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[机器学习] greedy机器学习高阶训练营全2020年

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    2020-9-17 22:38
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2020-12-8 00:53:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    x
    课时001: mlcamp_course_info.mp4
    2 K/ m* `9 z' [' j1 j. L, n  w课时002: 课程介绍.mp4
    + J, l9 ]1 q9 D4 L" [: y! B+ W课时003: 凸集、凸函数、判定凸函数.mp4$ T5 o. C, i% X$ I( E
    课时004: transportation problem.mp4
    ' O6 d9 V# h) \9 k9 B$ h课时005: portfolio optimization.mp4
    3 F8 s( u- N: j- t+ i  j课时006: set cover problem.mp4
    ' e/ w  C$ q. a: J- H- {课时007: duality.mp4/ N5 r: h. M5 `" R' D) V9 k
    课时008: 答疑部分.mp4$ i) s3 W9 f" B5 H6 ~5 H) p  X
    课时009:从词嵌入到文档距离01.mp4# |% Q/ Q( D7 h9 ?0 l. G
    课时010:从词嵌入到文档距离02.mp4
    5 v& X, u2 `3 y& b4 ]课时011:KKT Condition.mp4
    1 J  z) ?3 d' P4 P课时012:svm 的直观理解.mp4" @6 {5 P: V* X7 d. k; N
    课时013:svm 的数学模型.mp4  d0 h2 |2 r' l* k2 G8 m
    课时014:带松弛变量的svm.mp4
    : n2 y+ a+ ?6 L$ h课时015:带kernel的svm.mp4) v0 u( |0 ~  U
    课时016:svm的smo的解法.mp4
    * `& F0 V7 K+ w% W, [课时017:使用svm支持多个类别.mp4
    ' _; D# m0 ^' t3 x- I课时018:kernel linear regression.mp43 I( b- }/ h) `2 ]% i
    课时019:kernel pca.mp4
    8 h+ n' j' k6 ^* u1 G课时020:交叉验证.mp4
    , Y  k- X, A- f+ K6 q# N课时021:vc维.mp4
    ; E% A; z& i/ d  a* p课时022:直播答疑01.mp42 ?2 w; \: j9 W) c9 s8 P; D
    课时023:直播答疑02.mp4
    , T+ t" c2 A! A5 L课时024:lp实战01.mp4
    2 C; M3 Y$ N. z$ j* z7 T课时025:lp实战02.mp40 T# H: L' d" ^' p% p; z
    课时026:lp实战03.mp41 S5 M. v$ {0 S2 t
    课时027:hard,np hard-01.mp4+ {) C% R6 A  h& s
    课时028:hard,np hard-02.mp4$ ?) I( }. ^/ f, A: O$ h- x, S. u/ b
    课时029:hard,np hard-03.mp4
    7 O' t# d5 q4 k( C1 q# n% \" }课时030:引言.mp41 k; z; T1 a1 w7 F: W# H
    课时031:线性回归.mp4
    0 O4 p- \) @5 r" L- T" C3 E课时032:basis expansion.mp4) e$ g/ Z1 f6 S, ?9 K! j4 `  V1 d- }
    课时033:bias 与 variance.mp4( k% c. W# L4 ~5 S5 s. \0 y% a# O) G
    课时034:正则化.mp4' L' \- H5 `+ v5 q" S
    课时035:ridge, lasso, elasticnet.mp4
    2 i0 R8 R5 Q' Z1 v8 C( e( K课时036:逻辑回归.mp4
    " s: Z. f+ \- Y( j9 k课时037:softmax 多元逻辑回归.mp4# ?5 \4 }6 @* |' P
    课时038:梯度下降法.mp4) a' S6 n. T# o, C6 Z& X
    课时039:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证01.mp4
    & X/ y# y( V. @9 P/ |8 q0 c9 J课时040:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证02.mp4
    2 Q% \& K. C3 s, g* R" W( w课时041:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证03.mp4
    2 t' \5 X  I" B' y" `# s$ @3 }课时042:svm人脸识别结合cross-validation交叉验证04.mp4
    ) v  ^# e$ {. j5 j9 R1 B课时043:模型评估方法和svm做人脸识别01.mp4
    : L$ L1 q7 r# P% V5 a, n* U, p  g+ W课时044:模型评估方法和svm做人脸识别02.mp4
    ; a: j- T$ T1 r, k% s# ~9 b* c课时045:模型评估方法和svm做人脸识别03.mp4
    + C7 r; u- ~0 ~4 \! V# p课时046:pca和lda的原理和实战01.mp4% ?4 c2 _+ O# ~3 d
    课时047:pca和lda的原理和实战02.mp4
    , b3 k: u- @& o: Y3 c课时048:pca和lda的原理和实战03.mp4
    ; l1 r1 C! n4 x+ h" v/ Y0 O( Q/ `课时049:softmax with cross entropy01.mp4; N( I6 S' w) Y4 r4 @
    课时050:softmax with cross entropy02.mp4
    # O( ^* O7 o& p& N; `- P1 b课时051:softmax with cross entropy03.mp4( u5 y0 ?' a' I! K
    课时052:kernel logistic regression and the import vec01.mp4
    1 M' N/ ^' ^3 ^: k1 ^1 ?课时053:kernel logistic regression and the import vec02.mp4
    - z! x9 D, v  ?; O课时054:lda 作为分类器.mp4
    + x4 @# {& b1 o( |& e% G课时055:lda 作为分类器答疑.mp48 W$ ~2 u6 C0 b) m8 G) S7 h' d
    课时056:lda 作为降维工具.mp47 I8 ]  I0 D2 S
    课时057:kernel lda 5 kernel lda答疑.mp4
    ) v. p7 ~8 V) o: A课时058:ensemble majority voting.mp4/ S" }, h; M% I8 s8 C6 v% S
    课时059:ensemble bagging.mp4) B* ]$ U1 I: R, x
    课时060:ensemble boosting.mp4
    " Z, [4 E! x) l9 d! n# V% l% r  H课时061:ensemble random forests.mp4
    ! k( `& B3 D5 E4 q) X# c) b课时062:ensemble stacking.mp48 g4 M& d) r' `$ T7 Q0 _, x
    课时063:答疑.mp4: G/ N3 F! d0 P: b
    课时064:决策树的应用.mp4
    2 m/ Y9 C. q. a( y" |6 l% k) |课时065:集成模型.mp4
    9 U2 Y% F1 d0 e/ U课时066:提升树.mp4
    - B, N( h2 P) K! w1 q1 ]/ D8 _课时067:目标函数的构建.mp42 j% Z, t: Z5 P
    课时068:additive training.mp42 K; V: w9 p- d; m2 b3 k" \* e- V
    课时069:使用泰勒级数近似目标函数.mp4
    ) E. [  q" d7 G% ?  `" Q: v- \课时070:重新定义一棵树.mp4
    ' Z. C7 i+ ^9 o' _! [/ `0 a课时071:如何寻找树的形状.mp4
    8 v0 M/ K0 E9 X, o- g! F$ S2 a课时072:xgboost-01.mp47 y& t. A4 P+ v* Q5 W& [5 @# D! x3 d: ^
    课时073:xgboost-02.mp4
    5 H6 n$ L1 L0 q) {. d9 O2 q课时074:xgboost-03.mp4
    % \$ L/ [! r% L9 p+ R课时075:xgboost的代码解读 工程实战-01.mp4, d: v& j& r. d8 }; }
    课时076:xgboost的代码解读 工程实战-02.mp46 T0 ~0 J5 o: l5 k* ?7 L' P- x
    课时077:xgboost的代码解读 工程实战-03.mp4. P+ Y% O& W' i$ s; m2 l- v
    课时078:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-01.mp4+ R- S4 I& y* s* r8 Y
    课时079:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-02.mp4
    ; j5 Y/ r- I$ \1 Q课时080:理解和比较xgboost gbdt lightgbm-03.mp4
    / }2 q( @3 v% K; `7 y! [. }2 N" v课时081:lightgbm-01.mp4
    + J( _; [6 D* N% v% f2 Q3 N2 b课时082:lightgbm-02.mp4. O5 {2 N9 t  c; _# O9 Q  e
    课时083:lightgbm-03.mp47 u  \" @7 S$ w9 ?
    课时084:聚类算法介绍 k-means 算法描述.mp4" ]8 Z, V, C( z  I% _' H( Q
    课时085:k-means 的特性 k-means++.mp4
    7 x; [2 m! p. R# T6 [. a* ?课时086:em 算法思路.mp4, Z. F, u  a( z3 f! u0 I
    课时087:em 算法推演.mp43 `/ }$ `( H( k+ ^5 O
    课时088:em 算法的收敛性证明.mp41 G: W# W% ^' Y$ T6 ]
    课时089:em 与高斯混合模型.mp4% a2 M4 `* g# t5 @9 V
    课时090:em 与 kmeans 的关系.mp4
    7 O  Y3 q" z: i5 R9 M课时091:dbscan聚类算法.mp4
      ?* I( I( ?7 w" k# d# \课时092:课后答疑.mp46 F8 z6 D( P: h' u% i. C
    课时093:kaggle广告点击欺诈识别实战-01.mp43 m5 C  n* N% x, y
    课时094:kaggle广告点击欺诈识别实战-02.mp4
    + R4 A, P* H1 w) `课时095:kaggle广告点击欺诈识别实战-03.mp4
    5 O* M* l" H9 ]- H* F  |课时096:kaggle广告点击欺诈识别实战-04.mp4' h% y2 h: K- k1 k# {! c4 i9 j3 F
    课时097:klda实例+homework1讲评-01.mp4
    ! M' Q' d) i) `0 \9 a课时098:klda实例+homework1讲评-02.mp4
    + }7 o' q- N* r4 }课时099:klda实例+homework1讲评-03.mp4$ z* a/ V  o5 t+ o
    课时100:klda实例+homework1讲评-04_(new).mp4
    9 Z: }+ u: _  Z* @课时101:Analysis and Applications-01_ev.mp4* \' O" m# I7 h% q9 s3 p
    课时102:Analysis and Applications-02_ev.mp4
    & c, O. r- o* K& ?6 n课时103:Analysis and Applications-03_ev.mp4
    ! L  x8 f  K8 M课时104:基于HMM的中文分词: jieba分词原理1_ev.mp4
    4 b5 A1 N% Z" ^/ P6 U" o9 F课时105:基于HMM的中文分词: jieba分词原理2_ev.mp4
    - |$ `/ A! D; L课时106:基于HMM的中文分词: jieba分词原理3_ev.mp4. q4 @0 }3 o9 C5 N
    课时107:基于HMM的中文分词: jieba分词原理_ev.mp4- F' f# D9 N8 A( f! _4 O! Y
    课时108:Graphical Models_ev.mp4! L6 v6 Q' W" c; z: L/ w
    课时109:Hidden Markov Model_ev.mp4
    ! d* s4 y: i2 ?# ^; h课时110:Finding Best Z_ev.mp4
    6 u0 y; b4 j. Z5 H课时111:Finding Best Z:Viterbi_ev.mp4' l  u, n9 M/ p. z& I( R( X  P
    课时112:HMM 的参数估计_ev.mp4
    / V/ z' c$ @4 u. O8 K- N: H课时113:XGBoost分类问题-01_ev.mp4
    * _$ _) A2 P: d课时114:XGBoost分类问题-02_ev.mp43 w. E" c( x# X7 Z
    课时115:XGBoost分类问题-03_ev.mp4
    * R* T2 m  ]/ m0 s- S0 g课时116:基于STM-CRF命名实体识别-01_ev.mp4! l4 T3 `  N! Q* v+ m6 \9 f' m
    课时117:基于STM-CRF命名实体识别-02_ev.mp4
    6 M8 _4 [, R% F1 T# c3 Z课时118:基于STM-CRF命名实体识别-03_ev.mp4) B" R+ U3 {) A- x- ~* x* T6 v! M1 M
    课时119.mp4
    . ]( T( T5 O( a5 c% M1 p课时120:forward algorithm.mp4
    ; T' R) q' l) }6 s) c课时121:backward algorithm.mp4
      R* m3 D* e9 `; P( k: u* s课时122:complete vs incomplete case.mp4
    : X0 F  B0 A, y课时123:estimate a-review of language model.mp40 |: k0 O/ N& b/ k
    课时124:回顾-生成模型与判别模型.mp47 m/ k' X6 g& B" q( q& N! e0 H' c
    课时125:回顾-有向图vs无向图.mp4
    ' c) T" j0 C+ _8 O4 r) k课时126:multinomial logistic regression.mp4
    6 g" }3 X. p2 y6 c! P8 C4 n: _7 R& ]/ \课时127:回顾-hmm.mp4% U$ i& ?: _7 L: \
    课时128:log-linear model to linear-crf.mp4
    + s3 z1 \) f' c5 X- J. c) d课时129:inference problem.mp4
    4 O- ]2 \$ R$ o3 v. k课时130:bp算法.mp4
    * _& V; A) r* z* t课时131:pytorch基础.mp4
    . h+ @" \' D& ?课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4
    1 `  Z6 b- ?. o  ~: `9 u课时133:神经网络的前向算法.mp4$ K% V* D% j9 V9 S5 J
    课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp4
    5 m* z2 I6 w6 ~% g' a& j% j课时135:误差向后传递算法推导.mp4' p8 S) M, V; |2 R
    课时136:课后答疑.mp4: c% h4 N& _& Y# r
    课时137:inception-resnet卷积神经网络-01.mp49 Q7 Y! c) R) m5 L/ T
    课时138:inception-resnet卷积神经网络-02.mp4
    8 q+ h7 ~: D- K  i课时139:bp算法回顾-01.mp4& y9 u) M$ k. ~8 S# b3 X2 `1 U- Q
    课时140:bp算法回顾-02.mp4. v' A+ b: v* d
    课时141:bp算法回顾-03.mp4
    ) c5 q% Q- Q: l7 n: {- Z! A/ w课时142:矩阵求导-01.mp4
    ) M! ?* V( A3 z+ q* h  U课时143:矩阵求导-02.mp4  R1 }5 P$ u& ]: [  S& ?
    课时144:矩阵求导-03.mp4
    6 s" {1 Z5 k0 I1 B) B课时145:卷积的原理.mp4
    0 I2 ?* n! \$ k课时146:多通道输入, 多通道输出的卷积操作, 典型的卷积网络结构.mp4
    # y5 R/ n5 J- u) @$ v课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4
    # @; B. n: C7 w, J: y3 V课时148:卷积层复杂度的推演 padding的种类.mp4
    # c8 I- `: ]1 q4 {) C3 U课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演) .mp4
    0 O! T# h9 `! Q9 d3 v课时150:卷积层的各种变体.mp4
    1 G' v3 H) W4 [课时151:经典的卷积网络一览.mp4* D' d; q! s& \+ q) H1 Y
    课时152:课后答疑.mp4& P, I) t  ^, u# G) `. b8 j' o$ x
    课时153:EffNet-01.mp42 K  j: c0 g. M4 @9 O1 A
    课时154:EffNet-02.mp4$ G) f/ s- j& a: [1 K
    课时155:MobileNet-01.mp47 r- U" u8 t1 Q  Y$ I
    课时156:MobileNet-02.mp45 t* D7 ]( Q/ n* w9 }! I3 h1 E
    课时157:MobileNet-03.mp4* O' r, t; N' V6 Y4 C8 C, g' ~
    课时158:ShuffleNet-01.mp4
    1 p, {5 p* a7 R/ M; w. L课时159:ShuffleNet-02.mp4
      k1 ~. [  W# y; }课时160:ShuffleNet-03.mp4
    ; u/ a( k! K2 k+ c; w4 m9 n课时161:神经网络的梯度消失及其对策.mp4
    8 q9 p* H- e9 P5 b* Y' s$ C课时162:神经网络的过拟合及其对策1-Dropout.mp4
    6 ]/ \! D  C' F4 d0 F% k课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1 L2 Regularization.mp4
    ! @  P' L- X: X5 m课时164:神经网络的过拟合及其对策3-Max Norm.mp4
    1 k) s6 B* G8 }课时165:神经网络的过拟合及其对策4-Batch Normalization.mp4
    5 U4 \& A5 v' f8 t' e课时166:批处理梯度下降法, 随机梯度下降法, mini批处理梯度下降法.mp4: s$ v. w4 Y8 g: t5 g: S$ t2 H) h* F1 P
    课时167.mp4
    % t! Q: R8 c* x课时168.mp4: \0 T( n* m  X0 v5 j! _8 \
    课时169.mp4
    ! x! \, l; |/ j% ^' o" R0 v( d: M课时170.mp4
    . j  S  a; g3 }$ ]6 m  h课时171.mp4
    , \+ S) k7 \+ C+ j课时172.mp4
    3 o8 [5 v* U4 p5 ?/ G: {. O课时173.mp4
    7 P9 Q) p( a! z' f8 p& A课时174.mp49 B3 ?0 u# X, }6 I9 _2 I
    课时175:课后答疑.mp4- S5 e8 g( O: b
    课时176:语言模型的原理及其应用.mp45 q' q, ], w7 h' `. ]6 m, c
    课时177:基于n-gram的语言模型.mp48 i2 a+ r7 I1 O
    课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4
    ! m0 e# h: C5 b. o% P3 o课时179:RNN的原理, 基于RNN的语言模型及其应用.mp4/ m$ s" \1 |" f+ m4 }
    课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4
    ) v( W& I5 J$ N# ?6 H2 ]3 G2 H课时181:LSTM的原理.mp45 @! Q) h  |* {, C6 _% J
    课时182:GRU的原理.mp4
    8 Q8 o4 g' `3 C8 {; T$ _课时183:梯度消失 爆炸的解决方案.mp4: x. ~4 i, r( N% B
    课时184:双向Bidirectional RNN, 多层Multi-layer RNN.mp4: o6 ]& y: t' G4 T1 f- }  w
    课时185:课后答疑.mp42 I; l$ k% R0 Z: f8 f; w% [1 Z
    课时186:人脸关键点检测项目讲解-01.mp4
    5 S5 Q$ \! B8 ?5 c课时187:人脸关键点检测项目讲解-02.mp4# a8 Q0 c# X' d2 D, P2 n( [& U) ]
    课时188:人脸关键点检测项目讲解-03.mp4
    - O7 ]" Q( m& M( j! p课时189:LONG SHORT-TERM MEMORY-01.mp4
      ~2 U! u3 V7 m7 G4 C. f% R课时190:LONG SHORT-TERM MEMORY-02.mp4
    4 T' ]* [& t; n) N2 u7 W. j. Z& S6 j课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4
    : ^1 g  \. k3 w课时192:Attention的原理.mp4
    & s  A( v+ f. X! {1 E( L! X课时193:Transformer入门.mp4' O6 d" k) i$ p7 ^, d9 ?+ ^6 L
    课时194:Self-Attention注意力机制的原理.mp4: o& w9 e% U# L0 e8 Y) a, Z" Y0 x5 s
    课时195:Positional Encoding.mp47 i' M/ w- ^, _, K$ P7 s
    课时196:Layer Normalization.mp4% W$ K# [$ W8 K: w
    课时197:Transformer Decoder解码器的原理, 损失函数, 训练小技巧.mp4  w- v. R9 J4 ^) B2 ]
    课时198:Bert的原理.mp4
    8 T' D$ `" x2 x% I8 }0 [  i" I& `) r6 m课时199:课后答疑.mp4
    " @3 c% |2 a/ W8 y( J/ g课时200:课中答疑.mp4
    4 V5 X! u( ~$ }5 j/ y课时201:Word2Vec论文解读-01.mp4) h: F& m2 {8 |: d8 {& c) _
    课时202:Word2Vec论文解读-02.mp4
    ! N: ^  R- q9 ]- d! g: x, }1 x& Y课时203:Word2Vec论文解读-03.mp48 O& ]2 f" G! N6 G
    课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4
    2 w  j& X) U% ^2 d课时205:使用BiLSTM+CNN实现NER-02.mp4  e# t2 J4 n0 r% e- {. X3 |
    课时206:使用BiLSTM+CNN实现NER-03.mp4/ R9 b3 u0 ~5 T& C* T( l5 _
    课时207.mp4
    & T9 M' q* J5 r5 K" `! q课时208.mp4  R$ L4 T* h$ B% r/ e+ J) A
    课时209.mp44 J" O# v4 n4 ]8 p; {. Y
    课时210.mp4
    1 l! Z8 w. [+ ~. v课时211.mp4' R7 ?; `' q9 F
    课时212.mp4. Q/ n8 X! m) d3 V7 a3 p
    课时213.mp40 U- E1 m6 |2 y  {! Q6 T! K9 [) ?
    课时214.mp4. u* e: q+ F2 E4 m3 j5 z: G! _! Y
    课时215.mp4. B5 B6 @# `# ~; k
    课时216.mp4. A4 {5 q7 M) `) y; c2 n, q3 t/ I
    课时217.mp4
    2 Z% M$ \+ j' v. f& K课时218.mp4$ y) ]$ e0 V- l+ O6 ^
    课时219.mp4! E% v2 k* V9 k, S/ X9 o$ r
    课时220.mp4
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-2-25 04:03
  • 签到天数: 36 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2020-12-8 01:36:44 | 显示全部楼层
    sdfasdgasdf
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  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 10:24
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-12-8 03:51:02 | 显示全部楼层
    greedy机器学习高阶训练营全2020年
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  • TA的每日心情
    开心
    昨天 14:11
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    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-12-8 04:34:53 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 221 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-12-8 07:33:08 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    6 天前
  • 签到天数: 30 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2020-12-8 07:56:41 | 显示全部楼层
    谢谢分享,不错的资料,给楼主点赞
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  • TA的每日心情
    奋斗
    11 小时前
  • 签到天数: 361 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-12-8 07:57:54 | 显示全部楼层
    greedy机器学习高阶训练营全2020年5 D4 }4 g" ]3 H3 J3 h7 Y
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  • TA的每日心情

    7 天前
  • 签到天数: 148 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-12-8 08:17:17 | 显示全部楼层
    1111111111111
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  • TA的每日心情
    开心
    11 小时前
  • 签到天数: 771 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2020-12-8 08:48:57 | 显示全部楼层
    aaaaaa
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2020-12-10 15:01
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    [LV.1]小吧新人

    发表于 2020-12-10 15:04:36 | 显示全部楼层
    greedy机器学习高阶训练营全2020年   niuniuniu
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