9 k$ u6 Y0 `' D8 d: m
2 U# F N! t8 ?1 O- t
〖课程介绍〗
- L% g6 Y. w! {2 Q+ i& L适用人群:/ b' ]% a2 T6 z) R
数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。- y) O: i2 E: X9 N8 N
% S% j8 J7 c5 H3 U, E7 n: P0 M$ d' l
课程概述：% }. p7 j5 ~& o2 x7 s
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
& m# I/ g) M" @" L, v1 J
5 M# B. W" U) Z2 M0 X7 p 课程特色：
9 |' Z7 m0 w* `* z4 W' ?- o& `1.通俗易懂，快速入门
D6 n6 \7 I: T对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。
2 O5 K0 P! V6 | z! [5 @2. Python主导，实用高效+ H2 z! @4 ~/ r9 K3 G2 O1 b; T
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。" ^0 a0 {4 p( ~
3.案例为师，实战护航5 {0 N8 I) P% D" s0 \+ M
基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
5 \$ W6 z( a4 R4. 持续更新，一劳永逸. F8 J4 P, Q, l
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。
1 h E* B- r) \0 S% { - k4 [& r" B+ n# c' t: w
〖课程目录〗1 @; ]" {7 C8 I* G' P" |2 |
章节1:人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）课时1课程介绍（主题与大纲）11:14) f$ _1 K! i- _; z0 R$ C+ @# _" P
课时2AI时代首选Python09:20
/ U1 X4 o) k0 I' G5 {1 |课时3Python我该怎么学04:21
1 T8 ^( W; l8 W课时4人工智能的核心-机器学习10:35
9 \, k% g" L$ E0 j课时5机器学习怎么学？08:37
J1 H! [" _) W2 R! Y$ i% d7 \: |" n/ z课时6算法推导与案例08:196 |1 m7 @. g- n- j! V7 t8 | i
) I( ^' ]7 H; [$ X7 O8 z( J& E章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）& }% v1 P2 B; N' H$ g) v7 {8 R( O
课时7课程环境配置05:38
$ Z( r+ O9 r: [- i" e, N8 _课时8Numpy工具包概述09:59
" B0 Y" ]' s7 g课时9数组结构08:35
- Q5 B, E- s5 B/ w) y课时10属性与赋值操作10:30; Q( m$ u/ I5 {* U0 W
课时11数据索引方法11:00
1 Q0 F }& l6 A4 p. e& N5 G课时12数值计算方法08:15) }% o+ X! H- z; j
课时13排序操作04:51
; ^' s( d) [0 j' L课时14数组形状06:36
$ I+ O1 L }! ?1 c; c) n) r( G- \3 Z课时15数组生成常用函数08:25) f$ u1 _4 ~: V( P
课时16随机模块05:33( o' C M5 I# x y: v5 j% H
课时17读写模块05:56; F3 C2 h7 a8 K" }" C
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): ~# j4 D- ~5 ?! z
3 b o. R, n$ L章节3:python数据分析处理库-Pandas8 q+ r0 z, j5 N! K5 z7 ^, d7 Y
课时19Pandas工具包使用简介08:32* N( H* k" H) J* v e: O
课时20数据信息读取与展示12:056 i1 D) y: p1 p
课时21索引方法04:34
* d8 K( u; S3 O/ V/ K( Y5 t课时22groupby函数使用方法05:22
' j2 z/ k( [- P2 s课时23数值运算11:15
S5 [# v+ f! J课时24merge合并操作07:14
! J* f$ b* a/ H( b" D ^课时25pivot数据透视表10:025 x# H: O- j- J) `) B3 z1 Q
课时26时间操作10:18% y" T# I. u4 x) w2 U) q
课时27apply自定义函数08:58
, O I8 Y7 L+ b% L, `. @- Z课时28常用操作06:43
] n! |2 b7 k) n课时29字符串操作07:32: j g5 Z& E9 V
课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
$ }: m, |! Q0 I/ t+ S; k8 Z
% z9 P) w$ m+ y: L$ a章节4ython数据可视化库-Matplotlib
1 `! Z6 ^: _: X: s9 Q5 T课时31Matplotlib概述11:44% L' N$ |" Y8 U! p/ G# y! A
课时32子图与标注21:16" y+ {& r" v0 e) y# o' m1 E
课时33风格设置04:50& p3 [' j, k: ]7 Y- ~
课时34条形图14:48% y# K7 O( [0 H3 B. D1 M4 P+ `: X
课时35条形图细节15:148 ~+ F {! J: H: ~7 ]
课时36条形图外观15:40
r, ~) M0 C2 a* ?7 K3 E课时37盒图绘制09:09- P7 K" Q, q# W' T' }+ R
课时38盒图细节14:415 I& p P3 q, L* |6 K
课时39绘图细节设置13:48, M' T. z; o8 s, k8 w( A% C- [
课时40绘图细节设置212:361 k; ]. \7 s7 z5 K: f- x3 m
课时41直方图与散点图18:05
, l5 t% W; n' X" y9 j4 m课时423D图绘制20:05
5 S5 O5 `, k! A( a7 [- W课时43pie图15:00
+ L, R4 U M+ p- H课时44子图布局14:391 j" j! {2 B9 z+ h9 J5 f( e
课时45结合pandas与sklearn14:03
" W0 F- N+ V! f" ~) g: }* B8 C课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)5 r: b, [0 m4 e- f
; ]" H. ]- J$ p) a$ ]$ C; i" Y章节5ython可视化库Seaborn% L( I& |/ ?( F; L. H, b5 w, u
课时47Seaborn简介02:445 |7 h2 U! X. G& \8 k3 k' Y4 R0 P' c$ _
课时48整体布局风格设置07:47
: ?* b. @8 A. I1 z2 M3 l5 u课时49风格细节设置06:49# Z, z. }) y3 Z1 w0 |/ e% ^
课时50调色板10:39- U; k) |" K' P9 @# W( r9 G
课时51调色板颜色设置08:17
* i" j; I0 ]$ J1 I3 A课时52单变量分析绘图09:37
% g3 `) @4 v9 {; v4 z课时53回归分析绘图08:53
# t3 E& A) o$ `& n课时54多变量分析绘图10:363 g4 a+ e: I" C' c
课时55分类属性绘图09:40+ ? q0 p- P9 j' v' n
课时56Facetgrid使用方法08:49
2 H2 `& I5 T' b5 I课时57Facetgrid绘制多变量08:296 P: K0 z& J* l8 H1 _8 b
课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 J- z2 O8 v6 |7 |6 A/ t0 Q课时59热度图绘制14:19. J7 M* J/ `( A
& u% B! p! D* Z+ O; L
章节6:K近邻算法实战
' h0 V1 x9 L1 W$ `; t$ q7 P5 A课时60K近邻算法概述15:479 h/ C; V6 I) Z5 w
课时61模型的评估10:395 Y. ~9 G6 T) q1 D
课时62数据预处理11:25
0 j" Y: O2 b5 _ Z8 a7 ~ _课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
7 b Z) g) V$ \: p课时64sklearn库与功能14:42& L6 \' E! W" P# B$ C$ X" w
课时65多变量KNN模型16:37
5 N/ H Y1 j( Z! `8 ?! j7 Q: h/ ^ r8 ?5 G; M! a& D
章节7:线性回归算法原理推导
/ [( W5 n, U6 S课时66回归问题概述07:11( {( C! @ O) q& Z, ~' A8 [
课时67误差项定义09:41+ |4 ?) Z! d7 F6 {5 r% A/ r+ ]4 X
课时68独立同分布的意义07:32+ d" D2 W/ ]$ z2 z- Y
课时69似然函数的作用10:50
) T2 p0 k r+ }: {" T课时70参数求解11:11
- n5 K4 l. m8 m d课时71所有算法PPT汇总下载
* l+ n- S8 i" @# O. x" W9 q* m) |" F. r9 q* y" n0 g& a. l
章节8:梯度下降策略1 n e) R% M& w4 h
课时72梯度下降通俗解释08:34
/ f) U6 M) E7 h9 _课时73参数更新方法08:17/ X3 m7 i, D% X0 q9 H! n
课时74优化参数设置08:51
5 c; a4 R% j$ e7 W2 M" w
# T& L/ [+ P/ p, @( m( ]( |章节9:逻辑回归算法
) T& D) o8 y: o) f课时75逻辑回归算法原理08:23
2 Y3 V8 h' s0 s$ e4 j; Q课时76化简与求解09:09: f! @/ ~' c/ t
( u Q+ N0 p( F- W4 w
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略7 ~5 D/ i6 j& F1 a8 Q3 D0 d
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料). U: w* C, ?3 _; Q1 v2 a) u9 W5 ~/ L( e
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:342 |) P9 K. a$ ]% a2 H
课时79完成梯度下降模块12:51
8 n; k- a L4 J# [课时80停止策略与梯度下降案例10:55
; d4 Z! w9 p/ k7 o# e/ C: P- W课时81实验对比效果10:259 D! ]7 u9 p+ @8 D# B
5 z- D2 K/ u8 b; X9 @$ \; c
章节11:项目实战-交易数据异常检测0 d( x0 |% q7 s% s3 U) b
课时82任务目标解读08:09) w$ N- `9 i8 Z4 s: z# W! g s; h
课时83项目挑战与解决方案制定12:36
+ E* n& x, t5 H9 {- z9 @课时84数据标准化处理11:20' ^0 w+ C. U/ R( _$ e
课时85下采样数据集制作06:08+ v% l) S7 |% C/ G' T: d% x) |
课时86交叉验证07:16
/ P) _3 `; }6 z; d3 G' l课时87数据集切分06:00
3 e4 S( r+ O! v; h$ h2 n' b* I课时88模型评估方法与召回率10:30" f) M! D0 q- y" w
课时89正则化惩罚项11:48
; ^. ]2 h4 o- e1 _ S. U9 U课时90训练逻辑回归模型11:20) ^7 Y: n# `! T" c; L% |" F, \
课时91混淆矩阵评估分析10:22$ _! F3 E/ D7 P- a0 C
课时92测试集遇到的问题05:20
/ J1 O0 ^; o5 d课时93阈值对结果的影响10:348 U* C2 k# q2 g! w' t' w
课时94SMOTE样本生成策略07:38
9 Y4 I" u7 m g3 p$ D# I课时95过采样效果与项目总结08:00, Y3 S+ E! Z5 n+ I8 ^ w
课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)6 i& Y' t( s( D- ?
1 F( s. L. J E5 A5 Q1 V2 w+ @章节12:决策树算法
; H- A6 v) P. m1 s0 E4 d' u/ ~8 J课时97决策树算法概述08:29
8 ^# V+ N4 _# o: ?课时98熵的作用06:39
/ [+ l$ {3 x/ Q1 b1 l课时99信息增益原理08:41: I7 B; R4 a! N/ v- P! Q4 x
课时100决策树构造实例07:408 X2 [+ `! q# x8 G. ^3 W+ M
课时101信息增益率与gini系数06:07% K% w- l2 s& _$ a# W7 `& o
课时102预剪枝方法08:02
1 ], b) i1 {7 @. y课时103后剪枝方法06:54
7 x8 I$ D' Q2 K5 [课时104回归问题解决05:541 U% [# A j/ S8 l4 A6 ^5 Q
3 ^2 I& O5 Z! k3 ?1 U章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型+ y* j V, r+ u, D% m
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)* q; i( J" O6 v
课时106决策树复习08:55/ v. M. q7 {2 s6 [' W
课时107决策树涉及参数11:09
4 }) F# k! S$ F, \" @; y# c5 k课时108树可视化与sklearn库简介18:14% u4 T5 R, n# Z, d' H. G
课时109sklearn参数选择11:46
# Q& p0 W% y3 `; X- {
/ z# H- h9 A4 g( f* @; j" w章节14:集成算法与随机森林
, r9 D, {6 W3 N3 B }课时110集成算法-随机森林12:03
3 \$ X# | t! `, i/ q- T课时111特征重要性衡量13:51
0 l, B/ o4 L9 P* o2 x( u1 b2 ?课时112提升模型11:15
! l8 x( |! \0 n课时113堆叠模型07:09
/ ]1 h4 S+ N. N3 T1 u2 I1 Z$ w. ^
章节15:案例实战：集成算法建模实战
/ ?6 h% ~% e1 E0 Z% S0 R课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)7 I7 }$ h2 r6 F" K# g! D- [
课时115集成算法实例概述10:51
! `: E5 j9 b0 v) }课时116ROC与AUC指标10:03& G( a& u% i8 p0 Y) @0 P: O
课时117基础模型09:32
5 S0 Y* |9 k9 M" l/ E课时118集成实例18:53+ Y0 u" {3 B4 k9 U8 C3 Q k
课时119Stacking模型14:16
" q2 v+ c0 b' R/ s: I) [4 R7 Z课时120效果改进11:09
* z7 m+ n0 w$ u' W7 ~6 H" B2 f0 w* H, N9 `0 y
章节16:基于随机森林的气温预测# s1 T, @, d" a0 ^6 f
课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05
' s- C# l4 I D/ L" d2 b课时122基本随机森林模型建立09:09- }8 n! k+ g+ b) L
课时123可视化展示与特征重要性12:58& ]* g0 T+ s5 z6 w' D5 R8 X/ T: _
课时124加入新的数据与特征10:248 n' M; N ?: |$ S0 p
课时125数据与特征对结果的影响08:241 u: K; F% K3 F. `9 z% Y. y
课时126效率对比分析08:14, M7 n# z U- V" D
课时127网格与随机参数选择07:51' R, f/ n) i% j9 K1 |
课时128随机参数选择方法实践09:46
1 J4 ^+ M8 a3 }课时129调参优化细节10:12
1 k3 m' _4 T- B' `/ H2 Z课时130本章数据代码下载8 A9 J# V) s) l4 u
, j! T3 P& D3 U章节17:贝叶斯算法5 r' X6 T/ h3 j# I9 Y
课时131贝叶斯算法概述06:581 W( @+ u$ ^" k
课时132贝叶斯推导实例07:38+ m1 V9 {4 V5 s4 ^7 Y2 T) J
课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46- G, R% f7 E! E
课时134垃圾邮件过滤实例14:10$ G+ u* V7 d! `& M7 q; k3 F
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
B6 {% A0 T8 A. g7 B; n) P) q9 B8 l' v* M
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务4 B" I+ Z; C4 L8 c- c
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ k( x0 Z7 X7 K1 e L
课时137文本分析与关键词提取12:11 ` }+ ]. h% D9 P; F
课时138相似度计算11:44
' [/ l5 x- Q/ N; |5 h课时139新闻数据与任务简介10:200 F" M" c0 p7 J
课时140TF-IDF关键词提取13:28
% k) r' }# D4 W! E课时141LDA建模09:10
* n6 ], ]7 W" g3 \6 C课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
: N$ R* }, T8 L' ^" Q( O0 ^, W* [7 ]7 |
章节19:支持向量机4 i" b' g5 ^4 r, Y
课时143支持向量机算法要解决的问06:00/ l2 r$ u' c: |0 B* J* _2 s, q ~
课时144距离的定义07:05 f0 `$ e j2 Z" H( u8 I
课时145要优化的目标07:54
3 Y5 F) H: W& h课时146目标函数10:12
' A3 z. c+ O1 J* R课时147拉格朗日乘子法08:57: ~6 r: [) A' b ~0 h6 C: F
课时148SVM求解10:14& y% }; C& q' M$ D! H# C
课时149支持向量的作用07:53
% m, R8 O( i. |6 ~# c! H课时150软间隔问题06:003 f. {; S! N9 v3 k" T$ K) c
课时151核函数问题11:565 i6 Y- F% G7 s* w7 p
2 ?' o8 @2 F; p7 v; q
章节20:案例：SVM调参实例
" t5 C) \( T+ Y6 S; {( _2 h课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
- B; w" s* [4 u) ~) v$ r" i课时153支持向量机所能带来的效果08:554 P: U' p- c Z( F' P( ~2 F
课时154决策边界可视化展示09:52
2 F: h4 k1 \. Z1 |% G" Y4 ~课时155软间隔的作用10:31. w1 `" P; Z# P4 a1 i+ b1 a2 t: p
课时156非线性SVM06:52/ A% _) ?, C: U3 U# a) L N8 t4 a% F
课时157核函数的作用与效果16:15
3 M+ g- V% K( o0 w% O6 y2 b& l% @) s" W* H" H
章节21:聚类算法-Kmeans
6 u/ I [, X% }, ~) m7 r课时158KMEANS算法概述11:34
% p3 ]. U$ T1 [/ e- @3 v, h课时159KMEANS工作流程09:42& Y a1 S: Z1 I2 {$ Y
课时160KMEANS迭代可视化展示08:20" N c2 B( T! a
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
6 A5 O; k; D$ ?. h$ W3 Y! C% _0 M* g0 `9 f: e
章节22:聚类算法-DBSCAN
' s% R3 W- F1 o) Z% y课时162DBSCAN聚类算法11:04
8 \. p' w N" P, a课时163DBSCAN工作流程15:03
2 E0 Z) C1 Z% {$ Y" V课时164DBSCAN可视化展示08:52
1 N ^$ B+ }% ?6 G* a+ b, k1 ^1 U% I7 B4 L/ R6 g8 p8 _: A
章节23:案例实战：聚类实践分析9 m. j; P: y* T
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
4 Y% n$ a* [- l0 ~8 J课时166Kmenas算法常用操作09:219 m {5 I$ M/ w' x8 A) W/ W9 C
课时167聚类结果展示04:45- g9 n0 Y9 f+ E/ S
课时168建模流程解读10:450 S$ B, l) j/ N
课时169不稳定结果04:14$ u7 `; w; G4 \1 Z; E
课时170评估指标-Inertia07:249 h2 X; O6 @ a* a6 d0 Z: b) @; j
课时171如何找到合适的K值06:55' H, z" c4 `* S0 l' z
课时172轮廓系数的作用09:15
1 o9 ~8 `2 t, l* [- J2 n课时173Kmenas算法存在的问题07:192 F3 y b- F' \) A- \
课时174应用实例-图像分割13:45* M( k* @% D# I) b
课时175半监督学习12:23+ ]1 E% I( f3 l# h& Z
课时176DBSCAN算法08:10
1 Q- _' r4 w, P7 B+ C( O% Q( t G- q" c
章节24:降维算法-PCA主成分分析
% j) U2 k* k/ e4 t4 Q, }' @课时177PCA降维概述08:39
& O5 w, }( g. Q& Y3 w, V课时178PCA要优化的目标12:22
* C9 z. D F L课时179PCA求解10:18
5 n2 F A" V- }9 [8 y+ V2 o" F2 x课时180PCA实例08:34
& O, {& m% w" x; k4 ~# @8 ~ r" O6 o9 X
章节25:神经网络
. n7 O' z. j( K' j课时181初识神经网络11:28# K9 o8 g G1 g- R: D$ L" C. a
课时182计算机视觉所面临的挑战09:40
; S$ R$ c6 l" R5 a: U' [课时183K近邻尝试图像分类10:01
0 c G8 B5 a0 `; D6 d, {. i) u. }课时184超参数的作用10:314 j2 f- u$ K, h4 O. q
课时185线性分类原理09:35
8 G. |0 E" M$ v8 \: z课时186神经网络-损失函数09:18
& K4 @" w1 z( M& Q( G9 ~; s# r5 _课时187神经网络-正则化惩罚项07:19: G s1 M- ^" C& f. Z. z, p" T% {
课时188神经网络-softmax分类器13:39" |9 t% _; M# }7 t! o, i
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
5 }9 x6 A# r3 z5 O- p% }0 N3 y ]课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49: ?: O$ K) o, Y& C# u$ M
课时191神经网络-反向传播15:179 i4 |, y( @9 z/ _! E F) p
课时192神经网络架构10:11
+ e" s5 a5 ]3 v& s" W% I课时193神经网络实例演示10:391 b% b( R# S0 }5 k
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
: ?) C* n/ A! M) G1 W9 [课时195感受神经网络的强大11:30; J' s! {: T3 Z
# Q' n% W( [' x( W
章节26:Xgboost集成算法
, r3 N7 `' O, C! _1 e- }7 @( R课时196集成算法思想05:35
# ?+ B4 |) L: I+ Q- L5 g$ _0 P课时197xgboost基本原理11:071 Z/ T& c, E; u% t0 r ?
课时198xgboost目标函数推导12:18/ K! m7 A, }2 y" H% l; I! R
课时199Xgboost安装06:26
, H6 w( }; s/ t6 ]课时200保险赔偿任务概述13:06( C& `5 {$ b9 O" {: q q
课时201Xgboost参数定义09:54
! u, A# S& K, L6 R, y. X课时202基础模型定义08:16/ Q0 ~' n- e- w9 X' l6 e
课时203树结构对结果的影响12:37! L& ]6 k% j: W
课时204学习率与采样对结果的影响13:015 A- r/ r" q) C. D
课时205本章数据代码下载
, O7 O! d0 l# G9 M9 t q8 r2 l+ X# y, y$ {* l
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec/ M' | Q: Q( j( T. B& y* s( z- e- X
课时206自然语言处理与深度学习11:58- H; G6 c) _, k+ F$ Q
课时207语言模型06:16# g h: ?5 W, j7 Q: e
课时208-N-gram模型08:32
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; Y4 U8 N8 M5 S4 i$ ?课时214梯度上升求解10:111 m! T0 S) F3 b1 @2 m% M
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( D& ]3 i' N" P! q1 X# i
章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
9 z- W7 _: R9 E7 X. \! Y课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)% @. h/ S7 A5 _$ Q6 ^5 H3 `
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! m0 E6 l. h* Z* C
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8 m5 s, d4 s6 d1 k- d$ n
章节30ython库分析科比生涯数据
1 h) S" g, y5 j& a1 D课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
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; V1 z7 Y# H! v9 `' a
章节31ython时间序列分析
! x* t+ b9 L& J& g9 T# D! l课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) k3 Q/ r$ C8 f' h+ \$ b. l
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, B6 H1 o) s- O% g: F; `) p( Q" S课时239Pandas滑动窗口07:47
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0 X- B0 f/ f& E/ I* Y2 C! y0 p( K& ~课时248本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
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3 |4 F# Q, O) m9 b* V. E4 j课时253本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)2 c3 K$ n, d' ]% N" G+ d# \+ p3 S
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