[Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用...

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admin 发表于 2021-6-12 21:12:10
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                      [Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用库精讲
2 o7 S$ K) c( Q  H===============课程目录===============
6 j0 d/ p* s. u/ z9 F5 h2 |1 F8 a: ^
0 \1 O. @" }7 ]. `8 j/ R

+ R2 i" ^+ A  [/ c/ N: c. D; g3 j2 [+ _/ J& _' i0 T) q

1 @; S" R) C* B3 _│  ├<01-Python科学计算库-Numpy>. c  x# {' n% a& G+ H7 n
/ Y' S$ @/ f' e- d  q6 i
│  │  ├课时01.课程介绍(主题与大纲).flv, s7 p% J3 a1 Q5 P( n2 W

" P4 \4 j& y+ a/ I# x) p, h  L$ B│  │  ├课时02.机器学习概述.flv
, c8 Z7 q0 D- J7 G6 E" i: w0 K3 `
│  │  ├课时03.使用Anaconda安装python环境.flv' `  u, d8 b: `2 S2 {* F% r
2 W' c4 i( i. d  o
│  │  ├课时04.课程数据,代码,PPT(在参考资料界面).swf! z8 d. e' Y5 d" u) S, E+ v

- b  ]4 j$ w; t' ]7 _. F/ z│  │  ├课时05.科学计算库Numpy.flv9 l& A6 e: T& R1 V; n' o) u0 ~2 D0 Q
* m3 [7 T; `, B) D5 A
│  │  ├课时06.Numpy基础结构.flv
) v4 w7 Q; X, j2 }$ w9 [5 n: v9 y3 n! {% L5 f# B4 x
│  │  ├课时07.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
0 h( S1 b) e( V: l7 ]6 p) S3 U
2 ?, {- x3 W. I3 O0 u' [1 Q│  │  ├课时08.Numpy常用函数.flv_d.flv& G/ P  ~2 a* F0 G
9 a, ^: D/ u) b. Z) s4 k
│  │  ├课时09.矩阵常用操作.flv_d.flv
6 x- I4 i" t4 H5 H" U4 r6 t# N3 w# n. e4 \6 u% i
│  │  └课时10.不同复制操作对比.flv_d.flv: l" e: G" r4 P8 q" B* l/ c' `( g2 n  R
4 K/ {# |) S( a6 U' Z
│  ├<02-python数据分析处理库-Pandas>
- _& R/ h* J) {
! Z  I/ l& c7 R& Q' E3 W5 d1 w│  │  ├课时11.Pandas数据读取.flv2 t1 t, x8 R, w3 v# z

7 W' h' T0 `; D7 o/ s│  │  ├课时12.Pandas索引与计算.flv_d.flv
6 \3 l8 j# r  o) D. B* b! T) |( a( N9 P+ T* M, n# v
│  │  ├课时13.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
* G8 E3 S* |" p  \' y' ^/ m
! W$ V( f. c( q* B│  │  ├课时14.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv3 l8 M- o  z' w. y
- \; _( \/ \5 O
│  │  ├课时15.Pandas自定义函数.flv_d.flv7 G5 |$ Z; s+ o2 A, R

" ^( `% \6 k# u2 e5 ~7 s│  │  └课时16.Series结构.flv_d.flv
) x$ ~: t- S6 r* x$ S( R. N+ R+ o; ?$ `0 l' |; D7 P
│  ├<03-Python数据可视化库-Matplotlib>" R: t. a; M6 u& H+ c

+ T0 B! N. _- p2 C) [$ p7 Q' V│  │  ├课时17.折线图绘制.flv
5 t, X! P( f* F2 @& f/ y/ v7 Q5 Y- W
" p- [$ D5 ~# X1 t│  │  ├课时18.子图操作.flv_d.flv* ^) d$ i2 y6 ^

2 V, O1 R* u; Q5 h+ S3 V│  │  ├课时19.条形图与散点图.flv_d.flv" {' \; q. g( l

) j- a4 H# Y" c; _2 @│  │  ├课时20.柱形图与盒图.flv_d.flv" _2 N% J% C. h; |# s" h9 h- l5 S

. V3 ~% b$ ]" Z2 a! }│  │  └课时21.细节设置.flv_d.flv
9 A5 A$ h& @8 \6 K! L& `! L2 l! z5 ]2 k# @  b* L
│  ├<04-Python可视化库Seaborn>
& c' y8 ^. u0 l2 _9 n3 b4 D% X% ~
│  │  ├课时22.Seaborn简介.flv/ W! f: Y  D% |/ \. c6 s  d; l
( v4 d% R5 K$ E
│  │  ├课时23.整体布局风格设置.flv_d.flv& _/ H5 s# _" }9 [$ q* m3 ]5 k  p

( `* T# z! r7 f6 Y1 X. ?│  │  ├课时24.风格细节设置.flv_d.flv
3 g. H# @+ W4 L3 ~. _  S. }
  i) W7 a0 n+ v: o; l│  │  ├课时25.调色板.flv_d.flv  H+ ^' W- t. c1 n' o3 X

7 K9 L$ l0 W4 m+ \5 t" u, y│  │  ├课时26.调色板.flv_d.flv
% L4 S& W9 T: B# s# x
6 L, f3 J/ h+ y& W+ C0 t( _│  │  ├课时27.调色板颜色设置.flv_d.flv* i. W5 e7 i& ~& k4 p7 p

' M3 D1 j+ |8 ^│  │  ├课时28.单变量分析绘图.flv_d.flv
1 s2 O6 G( A5 e# C" x6 g& |5 M0 t/ T
│  │  ├课时29.回归分析绘图.flv_d.flv
4 P% M- k- y( s# D
' M; z  \1 ^$ U# _8 a│  │  ├课时30.多变量分析绘图.flv_d.flv# L/ T$ Z% f4 D: r, r# q" p2 ?
" G0 j  l  S4 |+ L4 m
│  │  ├课时31.分类属忄生绘图.flv_d.flv
6 V; Y9 R0 Z- Q: r: U8 C; s5 d* `3 s  k# R- @
│  │  ├课时32.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
' ?  T# r- R+ w3 K2 l, Z- e
: N  h0 J) L9 w) E4 p│  │  └课时33.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv4 Z; T. {4 R# F8 k! B
$ O( G& M, ^9 U8 L* D8 r
│  ├<05-回归算法>- e; m! E& x" a' K! \
9 ?- j1 R( Z" v3 X1 v
│  │  ├课时34.热度图绘制.flv_d.flv, d3 ~! c- p. }7 h% S* Y& |3 P  J* E. e
1 W/ l: |5 A# y. a
│  │  ├课时35.回归算法综述.flv_d.flv& B( J) X3 V8 h% }

7 a- @2 j" l' m6 e│  │  ├课时36.回归误差原理推导.flv_d.flv" I& k% i% |$ X+ m5 y2 B6 d  ~' N- G
6 l, p1 f( d9 Y8 y/ @
│  │  ├课时37.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
  Y* V% l9 f: i! D$ c( s1 V; y/ y) v, V8 h% Z' _' h
│  │  ├课时38.基于公式推导完成简易线忄生回归.flv_d.flv
2 C" @( s- T" P2 |/ }1 g7 F) }/ {4 o; s+ q" j) n
│  │  └课时39.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
) b  z/ l% ?5 u, A8 A2 f4 k) R
3 n( ]" a; U9 a" `! h│  ├<06-决策树>' N  S. ~* W# p/ E( A0 E

1 f$ J6 I) J4 ]" k) E4 H│  │  ├课时40.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
8 |, L+ G' ?" K% S  \! U8 T: c* `- T, p! E9 A: ?$ a6 E. [7 G
│  │  ├课时41.决策树算法综述.flv_d.flv
! l0 c6 ~/ D& o  {- A- T; Q
& G6 c8 D% U: l2 w/ M. d# n│  │  ├课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
. R0 k) c! `2 p6 A- ]0 |$ g7 M9 ?1 n) R" w
│  │  ├课时43.决策树构造实例.flv_d.flv5 K$ p5 t6 f. h5 `( g. `# l

4 B4 m  K) i8 r% C, ~8 U│  │  ├课时44.信息增益原理.flv_d.flv
7 r  `$ F9 e2 ]( `' t* F( j
7 ^1 j: P) e: i│  │  ├课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv2 ?% ]( S5 Q4 f: k% {  K" `- S

* ~; r6 f' ~2 m* Z│  │  ├课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
; I, v2 y8 B8 D3 a7 _6 k; Q1 j' {7 Q* G5 G& J7 @1 E
│  │  └课时47.随机森林模型.flv_d.flv
% j$ n9 a" s; D( [# P% t. l* H/ p  P- M* k  D
│  ├<07-贝叶斯算法>+ c9 b8 C' N$ t& c/ Z! F5 \: M$ V5 O) B
+ l7 \* S, a* I7 e6 Y3 X
│  │  ├课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
! L/ N8 E5 }8 \. L1 }
0 |% i. X8 Y4 z/ s# r' g│  │  ├课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
7 O3 q: v! b% J, @( I& U
/ O, s  x  u( [$ l( U! c: [: A& Q│  │  ├课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
7 r, t( a% g& C4 G8 d
, G  M/ d2 G- `& M' Q9 }- ?│  │  ├课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
1 b/ j6 E- h2 |, A! }# d
4 b. c4 N0 L! M│  │  └课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
' X* M* I5 z" T8 s) O; M8 L! [+ ~! C) Z( D, |
│  ├<08-支持向量机>
8 X* ~2 h: n- H0 W/ }- w$ J& V
( G% c4 H( [( H0 s5 E' O│  │  ├课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
( s6 ]4 J  j3 A8 X- F0 `7 c
, E2 \8 y. y& L! F│  │  ├课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
# Z( g/ q  Q) ~4 |1 t' B* z8 D+ S
8 G9 B) {; N$ ^, b5 o│  │  ├课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
& \; g- z2 h% Z4 n' e5 y; h0 A% \0 Z1 L
│  │  ├课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
3 a% j6 ?, d# }& @, A! w1 v, S. |, l. [! S0 n7 `
│  │  ├课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv7 H3 t/ V. C4 L9 F

1 A$ W1 _% M" N) s& I5 U3 m* N5 N│  │  ├课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
1 {: V' y; L: Y: S8 B; u) u. ~
: M! L/ _0 z& q! A+ _% y│  │  └课时59.支持向量核变换.flv_d.flv. Y2 G% q2 ^0 f1 w" g" c% n
/ Q! e, C" l% g8 G' C
│  ├<09-神经网络>+ r, M* g5 b; r0 U5 c, w7 x+ X' n# q

/ H% O( k" a4 b8 E* G│  │  ├课时60.s*O算法求解支持向量机.flv_d.flv$ i8 T) V) [- f$ w

9 w* A& k4 k4 f│  │  ├课时61.初识神经网络.flv_d.flv2 u% v  i: U) L0 U! c* `& `

+ Q  b# P8 o" u. H4 x│  │  ├课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv$ u5 m  Z, I1 d

# ~5 t6 |0 H& T9 O# Y+ R, G│  │  ├课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
: J6 x8 _. r3 `# O  s; a$ ]( S2 R8 d, S5 C8 S" q
│  │  ├课时64.超参数的作用.flv_d.flv
7 B' C: N7 K- h& o, U2 E: w
$ C, X/ o3 ]. H$ L8 ]; O│  │  ├课时65.线忄生分类原理.flv_d.flv
  }, J+ {3 ^2 X/ i) p' G9 A" ?& l8 R2 h  `
│  │  ├课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
1 u4 b  X1 z# R7 {% p! ^  c2 H. d0 a# J  Y# G! B/ X( f
│  │  ├课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv1 D7 `; k2 ^, E5 g8 j6 K- a6 j: F

7 G; j+ k0 g- r. l5 T% Q+ j# u│  │  ├课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv! L3 z+ |' @3 D+ I- R3 p

! V  r. C3 M& s4 A│  │  ├课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv& w& W* j3 w$ w: B
) T  ~$ y, y# `3 L
│  │  ├课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv  B4 p6 w- }7 e9 o+ |
: Q/ n) z0 H" c8 q+ L
│  │  ├课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
) s$ S( W' H( c+ r
3 T; d: }8 @' @- G9 @$ e4 m( z% f│  │  ├课时72.神经网络架构.flv_d.flv
- Z8 u) H$ b9 \5 W2 f8 W8 D, n
7 L( _$ f( Y1 P7 t6 m│  │  ├课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv1 k! J+ A9 e  u; g' F$ C
. h8 M3 O. i* B9 d/ P+ F
│  │  └课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv/ o' {' _' b1 B  B+ L' x% [# k) R

% V( F* c* J5 F# J" i│  ├<10-Xgboost集成算法>
4 M, B% \. V1 F4 r; m, L+ N( ]1 X, D' ~' t/ [1 c/ H' P1 S  e  v
│  │  ├课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv5 [5 X  Y& R3 V  N2 A: D" }, X  F
" B- `& M9 o- j/ u; f1 s& x% m
│  │  ├课时76.集成算法思想.flv_d.flv
( Q: i. J8 `2 r! H( j
8 S6 `) t$ U! u$ T│  │  ├课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
3 S9 }  s$ ~; ^; |+ H7 b( ~( D' d) i, j/ I, V$ P# j3 W
│  │  ├课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv# ]3 S; }& f3 }1 b% s3 e1 h$ f2 j. V

/ v9 Z6 X; `" T  t8 z5 [8 ~│  │  ├课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
$ t- b% N2 `5 U% b% L5 E. o% A
│  │  ├课时80.xgboost安装.flv_d.flv9 B# w- Y6 N, O& ?: a) `/ `1 g! I
% X" b. l  ]% T+ K4 Y
│  │  └课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv# B! X# d7 `% J& L+ u! P4 u8 F/ I+ A

" ]5 c5 ?" o! C# @7 N" h4 V│  ├<11-自然语言处理词向量模型-Word2Vec>
) q& r0 K* ?7 O$ W
8 g) H0 `) n* {# f1 b- `│  │  ├课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
$ M) L: F7 r. u7 i4 a% Z3 y& G9 y* e8 g5 E* f, L4 y# m0 `
│  │  ├课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv) r) n! Q  r( F+ e- c/ k4 A
, R( d. _) L, U
│  │  ├课时84.语言模型.flv_d.flv
" D3 u) x3 p5 [+ W6 x! c4 ^8 k9 x$ V: X% I2 [1 w7 |. N
│  │  ├课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
7 @, F. p1 o: ^9 S( h* v5 C$ Z! O
% I; J2 `0 m1 O7 O  h│  │  ├课时86.词向量.flv_d.flv- @' L0 W( l1 R0 u0 q

- P9 Y# n7 r7 O5 x8 R7 I- J: Z; h6 }│  │  ├课时87.神经网络模型.flv_d.flv* K* K- t9 S  O% N  @, D

: e3 j( s1 c( @9 ]/ b  }* B│  │  ├课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
% {. s$ b& i( q
5 O0 ]% i' n; U- r" R2 M) m3 b: U% O│  │  ├课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
. J2 G% O% c0 P/ p3 A
3 x+ Z( f" L; ]1 ?│  │  ├课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
8 P; D& d  R8 ]2 y/ Q6 b! \, Z6 [' w6 Z. o
│  │  └课时91.梯度上升求解.flv_d.flv7 M% p) ]8 t$ i8 I

! P4 \8 o; B4 d1 ^│  ├<12-K近邻与聚类>
6 s, q, \  @/ |9 T9 \( L
% z8 q" w  t8 M0 o/ p4 ~. e- J│  │  ├课时92.负采样模型.flv_d.flv  ~9 p  ^6 L; P! H4 f  F

. [$ n. ]1 i! z' ?9 M│  │  ├课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
4 L! v% m: E* @1 n& l* h+ x8 t$ p3 n: f8 b; M* L
│  │  ├课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
5 \& W4 s! K; j1 ~! F
/ m) H7 {6 |& M7 o& b│  │  ├课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
9 N5 @+ x$ y7 `4 z) Z& _$ S# n' U+ @: ?2 w9 |+ \/ m# ~5 O
│  │  ├课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv6 l6 ^7 i" r- q9 L
5 e! E* {! x6 H7 f* z$ A( y
│  │  └课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv0 ]% P4 N+ x& G5 ~4 q, c( [
! U1 P  S" W1 Y% a/ c' b$ j" S
│  ├<13-PCA降维与SVD矩阵分解>
! A! f. D. n# r0 I( f9 W9 p, z7 C* @0 U- @- ^
│  │  ├课时100.PCA实例.flv_d.flv
, y: n+ G4 ^0 H9 b2 n' e, C
: ?( q! K* C0 i│  │  ├课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
  g( v# ]9 x" X7 q7 P
/ t) Q/ |+ D, q/ K9 X- r* P  m" T│  │  ├课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv* Y# R6 D/ ]6 y9 B. r: e
) q( U' s2 C* c" W
│  │  └课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
; G0 `& w3 R( g; L1 T
+ {. H3 ?0 G# P) m( g: X4 x: F│  ├<14-scikit-learn模型建立与评估>
$ y  m; k/ z$ d3 @' {) w, E. g  v$ r0 t: Q" @% d- m4 w' |2 i
│  │  ├课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
: r7 K: I6 l- y2 E7 U: e' z7 m$ X: N# P9 C1 |, ?2 s3 D; f
│  │  ├课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv) C; [- }! [! T

; O" F+ F$ T0 o1 j+ o│  │  ├课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv4 A# J+ s  [- z; E/ W: C' s7 a- C
# b- A' h2 y& e2 O6 t3 M/ v
│  │  ├课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
; z& [  U' i. c% U
  B4 @- a& m3 J8 D9 H6 _6 P. V│  │  ├课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv& z$ c+ x; D7 _3 h3 N8 h
/ Y, d- Q! m+ Y; L3 N  s
│  │  ├课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
( m2 I$ B3 A2 b( a9 O! e( U. i, J* a- f
│  │  └课时108.交叉验证.flv_d.flv
- \# T2 b* q8 T
% S8 Z* f8 @$ ?+ r5 r: X3 v│  ├<15-Python库分析科比生涯数据>
8 d) ]) _% c9 T7 ?) q* F
: h- |7 z* Y6 f# g$ u, s│  │  ├课时109.多类别问题.flv_d.flv+ q2 N! J" w- S  I# U5 q2 A6 K& e

' d, V. W3 i  R7 w1 M: w0 R8 e│  │  ├课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
7 }! B* c; O  v$ Y5 ]
6 J+ @& Y! `+ m  u. h# C│  │  ├课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv6 H1 Q( b1 b$ G1 y% I3 S

9 J5 L4 o: S1 h  y( W│  │  └课时112.数据预处理.flv_d.flv
" p7 A3 M" o0 `! V6 v' F/ V, B; @) }7 x) W
│  ├<16-机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测>
: W0 L# d) E! |
, T0 O6 L2 A+ q! L# i( f$ T│  │  ├课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
3 @' J- ~. G; _( j9 j+ Q4 H1 L1 ~  s( w* c
│  │  ├课时114.船员数据分析.flv
$ `+ P( x9 D4 f0 Q( W$ [% s6 A; U; a5 |8 U
│  │  ├课时115.数据预处理.flv_d.flv4 C: a- n' v- \5 @3 a

# p7 u" t* I- n  d│  │  ├课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
) H: W% K  N8 g
9 a# I. n# \5 Y, F│  │  └课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv. {: E3 X9 J8 _9 j

5 p+ T2 C* b: R  e$ T# z+ F│  ├<17-机器学习项目实战-交易数据异常检测>
# ]" I' z6 W$ o7 |3 H) e& a3 U+ a$ J; G2 F
│  │  ├课时118.随机森林特征重要忄生分析.flv_d.flv
* _' J! M' i% ~) L2 |
2 M9 x; K9 x* j$ s6 s* h│  │  ├课时119.案例背景和目标.flv_d.flv) }5 y1 u0 O2 d
& H' Y( j/ ]- y
│  │  ├课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv: c0 L0 T3 H; J4 R" c
7 s, _" L6 D* G/ S0 I$ Y
│  │  ├课时121.下采样策略.flv_d.flv
4 u2 P3 V% p9 r6 [5 f+ X
4 N, Z; }# M- @: Z: [) l│  │  ├课时122.交叉验证.flv_d.flv
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2 v3 V3 ~+ k2 c2 f, Y1 N& P) X
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: z# F0 H7 }: n7 P$ c% U0 t) G6 f7 _/ Y0 i
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掌舵的鱼1987 发表于 2021-6-12 21:17:36
太多需要的课程了
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123457390 发表于 2021-6-14 14:40:33
谢谢拿走了
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飘渺九月 发表于 2021-6-14 19:52:01
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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封号955 发表于 2021-6-18 22:07:25
好东西拿走了
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天然灵凡 发表于 2021-6-20 10:30:22
祝IT直通车越办越好
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123456881 发表于 2021-6-23 18:35:02
<<[Python] 高端实战 Python数据分析与机器学习实战 Numpy/Pandas/Matplotlib等常用...>>[复制链接]
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华胥 发表于 2021-6-25 12:48:20
6666666666666
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刘余文 发表于 2021-7-2 08:05:12
终于找到了,哈哈
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韩邑王生1977 发表于 2021-7-3 14:16:06
谢谢分享学习~
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