ┃  ┃  ┣━06-二叉树由遍历确定一棵树
┃  ┃  ┣━02-顺序表
┃  ┃  ┃  ┣━01-内存、类型本质、连续存储
┃  ┃  ┃  ┣━02-顺序表添加与删除元素_Python列表的实现
┃  ┃  ┃  ┣━03-基本顺序表与元素外围顺序表
┃  ┃  ┃  ┣━05-顺序表数据区替换与扩充
┃  ┃  ┃  ┣━04-顺序表的一体式结构与分离式结构
┃  ┃  ┣━05-排序与搜索
┃  ┃  ┃  ┣━10-二分查找时间复杂度
┃  ┃  ┃  ┣━13-希尔排序实现
┃  ┃  ┃  ┣━04-快速排序
┃  ┃  ┃  ┣━06-排序算法的稳定性
┃  ┃  ┃  ┣━09-插入排序1
┃  ┃  ┃  ┣━11-归并排序_代码执行流程
┃  ┃  ┃  ┣━15-归并排序时间复杂度及排序算法复杂度对比
┃  ┃  ┃  ┣━16快速排序实现2
┃  ┃  ┃  ┣━05-冒泡排序及实现
┃  ┃  ┃  ┣━14-插入排序2
┃  ┃  ┃  ┣━07-希尔排序
┃  ┃  ┃  ┣━02-二分查找
┃  ┃  ┃  ┣━08-选择排序算法及实现
┃  ┃  ┃  ┣━01-插入算法
┃  ┃  ┃  ┣━03-归并排序
┃  ┃  ┃  ┣━12-快速排序实现1
┃  ┃  ┣━01-数据结构和算法基础
┃  ┃  ┃  ┣━04-算法引入
┃  ┃  ┃  ┣━08-常见时间复杂度与大小关系
┃  ┃  ┃  ┣━05-Python列表类型不同操作的时间效率
┃  ┃  ┃  ┣━03-数据结构引入
┃  ┃  ┃  ┣━07-Python列表与字典操作的时间复杂度
┃  ┃  ┃  ┣━01-代码执行时间测量模块timeit
┃  ┃  ┃  ┣━06-最坏时间复杂度与计算规则
┃  ┃  ┃  ┣━02时间复杂度与大O表示法
┃  ┃  ┣━03-链表
┃  ┃  ┃  ┣━08-单向循环链表删除元素
┃  ┃  ┃  ┣━02链表的提出
┃  ┃  ┃  ┣━03双向链表及添加元素
┃  ┃  ┃  ┣━06-双向链表删除元素
┃  ┃  ┃  ┣━10-单向循环链表删除元素复习及链表扩展
┃  ┃  ┃  ┣━11-单链表的判空、长度、遍历与尾部添加结点的代码实现
┃  ┃  ┃  ┣━12-单链表尾部添加和在指定位置添加
┃  ┃  ┃  ┣━05单向循环链表添加元素
┃  ┃  ┃  ┣━07-Python中变量标识的本质
┃  ┃  ┃  ┣━13-单链表查找和删除元素
┃  ┃  ┃  ┣━04-单链表的ADT模型
┃  ┃  ┃  ┣━09-单链表及结点的定义代码
┃  ┃  ┃  ┣━01-单向循环链表遍历和求长度
┃  ┃  ┃  ┣━14单链表与顺序表的对比
┃  ┣━25-36章为老师发的线上课程
┃  ┃  ┣━33 深度学习必备原理与实战4
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Caffe框架常用工具
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-对训练结果进行分类任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-生成网络配置文件
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-对训练的网络模型绘制LOSS曲线
┃  ┃  ┃  ┣━框架:深度学习框架Caffe网络配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-网络配置文件-计算层
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-CAFFE简介
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-网络配置文件-数据层
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-超参数solver文件
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Caffe框架小技巧
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-使用命令行训练网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-绘制网络结构图
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-使用python定义自己的层
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Caffe制作数据源
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-多label问题之HDF5数据源
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-制作LMDB数据源
┃  ┃  ┣━32 深度学习必备原理与实战3
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Tensorflow神经网络模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-神经网络模型架构.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-训练神经网络.avi
┃  ┃  ┃  ┣━项目:深度学习项目实战-验证码识别
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-验证码数据生成
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-卷积网络模型定义
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-迭代及测试网络效果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-构造网络的输入数据和标签
┃  ┃  ┃  ┣━算法:网络模型训练技巧
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-TransferLearning
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-数据增强策略
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-巧妙设计神经网络
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Tensorflow构建RNN网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-训练RNN网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-使用RNN处理Mnist数据集
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-RNN网络模型
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Tensorflow加载训练好的模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-加载训练好的VGG网络模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-使用VGG模型进行测试
┃  ┃  ┃  ┣━框架:深度学习框架Tensorflow基本操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Tensorflow安装
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-基本计算单元-变量
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4- 常用基本操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-Tensorflow简介
┃  ┃  ┃  ┣━算法:经典网络架构与物体检测任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-分类与回归任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-经典网络架构
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-三代物体检测算法
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Tensorflow构建CNN网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-卷积神经网络模型参数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-模型的保存和读取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-卷积神经网络模型架构
┃  ┃  ┃  ┣━框架:Tensorflow框架构造回归模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-构造线性回归模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-逻辑回归框架
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-迭代完成逻辑回归模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Mnist数据集简介
┃  ┃  ┣━26 机器学习入门篇
┃  ┃  ┃  ┣━4-案例实战-信用卡欺诈检测
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例背景和目标.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-模型评估方法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-混淆矩阵
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-下采样策略.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-逻辑回归模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-逻辑回归阈值对结果的影响
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-交叉验证.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-正则化惩罚
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-SMOTE样本生成策略
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-样本不均衡解决方案.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━1-算法:线性回归算法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-误差项分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-线性回归算法概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-似然函数求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-线性回归求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-目标函数推导
┃  ┃  ┃  ┣━3-案例:Python实现逻辑回归与梯度下降
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-案例实战:实验对比效果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-案例实战:完成梯度下降模块
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例实战:停止策略与梯度下降案例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例实战:Python实现逻辑回归任务概述
┃  ┃  ┃  ┣━2-算法:逻辑回归算法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-逻辑回归求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-逻辑回归算法原理推导
┃  ┃  ┣━27 机器学习入门篇2
┃  ┃  ┃  ┣━1-算法:决策树
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-衡量标准-熵
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-决策树构造实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-决策树原理概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-信息增益率
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-决策树剪枝策略
┃  ┃  ┃  ┣━4-集成算法实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-集成算法实例概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-基础模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-集成实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-Stacking模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-ROC与AUC指标
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-效果改进
┃  ┃  ┃  ┣━9-案例:聚类实践
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-聚类案例实战.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-多种聚类算法概述.mp4
┃  ┃  ┃  ┣━2-决策树Sklearn实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-案例:决策树复习
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-案例:决策树涉及参数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-案例:sklearn参数选择
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例:树可视化与sklearn库简介
┃  ┃  ┃  ┣━11-算法:PCA主成分分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-PCA降维概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-PCA求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-PCA要优化的目标
┃  ┃  ┃  ┣━3-算法:随机森林与集成算法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-特征重要性衡量
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-提升模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-集成算法-随机森林
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-堆叠模型
┃  ┃  ┃  ┣━8-算法:DBSCAN聚类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-DBSCAN聚类算法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-DBSCAN可视化展示
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-DBSCAN工作流程
┃  ┃  ┃  ┣━10-案例:Python实现线性判别分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-求解得出降维结果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-实现线性判别分析进行降维任务
┃  ┃  ┃  ┣━12-案例:Python实现PCA主成分分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-PCA降维实例
┃  ┃  ┃  ┣━5-算法:贝叶斯算法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-垃圾邮件过滤实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-贝叶斯实现拼写检查器
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-贝叶斯推导实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-贝叶斯算法概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-贝叶斯拼写纠错实例
┃  ┃  ┃  ┣━6-案例:Python文本数据分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-LDA建模
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-相似度计算
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-基于贝叶斯算法进行新闻分类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-文本分析与关键词提取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-新闻数据与任务简介
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-TF-IDF关键词提取
┃  ┃  ┃  ┣━7-算法:KMEANS聚类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-KMEANS算法概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-KMEANS工作流程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-KMEANS迭代可视化展示
┃  ┃  ┣━25 Python网络爬虫
┃  ┃  ┃  ┣━04-数据存储
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-json字符串介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-读取csv文件的两种方式
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-写入csv文件的两种方式
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-dump成json字符串以及编码问题
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-load成Python对象
┃  ┃  ┃  ┣━03-数据解析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-【作业】腾讯招聘网爬虫作业
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-【实战】电影天堂爬虫之爬虫完成
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-xpath简介以及工具安装
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━11-BeautifulSoup4库的基本介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━13-BeautifulSoup4库提取数据详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━22-正则表达式之匹配多个多个字符
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━24-正则表达式之开始结束和或语法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━27-正则表达式之re模块常用函数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-【实战】电影天堂爬虫之网页分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━20-【实战】中国天气网爬虫之数据可视化
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━25-正则表达式之转义字符和原生字符串
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━26-正则表达式之group分组
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-lxml解析html代码和文件
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━15-select和css选择器提取元素
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-xpath语法详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━23-正则表达式之多个小案例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-【实战】豆瓣电影爬虫
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━14-css常用选择器介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━18-【实战】中国天气网爬虫之华北城市数据爬取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━19-【实战】中国天气网爬虫之所有城市数据爬取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━21-正则表达式之单个字符匹配规则
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━12-BeautifulSoup4库的基本使用
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━16-BeaufifulSoup拾遗
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━28-【实战】正则表达式之古诗文网爬虫实战
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━29-【作业】正则表达式之糗事百科爬虫作业
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-【实战】电影天堂爬虫之爬取详情页url
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-【实战】电影天堂爬虫之解析详情页
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━17-【实战】中国天气网爬虫之页面分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-lxml和xpath结合使用详解
┃  ┃  ┃  ┣━06-Scrapy框架
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━18-【反爬虫】下载器中间件讲解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━20-【反爬虫】开放ip代理池和独享代理配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━33-分布式爬虫-redis的集合操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━36-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(2)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-【实战】CrawlSpider实现微信小程序社区爬虫
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-Request和Response对象讲解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━16-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(3)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━30-分布式爬虫-配置其他机器连接本机redis服务器
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-【实战】scrapy糗事百科之抓取多个页面.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-CrawlSpider讲解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━14-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(1)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━19-【反爬虫】反爬虫-设置随机请求头
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-scrapy框架快速入门
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━23-Scrapy框架实战-简书网整站爬虫之页面解析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━27-分布式爬虫-redis介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-【实战】scrapy糗事百科之爬虫编写.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━38-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(4)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━39-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(5)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━41-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息爬取(7)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━11-【实战】scrapy模拟登录人人网
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━40-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(6)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━17-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(4)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━25-Scrapy框架实战-简书网整站爬虫之爬取ajax数据
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━26-分布式爬虫-分布式爬虫介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━32-分布式爬虫-redis的列表操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-scrapy框架架构详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━29-分布式爬虫-windows下redis安装与配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━34-分布式爬虫-redis的哈希操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━37-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(3)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-【实战】scrapy糗事百科之优化数据存储的方式.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-Scrapy Shell的使用
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━12-【实战】scrapy模拟登录豆瓣网
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━13-【实战】自动识别豆瓣网图形验证码
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━15-【实战】汽车之家宝马5系高清图片下载爬虫(2)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━21-【Scrapy框架】实战-攻克BOSS直聘反爬虫之正常爬取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━28-分布式爬虫-linux下安装redis
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━35-分布式爬虫实战-房天下全国658城市所有房源信息抓取(1)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━22-【Scrapy框架】实战-攻克BOSS直聘反爬虫之无限制爬取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━24-Scrapy框架实战-简书网整站爬虫之保存数据到MySQL
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━31-分布式爬虫-redis的字符串操作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-【实战】scrapy糗事百科之pipeline保存数据.avi
┃  ┃  ┃  ┣━01-爬虫前奏
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-网络爬虫概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-http协议和chrome抓包工具(1)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-http协议和chrome抓包工具(2)
┃  ┃  ┃  ┣━02-网络请求
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━15-requests处理cookie信息
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-cookie原理和格式详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-【作业】内涵段子爬虫作业
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-urllib库之参数编码和解码函数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-【实战】爬虫使用cookie模拟登录.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━11-cookie信息的加载与保存
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━13-requests发送post请求
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-【实战】用Request爬取拉勾网职位信息
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━14-requests使用代理ip
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-urllib库之urlretrieve函数用法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-urllib库之urlparse和urlsplit函数用法.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━16-requests处理不信任的ssl证书
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━12-requests库的基本使用
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-urllib库之urlopen函数用法
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-【实战】爬虫自动登录访问授权页面.mp4
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-ProxyHandler实现代理ip
┃  ┃  ┃  ┣━05-爬虫进阶
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━13-selenium关闭页面和浏览器
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━19-selenium打开多窗口和切换窗口
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━21-selenium中的WebElement类补充.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-多线程共享全局变量以及锁机制
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-【实战】多线程下载表情包之异步爬虫完成
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-【作业】多线程下载百思不得姐段子爬虫作业
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━18-selenium的隐式等待和显式等待
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━23-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之详情页解析.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-Lock版生产者和消费者模式
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━30-tesseract处理拉勾网验证码
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-【实战】多线程下载表情包之同步爬虫完成
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-多线程概念和threading模块介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━25-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之细节处理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━29-tesseract代码识别图片
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━12-selenium+chromedriver安装和入门
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━14-selenium定位元素的方法详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━17-selenium操作cookie
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━20-selenium使用代理ip
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━27-tesseract库介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━28-tesseract在终端下识别图片
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━24-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之跑通流程.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━26-【作业】使用selenium实现boss直聘爬虫作业
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-Queue线程安全队列讲解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-GIL全局解释器锁详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━22-【实战】selenium完美实现拉勾网爬虫之列表页解析.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-Condition版生产者与消费者模式
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━11-ajax介绍和爬取ajax数据的两种方式
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━15-selenium操作表单元素
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━16-selenium行为链
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-使用Thread类创建多线程
┃  ┃  ┣━35 深度学习项目实战2
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:对抗生成网络(基于Tensorflow)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-DCGAN网络特性
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-Gan迭代生成
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-GAN网络结构定义
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-DCGAN训练
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-对抗生成网络原理概述
┃  ┃  ┃  ┣━第6节 项目实战:文本分类任务解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-开场
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-使用tensorflow配置参数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-数据任务简介
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-使用CNN进行文本分类原理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-数据读取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-数据切分
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:DQN让AI自己玩游戏(基于Tensorflow)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-DeepQnetwork原理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-搭建DQN网络模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-DQN网络参数配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-DQN网络细节
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:强化学习基础(基于Tensorflow)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-强化学习概念(开场)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-马尔科夫决策过程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-Bellman方程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-QLearning效果演示
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-强化学习基本概念
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-QLearning基本原理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-QLearning迭代计算实例
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-值迭代求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-完成值迭代代码
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-求解流程详解
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:LSTM情感分析(基于Tensorflow)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-LSTM网络架构
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-基于word2vec的LSTM模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-RNN网络架构
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-情感数据集处理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-案例:使用LSTM进行情感分类
┃  ┃  ┃  ┣━第5节 项目实战:机器人写唐诗
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-数据预处理模块
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-训练唐诗生成模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━11-测试唐诗生成效果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-LSTM网络架构
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-参数配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-任务概述与环境配置
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━0-开场_RNN
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-batch数据制作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-递归神经网络(RNN)概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-RNN网络细节
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-RNN模型定义
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-完成训练模块
┃  ┃  ┣━30 深度学习必备原理与实战
┃  ┃  ┃  ┣━算法:神经网络整体架构
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-实例演示
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-过拟合解决方案
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-整体架构
┃  ┃  ┃  ┣━算法:深度学习必备基础知识点
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-线性分类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-softmax分类器
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-损失函数
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-正则化惩罚项
┃  ┃  ┃  ┣━案例:案例实战CIFAR图像分类任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-神经网络案例-分模块构造神经网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-神经网络案例-训练神经网络完成分类任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-神经网络案例-cifar分类任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-神经网络架构-感受神经网络的强大
┃  ┃  ┃  ┣━算法:最优化与反向传播
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-最优化形象解读
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-最优化问题细节
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-反向传播
┃  ┃  ┃  ┣━算法:深度学习概述与计算机视觉挑战
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-深度学习概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-用K近邻来进行分类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-挑战与常规套路
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-超参数与交叉验证
┃  ┃  ┣━29 数据挖掘篇
┃  ┃  ┃  ┣━5-京东购买预测
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-特征工程.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-数据检查
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-数据探索概述.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-购买因素分析.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-数据挖掘流程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-构建商品特征表单
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-项目与数据介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-构建用户特征表单
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-基本特征构造.avi
┃  ┃  ┃  ┣━2-用户画像
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-任务概述与方案
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-构造输入特征
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-构造词向量特征
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-建立预测模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-用户画像概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-如何建立用户画像
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-用户搜索数据介绍
┃  ┃  ┃  ┣━6-房价预测
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-模型预测
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-数据对数变换
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-缺失值处理与box-cox变换
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-离散形数据
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-房价预测任务概述
┃  ┃  ┃  ┣━4-Xgboost实战
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-Xgboost算法概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-树结构对结果的影响
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-保险赔偿任务概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-Xgboost参数定义
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Xgboost模型构造
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-Xgboost建模衡量标准
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-基础模型定义
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-Xgboost安装
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-学习率与采样对结果的影响
┃  ┃  ┃  ┣━1-泰坦尼克号获救预测
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-性别特征分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-船舱等级特征分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-数据读取与统计分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-缺失值问题
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-登船地点特征分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-年龄特征缺失值填充与分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-Python兵器库介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-sklearn库介绍
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-数据挖掘任务流程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-数据介绍
┃  ┃  ┃  ┣━3-kaggle数据科学
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-技能使用情况
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-工资情况
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-调查总结
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-基本情况可视化展示
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-python和r哪家强
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-数据集与平台
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-kaggle数据科学调查介绍
┃  ┃  ┣━31 深度学习必备原理与实战2
┃  ┃  ┃  ┣━案例:Gensim中文词向量建模
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-维基百科中文数据处理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-测试模型相似度结果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-使用Gensim库构造词向量
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-Gensim构造word2vec模型
┃  ┃  ┃  ┣━算法:自然语言处理-word2vec
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-N-gram模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━10-负采样模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-CBOW求解目标
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━9-锑度上升求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-Hierarchical Softmax
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-语言模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-词向量
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-自然语言处理与深度学习
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━0-开篇
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-神经网络模型
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-CBOW模型实例
┃  ┃  ┃  ┣━算法:卷积参数详解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-池化层原理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-pading与stride
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-卷积参数共享
┃  ┃  ┃  ┣━案例:案例实战CNN网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-卷积网络代码1.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-卷积网络代码2.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-卷积池化反向传播.avi
┃  ┃  ┃  ┣━算法:卷积神经网络基本原理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-卷积神经网络的应用
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-卷积层解释
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-卷积计算过程
┃  ┃  ┃  ┣━案例:使用word2vec进行分类任务
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-影评情感分类
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-使用gensim构建word2vec词向量
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-基于词袋模型训练分类器
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-准备word2vec输入数据
┃  ┃  ┣━34 深度学习项目实战
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:关键点检测第一阶段网络训练(基于Caffe)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-多标签数据源制作及其坐标转换
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━0-人脸关键点算法概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-第一阶段网络训练
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-对数据进行增强
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-完成第一阶段数据源制作
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:实现人脸检测(基于Caffe)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-坐标变换
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-矫正过程
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-scale变换和预处理
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-测试效果及改进
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-项目总结
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-检测框架
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-NMS完成代码
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-如何提高精度
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:关键点检测第二阶段模型实现(基于Caffe)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-完成全部测试结果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-第二三阶段数据源制作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-网络模型参数初始化
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-人脸关键点检测效果
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-项目总结分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-算法框架分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-第二三阶段网络模型训练
┃  ┃  ┃  ┣━项目实战:人脸检测数据源制作与网络训练(基于Caffe)
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-制作LMDB数据源
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-数据获取
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-正负样本数据裁剪
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━0-项目概述
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-超参数和训练网络
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-TXT数据制作
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-LMDB脚本文件
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-网络配置文件
┃  ┃  ┣━28 机器学习提升篇
┃  ┃  ┃  ┣━04-案例:推荐系统实践
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━1-Surprise库与数据简介.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-得出推荐商品结果.avi
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━2-Surprise库使用方法.avi
┃  ┃  ┃  ┣━03-算法:推荐系统
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━5-基于物品的协同过滤
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━7-隐语义模型求解
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━3-相似度计算
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━8-模型评估标准
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━4-基于用户的协同过滤
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━6-隐语义模型
┃  ┃  ┃  ┣━11-案例:探索性数据分析-农粮数据分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-3单变量分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-2数据切片分析
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-1数据背景简介
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-4峰度与偏度
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-7变量关系可视化展示
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-5数据对数变换
┃  ┃  ┃  ┃  ┣━农业-6数据分析维度
┃  ┃  ┃  ┣━12-机器学习套路与BenchMark

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