【加密】ZX004 – NLP5期[32G]

【加密】ZX004 – NLP5期[32G]
┣━━00.试看 [869.4M]
┃ ┣━━任务012-任务016第2章 20191013 NLP课程介绍（Lecture1）.mp4 [262.8M]
┃ ┣━━任务017-任务021第3章 20191016 算法复杂度 （Lecture2）.mp4 [321.7M]
┃ ┣━━任务045： 决策树03（上）.mp4 [28.9M]
┃ ┣━━任务061： XGBoost02下.mp4 [93.8M]
┃ ┣━━任务078： GloveELMo-02.mp4 [66.5M]
┃ ┗━━任务094： Graphical Model.mp4 [95.7M]
┣━━01.视频 [30.4G]
┃ ┣━━任务001-任务011第1章 课程试听（正式学员不需要听的，后面有直播讲解）.txt [0B]
┃ ┣━━任务012-任务016第2章 20191013 NLP课程介绍（Lecture1）.vep [262.8M]
┃ ┣━━任务017-任务021第3章 20191016 算法复杂度 （Lecture2）.vep [321.7M]
┃ ┣━━任务022-任务024第4章 20191019 逻辑回归（Lecture3）.vep [267.1M]
┃ ┣━━任务025： 哈希表.vep [59.6M]
┃ ┣━━任务026： 搜索树.vep [67.8M]
┃ ┣━━任务027： 堆.vep [41.3M]
┃ ┣━━任务028： Searching and Mining Trillions of -01.vep [161.1M]
┃ ┣━━任务029： Searching and Mining Trillions of-02.vep [155.2M]
┃ ┣━━任务030： Searching and Mining Trillions of -03.vep [62.9M]
┃ ┣━━任务031-036第7章 20191023 SVM-续（Lecture4）.vep [317.9M]
┃ ┣━━任务037： Optimization.vep [59.8M]
┃ ┣━━任务038： ConvexSet ConvexFunction.vep [109.7M]
┃ ┣━━任务039： Transportation Problem.vep [159.6M]
┃ ┣━━任务040： Portfolio Optimization.vep [110M]
┃ ┣━━任务041： GBDT&XGBOOST1.vep [69.5M]
┃ ┣━━任务042： GBDT&XGBOOST2.vep [114.1M]
┃ ┣━━任务043： 决策树01.vep [44.8M]
┃ ┣━━任务044： 决策树02.vep [32.7M]
┃ ┣━━任务045： 决策树03（上）.vep [28.9M]
┃ ┣━━任务045： 决策树03（下）.vep [12.1M]
┃ ┣━━任务046： 论文 From Word Embeddings To Document Distances.vep [141.2M]
┃ ┣━━任务047： Set Cover Problem.vep [62.1M]
┃ ┣━━任务048： Approximation and Relaxation.vep [51.3M]
┃ ┣━━任务049： L-Lipschitz条件以及定理.vep [47.2M]
┃ ┣━━任务050： Derivation（1-2）.vep [52M]
┃ ┣━━任务051： Derivation（3）.vep [235.5M]
┃ ┣━━任务052-055第13章 20191102 凸优化（3）（Lecture7）.vep [295.1M]
┃ ┣━━任务056： 线性规划Review（1）.vep [145.4M]
┃ ┣━━任务057： 线性规划Review（2）上.vep [91.2M]
┃ ┣━━任务057： 线性规划Review（2）下.vep [29.1M]
┃ ┣━━任务058： Adam01.vep [76.1M]
┃ ┣━━任务059： Adam02.vep [110M]
┃ ┣━━任务060： XGBoost01.vep [145.9M]
┃ ┣━━任务061： XGBoost02上.vep [45.1M]
┃ ┣━━任务061： XGBoost02下.vep [93.8M]
┃ ┣━━任务062： LMNN.vep [115.2M]
┃ ┣━━任务063： QP实战.vep [74.4M]
┃ ┣━━任务064： LP实战-01.vep [35.4M]
┃ ┣━━任务065： LP实战-02.vep [27.5M]
┃ ┣━━任务066： Segmentation Method 1：Max Matching.vep [24.1M]
┃ ┣━━任务067： Segmentation Method 2：Incorporate Semantic.vep [89.1M]
┃ ┣━━任务068： Spell Correction.vep [38.1M]
┃ ┣━━任务069： How to filter How to Select.vep [45.5M]
┃ ┣━━任务070： Filtering Words.vep [34.4M]
┃ ┣━━任务071： Sentence Similarity.vep [124.7M]
┃ ┣━━任务072： Noisy Channel Model.vep [51.2M]
┃ ┣━━任务073： Language Model.vep [87M]
┃ ┣━━任务074： Add-one Smoothing（Laplace Smoothing）.vep [113.3M]
┃ ┣━━任务075： Interpolation.vep [142M]
┃ ┣━━任务076： 各类文本相似度计算技术Survey.vep [113.6M]
┃ ┣━━任务077： GloveELMo-01.vep [42.9M]
┃ ┣━━任务078： GloveELMo-02.vep [66.5M]
┃ ┣━━任务079： Mining and Summarizing Customer Reviews01.vep [75.1M]
┃ ┣━━任务080： Mining and Summarizing Customer Reviews02.vep [58.5M]
┃ ┣━━任务081： Mining and Summarizing Customer Reviews03.vep [44.2M]
┃ ┣━━任务082： Recap Retrieval-based QA System.vep [90.7M]
┃ ┣━━任务083： Data Representation.vep [57M]
┃ ┣━━任务084： MLE for Complete and Incomplete Case.vep [57.3M]
┃ ┣━━任务085： EM Derivation.vep [89M]
┃ ┣━━任务086： Remarks on EM.vep [35.2M]
┃ ┣━━任务087： K-means.vep [28.4M]
┃ ┣━━任务088： qa系统技术剖析（1）-01.vep [51.4M]
┃ ┣━━任务089： qa系统技术剖析（1）-02.vep [78.5M]
┃ ┣━━任务090： qa系统技术剖析（2）-01.vep [158.9M]
┃ ┣━━任务091： qa系统技术剖析（2）-02.vep [127.3M]
┃ ┣━━任务092： Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Q01.vep [68.7M]
┃ ┣━━任务093： Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Q02.vep [83.9M]
┃ ┣━━任务094： Graphical Model.vep [95.7M]
┃ ┣━━任务095： Hidden Markov Model（HMM）.vep [35.9M]
┃ ┣━━任务096： Parameters of HMM.vep [30.2M]
┃ ┣━━任务097： Finding Best Z.vep [37.5M]
┃ ┣━━任务098： Finding Best Z Viterbi.vep [66.3M]
┃ ┣━━任务099： F B Aigorithm.vep [158.4M]
┃ ┣━━任务100： Forward Aigorithm.vep [46.5M]
┃ ┣━━任务101： Backward Aigorithm.vep [58.2M]
┃ ┣━━任务102： Review of F BAigorithm.vep [42.4M]
┃ ┣━━任务103： Estimate A.vep [61.2M]
┃ ┣━━任务104： 不同的语言模型Smoothing技术-01.vep [61.8M]
┃ ┣━━任务105： 不同的语言模型Smoothing技术-02.vep [63.8M]
┃ ┣━━任务106： 不同的语言模型Smoothing技术-03.vep [51.5M]
┃ ┣━━任务107： 基于HMM的词性分析-01.vep [49.6M]
┃ ┣━━任务108： 基于HMM的词性分析-02.vep [116.4M]
┃ ┣━━任务109： GloVe-Global Vectors for Word Representation01.vep [92.2M]
┃ ┣━━任务110： GloVe-Global Vectors for Word Representation02.vep [94M]
┃ ┣━━任务111： Generative Discriminative Model1.vep [143.4M]
┃ ┣━━任务112： Generative Discriminative Model2.vep [71.9M]
┃ ┣━━任务113： 有向图VS无向图.vep [25.7M]
┃ ┣━━任务114： Joint Probability.vep [110.5M]
┃ ┣━━任务115： Road Map.vep [53.8M]
┃ ┣━━任务116： Log-Linear Model.vep [57.4M]
┃ ┣━━任务117： Multinomial Logistic Regression.vep [89.4M]
┃ ┣━━任务118： 改成判别模型？.vep [28.4M]
┃ ┣━━任务119： Label Bias Problem.vep [110.3M]
┃ ┣━━任务120： Bi-LSTM+CRF-01.vep [55.9M]
┃ ┣━━任务121： Bi-LSTM+CRF-02.vep [137M]
┃ ┣━━任务122： Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging.vep [99.7M]
┃ ┣━━任务123： 回顾Log-Linear Model.vep [126.7M]
┃ ┣━━任务124： Inference Problem.vep [58.6M]
┃ ┣━━任务125： 参数的估计1.vep [31.5M]
┃ ┣━━任务126： 参数的估计2.vep [63.7M]
┃ ┣━━任务127： 参数的估计3.vep [81.3M]
┃ ┣━━任务128： 浅谈Bayesian Network-01.vep [59.3M]
┃ ┣━━任务129： 浅谈Bayesian Network-02.vep [87.4M]
┃ ┣━━任务130： Global Generation of Distributed Representation.vep [78.2M]
┃ ┣━━任务131： How to learn Word2Vec-Intuition.vep [13.5M]
┃ ┣━━任务132： Skip-Gram Model.vep [77.4M]
┃ ┣━━任务133： Negative Sampling.vep [76M]
┃ ┣━━任务134： Sum-Product Networks A New Deep Architecture01.vep [75.5M]
┃ ┣━━任务135： Sum-Product Networks A New Deep Architecture02.vep [69.4M]
┃ ┣━━任务136： 浅谈Markov Random Field (MRF)-01.vep [51M]
┃ ┣━━任务137： 浅谈Markov Random Field (MRF)-02.vep [54.5M]
┃ ┣━━任务138： Information Extraction.vep [50.8M]
┃ ┣━━任务139： More Applications.vep [41.8M]
┃ ┣━━任务140： Named Entity Recognition.vep [29.6M]
┃ ┣━━任务141： Create NER Recognizer.vep [17.9M]
┃ ┣━━任务142： Feature Engineering for Supervised Learning.vep [50.5M]
┃ ┣━━任务143： Feature Encoding.vep [78.3M]
┃ ┣━━任务144： 基于规则的关系抽取.vep [22.4M]
┃ ┣━━任务145： 监督学习的关系抽取.vep [74.9M]
┃ ┣━━任务146： Bootstrap.vep [173.6M]
┃ ┣━━任务147-任务149上.vep [407.5M]
┃ ┣━━任务147-任务149下.vep [200.1M]
┃ ┣━━任务150： Collecting training data Negative training data.vep [81.4M]
┃ ┣━━任务151： 实体消歧.vep [22.3M]
┃ ┣━━任务152： 实体统一.vep [104.6M]
┃ ┣━━任务153： 指代消解.vep [100.3M]
┃ ┣━━任务154： Relation Extraction with PCNN-01.vep [101.7M]
┃ ┣━━任务155： Relation Extraction with PCNN-02.vep [200.8M]
┃ ┣━━任务156： Snowball-Extracting Relations from Large Plain-01.vep [79.5M]
┃ ┣━━任务157： Snowball-Extracting Relations from Large Plain-02.vep [93.8M]
┃ ┣━━任务158： Parsing.vep [17.8M]
┃ ┣━━任务159： Generate Strings.vep [48.3M]
┃ ┣━━任务160： i.e. Old Machine Translation.vep [24M]
┃ ┣━━任务161： Transforming to CNF.vep [76.3M]
┃ ┣━━任务162： CKY Algorithm.vep [61.4M]
┃ ┣━━任务163： 知识图谱.vep [174.5M]
┃ ┣━━任务164： 知识图谱的应用.vep [61.4M]
┃ ┣━━任务165： 知识图谱在金融风控领域中的应用.vep [72.4M]
┃ ┣━━任务166： 数据的收集.vep [70.7M]
┃ ┣━━任务167： 知识图谱的设计.vep [118.9M]
┃ ┣━━任务168： 应用知识图谱.vep [146.2M]
┃ ┣━━任务169： 知识图谱在风控中的挑战.vep [40.7M]
┃ ┣━━任务170： 动态规划-01.vep [60.9M]
┃ ┣━━任务171： 动态规划-02上.vep [52.8M]
┃ ┣━━任务171： 动态规划-02下.vep [10.7M]
┃ ┣━━任务172： 文本领域特征工程-01.vep [115.1M]
┃ ┣━━任务173： 文本领域特征工程-02.vep [121.5M]
┃ ┣━━任务174： Translating Embeddings for Modeling Multi-rel-01.vep [56.8M]
┃ ┣━━任务175： Translating Embeddings for Modeling Multi-rel02.vep [75.7M]
┃ ┣━━任务176： KG for Education.vep [36.8M]
┃ ┣━━任务177： KG for 证券.vep [31.3M]
┃ ┣━━任务178： TransE for KG.vep [39.8M]
┃ ┣━━任务179： Node2Vec for KG.vep [41.1M]
┃ ┣━━任务180： Structural Deep Network Embedding.vep [91.1M]
┃ ┣━━任务181： Multi-layer Neural Network.vep [20.5M]
┃ ┣━━任务182： Universal Approximation Theorem.vep [36.2M]
┃ ┣━━任务183： What is Representation Learning.vep [22.6M]
┃ ┣━━任务184： What makes good representation-01.vep [54.9M]
┃ ┣━━任务185： What makes good representation-02.vep [125.2M]
┃ ┣━━任务186： What makes good representation-03.vep [114M]
┃ ┣━━任务187： What makes good representation-04.vep [58.9M]
┃ ┣━━任务188： Why Deep.vep [63.3M]
┃ ┣━━任务189： Recall Neural Network.vep [32.4M]
┃ ┣━━任务190： Essense of Backpropagation.vep [68M]
┃ ┣━━任务191： Gradient Computation01.vep [38.5M]
┃ ┣━━任务192： Gradient Computation02.vep [30.4M]
┃ ┣━━任务193： Gradient Computation03.vep [34.6M]
┃ ┣━━任务194： BP Processure.vep [19.3M]
┃ ┣━━任务195： Gradient Checking.vep [33.5M]
┃ ┣━━任务196： Why Deep Learning Hard to Train.vep [71.9M]
┃ ┣━━任务197： GPU使用 + 简单神经网络01.vep [9M]
┃ ┣━━任务198： GPU使用 + 简单神经网络-02.vep [122.2M]
┃ ┣━━任务199： Why Need Recurrent Neural Network.vep [104M]
┃ ┣━━任务200： RNN vs HMM.vep [48.6M]
┃ ┣━━任务201： Vanishing、Exploding Gradient.vep [39.4M]
┃ ┣━━任务202： Long Short Term Memory Network.vep [94.7M]
┃ ┣━━任务203： Gated Recurrent Unit.vep [98.6M]
┃ ┣━━任务204： Statistical Machine Translation.vep [22.8M]
┃ ┣━━任务205： Seq2Seq Model.vep [73.8M]
┃ ┣━━任务206： Inference Decoding.vep [18.9M]
┃ ┣━━任务207： Beam Search.vep [110.6M]
┃ ┣━━任务208： 启发式算法01.vep [95M]
┃ ┣━━任务209： 启发式算法02.vep [135.7M]
┃ ┣━━任务210： Bottleneck Problem of RNN.vep [124M]
┃ ┣━━任务211： pytorch讲解01.vep [117.8M]
┃ ┣━━任务212： pytorch讲解02.vep [153.5M]
┃ ┣━━任务213： 对话系统01.vep [69.2M]
┃ ┣━━任务214： 对话系统02.vep [96.9M]
┃ ┣━━任务215： 对话系统03.vep [89.5M]
┃ ┣━━任务216： Auto-Encoding Variational Bayes (VAE)01.vep [70.7M]
┃ ┣━━任务217： Auto-Encoding Variational Bayes (VAE)02.vep [101.9M]
┃ ┣━━任务218： 深度学习中的层次表示.vep [83.6M]
┃ ┣━━任务219： Attention.vep [13.5M]
┃ ┣━━任务220： 看图说话.vep [90M]
┃ ┣━━任务221： 机器翻译.vep [66.7M]
┃ ┣━━任务222： Transformer.vep [27.6M]
┃ ┣━━任务223： How does Transformer implement long-term depende.vep [93.8M]
┃ ┣━━任务224： Positional Encoding.vep [50.4M]
┃ ┣━━任务225： Introduction to Transfer Learing-01上.vep [42.3M]
┃ ┣━━任务225： Introduction to Transfer Learing-01下.vep [43.1M]
┃ ┣━━任务226： Introduction to Transfer Learing-02.vep [333.5M]
┃ ┣━━任务227： Teaching machines to read and comprehend (2015).vep [106.6M]
┃ ┣━━任务228： 项目一讲解-01.vep [220.4M]
┃ ┣━━任务229： 项目一讲解-02上.vep [114.8M]
┃ ┣━━任务229： 项目一讲解-02下.vep [43.1M]
┃ ┣━━任务230： Transformer(2)-01.vep [136.2M]
┃ ┣━━任务230： Transformer(3).vep [136.2M]
┃ ┣━━任务231： Transformer(2)-02.vep [161.3M]
┃ ┣━━任务231： Transformer(3).vep [161.3M]
┃ ┣━━任务232： Transformer(2)-03.vep [50M]
┃ ┣━━任务232： Transformer(3).vep [50M]
┃ ┣━━任务233： Transformer(2)-04.vep [77.2M]
┃ ┣━━任务233： Transformer(3).vep [77.2M]
┃ ┣━━任务234： Transformer(2)-05.vep [150.2M]
┃ ┣━━任务234： Transformer(3).vep [150.2M]
┃ ┣━━任务235： LSTM的实现（源码讲解）-01.vep [137.4M]
┃ ┣━━任务235： LSTM的实现（源码讲解）-01(1).vep [137.4M]
┃ ┣━━任务236： LSTM的实现（源码讲解）-02上.vep [45.8M]
┃ ┣━━任务236： LSTM的实现（源码讲解）-02上(1).vep [45.8M]
┃ ┣━━任务236： LSTM的实现（源码讲解）-02下.vep [54.1M]
┃ ┣━━任务236： LSTM的实现（源码讲解）-02下(1).vep [54.1M]
┃ ┣━━任务237： learning deep transformer models for machine tr-01.vep [83.3M]
┃ ┣━━任务237： learning deep transformer models for machine tr-01(1).vep [83.3M]
┃ ┣━━任务238： learning deep transformer models for machine tr-02.vep [82.2M]
┃ ┣━━任务238： learning deep transformer models for machine tr-02(1).vep [82.2M]
┃ ┣━━任务239： project2（知识图谱）讲解上.vep [261M]
┃ ┣━━任务239： project2（知识图谱）讲解上(1).vep [261M]
┃ ┣━━任务239： project2（知识图谱）讲解下.vep [125.2M]
┃ ┣━━任务239： project2（知识图谱）讲解下(1).vep [125.2M]
┃ ┣━━任务240： Transformer + GPT-01.vep [111.1M]
┃ ┣━━任务240： Transformer + GPT-01(1).vep [111.1M]
┃ ┣━━任务241： Transformer + GPT-02.vep [233.8M]
┃ ┣━━任务241： Transformer + GPT-02(1).vep [233.8M]
┃ ┣━━任务242： Transformer + GPT-03.vep [396.1M]
┃ ┣━━任务242： Transformer + GPT-03(1).vep [396.1M]
┃ ┣━━任务243： XLNet1-01.vep [91.1M]
┃ ┣━━任务243： XLNet1-01(1).vep [91.1M]
┃ ┣━━任务244： XLNet1-02.vep [103M]
┃ ┣━━任务244： XLNet1-02(1).vep [103M]
┃ ┣━━任务245： XLNet1-03.vep [210.1M]
┃ ┣━━任务245： XLNet1-03(1).vep [210.1M]
┃ ┣━━任务246： BERT的实战（1）-01.vep [96.8M]
┃ ┣━━任务246： BERT的实战（1）-01(1).vep [96.8M]
┃ ┣━━任务247： BERT的实战（1）-02.vep [187.1M]
┃ ┣━━任务247： BERT的实战（1）-02(1).vep [187.1M]
┃ ┣━━任务248： Graph Transformer Networks-01.vep [79.1M]
┃ ┣━━任务248： Graph Transformer Networks-01(1).vep [79.1M]
┃ ┣━━任务249： Graph Transformer Networks-02.vep [168.3M]
┃ ┣━━任务249： Graph Transformer Networks-02(1).vep [168.3M]
┃ ┣━━任务250： 贝叶斯模型之LDA-01.vep [56.2M]
┃ ┣━━任务250： 贝叶斯模型之LDA-01(1).vep [56.2M]
┃ ┣━━任务251： 贝叶斯模型之LDA-02.vep [64.2M]
┃ ┣━━任务251： 贝叶斯模型之LDA-02(1).vep [64.2M]
┃ ┣━━任务252： 贝叶斯模型之LDA-03.vep [70.8M]
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┃ ┣━━任务253： 贝叶斯模型之LDA-04.vep [39.7M]
┃ ┣━━任务253： 贝叶斯模型之LDA-04(1).vep [39.7M]
┃ ┣━━任务254： 贝叶斯模型之LDA-05.vep [96.4M]
┃ ┣━━任务254： 贝叶斯模型之LDA-05(1).vep [96.4M]
┃ ┣━━任务255： 贝叶斯模型之吉布斯采样-01.vep [58M]
┃ ┣━━任务255： 贝叶斯模型之吉布斯采样-01(1).vep [58M]
┃ ┣━━任务256： 贝叶斯模型之吉布斯采样-02.vep [93.6M]
┃ ┣━━任务256： 贝叶斯模型之吉布斯采样-02(1).vep [93.6M]
┃ ┣━━任务257： 贝叶斯模型之吉布斯采样-03.vep [145.4M]
┃ ┣━━任务257： 贝叶斯模型之吉布斯采样-03(1).vep [145.4M]
┃ ┣━━任务258： 贝叶斯模型之吉布斯采样-04.vep [82.5M]
┃ ┣━━任务258： 贝叶斯模型之吉布斯采样-04(1).vep [82.5M]
┃ ┣━━任务259： XLNet源代码讲解.vep [467.8M]
┃ ┣━━任务259： XLNet源代码讲解(1).vep [467.8M]
┃ ┣━━任务260： XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题-01上.vep [2.3M]
┃ ┣━━任务260： XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题-01上(1).vep [2.3M]
┃ ┣━━任务260： XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题-01下.vep [113.7M]
┃ ┣━━任务260： XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题-01下(1).vep [113.7M]
┃ ┣━━任务261： XLNet的实战： 如何使用huggingface的XLNET来解决具体问题-02.vep [197.5M]
┃ ┣━━任务262： Language models are unsupervised multitask l.vep [133M]
┃ ┣━━任务263： 吉布斯采样的实现-01.vep [201.9M]
┃ ┣━━任务264： 吉布斯采样的实现-02.vep [369.2M]
┃ ┣━━任务265： 吉布斯采样的实现-03.vep [160.3M]
┃ ┣━━任务266： 吉布斯采样的实现-04.vep [159.2M]
┃ ┣━━任务267： Introduction to Bayesian Neural Network.vep [309.9M]
┃ ┣━━任务268： LDA的实战案例.vep [247.4M]
┃ ┣━━任务269： Markov Chain Monte Carlo.vep [193.5M]
┃ ┣━━任务270： 情感分析项目.vep [213.2M]
┃ ┣━━任务271： 贝叶斯模型（4-5）-01.vep [95.4M]
┃ ┣━━任务272： 贝叶斯模型（4-5）-02.vep [79.1M]
┃ ┣━━任务273： 贝叶斯模型（4-5）-03.vep [175.4M]
┃ ┣━━任务274： 贝叶斯模型（4-5）-04.vep [123.5M]
┃ ┣━━任务275： GAN.vep [192.7M]
┃ ┣━━任务276： SGLD.vep [308.8M]
┃ ┣━━任务277： active learning-01.vep [60.8M]
┃ ┣━━任务278： active learning-02.vep [52.6M]
┃ ┣━━任务279： Large Scale Bayesian Learning-01.vep [83.1M]
┃ ┣━━任务280： Large Scale Bayesian Learning-02.vep [112.7M]
┃ ┣━━任务281： Large Scale Bayesian Learning-03.vep [206.6M]
┃ ┣━━任务282： Bayesian LSTM模型讲解上.vep [124.1M]
┃ ┣━━任务282： Bayesian LSTM模型讲解下.vep [52.4M]
┃ ┣━━任务283： 课程总结-01.vep [160.2M]
┃ ┣━━任务284： 课程总结-02.vep [110.8M]
┃ ┣━━任务285： 课程总结-03.vep [60.9M]
┃ ┣━━任务286： 课程总结-04.vep [148.2M]
┃ ┣━━任务287： 课程总结-05.vep [62.3M]
┃ ┣━━任务288： 项目四-机器翻译讲解.vep [349.7M]
┃ ┣━━任务289： 工业界代码编写Best Practice.vep [237M]
┃ ┣━━任务290： 工业界模型部署Best Practice-01.vep [49.8M]
┃ ┣━━任务291： 工业界模型部署Best Practice-02.vep [129M]
┃ ┣━━任务292： 项目五讲解-01.vep [71.5M]
┃ ┗━━任务293： 项目五讲解-02.vep [167M]
┗━━00.资料.zip [703.2M]

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