人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师(上)

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admin 发表于 2021-5-19 17:04:22
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人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师(上)- |: C. ]2 |7 Q4 I* x
人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。
3 f% G0 h! a/ Y: H( B+ a! ^0 {9 U& l
课程目录5 |% D7 C8 ]" Y
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4
# s& M& E5 A- X├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp47 y# b9 f. T/ N# V
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4+ g) c4 K! Q; I# y& `. n
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4/ m6 W( ^4 Z5 U* ?! G
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
$ f% {5 [; p5 ~/ \0 b6 M  r: f; b├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
. _/ z) }: B, X! ]. z3 l  w├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4
0 C* A7 y- Y$ N/ U1 y, J├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
* x- n. B- t  ]( C9 C- B7 x1 [8 U├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp46 u/ {$ v1 S. ?% {; @* o
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4/ J& y6 Q* F: n' s" Q; f; q2 c
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
5 r' t" B& `- O2 |. l2 f├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4& P/ y* I, q; _; s8 t9 E" I
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp49 U) y" O  f- q, U1 o
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
$ O* Y6 |4 x# d8 p4 |( G4 H% ]$ v  X├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp47 P# I, I! L8 S4 \# W
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp41 w& x6 q. U; d; k1 d) ?
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4; ?3 }) Q& h  k5 b/ O& ?
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp40 m' C) q* p; A/ j. n
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
. H6 A3 g2 X) a- Z1 W9 n' |0 m├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
/ h& |, B7 R( |' J2 Y. d├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4
! R4 B' P5 k1 u% f- }, v* q0 y) G├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4# R. F6 l/ J1 u0 z
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4# T4 A2 c4 K- r
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp48 [/ x/ k( `; N) Z2 r
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp4
6 r1 x! m% U  c4 l$ B  z├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4
# \" l& o+ N$ g* i, h, C├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4/ ~) F" O+ p  W7 n  f. t0 X% U
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
! i- S5 S+ ?) x: Q├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp48 B/ `9 e5 C; ?+ Q
├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4+ q$ a7 A! N. D7 f  F# y  Y' M0 k
├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
7 g* g0 K- {% |  `! k7 E7 ~5 u├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4
9 l& K, Y4 t& y5 t8 o├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4
7 n! B) Y/ g) \  f├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4# M$ s# x' m) P" _  ^
├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4! Q: K3 s) i- \% ^- c- E2 a  s
├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp40 J6 }+ O5 W, _$ o' z
├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
8 l! M6 y2 Y( ~! I( |4 e, v+ {, _$ g├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4
* a0 M* {. G7 g; H: v0 E├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4) J* J- o; P4 g8 p: T* i  ~
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
3 w7 \% ~" k1 p9 s3 V( |% Y+ L" C├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
% K& I3 J9 I# o+ M- k├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
2 x; B7 r. Z5 c+ O, o$ i├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4" `+ K! q: u- Z
├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
4 p# F# u- z7 [; K& c3 R) K( X├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp45 s8 ^# k1 w5 o. i9 r
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
3 u/ G3 u$ Y0 V9 Z& o+ X* ]; [├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
/ F3 J, n8 F# L% a# y; E├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4; c4 w. K( T$ |& c7 H, T
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
7 z9 v1 Y7 ~# Q$ v├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
% @% S. E' |' m3 B9 \, X├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
7 `& o' M" v3 |. P. |├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp46 @$ ]/ \0 t8 `( ~! i
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4+ w2 l4 j+ k0 z- z8 v% h$ H
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4% @+ [0 N9 M7 r
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
4 ~; C1 X9 D  b+ E6 |! O(2)\PART2;目录中文件数:67个3 p' W3 a! i- N' }4 Z
├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4! h$ J: U7 k( p3 C' D. K( n- p
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4  Z$ ^* {% Q3 T$ k+ u
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
* y: L) \7 Q4 c- P2 R/ V; `7 Z  P├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
! z2 C3 P( s# T├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp48 b9 b2 Z  ?8 ]1 ^; g
├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
+ b- E+ X9 p7 F8 D+ L├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
- b) h: {8 W& t9 }1 ?: l├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4( m, i- ~0 F5 u: y1 n, o' ^$ g
├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
. u( S% N1 g& Q" Z+ `+ z' V7 D├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4
/ F+ {  R7 V  s$ O1 \├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
2 f9 {7 F/ L1 o: Z, W├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp49 c3 l# s8 U- c* w# ?4 a0 C& B( p
├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4- a! L$ x% A- Y# E
├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp40 z0 n+ b) ~  K2 d
├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4- s$ L& g6 z) V7 W- K8 q
├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
* \! `9 a9 X4 q; A├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp46 c- J% ^' n3 [/ ~) Y/ I8 t
├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4, g: a  U1 Y9 K# w' p
├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4; D9 Q/ P0 V' I% [- j
├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
8 h$ k) \/ h+ _! F$ L( B├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
% n6 N+ @; `+ U" b4 w; H├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
, S: x7 ^6 c5 u0 f├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
5 k& A, H) U% f) J' ~: W: t& g$ W  j├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
$ M$ y6 r  a: z4 V6 x! g2 ~├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
- C$ [' V" Z4 J+ S9 A# U& S├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4
" p3 V! P0 |5 @6 H% b$ \├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4; R) [0 C/ x, n; ?) u/ u
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
4 q) l5 l( T: `7 U├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
' M- M( i: ]* T% p: k├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
* R' J& L% v8 f+ m' M├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4$ T) j/ b4 A" v% o& N
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4- J' a7 c1 A" C
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
8 ~' z1 n0 A# B1 c) \# {, v, Y4 R├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4  K! Z0 X4 E3 g1 U# c
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp49 N3 V" q, R0 @2 ^: ^) i
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
+ [9 x$ n/ D+ q# J├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp48 s, b" ?# S  o# u% z% X$ J3 `9 r
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp40 R. `* L5 y2 o" ]/ ?8 }& |( i6 y
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4) d: x# t! I' d
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4
+ `! g" a% l4 T+ H3 B  q7 b├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
$ C+ v- c4 c* [4 {├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4- ~8 Z( p9 f3 h; x* r# m3 v
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4; e) A' M0 w) a  l! q
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
& q% G: U1 J6 ?$ z$ v3 d% {: h5 S├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp4
7 l4 x% x0 ?3 ^  m, h0 q├─9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
/ @$ Z" F6 L9 K" Z7 s├─9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp47 |( b% Z3 c) D: w" e0 j3 U
├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
2 V- m+ z- U% }├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp48 e. I$ P7 L8 E
├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp48 k+ y2 ^/ T3 u
├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4, e6 Q' ^) x% Y/ ^) z) V, l
├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4% ?  }, ?  G( u) U: f6 {: g" _% n
├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4
. t: @$ K& C- e4 l├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4' a4 N5 T; {* A
├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4
3 P+ X! {/ x1 r, a├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
4 Z$ Y$ U5 U7 i4 C! z├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4" j9 d0 j, ?- U3 C2 g
├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4
* E- S# w; I: s, A( B% k. m; e├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
( R) c$ S, n3 V" q& s4 u% B├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4& e4 P* p8 S0 V1 S
(3)\PART3;目录中文件数:59个
0 a7 X; n: c4 b/ R. G4 j├─10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4% `2 K* v5 M$ o2 F& i+ ?
├─10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
% i2 u, p9 M( |$ h" U& N7 G! H├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
& N, x- f. A8 u' \1 r) d├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
1 z3 O+ ?. _) B# D. e├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
) I6 k/ h! o: L8 S7 P- m2 j1 C├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp45 L& k2 w7 w5 _* v" l# d# T7 E3 P8 r' Q
├─10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp49 q7 t% C. u- R" v% Q4 g2 P+ e
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
  j7 M! J; G; E0 w3 D├─10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4& j( f/ r6 W7 R3 }  w/ E& a. f
├─10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp41 A. ~. a6 {& }8 [0 y! k1 W* {
├─10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4% u, S7 T' P% e: S1 k
├─10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4" P  K0 Q9 {6 {( z# W
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
. ]5 m0 v; m9 e( A+ S" ~├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
* P* Z. m# R! o" q! u" p├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
1 s9 ~7 K1 o1 j$ ?├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp44 [% u5 [9 }# M0 |  U
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
3 }$ {. E# r' G$ E; C% I. ]% H1 Z├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4! f$ C$ M* |$ j& w
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4+ b) B+ Y8 h* P- ], u
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
+ Y+ @5 i/ e5 }- g1 h├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
- }3 @( p/ ?9 J; I├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4$ Z/ X4 B0 C  r2 ~
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp45 @) t; }* a& Y% e. a) n
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
: G; `* p) {+ `0 b9 ~9 i1 u├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp48 k" e8 A$ P0 C7 s+ d. Y0 s
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
9 X' u2 T. v% z, ~* _& z├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4! V& W, n1 f# e$ g3 f
├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
! w/ ^1 o$ G( _├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4. N8 H. H# q' I& x& D7 m: {
├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
% u' B2 f* u1 U9 C1 X0 m├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
- M) H* A% ~' E+ e* F├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
' |1 R  ^% m- F  Z├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4' ?4 x; v/ K, P0 U  B
├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp46 e! j% L& p+ N# _8 W2 M5 v+ e5 I- Y
├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4" u; }$ r0 K. h, g) @3 c
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
! d0 z( f8 O8 Q  H( e├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
. N1 \) Q# Y. O: v6 [5 J├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp47 d; |/ ?4 j7 n" Z) B& N: a; `
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
  K- _, y, h  ^9 y, L* t0 t( y├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
. S& C( }6 `) {: \. b├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
  \" s" X# K! d" ?5 ^. w) @├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
! P9 W7 n! l" C+ \├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp47 D, h- a' t/ f+ f7 C
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
5 J& @, P" p: _9 s- i├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp46 M0 ^; H/ c! d. x
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4
! U2 G3 c) H* t' C├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
: R% W$ @1 k+ N" e( f├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4' O) |7 R1 L3 e8 o# O
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
, G& D$ Z4 A1 t/ L├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
/ B9 T! N- P% _( x6 R5 y├─14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4' k  |- |$ w& c- `; @* a
├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4& Z  |+ Y9 F! R
(4)\PART4;目录中文件数:56个
& d) T. P& e9 O: @8 A├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
! K/ g  ^4 w: X) r4 ^1 s9 \  [/ y├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
7 f$ n" V* w3 k( V6 x+ O├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4' R1 Y# }0 p. e8 t7 O
├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp4
2 `" |4 L; J1 O├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
2 t. j* `# q! n* Y5 c├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
9 k6 }1 e4 e- Q4 z├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
1 `8 ^0 ^7 C! m6 `0 d7 T- B. ?+ D- `├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp40 n* ?0 r: d5 V1 M
├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4  V* f* z+ \2 P1 X+ }
├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4( o7 Z8 H) q; t' @( |2 M# c0 r
├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp43 C% w3 j& F* @0 X# ~9 z! k2 o7 m
├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
. i( r  l- `5 \% H' }0 J8 y) d: m├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp49 S4 u3 J  j  x( p1 k) ?
├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
: a8 q. C8 g! j$ a  Q- J├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp43 S$ Z8 d) {5 ]- A8 b3 M3 i" j
├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4
" y. B5 Z; }4 |+ t4 o├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
* @! G' e6 {% W0 k├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
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) }  C2 S: L; b" R├─15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔.mp4; |% q# j2 i- {# C' E5 u) A
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. ^' y5 N. r; _! N├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一).mp4* y. y- `' F9 ~4 I( `/ L
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二).mp47 `$ `0 K! @( o+ f$ L
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4) U0 f+ x$ Q: z/ ~; y* v4 k
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp40 H. S# p" B1 E$ D. c
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp42 x9 d0 y1 R# H! Y
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一).mp4
: f1 m/ Z: a/ ?0 ]! p├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二).mp4
) v! c7 [$ O/ H7 T7 v) _( C├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
( Q9 t- R) w. }/ C2 E8 J├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4; t0 Z" ?; \- m  D, K
├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
6 Q3 f5 @3 k/ x9 K├─17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一).mp4
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; Y9 V' ?2 T( l0 T3 f  a! G& K├─18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述.mp47 f! e' y* c0 F) r6 V7 k! b" \
(5)\PART5;目录中文件数:64个8 N6 B$ x/ P  L8 q8 x6 d; y& B, J6 {/ C
├─18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一).mp4& f5 ^  h* v7 ]' O1 ^/ u9 W$ G6 F5 L
├─18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二).mp4; f6 U% r' {, r. N
├─18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4! Q, H% G) p" V' d; v
├─18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
6 e  o% b9 b$ X, {7 ?├─18、课程:网络基础概述.14、答疑.mp4. A/ B2 ~  G8 v. e, s8 H) R0 x
├─18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一).mp4
# V+ L5 b, @  \( k% \├─18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二).mp40 [+ J0 w4 L8 R4 y4 P
├─18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4$ |. |1 ]% \0 Q4 W2 r. B" U4 f
├─18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二).mp4
" F6 z( {: [* o" m├─18、课程:网络基础概述.6、什么是网站.mp4& o9 y7 `& @+ w" q
├─18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
$ R8 z' ]% [& j- Y$ g├─18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
+ `# R/ |% E0 ?7 Z- l- P  Z  J├─18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二).mp4
0 G! o/ [& k& ~6 o- E' v├─19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二).mp4. i6 Z8 x8 O6 h$ p
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' z' T8 v5 m9 P% d9 V├─19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
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├─19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一).mp4/ R5 Y. J" h5 n) J$ Y: r4 F, K
├─19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二).mp4
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% M9 q0 K4 }5 j; K7 T' t2 S7 Y├─19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一).mp42 H( V$ ^, o7 }% }+ O8 p
├─20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File.mp49 i2 C8 m! h) {* O7 Y# _6 m
├─20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File.mp40 N6 c2 k1 y6 Y
├─20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一).mp4
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4 c) p/ t# H8 m) y% ]8 l0 u' B├─20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一).mp46 r, q% @) O- d( d
├─20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二).mp4
7 t2 k6 T! i& g( J# Q├─20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三).mp4, E6 M1 Z  t5 R
├─20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一).mp4
8 t8 x2 X2 {/ u' k├─20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二).mp4" W1 A* }' I$ O0 ^% a9 G* [- y
├─21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4+ H4 q$ @/ v8 b; a: Z% Y0 e
├─21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
5 \4 q2 v7 ]7 b! V- I├─21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4
$ ?/ k3 r& l0 p2 U" u├─21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件.mp44 `4 g- d/ y% ^6 x9 q# u; g* ]; ^
├─21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4: q" y& P' @4 i% L7 L3 A" w
├─21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言.mp4
$ S3 I' h, j" k├─21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一).mp4
, `. y* b2 S* E9 d. ]# A3 X├─21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二).mp4
0 T% R* ^! d# i! o├─22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一).mp4
: U2 U- [& K- f├─22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二).mp4
; o( F: e  z5 @' f├─22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三).mp4) m+ j* z5 T: B) Y2 _6 T
├─22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一).mp4
- U2 c/ P' M( N6 \6 x& Y+ X7 i2 O├─22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率.mp4
# ]. `* A  E% c) k6 Z" C7 x├─22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率.mp4' S" g& U9 N- r0 ?8 H
├─22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率.mp45 s, `7 W8 u+ f% D
├─22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率.mp4  ?. f9 A2 D3 f6 T5 x+ L4 _
├─22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一).mp4
; h" [$ o6 V+ {3 u; u6 W├─22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二).mp4
+ W1 P3 Z7 a  C# r- n) C; J├─22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例.mp4
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: p8 C* P8 \  B  l- K2 Y. t3 i├─22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析.mp46 _/ R8 t2 x! X: ~+ K2 P# K
(6)\PART6;目录中文件数:69个
  D8 E' D( S: x+ b4 ~├─22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二).mp4
9 e( M' W4 y$ Q├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二).mp4
# H: G8 G" S) ^8 Z9 M4 ~0 ^& E├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三).mp4
/ G: {% o/ U7 n- i├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四).mp4
3 g7 \+ x% W0 g( _├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4
1 o/ o6 X; w3 L  j* m) K7 p├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二).mp4
) f: ^  r* l3 P% Q" K4 X+ f- P├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一).mp4
0 y3 l! w- l$ X9 _├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二).mp4
2 h: y/ L$ d$ M$ V3 j* L( p5 r├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4
0 R& F1 i: J% x6 c& X& C├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一).mp4+ |( i+ I/ o/ @6 [* M
├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二).mp4
4 _; p+ {5 F/ w) `: z/ T├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三).mp4
; s$ F$ p) }0 A├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四).mp4
3 `/ [2 {6 @/ ^' o5 w7 m. c  n├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
9 y& ?$ y7 `/ p2 w3 D$ Y├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).mp4
& G8 U! I* [9 E6 o├─24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二).mp45 [) c/ d2 \$ P5 i( _$ p  K
├─24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三).mp4
' R0 W# H0 W. z! l: Q4 u& F, z├─24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四).mp4) w4 E3 L4 N, b! p6 z! Z, v- E
├─24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例.mp4
1 t6 w  x% ~1 i8 I/ W; n├─24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一).mp4
3 C7 |, p; t, N" C├─24、课程:贝叶斯思维.2、贝叶斯统计(二).mp4
3 I" _: ?  x7 j' L: V' L├─24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三).mp40 V( o9 F! O- ?, m
├─24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四).mp4: t: K% D1 b) G. j6 C  B
├─24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一).mp46 h9 A$ q! \4 b( o+ j
├─24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二).mp4# W8 M. l- H) A0 Z
├─24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三).mp4
, z9 |- u7 d! y: V3 s├─24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四).mp4
6 }+ C, M7 i" G% `1 m" s+ ^├─24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一).mp4
5 _7 \6 O' e" k8 q├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布.mp4
0 `" A- i3 K5 S5 {├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布.mp4% A$ M% r8 H# K! _8 ^& ]
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息.mp4
; v& x; ^  B5 u4 x% k' c├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一).mp4
7 m$ y2 B0 A' _0 `├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二).mp4; F; t5 r5 T% T4 }7 i2 r
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理.mp4* E# x1 R- |3 l2 M
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用.mp4
, t/ l3 T) z5 s2 T) \1 z├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词.mp4
+ t% e" s% |' s& c8 F├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频.mp4- }, [# d# {( Q% D# Z1 T
├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算.mp4
& k6 V3 U2 c& Z├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云.mp4
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├─25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三).mp4. e: ^: d( K1 D) s
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├─26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介.mp4$ a0 e8 R: }. k4 ]$ L
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' n0 v, Z$ N( d. I├─26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离.mp49 H# T' D' J  q
├─26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类.mp4
. _& ~5 o5 V* Z& a% y* `) u├─26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一).mp4+ D$ j2 S. u. A1 Z
├─26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二).mp4
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& R# G5 g. L8 V! |├─26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法.mp43 g: D* K/ n! J  C* ?, z2 U+ l  p
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一).mp4
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├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的.mp4; O0 d& {* |1 u
├─27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一).mp4/ f' ~( y% k$ f. Q) h9 E8 k% y  E9 T
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雷JY 发表于 2021-5-19 17:06:32
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乔微博 发表于 2021-5-19 17:39:20
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痴痴情先生先s 发表于 2021-5-23 20:57:18
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zhouqq126 发表于 2021-5-25 08:02:59
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安夕萌mdj 发表于 2021-5-26 07:13:50 来自手机
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江左岸右郧 发表于 2021-5-26 12:05:50 来自手机
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去火星三小时自 发表于 2021-5-26 14:43:49 来自手机
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秦基兴拍 发表于 2021-5-29 13:31:07
谢谢分享学习~
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普通人物怨 发表于 2021-5-31 15:33:51 来自手机
学习了不少知识,感谢楼主!
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