贪心学院nlp

贪心学院 自然语言处理训练营 nlp 全程 [32.27G]

0.任务001：贪心学院 自然语言处理训练营 nlp 全程.flv [59.56M]

1. 任务002： 训练营介绍 课程体系介绍.flv [33.31M]

10. 任务011： 归并排序.flv [36.07M]

100. 任务101：数据入库.flv [84.56M]

101. 任务102：importance sample negtive sample nce-01.flv [64.42M]

102. 任务103：importance sample negtive sample nce-02.flv [73.82M]

103. 任务104：importance sample negtive sample nce-03.flv [78.22M]

104. 任务105：精确率和召回率.flv [170.04M]

105. 任务106： 逻辑回归介绍.flv [174.74M]

106. 任务107： 逻辑回归是线性分类器.flv [40.68M]

107. 任务108： 逻辑回归的目标函数.flv [105.78M]

108. 任务109： 梯度下降法.flv [136.91M]

109. 任务110： 逻辑回归的梯度下降法.flv [218.18M]

11. 任务012： master theorem.flv [51.46M]

110. 任务111： 当线性可分的时候.flv [9.57M]

111. 任务112： 关于面试的话题-01.flv [41.58M]

112. 任务113： 关于面试的话题-02.flv [54.04M]

113. 任务114： 关于面试的话题-03.flv [40.90M]

114. 任务115： 直播-01.flv [26.64M]

115. 任务116： 直播-02.flv [25.17M]

116. 任务117： 直播-03.flv [24.51M]

117. 任务118： 直播-04.flv [36.63M]

118. 任务119： 直播-05.flv [18.65M]

119. 任务120： 直播-06.flv [28.57M]

12. 任务013： 斐波那契数的时间复杂度.flv [41.72M]

120. 任务121： 直播-07.flv [13.63M]

121. 任务122： 直播-08.flv [52.57M]

122. 任务123： 直播-09.flv [36.13M]

123. 任务124： 直播-10.flv [33.16M]

124. 任务125： 直播-11.flv [30.78M]

125. 任务126： 当数据线性可分割的时候.flv [40.13M]

126. 任务127： 限制参数变得太大.flv [103.86M]

127. 任务128： 模型复杂度与过拟合.flv [261.20M]

128. 任务129： 怎么避免过拟合.flv [49.46M]

129. 任务130： 正则介绍.flv [72.76M]

13. 任务014： 斐波那契数的空间复杂度.flv [41.54M]

130. 任务131： l1 vs l2.flv [224.38M]

131. 任务132： review 数据结构串讲-01.flv [69.32M]

132. 任务133： review 数据结构串讲-02.flv [80.74M]

133. 任务134： affective computing & 情绪识别实战.flv [136.99M]

134. 任务135： 交叉验证（1）.flv [20.57M]

135. 任务136： 交叉验证（2）.flv [47.85M]

136. 任务137： 正则的作用.flv [27.28M]

137. 任务138： mle vs map介绍.flv [28.03M]

138. 任务139： 正则的使用.flv [62.61M]

139. 任务140： 交叉验证.flv [95.95M]

14. 任务015：斐波那契数的循环实现.flv [22.99M]

140. 任务141： 参数搜索策略.flv [130.58M]

141. 任务142： 高级：正则的灵活应用.flv [167.04M]

142. 任务143： 总结.flv [28.55M]

143. 任务144： mle与map.flv [199.14M]

144. 任务145： lasso regression介绍.flv [43.94M]

145. 任务146： 特征选择技术.flv [161.65M]

146. 任务147： lasso介绍.flv [74.87M]

147. 任务148： coordinate descent.flv [58.77M]

148. 任务149： coordinate descent for lasso.flv [139.86M]

149. 任务150： 其他lasso solver.flv [20.46M]

15. 任务016： p vs np vs np hard vs np complete.flv [42.03M]

150. 任务151： 变分推断 指数族家族 lda.flv [171.21M]

151. 任务152： optimization.flv [31.73M]

152. 任务153： optimization is everywhere.flv [56.76M]

153. 任务154： optimization – categories.flv [21.87M]

154. 任务155： convex optimization-global vs local optimal.flv [8.54M]

155. 任务156： 判断一个函数是凸函数.flv [73.37M]

156. 任务157： 解决一个具体问题1.flv [48.19M]

157. 任务158： 解决一个具体问题2.flv [73.92M]

158. 任务159： 回顾凸函数.flv [22.99M]

159. 任务160： 介绍set cover problem.flv [29.36M]

16. 任务017：问答系统介绍.flv [106.05M]

160. 任务161： approach1- exhaustive search.flv [29.02M]

161. 任务162： approach2-贪心算法.flv [42.35M]

162. 任务163： approach3-optimization.flv [144.98M]

163. 任务164： 总结.flv [38.37M]

164. 任务165： 回顾-逻辑回归的梯度下降法.flv [12.65M]

165. 任务166： 梯度下降法的复杂度.flv [15.77M]

166. 任务167： 梯度下降法的收敛分析.flv [81.02M]

167. 任务168： 凸函数性质以及l-lipschitz条件.flv [133.18M]

168. 任务169： 收敛性推导.flv [234.45M]

169. 任务170： linear classifier.flv [93.95M]

17. 任务018：review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与dl,rl-01.flv [54.01M]

170. 任务171：margin的计算.flv [72.44M]

171. 任务172：svm的目标函数：hard constraint.flv [43.34M]

172. 任务173： svm的目标函数：soft constraint.flv [104.05M]

173. 任务174： hinge loss.flv [143.14M]

174. 任务175： primal-dual介绍.flv [45.97M]

175. 任务176： attention transformer bert-01.flv [181.85M]

176. 任务177： attention transformer bert-02.flv [111.51M]

177. 任务178： capstone项目介绍.flv [132.01M]

178. 任务179： linearsvm的缺点.flv [43.73M]

179. 任务180： 数据映射到高维.flv [80.33M]

18. 任务019：review 一只狗和两只猫的故事 ——心理学与dl,rl-02.flv [63.41M]

180. 任务181： 拉格朗日-等号条件处理.flv [99.24M]

181. 任务182： 拉格朗日-不等号条件处理.flv [90.41M]

182. 任务183： kkt条件.flv [31.21M]

183. 任务184： svm的kkt条件.flv [42.83M]

184. 任务185： primal-dual介绍.flv [69.35M]

185. 任务186： svm的dual推导.flv [91.67M]

186. 任务187： kernel trick.flv [145.89M]

187. 任务188： 信息抽取介绍 直播.flv [144.91M]

188. 任务189： 命名实体识别介绍.flv [55.01M]

189. 任务190： 简历分析场景.flv [7.49M]

19. 任务020：文本处理的流程.flv [29.54M]

190. 任务191： 搭建ner分类器.flv [33.27M]

191. 任务192： 方法介绍.flv [3.07M]

192. 任务193： 基于规则的方法.flv [3.87M]

193. 任务194： 投票决策方法.flv [20.60M]

194. 任务195： 特征工程与特征表示01.flv [125.31M]

195. 任务196： 特征工程与特征表示02.flv [83.10M]

196. 任务197： 问答.flv [123.89M]

197. 任务198： 信息抽取介绍.flv [178.68M]

198. 任务199： ontological relation.flv [33.21M]

199. 任务200： 关系抽取方法介绍.flv [37.72M]

2. 任务003： nlp定义以及歧义性.flv [30.15M]

20. 任务021：分词-前向最大匹配.flv [65.37M]

200. 任务201： 基于规则的方法.flv [117.92M]

201. 任务202： 基于监督学习的方法.flv [236.09M]

202. 任务203： cnn rnn transformer对比-01.flv [77.83M]

203. 任务204： cnn rnn transformer对比-02.flv [68.07M]

204. 任务205： 关系抽取.flv [92.09M]

205. 任务206： bootstrap算法的缺点.flv [18.76M]

206. 任务207： snowball算法.flv [70.86M]

207. 任务208： 生成模板.flv [54.89M]

208. 任务209： 生成tuple与模板评估.flv [56.82M]

209. 任务210： 评估记录+过滤.flv [69.47M]

21. 任务022：分词-后向最大匹配.flv [31.53M]

210. 任务211： snowball总结.flv [29.52M]

211. 任务212：entity disambiguation (实体消歧)介绍.flv [53.18M]

212. 任务213：实体消歧算法.flv [71.28M]

213. 任务214：entity resolution(实体统一).flv [50.42M]

214. 任务215：实体统一算法.flv [162.35M]

215. 任务216：co-reference resolution(指代消解)介绍.flv [86.35M]

216. 任务217： 什么是句法分析.flv [70.69M]

217. 任务218： 句法分析的应用.flv [27.77M]

218. 任务219： 语法.flv [81.62M]

219. 任务220： pcfg.flv [23.04M]

22. 任务023：分词-考虑语言模型.flv [64.11M]

220. 任务221： 评估语法树.flv [73.91M]

221. 任务222： 寻找最好的树.flv [12.73M]

222. 任务223： cnf form.flv [144.39M]

223. 任务224： cky算法.flv [246.48M]

224. 任务225： 时序模型.flv [32.25M]

225. 任务226： hmm的介绍.flv [29.23M]

226. 任务227： hmm的应用例子.flv [145.84M]

227. 任务228： hmm的参数.flv [116.55M]

228. 任务229： hmm中的inference问题.flv [230.18M]

229. 任务230： hmm中的f b算法1.flv [150.13M]

23. 任务024：分词-维特比算法.flv [114.96M]

230. 任务231： hmm中的f b算法2.flv [112.93M]

231. 任务232： hmm中的f b算法3.flv [94.88M]

232. 任务233： data representation.flv [27.62M]

233. 任务234： latent variable models.mp4 [56.22M]

234. 任务235： complete vs incomplete case.flv [11.60M]

235. 任务236： mle for complete and incomplete case.flv [13.91M]

236. 任务237： em derivation.flv [82.31M]

237. 任务238： remarks on em.flv [7.27M]

238. 任务239： k-means.flv [14.08M]

239. 任务240： k-means cost function.flv [42.15M]

24. 任务025：拼写错误纠正.flv [84.79M]

240. 任务241： mle for gmm.flv [32.73M]

241. 任务244： hmm中的参数.flv [66.82M]

242. 任务245： complete vs incomplete case.flv [14.94M]

243. 任务246： complete case.flv [65.60M]

244. 任务247： incomplete case.flv [20.50M]

245. 任务248： em算法回顾.flv [42.41M]

246. 任务249： f b算法回顾.flv [37.09M]

247. 任务250： 估计pi.flv [68.19M]

248. 任务251： 估计b.flv [105.83M]

249. 任务252： 估计a.flv [335.12M]

25. 任务026： 拼写纠错（2）.flv [75.99M]

250. 任务253： 公司实际项目串讲-01.flv [47.65M]

251. 任务254： 公司实际项目串讲-02.flv [80.61M]

252. 任务255： 公司实际项目串讲-03.flv [89.81M]

253. 任务256： 有向图与无向图模型.flv [141.17M]

254. 任务257： 生成模型与判别模型.flv [9.62M]

255. 任务258： log-linear model.flv [30.08M]

256. 任务259： log-linear model与多元逻辑回归.flv [158.68M]

257. 任务260： crf介绍.flv [84.86M]

258. 任务261： inference问题.flv [83.94M]

259. 任务262： 参数估计.flv [313.81M]

26. 任务027：拼写纠错（3）.flv [136.66M]

260. 任务263： wordvector词向量.flv [33.46M]

261. 任务264： global generation of distributed representation.flv [54.73M]

262. 任务265： how to learn word2vec-intuition.flv [7.45M]

263. 任务266： skip-gram model.flv [45.52M]

264. 任务267： 语料库.flv [107.12M]

265. 任务268： word2vec代码.flv [96.89M]

266. 任务269： 训练skipgram问题.flv [44.20M]

267. 任务270： skipgram另一种目标函数构建.flv [76.14M]

268. 任务271： skipgram的negative sampling.flv [280.90M]

269. 任务272： 评估词向量.flv [76.62M]

27. 任务028：停用词过滤，stemming操作.flv [123.31M]

270. 任务273： 词向量在推荐系统中的应用.flv [202.42M]

271. 任务274： 梯度提升树.flv [97.72M]

272. 任务275： 答疑.flv [58.01M]

273. 任务276： word2vec.flv [46.15M]

274. 任务277： learning with subword.flv [39.54M]

275. 任务278： when subword is needed.flv [33.97M]

276. 任务279： learn embedding from language model.flv [16.94M]

277. 任务280： what are potential solutions.flv [18.33M]

278. 任务281： elmo at glance.flv [81.06M]

279. 任务282： category of word representation.flv [88.23M]

28. 任务029： 文本的表示.flv [136.63M]

280. 任务283： 神经网络介绍.flv [80.82M]

281. 任务284： 激活函数.flv [168.05M]

282. 任务285：mlp.flv [164.35M]

283. 任务286：多层神经网络.flv [33.88M]

284. 任务287：universal approximation theorem.flv [47.99M]

285. 任务288：biological inspiration.flv [30.69M]

286. 任务289：回顾神经网络.flv [42.74M]

287. 任务290： 神经网络的损失函数.flv [115.66M]

288. 任务291： bp算法的核心流程.flv [43.41M]

289. 任务292： 对输出层的梯度计算.flv [174.12M]

29. 任务030：文本的相似度.flv [191.15M]

290. 任务293： 对隐含层的梯度计算.flv [128.76M]

291. 任务294：对参数的梯度计算.flv [66.08M]

292. 任务295： 对bp算法的总结.flv [69.97M]

293. 任务296： gradient checking.flv [37.62M]

294. 任务297： 深度学习与非凸函数.flv [15.68M]

295. 任务298： 深度学习中的plateau.flv [27.23M]

296. 任务299： sgd的收敛条件.flv [63.31M]

297. 任务300： early stopping.flv [82.28M]

298. 任务301： 为什么需要递归神经网络？.flv [26.89M]

299. 任务302： 递归神经网络介绍.flv [134.86M]

3. 任务004： 案例：机器翻译01.flv [60.93M]

30. 任务031：tf-idf 文本表示.flv [179.17M]

300. 任务303： 语言模型.flv [98.64M]

301. 任务304： rnn的深度.mp4 [18.91M]

302. 任务305： 梯度爆炸和梯度消失.flv [135.88M]

303. 任务306： gradient clipping.flv [37.21M]

304. 任务307： lstm的介绍.flv [85.89M]

305. 任务308： lstm的应用.flv [53.68M]

306. 任务309： bi-directional lstm.flv [46.43M]

307. 任务310： gated recurrent unit.flv [50.06M]

308. 任务311： 问答系统讲解01.flv [75.87M]

309. 任务312： 问答系统讲解02.flv [197.34M]

31. 任务032：词向量介绍.flv [237.31M]

310. 任务313： representation learning.flv [37.09M]

311. 任务314： what makes good representation-01.flv [132.26M]

312. 任务315： what makes good representation-02.flv [228.05M]

313. 任务316： what makes good representation-03.flv [229.91M]

314. 任务317： why deep.flv [40.81M]

315. 任务318： why deep learning hard to train.flv [60.90M]

316. 任务319： ways to solve training.flv [76.54M]

317. 任务320： dropout 介绍.flv [82.68M]

318. 任务321： 为什么dropout防止过拟合现象.flv [45.90M]

319. 任务322： 机器翻译.flv [38.80M]

32. 任务033：学习词向量.mp4 [88.44M]

320. 任务323： multimodal learning.flv [64.19M]

321. 任务324： seq2seq模型.flv [126.04M]

322. 任务325： seq2seq训练介绍.flv [17.39M]

323. 任务326： inference decoding.flv [131.68M]

324. 任务327： exhaustic search.flv [36.81M]

325. 任务328： beam search.flv [181.67M]

326. 任务329： 回顾multimodal learning.flv [25.23M]

327. 任务330： attention注意力机制介绍.flv [22.55M]

328. 任务331： 看图说话介绍.flv [106.53M]

329. 任务332： 图像识别的注意力机制.flv [109.39M]

33. 任务034：倒排表.flv [207.86M]

330. 任务333： 基于gan及强化学习的文本生成-01.flv [63.96M]

331. 任务334： 基于gan及强化学习的文本生成-02.flv [112.37M]

332. 任务335： 回顾seq2seq模型.flv [210.25M]

333. 任务336： seq2seq的attention.flv [88.34M]

334. 任务337： self-attention1.flv [74.43M]

335. 任务338： self-attention2.flv [229.93M]

336. 任务339： 深度文本匹配-01.flv [55.38M]

337. 任务340： 深度文本匹配-02.flv [45.01M]

338. 任务341： 回顾attention.flv [98.47M]

339. 任务342： rnn lstm-based models.flv [22.52M]

34. 任务035：noisy channel model.flv [65.72M]

340. 任务343： transformer的结构.flv [149.68M]

341. 任务344： each encoder block.flv [13.86M]

342. 任务345： self-attention.flv [111.19M]

343. 任务346： add normalize.flv [203.17M]

344. 任务347： bert概念.flv [46.44M]

345. 任务348： 回顾language model.flv [113.03M]

346. 任务349： masked language model.flv [50.94M]

347. 任务350： masked language model存在的问题.flv [121.16M]

348. 任务351：lstm.flv [24.61M]

349. 任务352： bert训练过程.flv [158.74M]

35. 任务036：语言模型介绍.flv [23.51M]

350. 任务353：pgm领域.flv [49.60M]

351. 任务354： 主题模型.flv [208.32M]

352. 任务355： 回顾不同模型的范畴model estimation.flv [185.84M]

353. 任务356： 预测的过程.flv [98.41M]

354. 任务357： gd，sgd，adagrad算法.flv [75.41M]

355. 任务358： 回顾lda.flv [105.64M]

356. 任务359： 举例说明生成的过程.flv [58.48M]

357. 任务360： 从官方的角度讲解生成的过程.flv [144.31M]

358. 任务361： α到θi的生成.flv [208.04M]

359. 任务362： 举例说明生成文章.flv [14.95M]

36. 任务037：chain rule和markov assumption.flv [123.13M]

360. 任务363： gibbs sampler.flv [160.29M]

361. 任务364： collapsed gibbs sampling-01.flv [28.17M]

362. 任务365： collapsed gibbs sampling-02.flv [51.94M]

363. 任务366： collapsed gibbs sampling-03.flv [275.49M]

364. 任务367： collapsed gibbs sampling-04.flv [155.01M]

365. 任务368： collapsed gibbs sampling-05.flv [46.95M]

366. 任务369： 推导过程01.flv [180.31M]

367. 任务370： 推导过程02.flv [102.34M]

368. 任务371： 推导过程03.flv [223.72M]

369. 任务372： gibbs采样01.flv [150.83M]

37. 任务038：unigram, bigram, n-gram.flv [50.94M]

370. 任务373： gibbs采样02.flv [64.51M]

371. 任务374： web-scale information extraction in knowitall-01.flv [125.93M]

372. 任务375： web-scale information extraction in knowitall-02.flv [254.59M]

373. 任务376： 核函数.flv [236.69M]

374. 任务377： 直播-01.flv [26.84M]

375. 任务378： 直播-02.flv [35.42M]

376. 任务379： 直播-03.flv [77.57M]

377. 任务380： 直播-04.flv [141.39M]

378. 任务381： 直播-05.flv [55.42M]

379. 任务382： 直播-06.flv [52.38M]

38. 任务039：估计语言模型的概率.flv [90.08M]

380. 任务383： 直播-07.flv [168.90M]

381. 任务384： 直播-01.flv [34.49M]

382. 任务385：直播-02.flv [133.15M]

383. 任务386：直播-03.flv [61.53M]

384. 任务387：直播-04.flv [109.37M]

385. 任务388：直播-05.flv [42.99M]

386. 任务389：直播-06.flv [102.93M]

387. 任务390： 利用crf模型做命名实体识别-01.flv [229.47M]

388. 任务391： 利用crf模型做命名实体识别-02.flv [194.99M]

389. 任务392： 基于语料库训练glove词向量模型-01.flv [64.52M]

39. 任务040：评估语言模型：perplexity.flv [91.22M]

390. 任务393： 基于语料库训练glove词向量模型-02.flv [83.76M]

391. 任务394： gmm-01.flv [65.19M]

392. 任务395： gmm-02.flv [75.93M]

393. 任务396： gmm-03.flv [94.71M]

394. 任务397： xlnet-bert autoregressive lm.flv [247.37M]

395. 任务398： 改进思路.flv [47.28M]

396. 任务399： bert 的目标函数.flv [63.49M]

397. 任务400： permutation.flv [271.02M]

398. 任务401：pytorch实现skip-gram.flv [124.56M]

399. 任务402： airbnb（kdd 2018 best paper）-01.flv [108.52M]

4. 任务005： 案例：机器翻译02.flv [67.24M]

40. 任务041：add-one smoothing.flv [50.31M]

400. 任务403： airbnb（kdd 2018 best paper）-02.flv [43.57M]

401. 任务404：直播-01.flv [42.19M]

402. 任务405：直播-02.flv [113.24M]

403. 任务406：直播-03.flv [91.83M]

404. 任务407：直播-04.flv [199.22M]

41. 任务042：add-k smoothing.flv [32.42M]

42. 任务043：interpolation.flv [43.10M]

43. 任务044：2019.2.17review 基于几个例子，书写动态规划-01.flv [56.25M]

44. 任务045：2019.2.17review 基于几个例子，书写动态规划-02.flv [43.34M]

45. 任务046：2019.2.17review 基于几个例子，书写动态规划-03.flv [48.77M]

46. 任务047：lesson6直播.flv [460.87M]

47. 任务048：01在训练数据里没有见过的怎么处理？.flv [49.92M]

48. 任务049：02good-turning smoothing.flv [131.64M]

49. 任务050：03利用语言模型生成句子.flv [90.43M]

5. 任务006： nlp的应用场景.flv [18.44M]

50. 任务051：04专家系统与基于概率统计学习.flv [42.84M]

51. 任务052：05专家系统介绍.flv [128.20M]

52. 任务053：06逻辑推理.flv [91.86M]

53. 任务054：07case study 风控.flv [31.99M]

54. 任务055：08一些难题.flv [65.63M]

55. 任务056：09机器学习介绍01.flv [102.86M]

56. 任务057：10机器学习介绍02.flv [86.70M]

57. 任务058：11朴素贝叶斯介绍.flv [116.82M]

58. 任务059：12case study 垃圾邮件过滤.flv [119.75M]

59. 任务060：lambda表达式.flv [11.17M]

6. 任务007： nlp的关键技术.flv [47.91M]

60. 任务061：map函数的应用.flv [15.24M]

61. 任务062：filter过滤器.flv [11.78M]

62. 任务063：reduce函数.flv [12.53M]

63. 任务064：python三大推导式.flv [24.27M]

64. 任务065：闭包.flv [23.76M]

65. 任务066：装饰器一.flv [12.88M]

66. 任务067：装饰器二.flv [27.22M]

67. 任务068：初识numpy.flv [13.79M]

68. 任务069：numpy数组的创建.flv [31.20M]

69. 任务070：numpy的矢量化运算.flv [13.50M]

7. 任务008： 算法复杂度介绍.flv [61.82M]

70. 任务071：numpy的花式索引.flv [39.68M]

71. 任务072：numpy数组转置和轴对换.flv [25.19M]

72. 任务073：条件逻辑转数组.flv [21.46M]

73. 任务074：数学运算与排序.flv [22.85M]

74. 任务075：numpy文件处理.flv [26.90M]

75. 任务076：线性代数函数和随机漫步例子.flv [19.79M]

76. 任务077：词性标注-实战（1）.flv [52.25M]

77. 任务078：词性标注–实战（2）.flv [139.53M]

78. 任务079：词性标注-实战（3）.flv [63.13M]

79. 任务080：词性标注-实战（4）.flv [96.68M]

8. 任务009： 课后答疑.flv [64.87M]

80. 任务081：词性标注-实战（5）.flv [27.97M]

81. 任务082：初识series类型.flv [27.63M]

82. 任务083：初识dataframe.flv [35.04M]

83. 任务084：重新索引、数学运算和数据对齐.flv [29.88M]

84. 任务085：dataframe和series之间的运算和排序.flv [20.70M]

85. 任务086：层次化索引.flv [30.17M]

86. 任务087：dataframe的层次化索引的访问和汇总运算.flv [26.22M]

87. 任务088：pandas读写csv文件.flv [31.67M]

88. 任务089：pandas读取excel文件并画图.flv [22.87M]

89. 任务090：matplotlib可视化及学习方法建议.flv [39.79M]

9. 任务010： 简单的复杂度的回顾.flv [9.66M]

90. 任务091：虚拟环境的搭建.flv [17.30M]

91. 任务092：创建第一个爬虫项目.flv [28.17M]

92. 任务093：调试运行爬虫程序.flv [20.08M]

93. 任务094：13-scrapy shell调试方法进行元素定位.flv [48.59M]

94. 任务095：访问首页列表中的url.flv [34.90M]

95. 任务096：获取帖子标题和内容.flv [51.65M]

96. 任务097：处理帖子内容中的特殊标签.flv [35.07M]

97. 任务098：获取帖子发送时间及位于的楼数.flv [41.84M]

98. 任务099：爬虫的bug调试与修复.flv [42.47M]

99. 任务100：数据持久化代码开发.mp4 [55.50M]

贪心学院nlp（只有代码和资料没有视频）.zip [209.56M]