【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
$ f& _' O2 `2 d+ m3 ]8 hJava教程编号：【S0097】-166

8 [; I0 t4 L5 v9 D5 `- t2 l* l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。

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。

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。
' w; ?; Y" F& ]; O$ |
0 L" a5 q$ i+ I课程内容概要：
2 N5 D$ t( {, ^. z; }3 M
' }: ]/ `/ j5 ~/ J. r! ~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。
: Y9 H8 K8 {3 \5 I7 g, }2 F
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。

% r& N1 _1 v9 z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。
  ]6 @9 |; G% ^# ]% g/ }
2 V( U5 w/ B% [$ `〖课程目录〗：
7 W, i0 V5 c0 u$ }. _/ Z01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛
# n: h7 X- q: l7 T$ e02-【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)
" J8 V! C- ^, N3 a% A04-【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）
9 Q5 ^# e) Q; v: y7 B06-【kaggle 新人赛】数据挖掘新人赛（机器学习·二分类任务）
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）
08-【Kaggle 练习赛】商品合格率预测大赛指导班
09-【Kaggle新赛】HuBMAP + HPA 多器官功能组织分割大赛指导班
10-【kaggle新赛】议论文评分大赛指导班（NLP·AES任务）
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）
12-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）
14-【kaggle新赛】美国专利短语相似度大赛（NLP·文本相似度）
+ f- F, G$ S& W; `. b. I3 U! c& M15-【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)
17-03 数学基础
& x! _" ^" G, r3 f18-04 神经网络基础知识
19-01 python · AI&数据科学入门
; a+ q, z& p+ D: ]20-深度学习PyTorch框架班
21-【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）
9 z* X7 x+ a2 V: _% g5 B4 N" r

===============课程详细目录===============
# v- I: [$ K5 r" `
7 ]+ m) |# _6 R# N; \
$ j1 C7 f: T  W0 g) O. s7 @0 ^(1)\01-【kaggle新赛】酶稳定性预测大赛；目录中文件数:7个
* i+ W" J& Z: S2 X: G8 ?# l% W├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
+ d6 I0 Z. @/ Y2 r" }9 g4 \& 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--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
1 s3 [- X6 r( Y(2)\02-【kaggle入门】“深享杯”kaggle入门赛（新手入门）；目录中文件数:9个
- j2 {8 P- }, U0 G* H9 E3 R├─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
+ c5 R" D# {- u6 M) h# V8 y├─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
├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
├─07-【03课】特征工程实践.mp4
├─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
* i+ G8 X! H/ }3 L* {; r- a7 Y' v├─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
/ W1 l  n) g( [7 e+ }, t├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
; T/ E) q. l; x" H% O, X; j+ G├─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
5 _# k/ R. f/ B7 L├─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
5 a; n$ L* G+ d8 I. {! ]├─08-【04课】NLP比赛提分技巧 -2.mp4
9 W2 G8 a: h2 D(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
6 P2 r, k6 g9 ~0 h8 i├─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
4 f* u5 v/ f! @! E6 j% f$ |& a├─04-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
├─05-【01课】数据 EDA，题目分析.mp4
! w2 ]' x. f# M├─06-【02课】baseline 代码介绍.mp4
8 L& s; R9 b/ M- @! g├─07-【03课】可能的上分点.mp4
(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
9 l6 F. ~: Q  I2 v0 J: L: }├─02-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
( D! O5 f3 f% s├─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
5 k9 a8 q. S0 s6 \$ E├─07-【03课】小样本学习发展和应用.mp4
3 M; B& X" r& ~% O! S5 Y7 q├─08-【04课】NLP比赛提分技巧.mp4
├─09-【05课】模型训练技巧分享.mp4
( q( p1 ?4 y  W├─10-【06课】往期kaggle文本分类比赛回顾.mp4
7 S1 z$ f, r( S; A# `(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
├─03-打造舒适的AI开发环境--软件篇23.mp4
- E! D, O/ G. @7 B├─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
├─06-【02课】数据挖掘比赛的基础Baseline.mp4
/ I6 i& ]+ T' P' P, R& n: b; o├─07-【03课】数据挖掘比赛中的神经网络Baseline.mp4
8 U7 s: y) }9 b# n3 v1 c├─08-【04课】数据挖掘比赛中的调参方法以及模型融合.mp4
' K6 ^+ U& U4 K: ~0 J! @(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
├─06-【02课】视频分类与图像分类.mp4
├─07-【03课】数据扩增方法.mp4
- w* a* k' x" o+ D4 }1 l├─08-【04课】多模型集成方法.mp4
├─09-【05课】历史视频比赛总结.mp4
0 h2 K7 ]% N" k" u7 Q$ Y) g├─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
) A$ ?: j' y5 l  ~8 Y& G4 e3 B├─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
/ T) g  Z5 ~: M$ E" m, X├─05-【01课】赛题介绍+baseline详解（理论+实操）.mp4
$ E$ _1 m& a' w- U) a; C├─06-【02课】机器学习经典树模型的介绍以及实战.mp4
8 H; J& G7 m  M├─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
2 e5 H5 [3 h, E% k( S( K(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
, n+ p9 z6 u4 L3 `, C' S$ W' ^4 Z# U├─02-打造舒适的AI开发环境--软件篇1.mp4
. s9 P, Z4 y, |8 e; V) f* m% j+ q├─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
% q* @9 {' b& o7 a0 e# Q├─05-【01课】赛题介绍 + kaggle 平台学习 + 比赛数据探索性分析.mp4
. F! k3 c/ m- u) X├─06-【02课】Baseline讲解.mp4
& j, v' B$ T+ K4 c$ I. D5 g├─07-【03课】往期肾小球比赛讲解.mp4
: s. ~! g4 y8 R5 u3 P- i├─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
├─11-【07课】复盘.mp4
4 @5 g8 Q; K9 l& |- _% h(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
) V( E* [9 o: q$ z! n; ^- S+ d├─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
: m) h& _6 H  n7 t2 e; t├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
├─05-【01课】赛题分析，EDA.mp4
( z: F# s7 ?1 N% t├─06-【02课】baseline基本讲解.mp4
├─07-【03课】赛题理论知识讲解.mp4
├─08-【04课】赛题trick讲解.mp4
├─09-【05课】往期类似比赛讲解.mp4
9 j; |  T9 K- G6 M( @/ D├─10-【06课】答疑.mp4
; A0 d% A" ^6 q├─11-【07课】比赛复盘.mp4
" t9 F- G$ ^' P(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
, d; M2 W- k# P" c1 l, M├─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
% t( q9 Y, c! [2 @  a├─04-打造舒适的AI开发环境--硬件篇.mp4
6 J8 I1 x" a0 N7 e. p' e├─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
├─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
3 S2 B$ l" S  _% P(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
3 ~" G, ~3 e) g+ p6 o├─02-【01课】推荐系统算法总体介绍+赛题介绍+baseline讲解.mp4
├─03-【02课】推荐系统中的召回算法.mp4
; a8 t; X0 P; N: G├─04-【03课】推荐系统中的多兴趣召回算法.mp4
# D; U, K: G8 h" D% ?1 L! |% Q$ @├─05-【04课】推荐系统中的排序算法.mp4
! S8 f1 y. R! q; N/ O- f4 N' 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
├─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
( B2 s5 Y6 O1 k+ R├─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
4 l* o* Y8 n, h7 E# T├─06-【02课】  Baseline讲解.mp4
+ Y1 p7 v7 B# Z1 Z8 R7 c: e├─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
" L' F  j, b' D/ p! U! {( A* v├─09-【05课】通用比赛思路及历年分割比赛top思路代码讲解.mp4
3 P9 ~: \: @9 ]! O4 z. n5 c├─10-【06课】直播答疑.mp4
& ]% q( F  K; H' g* P. V1 l├─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
├─03-【02课】BERT预训练语言模型的介绍.mp4
├─04-【03课】Deberta等BERT变种预训练语言模型的介绍.mp4
4 Z' ]1 u7 d  v2 U/ n├─05-【04课】比赛中的上分技巧.mp4
├─06-【05课】模型融合以及比赛解答.mp4
+ h2 y# ?7 R( S8 O├─07-【06课】top方案的分享和比赛总结.mp4
4 m% A9 A+ \- m0 v% p4 C+ {2 y(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 H0 \) ]; g8 g8 Y├─04-02课-BERT代码详解及HuggingFace Transfomers实战.mp4
2 h/ x2 f8 \" B├─05-03课-BERT及其变种.mp4
├─06-04课-代码实操课（kaggle环境）.mp4
├─07-05课-BERT变种和比赛技巧.mp4
/ _! V4 N* i4 r+ c├─08-06课-比赛总结和top方案分享.mp4
(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
1 G* x+ x# N; H1 q0 m6 w, j# B/ J├─01-打造舒适的AI开发环境.mp4
5 X/ J# @! W' @' C├─04-【先修指南】kaggle竞赛介绍.mp4
3 G. [9 Z7 S5 @: [- v& P4 w├─08-【01课】开营第一课（直播回放）.mp4
├─10-【02课】目标检测二阶段算法.mp4
; n1 p5 z# f. N0 b* S6 v) ]+ h├─11-【03课】修改网络设计.mp4
& c* H  G! A4 B├─12-【04课】骨干网介绍和损失函数设计.mp4
* A, y9 l9 g( p. g├─13-【05课】数据增强和调参.mp4
├─14-【06】总结复盘.mp4
├─15-【07课】TOP方案分享.mp4
1 D  C2 A9 K% l$ i) U) G/ }(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
├─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
0 V1 @( W8 \7 L6 v' }5 E/ Q4 e├─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
$ \5 A8 O0 ?+ a$ w# {2 P├─08-【第一章】-7 行列式的应用：克莱姆法则.mp4
; U9 \$ k0 ]2 M% N5 i├─09-【第一章】-8 矩阵的逆的引入.mp4
├─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; f) j' Q% R. k# O- i# _├─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
, E5 O, r9 k; Q├─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
: G6 T7 K- F+ `2 b  T7 c1 J4 H├─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
: [$ o" z- Y& X! a2 V" b. R' ]6 I- L├─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
8 r2 l+ m7 Z7 o& {. p├─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 P4 Y$ a9 _3 ?1 e. ?: n, K3 A: y├─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
, @$ l9 C8 m3 v! L* M- W, ^├─24-【第三章】-2 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4
2 W2 n% k( H- Y% G# M├─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
├─27-【第三章】-5 定积分.mp4
, q0 @' i( K# N1 s├─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
$ P6 U; z& z) e& d# ^0 W, ^├─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
7 f4 H; N1 X4 A5 i├─31-【第三章】-9 矩阵的求导.mp4
0 o2 ^5 [* }9 Y├─32-【第三章】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4
8 W; `* {# U% q0 N├─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
├─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
0 H( V4 W& \0 N+ ~( u/ T├─36-【第四章-上】-4 期望与方差（上）.mp4
├─37-【第四章-上】-5 期望与方差（下）.mp4
+ x: M2 E: `* \! J( }" C├─38-【第四章-上】-6 参数的估计.mp4
├─39-【第四章-下】-1 无约束最优化梯度下降.mp4
# S7 c3 {% N5 J0 F1 n├─40-【第四章-下】-2 无约束最优化牛顿法.mp4
' \* X- `6 l1 k7 ]├─41-【第四章-下】-3 约束最优化.mp4
5 x5 E& i; ?6 H1 Y- E$ p( H(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
  P2 k. s3 V/ ~+ b" r& v$ `├─03-01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4
! o# v$ L) }  z├─04-01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4
1 p0 O9 ?* d/ f( o├─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
/ S7 i/ X1 n; f; @├─07-02-卷积神经网络-0.mp4
, \: w5 ^. K, Z/ p# [. V├─08-02-卷积神经网络-1.mp4
2 O6 m8 S; C  [: k7 r├─09-02-卷积神经网络-2.mp4
9 c' g8 W9 ?& f' @4 k& {├─10-03-循环神经网络-0.mp4
├─11-03-循环神经网络-1.mp4
├─12-03-循环神经网络-2.mp4
  F% q1 b0 Z$ Z7 H- G(19)\19-01 Python · AI&数据科学入门；目录中文件数:29个
6 T0 P, V& o; G& w; S* A: Q├─02-第一章 绪论和环境配置.mp4
├─03-【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4
! B% {! A- r5 x* t, v' L├─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
% G% ]* D3 U0 d( D├─07-【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4
├─08-第四章 组合数据类型.mp4
4 f1 p. ]: Y/ H$ b1 L├─09-【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4
# _- O  z9 e5 e/ _9 w" ?├─10-第五章 程序控制结构.mp4
7 T% K& x% T5 x├─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
├─14-第七章 类-面向对象的编程.mp4
4 k2 q; H% ~) N0 d4 Y& l├─15-【作业讲解】第七章：类.mp4
├─16-第八章 文件-异常和模块.mp4
* W% }; C) i9 g├─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
├─19-【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4
: T5 X# j9 L7 v2 J6 P4 }) H2 H├─20-第十章 Python标准库.mp4
├─21-【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4
$ y# t" l0 |$ ~1 F2 R0 r+ `├─22-第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4
├─23-【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4
├─24-第十二章 Pandas库.mp4
├─25-【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4
├─26-第十三章 Matplotlib.mp4
├─27-【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4
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