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人工智能、大数据与复杂系统

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复杂系统
1. 物理预测的胜利与失效
2. 预测失效原因
3. 复杂系统引论
4. 生活实例与本章答疑
大数据与机器学习
1. 大数据预测因为噪声失效
2. 大数据与机器学习
人工智能的三个阶段
1. 规则阶段
2. 机器学习阶段发展至连接主义阶段
3. 课间答疑
4. 连接主义阶段发展至深度学习阶段
5. 三个阶段总结分析
6. 人工智能的应用（一）
7. 人工智能的应用（二）
8. 课间答疑
9. 课程大纲（一）
10. 课程大纲（二）
高等数学—元素和极限
1. 实数的定义（一）
2. 实数的定义（二）
3. 实数的定义（三）
4. 实数的元素个数（一）
5. 实数的元素个数（二）
6. 自然数个数少于实数个数（一）
7. 自然数个数少于实数个数（二）
8. 无穷大之比较（一）
9. 无穷大之比较（二）
10. 级数的收敛
11. 极限的定义
12. 极限的四则运算
13. 极限的复合
14. 连续性
复杂网络经济学应用
1. 用网络的思维看经济结构
2. 复杂网络认识前后
3. 从网络结构看不同地区（一）
4. 从网络结构看不同地区（二）
机器学习与监督算法
1. 什么是机器学习
2. 机器学习的类型
3. 简单回归实例（一）
4. 简单回归实例（二）
5. 简单回归实例（三）
阿尔法狗与强化学习算法
1. 人工智能的发展
2. 强化学习算法（一）
3. 强化学习算法（二）
4. 强化学习算法（三）
5. Alphago给我们的启示
6. 无监督学习
高等数学—两个重要的极限定理
1. 元素与极限的知识点回顾
2. 第一个重要极限定理的证明（一）
3. 第一个重要极限定理的证明（二）
4. 夹逼定理
5. 第二个重要极限定理的证明
高等数学—导数
1. 导数的定义
2. 初等函数的导数
3. 反函数的导数（一）
4. 反函数的导数（二）
5. 复合函数的导数
6. 泰勒展开
7. 罗尔定理
8. 微分中值定理和柯西中值定理
9. 洛比塔法则
10. 泰勒展开的证明
贝叶斯理论
1. 梯度优化（一）
2. 梯度优化（二）
3. 概率基础
4. 概率与事件
5. 贝叶斯推理（一）
6. 贝叶斯推理（二）
7. 贝叶斯推理（三）
8. 辛普森案件
9. 贝叶斯推理深入
10. 贝叶斯于机器学习（一）
11. 贝叶斯于机器学习（二）
12. 贝叶斯决策（一）
13. 贝叶斯决策（二）
14. 贝叶斯决策（三）
高等数学—泰勒展开
1. 泰勒展开
2. 展开半径
3. 欧拉公式
4. 泰勒展开求极限（一）
5. 泰勒展开求极限（二）
高等数学—偏导数
1. 偏导数的对称性
2. 链式法则
3. 梯度算符、拉氏算符
高等数学—积分
1. 黎曼积分
2. 微积分基本定理
3. 分部积分（一）
4. 分部积分（二）
高等数学—正态分布
1. 标准正态分布
2. 中心极限定理
3. 误差函数
4. 二维正态分布
5. 多维正态分布
朴素贝叶斯和最大似然估计
1. 蒙特卡洛分析（一）
2. 蒙特卡洛分析（二）
3. 贝叶斯先验
4. 先验到后验的过程
5. 朴素贝叶斯（一）
6. 朴素贝叶斯（二）
7. 算法设计
8. TF-IDF（一）
9. TF-IDF（二）
10. 朴素贝叶斯（三）
11. 最大似然估计（一）
12. 最大似然估计（二）
线性代数—线性空间和线性变换
1. 线性代数概述
2. 线性代数应用方法论
3. 线性乘法的可交换性和结合律
4. 线性空间
5. 线性空间八条法则（一）
6. 线性空间八条法则（二）
7. 线性空间八条法则（三）
8. 连续傅立叶变换
9. 离散傅立叶变换
10. 非常规线性空间
11. 线性相关和线性无关
12. 秩
13. 线性变换（一）
14. 线性变换（二）
数据科学和统计学（上）
1. 课程Overview
2. 回顾统计学（一）
3. 回顾统计学（二）
4. 回顾统计学（三）
5. 回顾数据科学（一）
6. 回顾数据科学（二）和教材介绍
7. R和RStudio等介绍（一）
8. R和RStudio等介绍（二）
9. 随机变量（一）
10. 随机变量（二）
11. 换门的概率模拟计算（一）
12. 换门的概率模拟计算（二）
13. 换门的概率模拟计算（三）
线性代数—矩阵、等价类和行列式
1. 线性代数知识点回顾
2. 矩阵表示线性变化
3. 可逆矩阵表示坐标变化
4. 相似矩阵
5. 相似矩阵表示相同线性变化
6. 线性代数解微分方程
7. 矩阵的运算-转秩（一）
8. 矩阵的运算-转秩（二）
9. 等价关系
10. 等价类
11. 行列式（一）
12. 行列式（二）
13. 行列式（三）
Python基础课程（上）
1. Python介绍（一）
2. Python介绍（二）
3. 变量-命名规范
4. 变量-代码规范
5. 变量类型-数值类型
6. 变量类型-bool类型
7. 变量类型-字符串类型（一）
8. 课间答疑
9. 变量类型-字符串类型（二）
10. 变量类型-字符串类型（三）
11. 变量类型-列表类型（一）
12. 变量类型-列表类型（二）
13. 变量类型-列表类型（三）
14. 变量类型-元组类型、字典类型（一）
15. 变量类型-字典类型（二）
线性代数—特征值与特征向量
1. 线性代数知识点回顾
2. 例题讲解（一）
3. 例题讲解（二）
4. 例题讲解（三）
5. 特征值与特征向量的物理意义
6. 特征值与特征向量的性质（一）
7. 特征值与特征向量的性质（二）
8. 本征值的计算（一）
9. 本征值的计算（二）
10. 线性代数核心定理
11. 对偶空间（一）
12. 对偶空间（二）
13. 欧氏空间与闵氏空间
14. 厄米矩阵
监督学习框架
1. 经验误差和泛化误差
2. 最大后验估计
3. 正则化
4. lasso回归
5. 超参数（一）
6. 超参数（二）
7. 监督学习框架（一）
8. 监督学习框架（二）
9. KNN(K最近邻)算法（一）
10. KNN(K最近邻)算法（二）
11. KNN(K最近邻)算法（三）
12. 线性分类器
13. 高斯判别模型（一）
14. 高斯判别模型（二）
Python基础课程（下）
1. 条件判断（一）
2. 条件判断（二）
3. 循环（一）
4. 循环（二）
5. 课间答疑
6. 循环（三）
7. 循环（四）
8. 函数（一）
9. 函数（二）
10. 函数（三）
11. 函数（四）
12. 类（一）
13. 类（二）
14. 类（三）
PCA、降维方法引入
1. 无监督学习框架
2. 降维存在的原因
3. PCA数学分析方法（一）
4. PCA数学分析方法（二）
5. PCA数学分析方法（三）
6. PCA数学分析方法（四）
7. pca之外的降维方法-lda
8. PCA背后的假设（一）
9. PCA背后的假设（二）
数据科学和统计学（下）
1. 课程Overview
2. 理解统计思想（一）
3. 理解统计思想（二）
4. 理解统计思想（三）
5. 概率空间
6. 随机变量（一）
7. 随机变量（二）
8. 随机变量（三）
9. 随机变量（四）
10. 参数估计（一）
11. 参数估计（二）
12. 假设检验（一）
13. 假设检验（二）
Python操作数据库、.Python爬虫
1. 课程介绍
2. 认识关系型数据库（一）
3. 认识关系型数据库（二）
4. MySQL数据库与Excel的不同
5. 命令行操作数据库（一）
6. 命令行操作数据库（二）
7. 命令行操作数据库（三）
8. 命令行操作数据库（四）
9. Python操作数据库（一）
10. Python操作数据库（二）
11. Python操作数据库（三）
12. Python操作数据库（四）
13. Python爬虫（一）
14. Python爬虫（二）
15. Python爬虫（三）
16. Python爬虫（四）
17. Python爬虫（五）
线性分类器
1. Lasso：alpha参数与准确率（一）
2. Lasso：alpha参数与准确率（二）
3. Lasso：alpha参数与准确率（三）
4. 线性分类器
5. LDA（一）
6. LDA（二）
7. LDA（三）
8. Perceptron（一）
9. Perceptron（二）
10. Perceptron（三）
11. Perceptron（四）
12. 熵与信息（一）
13. 熵与信息（二）
Python进阶（上）
1. NumPy基本操作（一）
2. NumPy基本操作（二）
3. NumPy基本操作（三）
4. NumPy基本操作（四）
5. NumPy基本操作（五）
6. NumPy基本操作（六）
7. Pandas基本操作（一）
8. Pandas基本操作（二）
9. Pandas基本操作（三）
10. Pandas基本操作（四）
11. Pandas绘图（一）
12. Pandas绘图（二）
13. Pandas绘图（三）
14. Pandas绘图（四）
Scikit-Learn
1. 课程介绍
2. Scikit-Learn介绍
3. 数据处理（一）
4. 数据处理（二）
5. 模型实例、模型选择（一）
6. 模型实例、模型选择（二）
7. 模型实例、模型选择（三）
8. 模型实例、模型选择（四）
9. 模型实例、模型选择（五）
熵、逻辑斯蒂回归、SVM引入
1. 熵（一）
2. 熵（二）
3. 熵（三）
4. 熵（四）
5. 熵（五）
6. 熵（六）
7. 熵（七）
8. 逻辑斯蒂回归（一）
9. 逻辑斯蒂回归（二）
10. 逻辑斯蒂回归（三）
11. 逻辑斯蒂回归（四）
12. 逻辑斯蒂回归（五）
13. SVM引入
Python进阶（下）
1. 泰坦尼克数据处理与分析（一）
2. 泰坦尼克数据处理与分析（二）
3. 泰坦尼克数据处理与分析（三）
4. 泰坦尼克数据处理与分析（四）
5. 泰坦尼克数据处理与分析（五）
6. 泰坦尼克数据处理与分析（六）
7. 泰坦尼克数据处理与分析（七）
8. 泰坦尼克数据处理与分析（八）
9. 泰坦尼克数据处理与分析（九）
决策树
1. 决策树（一）
2. 决策树（二）
3. 决策树（三）
4. 决策树（四）
数据呈现基础
1. 课程安排
2. 什么是数据可视化
3. 设计原则
4. 数据可视化流程
5. 视觉编码
6. 图形选择（一）
7. 图形选择（二）
8. 图形选择（三）
云计算初步
1. Hadoop介绍
2. Hdfs应用（一）
3. Hdfs应用（二）
4. MapReduce（一）
5. MapReduce（二）
6. Hive应用（一）
7. Hive应用（二）
8. Hive应用（三）
9. Hive应用（四）
D-Park实战
1. Pig应用（一）
2. Pig应用（二）
3. Pig应用（三）
4. Pig应用（四）
5. Pig应用（五）
6. Pig应用（六）
7. Spark应用（一）
8. Spark应用（二）
9. Spark应用（三）
10. Spark应用（四）
11. Spark应用（五）
12. Spark应用（六）
13. Spark应用（七）
第四范式分享
1. 推荐技术的介绍
2. 人是如何推荐商品的
3. 推荐系统的形式化以及如何评价推荐结果
4. 求解-从数据到模型
5. 数据拆分与特征工程
6. 推荐系统机器学习模型
7. 评估模型
8. 建模过程的演示与课间答疑
决策树到随机森林
1. 决策树
2. 随机森林
3. 在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（一）
4. 在Scikit-Learn里面如何用随机森林做预测（二）
5. 模型参数的介绍
6. 集成方法（一）
7. 集成方法（二）
8. Blending
9. gt多样化
10. Bagging与决策树（一）
11. Bagging与决策树（二）
12. Boosting方法（一）
13. Boosting方法（二）
14. Boosting方法（三）
15. Boosting方法（四）
数据呈现进阶
1. 静态信息图（一）
2. 静态信息图（二）
3. 静态信息图（三）
4. 静态信息图（四）
5. 静态信息图（五）
6. HTML、CSS和JavaScript基础介绍
7. DOM和开发者工具
8. D3（一）
9. D3（二）
10. D3（三）
11. divhtml
12. svghtml
13. D3支持的数据类型
14. Make.a.map（一）
15. Make.a.map（二）
强化学习（上）
1. 你所了解的强化学习是什么
2. 经典条件反射（一）
3. 经典条件反射（二）
4. 操作性条件反射
5. Evaluation.Problem（一）
6. Evaluation.Problem（二）
7. Evaluation.Problem（三）
8. Evaluation.Problem（四）
9. Policy.Learning（一）
10. Policy.Learning（二）
11. Policy.Learning（三）
12. Policy.Learning（四）
13. Policy.Learning（五）
14. Policy.Learning（六）
强化学习（下）
1. Policy.Learning总结
2. 基于模型的RL（一）
3. 基于模型的RL（二）
4. 基于模型的RL（三）
5. 基于模型的RL（四）
6. 基于模型的RL（五）
7. 基于模型的RL（六）
8. 大脑中的强化学习算法（一）
9. 大脑中的强化学习算法（二）
10. 大脑中的强化学习算法（三）
11. 大脑中的强化学习算法（四）
12. 大脑中的强化学习算法（五）
13. RL.in.alphaGo（一）
14. RL.in.alphaGo（二）
15. RL.in.alphaGo（三）
16. RL.in.alphaGo（四）
SVM和神经网络引入
1. VC维
2. SVM（一）
3. SVM（二）
4. SVM（三）
5. SVM（四）
6. SVM（五）
7. SVM（六）
8. SVM（七）
9. SVM（八）
10. SVM（九）
11. SVM（十）
12. SVM（十一）
13. SVM（十二）和神经网络引入
集成模型总结和GDBT理解及其衍生应用
1. 集成模型总结（一）
2. 集成模型总结（二）
3. 集成模型总结（三）
4. 集成模型总结（四）
5. 集成模型总结（五）
6. GDBT理解及其衍生应用（一）
7. GDBT理解及其衍生应用（二）
8. GDBT理解及其衍生应用（三）
9. GDBT理解及其衍生应用（四）
10. GDBT理解及其衍生应用（五）
11. GDBT理解及其衍生应用（六）
12. GDBT理解及其衍生应用（七）
13. GDBT理解及其衍生应用（八）
14. GDBT理解及其衍生应用（九）
15. GDBT理解及其衍生应用（十）
神经网络
1. SVM比较其他分类起代码（一）
2. SVM比较其他分类起代码（二）
3. 神经网络（一）
4. 神经网络（二）
5. 神经网络（三）
6. 神经网络（四）
监督学习－回归
1. 机器学习的概念和监督学习
2. 机器学习工作流程（一）
3. 机器学习工作流程（二）
4. 机器学习工作流程（三）
5. 机器学习工作流程（四）
6. 案例分析（一）
7. 案例分析（二）
8. 案例分析（三）
9. 案例分析（四）
10. 经验分享（一）
11. 经验分享（二）
12. 经验分享（三）
监督学习－分类
1. 常用的分类算法
2. 模型评估标准和案例分析
3. 数据探索（一）
4. 数据探索（二）
5. 数据探索（三）
6. 数据探索（四）
7. 数据探索（五）
8. 数据探索（六）
9. 模型训练与选择（一）
10. 模型训练与选择（二）
11. Airbnb数据探索过程（一）
12. Airbnb数据探索过程（二）
13. 地震数据可视化过程（一）
14. 地震数据可视化过程（二）
神经网络基础与卷积网络
1. 神经网络（一）
2. 神经网络（二）
3. 神经网络（三）
4. 神经网络（四）
5. 神经网络（五）
6. 神经网络（六）
7. 神经网络（七）
8. 神经网络（八）
9. 神经网络（九）
10. 神经网络（十）
11. 图像处理基础
12. 卷积（一）
13. 卷积（二）
时间序列预测
1. 时间序列预测概述（一）
2. 时间序列预测概述（二）
3. 差分自回归移动平均模型(ARIMA)
4. 差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（一）
5. 差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（二）
6. 差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（三）
7. 差分自回归移动平均模型(ARIMA)案例分析（四）
8. 长短期记忆网络（LSTM）（一）
9. 长短期记忆网络（LSTM）（二）
10. 长短期记忆网络（LSTM）案例分析
11. facebook开源的新预测工具-prophet（一）
12. facebook开源的新预测工具-prophet（二）
13. 课程答疑
人工智能金融应用
1. 人工智能金融应用（一）
2. 人工智能金融应用（二）
3. 人工智能金融应用（三）
4. 人工智能金融应用（四）
5. 机器学习方法（一）
6. 机器学习方法（二）
7. 机器学习方法（三）
8. 机器学习方法（四）
计算机视觉深度学习入门目的篇
1. 计算机视觉深度学习入门概述
2. 计算机视觉领域正在关心的问题（一）
3. 计算机视觉领域正在关心的问题（二）
4. 实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（一）
5. 实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（二）
6. 实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（三）
7. 实际问题转化为具体问题并用深度学习解决（四）
计算机视觉深度学习入门结构篇
1. 复习计算机视觉最主要的负责特征提取的结构CNN
2. 特征如何组织（一）
3. 特征如何组织（二）
4. 特征如何组织（三）
5. 特征如何组织（四）
6. 结构之间的优劣评判以及实验结果（一）
7. 结构之间的优劣评判以及实验结果（二）
8. 结构之间的优劣评判以及实验结果（三）
9. 结构之间的优劣评判以及实验结果（四）
10. 结构之间的优劣评判以及实验结果（五）
11. 结构之间的优劣评判以及实验结果（六）
12. 结构之间的优劣评判以及实验结果（七）
13. 结构之间的优劣评判以及实验结果（八）
计算机视觉深度学习入门优化篇
1. 计算机视觉深度学习入门：优化篇概述
2. CNN模型的一阶优化逻辑
3. 训练稳定性：Annealing和Momentum
4. 抗拟合：从Dropout到Weight.Decay
5. 竞争优化器和多机并行
6. 手动超参优化逻辑以及超参优化往何处去
计算机视觉深度学习入门数据篇
1. 计算机视觉领域的常用竞赛数据集
2. 对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（一）
3. 对数据常用的预处理工作和后处理工作如何提高竞赛成绩（二）
4. 如何使用端到端深度学习的方法
计算机视觉深度学习入门工具篇
1. 计算机视觉深度学习入门工具篇（一）
2. 计算机视觉深度学习入门工具篇（二）
3. 计算机视觉深度学习入门工具篇（三）
个性化推荐算法
1. 个性化推荐的发展
2. 推荐算法的演进（一）
3. 推荐算法的演进（二）
4. 推荐算法的演进（三）
5. 推荐算法的演进（四）
6. 建模step.by.step（一）
7. 建模step.by.step（二）
8. 建模step.by.step（三）
9. 算法评估和迭代
10. 工程化实践、常见的问题与解决方法、前沿进展与展望
Pig和Spark巩固
1. Pig巩固（一）
2. Pig巩固（二）
3. Pig巩固（三）
4. Pig巩固（四）
5. Pig巩固（五）
6. Spark巩固（一）
7. Spark巩固（二）
8. Spark巩固（三）
9. Spark巩固（四）
10. Spark巩固（五）
人工智能与设计
1. 智能存在的意义是什么&
2. 已有人工智的设计应用
3. 人的智能（一）
4. 人的智能（二）
5. 人的智能的特点（一）
6. 人的智能的特点（二）
7. 人的智能的特点（三）
8. 人工智能（一）
9. 人工智能（二）
10. 使用人工智能的方式
神经网络
1. 卷积的本质
2. 卷积的三大特点
3. Pooling
4. 数字识别（一）
5. 数字识别（二）
6. 感受野
7. RNN
非线性动力学
1. 非线性动力学
2. 线性动力系统
3. 线性动力学与非线性动力学系统（一）
4. 线性动力学与非线性动力学系统（二）
5. 定点理论
6. Poincare引理
高频交易订单流模型
1. 高频交易
2. 点过程基础（一）
3. 点过程基础（二）
4. 点过程基础（三）
5. 订单流数据分析（一）
6. 订单流数据分析（二）
7. 订单流数据分析（三）
8. 订单流数据分析（四）
9. 订单流数据分析（五）
区块链&一场革命
1. 比特币（一）
2. 比特币（二）
3. 比特币（三）
4. 以太坊简介及ICO
统计物理专题（一）
1. 统计物理的开端(一)
2. 统计物理的开端（二）
3. 抛硬币抛出正态分布（一）
4. 抛硬币抛出正态分布（二）
5. 再造整个世界（一）
6. 再造整个世界（二）
7. 温度的本质（一）
8. 温度的本质（二）
9. 压强
10. 证明理想气体方程
11. 化学势
12. 四大热力学势（一）
13. 四大热力学势（二）
统计物理专题（二）
1. 神奇公式mp4
2. 信息熵（一）
3. 信息熵（二）
4. Boltzmann分布
5. 配分函数Z
复杂网络简介
1. Networks.in.real.worlds
2. BasicConcepts（一）
3. BasicConcepts（二）
4. Models（一）
5. Models（二）
6. Algorithms（一）
7. Algorithms（二）
ABM简介及金融市场建模
1. 课程介绍
2. 系统与系统建模
3. ABM与复杂系统建模（一）
4. ABM与复杂系统建模（二）
5. ABM与复杂系统建模（三）
6. ABM为经济系统建模
7. 经典经济学如何给市场建模
8. ABM与复杂系统建模-市场交易
9. ABM与复杂系统建模-技术扩散
10. ABM与复杂系统建模-交通系统（一）
11. ABM与复杂系统建模-交通系统（二）
12. ABM金融市场-SFI股票市场模型（一）
13. ABM金融市场-SFI股票市场模型（二）
14. ABM金融市场-genova市场模型
15. ABM金融市场-Agent及其行为
16. 学习模型
17. ABM金融市场-价格形成机制
18. ABM的特点与缺陷
用伊辛模型理解复杂系统
1. 伊辛模型的背景及格气模型
2. 伊辛模型（一）
3. 伊辛模型（二）
4. 从能量到统计分布及Monte.Carlo模拟
5. Ising.Model(2D)
6. 相变和临界现象
7. Critical.Exponents
8. 正问题和反问题
9. （空间中的）投票模型
10. （网络中的）投票模型
11. 观念动力学
12. 集体运动Vicsek模型
13. 自旋玻璃
14. Hopfield神经网络
15. 限制Boltzmann机
16. 深度学习与重正化群（一）
17. 深度学习与重正化群（二）
18. 总结
19. 答疑
金融市场的复杂性
1. 导论（一）
2. 导论（二）
3. 导论（三）
4. 导论（四）
5. 导论（五）
6. Classical.Benchmarks（一）
7. Classical.Benchmarks（二）
8. Classical.Benchmarks（三）
9. Classical.Benchmarks（四）
10. Classical.Benchmarks（五）
11. Endogenous.Risk（一）
12. Endogenous.Risk（二）
13. Endogenous.Risk（三）
14. Endogenous.Risk（四）
15. Endogenous.Risk（五）
16. Endogenous.Risk（六）
17. Heterogeneous.Beliefs（一）
18. Heterogeneous.Beliefs（二）
19. 总结
广泛出现的幂律分布
1. 生物界（一）
2. 生物界（二）
3. 生物界（三）
4. 生物界（四）
5. 城市、商业（一）
6. 城市、商业（二）
7. 启示（一）
8. 启示（二）
9. 总结
自然启发算法
1. 课程回顾及答疑
2. 概括（一）
3. 概括（二）
4. 模拟退火算法（一）
5. 模拟退火算法（二）
6. 进化相关的算法（一）
7. 进化相关的算法（二）
8. 进化相关的算法（三）
9. 进化相关的算法（四）
10. 粒子群算法（一）
11. 粒子群算法（二）
12. 粒子群算法（三）
13. 遗传算法和PSO的比较
14. 更多的类似的算法（一）
15. 更多的类似的算法（二）
16. 答疑
机器学习的方法
1. 为什么要讲学习方法
2. 阅读论文
3. 综述式文章举例（一）
4. 综述式文章举例（二）
5. 碎片化时间学习及书籍
6. 视频学习资源及做思维导图
7. 铁哥答疑（一）
8. 铁哥答疑（二）
9. 输出是最好的学习（一）
10. 输出是最好的学习（二）
11. 案例（一）
12. 案例（二）
13. 案例（三）
14. 案例（四）
15. 案例（五）
模型可视化工程管理
1. 课程简介
2. 虚拟换环境-anaconda&docker（一）
3. 虚拟换环境-anaconda&docker（二）
4. 虚拟换环境-anaconda&docker（三）
5. 虚拟换环境-anaconda&docker（四）
6. 虚拟换环境-anaconda&docker（五）
7. 虚拟换环境-anaconda&docker（六）
8. 虚拟换环境-anaconda&docker（七）
9. 虚拟换环境-anaconda&docker（八）
10. 定制化可视化系统-jupyter.dashboard（一）
11. 定制化可视化系统-jupyter.dashboard（二）
12. 变身前端-seaboarn+bokeh+echarts
13. 日志管理系统-elk
14. 极速bi系统-superset
15. Dashboard补充
16. ELK补充
17. Superset补充
18. Superset补充及总结
Value.Iteration.Networks
1. Background&Motivation
2. Value.Iteration
3. grid-world.domain
4. 总结及答疑
非线性动力学系统（上）
1. 非线性动力学系统（一）
2. 非线性动力学系统（二）
3. 二维系统动力学综述-poincare引理
4. Bifurcation（一）
5. Bifurcation（二）
6. Bifurcation（三）
7. Bifurcation（四）
8. Bifurcation（五）
9. Bifurcation（六）
10. 混沌（一）
11. 混沌（二）
12. 混沌（三）
13. 混沌（四）
14. 混沌（五）
15. 混沌（六）
16. 混沌（七）
17. 混沌（八）
18. 混沌（九）
19. 混沌（十）
20. 混沌（十一）
非线性动力学系统（下）
1. 自然语言处理乱弹（一）
2. 自然语言处理乱弹（二）
3. RNN
4. RNN及答疑
自然语言处理导入
1. 中文分词
2. 中文分词、依存文法分析
3. 篇章分析、自动摘要、知识提取、文本相似度计算
4. 知识库构建、问答系统
5. 示范战狼2的豆瓣评论词云（一）
6. 示范战狼2的豆瓣评论词云（二）
7. 示范战狼2的豆瓣评论词云（三）
8. 示范战狼2的豆瓣评论词云（四）
9. 示范战狼2的豆瓣评论词云（五）
复杂网络上的物理传输过程
1. 一些基本概念
2. 常用的统计描述物理量
3. 四种网络模型
4. 一些传播动力学模型（一）
5. 一些传播动力学模型（二）
6. 一些传播动力学模型（三）
7. 一些传播动力学模型（四）
8. 一些传播动力学模型（五）
9. 一些传播动力学模型（六）
10. 一些传播动力学模型（七）
11. 一些传播动力学模型（八）
12. 仿真模型的建立过程（一）
13. 仿真模型的建立过程（二）
14. 仿真模型的建立过程（三）
15. 仿真模型的建立过程（四）
16. Combining.complex.networks.and.data.mining
RNN及LSTM
1. rnn-序列处理器（一）
2. rnn-序列处理器（二）
3. A.simple.enough.case
4. A.dance.between.fix.points
5. Fix.point、Train.Chaos
6. RNN作为生成模型（动力系统）
7. rnn训练-bptt（一）
8. rnn训练-bptt（二）
9. 梯度消失与梯度爆炸（一）
10. 梯度消失与梯度爆炸（二）
11. reservoir.computing-偷懒方法
12. LSTM
13. LSTM、Use.Examples
14. 词向量、Deep.RNN
15. Encoder.Decoder.Structure
16. LSTM.Text.Generation（一）
17. LSTM.Text.Generation（二）
18. LSTM.Text.Generation（三）
漫谈人工智能创业
1. 人工智能对我们生活的影响（一）
2. 人工智能对我们生活的影响（二）
3. 人工智能对我们生活的影响（三）
4. 人工智能对我们生活的影响（四）
5. 人工智能对我们生活的影响（五）
6. 人工智能对我们生活的影响（六）
7. 人工智能创业中的商业思维
8. 三个战略管理学商业模型（一）
9. 三个战略管理学商业模型（二）
10. 三个战略管理学商业模型（三）
11. 三个战略管理学商业模型（四）
12. 三个战略管理学商业模型（五）
13. 三个战略管理学商业模型（六）
14. 三个战略管理学商业模型（七）
15. 三个战略管理学商业模型（八）
16. 三个战略管理学商业模型（九）
17. 关于Entrepreneurship
深度学习其他主题
1. 神经网络的无穷潜力
2. 玻尔兹曼机-联想的机器
3. 受限玻尔兹曼机
4. 对抗学习（一）
5. 对抗学习（二）
6. 对抗学习（三）
7. 对抗学习（四）
8. 程序讲解（一）
9. 程序讲解（二）
10. 程序讲解（三）
课程总结
1. 开场
2. attention实例-spatial.transformer
3. 猫狗大战-cnn实战（一）
4. 猫狗大战-cnn实战（二）
5. RNN诗人
6. 课程复习
7. 课程大纲（一）
8. 课程大纲（二）
9. 课程总结（一）
10. 课程总结（二）
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课程介绍 考试介绍

课程简介

　　本课程从人工智能、大数据与复杂系统的共同主线-数学开始讲解，再深入其发展历程，具体介绍它们的发展历史，列举其在生活中的应用，告诉你学习人工智能、大数据与复杂系统的重要性。课程内容具体包含阿尔法狗与强化学习算法、Python、PCA、降维方法引入、SVM和神经网络等重要知识体系，并采用真实项目案例，让你在案例中理解技术概念，并学会使用这些技术。

您将获得

  • 了解人工智能、大数据与复杂系统的主干知识，感受这个领域的飞速变化
  • 掌握写代码的技巧，自主写出人工智能程序，同时根据程序研究复杂系统
  • 重新认识世界观、人生观，改变对事物的错误判断，让你在工作中少走弯路

课程亮点

  • 手把手教学

    从基本代码到构建完整的神经网络，系统教学，零基础带你入门学习写代码

  • 层层深入

    从初中物理的牛顿力学出发，由浅入深，深入的对复杂系统的发展和概念进行讲解

  • 干货满满

    结合在人工智能创业过程中遇到的问题，告诉你在人工智能领域工作的实用技巧

适合人群

  • 从事人工智能、大数据与复杂系统等相关工作的职场人

  • 想系统学习人工智能、大数据与复杂系统知识的学生

  • 对人工智能、大数据与复杂系统感兴趣的学员

讲师介绍

混沌巡洋舰讲师团

  • 来自巴黎高师，中科院，北师大等世界著名高校及机构的混沌巡洋舰导师团，为大家在人工智能，大数据与复杂系统的知识海洋里扬帆领航
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    ×

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    　　将鼠标指针放置于章节/课时名称上，保持1秒以上，即可弹出完整的名称。

    　　如下图所示。

  • 在iPhone/iPad上用UC浏览器播放异常如何解决？

    在iPhone/iPad上，使用UC浏览器点播，可能会提示「加载中 0％」、「播放出错，请重试」等，无法播放。

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    部分课程提供了多个年份（如2023年、2022年……）、多个版本（如版本一、版本二）。

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    如需查看具体某个科目下包含的内容，可在相应课程的支付页面（如一级建造师），逐个点击「+」以便展开查看。

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    少量的文件异常，会弹出「由于视频文件损坏……Code:3」的提示。可使用以快进的方法临时解决，步骤如下：

    先记下播放异常（弹出该提示）时，播放到的位置（如第8分钟）。

    1. 重新点播刚才的文件；
    2. 将鼠标指针移动至视频下方的播放进度栏，快进至「出错位置的后方」（如第9分钟）。

    另外，您可以将有异常的文件信息反馈给客服（微信：xiaohi8，QQ：2880954487），我们将尽快解决。

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    2. 科目名；
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    根据课程的不同，可能还需要您提供：

    1. 版本；
    2. 章节名。
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    距点播后超过一定时间，会出现此提示

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  • 清理电脑上广告弹窗的方法

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    清理PC的广告弹窗

    1. 访问 www.wisecleaner.com.cn/wise-ad-cleaner.html 下载“广告清道夫”，并安装；
    2. 打开后，点击右上角的“扫描”（如“图1”）；
    3. 勾选所有需要清理的广告软件，点击右上角的“清理”（如“图2”）。
    图1
    图2

    如果提示有360安全卫士的相关文件无法正常删除（如“图3”），请直接将360安全卫士卸载。

    图3

    卸载其他无用软件

    卸载工具的安装及破解

    1. 下载、解压。访问 www.lanzoui.com/i7zmhij 下载“Revo Uninstaller Pro”（专业卸载工具）压缩包，并解压；
    2. 运行。运行 RevoUninProSetup ，并安装；
    3. 破解。①将“Patch”拷贝至本工具的安装路径（参考路径：C:\Program Files\VS Revo Group\Revo Uninstaller Pro），②运行“Patch”，并按照“图5”所示步骤操作：
    图5

    开始卸载无用软件

    1. 运行“RevoUninPro”，如“图6”；
    2. 右击要卸载的软件，选择“卸载”（如“图7”）；
    图6
    图7

    多选：

    • 您也可以通过按下键盘左下角的“Ctrl”按键选择多个要卸载的软件，然后右键一并卸载。

    推荐卸载的软件：

    • 360安全卫士；
    • 360安全浏览器（卸载前请导出浏览器收藏夹）；
    • 2345系列软件；
    • 腾讯电脑管家；
    • 金山毒霸
    • 其他有广告弹窗、开机自启动的无用软件

    推荐安装的软件

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    请尝试以下步骤，完成后看是否能够在手机上全屏播放：

    　　目前可使用以下方法解决：

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    升级微信浏览器内核二维码

    　　2、微信会提示“扫码安装存在安全风险，谨防恶意攻击”，请点击“确认安装”；

    　　3、再次提示“这是一个月前的安装包，有被攻击的风险，是否继续…”，请点击“是”；

    　　4、等待下载安装完成，提示“安装成功！重新启动生效”，请点击“重启”；

    　　5、此时升级内核成功，重新打开公众号，点播视频即可。

  • 新年份的课程什么时候更新？

    　　一般在考试前2-3个月开始更新。已购用户无需再次购买，免费更新（但并非所有课程每年都会更新）。

    　　以下是部分课程预计的开始更新时间。

    分类名课程名预计开始更新时间
    建设工程类一级建造师6月
    二级建造师3月
    造价工程师7月
    监理工程师3月
    会计金融类注册会计师6月
    中级会计职称6月
    初级会计职称4月

    　　其余课程开始更新时间暂不确定，请以实际更新的时间为准。

  • 本站不提供讲义、试题、教材等
    　　本站仅提供在线视频课程，不提供讲义、试题、教材等其他资料。
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    • 第二种：直接双击打开crx文件（将安装至关联crx文件的浏览器）。

    如需安装至chorme浏览器，以上方法可能无效。可参考以下步骤操作：

    1. 将下载的crx文件扩展名修改为rar后解压；
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    3. 点击左上角的“加载已解压的扩展程序”，选择已解压的根目录“小嗨视频课堂”

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    安装提示：

    • 仅支持chorme内核的浏览器（国内主流浏览器均支持）；
    • 不支持IE、火狐浏览器。
    • 使用国内主流浏览器安装的过程中，将弹出以下或类似以下的对话框，请参照图示操作：

    使用方法：

    安装之后，可通过以下方法快速访问小嗨视频课堂。

    1. 点击浏览器扩展区域的粉红色“hi”图标；
    2. 在浏览器任意页面右击，选择“访问小嗨视频课堂……”；
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    • 课程，指课程的名称。如：公务员、事业单位。
    • 年份。如：二级建造师下的“2020年”选项卡，则指该选项卡下的课时于2020年录制或适用于2020年考试。
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    • 科目，指某个考试科目或某本教材的名称。如“《行政职业能力测验》”、“《申论》”、“《公共基础知识》”。
    • 班次，指某个科目下的文件夹。如：“精讲班”、“习题班”、“冲刺班”。
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    非节假日节假日非节假日节假日
    午间12:30至14:3012:30至15:3012:30至15:0012:30至16:00
    夜间20:00至09:0020:00至10:0020:30至09:0020:30至10:00

    如有消息需通知用户，可能会以站内信等方式告知用户。若以电子邮件、微信公众号的方式给用户发送消息，本站将在大众认可的非休息段时间内向用户发出。

  • 请牢记帐号密码

    在本站注册帐号后，
    可以：

    • 在后台通过原密码修改密码。
    • 通过手机短信验证码或邮箱验证码修改密码。

    无法：

    • 在没有绑定手机号和邮箱，且未登录成功的情况下修改密码。
    • 找回帐号。

    建议：

    • 在注册后，将帐号及密码记录在电脑、手机及纸质笔记本上。
    • 若注册后未绑定手机号，通过个人中心绑定。
  • 老用户（新版站点上线前购买的）可免费获得新版站点播放权限

    若您在新版站点上线前已购买并获得了手机号格式的播放密码，请您访问本站，点击右上角的登录，用手机号作为帐号，密码为123456（如下图）。登录后，页面会要求您修改密码。修改密码之后，重新登录，即可在线观看之前购买的课程。


    若有问题，或者您获得的不是手机号格式的播放密码，请联系在线客服，并一次性提交以下信息：

    1. 订单截图；
    2. 当时获得的播放密码；
    3. 在新版站点上注册的帐号。

    客服收到后，将在24小时内为您帐号授权相应课程的播放权限。

  • 本站为非盈利性站点

    　　本站为非营利性站点，所有收入均用于站点的开发、服务器租用等。旨在为民众提供极致体验的产品。

    　　事实上，本站的管理团队还个人出巨资用于维护本平台。

  • 微信公众号、微信小程序二维码

    微信公众号二维码（含本站全部内容）：

    “小嗨视频课堂”微信公众号

    微信小程序二维码：

    “小嗨视频课堂”小程序
  • 下载安装适用于PC浏览器的crx插件，可快速访问本站

    下载：

    点击下载“小嗨视频课堂.crx”

    安装方法：

    • 第一种：将下载的crx文件拖动到浏览器任意页面中。
    • 第二种：直接双击打开crx文件（将安装至关联crx文件的浏览器）。

    如需安装至chorme浏览器，以上方法可能无效。可参考以下步骤操作：

    1. 将下载的crx文件扩展名修改为rar后解压；
    2. 用chrome浏览器访问chrome://extensions/；
    3. 点击左上角的“加载已解压的扩展程序”，选择已解压的根目录“小嗨视频课堂”

    以上步骤完成后，快捷键可能无效。如需使快捷键生效，可在chrome://extensions/shortcuts页面自行设置。

    安装提示：

    • 仅支持chorme内核的浏览器（国内主流浏览器均支持）；
    • 不支持IE、火狐浏览器。
    • 使用国内主流浏览器安装的过程中，将弹出以下或类似以下的对话框，请参照图示操作：

    使用方法：

    安装之后，可通过以下方法快速访问小嗨视频课堂。

    1. 点击浏览器扩展区域的粉红色“hi”图标；
    2. 在浏览器任意页面右击，选择“访问小嗨视频课堂……”；
    3. 打开浏览器后，同时按下键盘的Shift、Alt、A，如下图所示：

    使用提示：

    • 该插件将记录您最近一次访问本站的某课程页，下次通过以上三种方式访问时，将直接访问该课程页。
    • 若想清除该记录，访问一下本站主页即可。
  • 本站不提供讲义、试题、教材等
    　　本站仅提供在线视频课程，不提供讲义、试题、教材等其他资料。
  • 小嗨视频课堂app（安卓）

    请点击下载小嗨视频课堂安卓app，或访问：www.xiaohi.cc/soft/xiaohi.apk

  • 哪些课时可以免费观看？

    　　通常，每个文件夹内的前30％至50％的课时均可免费观看。购买后方可永久观看其余课时。

  • 如何清理浏览器缓存？

    360浏览器/chrome等

    打开浏览器，

    1、同时按下以下三个按键：

    Shif' + Ctrl + Deletef't

    2、在弹出的对话框中，按照下图操作。

    复选框方面，仅需勾选“清空缓存”。
    其他选项请谨慎勾选。

    搜狗浏览器

    1、点击菜单栏的“工具”（或“≡”图标），然后点击“清除浏览记录”：

    2、在弹出的对话框中，按照下图操作。

    复选框方面，仅需勾选“网页缓存文件”。
    其他选项请谨慎勾选。

  • 用搜狗浏览器点播后，一直转圈而不播放，如何解决？

    1、按“F1”打开“浏览器修复”对话框，也可以按照以下图示打开：

    2、点击“快速修复”；

    3、尝试重新点播。如仍异常请联系在线客服。

    QQ：2880954487

  • 能否记录上次播放的文件以及进度？
    • 登录同一个小嗨帐号，下次访问课程页面，会自动展开上次播放文件的所在文件夹，也会高亮显示上次点播的文件。
    • 点播后，也会自动定位到相应的进度，即从上次播放到的位置（提前数秒）开始播放。
  • 公众号内所有视频都无法观看（提示code:4），如何解决？

    故障

    在微信公众号内，点播所有视频，都提示：

    ×

    视频因格式不支持或者服务器或网络的问题无法加载。

    Error Code: 4

    解决方案

    1. 请通过手机自带的应用市场更新微信app。
    2. 然后重新进入微信公众号「小嗨视频课堂」内点播。
  • 在iPhone/iPad上用UC浏览器播放异常如何解决？

    在iPhone/iPad上，使用UC浏览器点播，可能会提示「加载中 0％」、「播放出错，请重试」等，无法播放。

    请您尝试使用其他浏览器访问本站（如系统自带的Safari，或Chrome、Edge等）进行点播。

    如需下载适用于iPhone/iPad的Chrome或Edge、火狐等浏览器，可访问推荐的浏览器页面，然后滑动至底部的「推荐的iOS版浏览器」处。

  • 播放到中途，提示「由于视频文件损坏……」并暂停播放，如何解决？

    少量的文件异常，会弹出「由于视频文件损坏……Code:3」的提示。可使用以快进的方法临时解决，步骤如下：

    先记下播放异常（弹出该提示）时，播放到的位置（如第8分钟）。

    1. 重新点播刚才的文件；
    2. 将鼠标指针移动至视频下方的播放进度栏，快进至「出错位置的后方」（如第9分钟）。

    另外，您可以将有异常的文件信息反馈给客服（微信：xiaohi8，QQ：2880954487），我们将尽快解决。

    为便于客服了解具体的文件，文件信息至少应包括：

    1. 课程名；
    2. 科目名；
    3. 第几节课时。

    根据课程的不同，可能还需要您提供：

    1. 版本；
    2. 章节名。
  • 推荐的浏览器有哪些？

    　　支持在 IE11 浏览器播放本站视频（但快进时须等待较长时间）， IE10 及以下 浏览器无法正常访问本站。

    　　其他主流浏览器（如：QQ浏览器、2345加速浏览器、搜狗高速浏览器、Google Chrome、火狐浏览器、猎豹安全浏览器）均可播放，Android 及 iOS 设备自带的浏览器及其他第三方浏览器亦可播放。

    　　强烈不推荐您使用IE浏览器访问本站。

    　　推荐的PC浏览器：

    出品方浏览器名（英文）浏览器名（中文）官方首页下载地址备注
    Google（美国谷歌公司）Google Chrome https://www.google.cn/chrome/左侧的“下载页”中的URL是windows版 Chrome 的下载和安装程序（可能是64位）。
    Mozilla 基金会Firefox火狐浏览器https://www.mozilla.org/zh-CN/左侧的“下载页”中第二行的URL是windows版 Firefox 的下载和安装程序。
    Microsoft（美国微软公司）Edge https://www.microsoft.com/zh-cn/edge左侧的“下载页”中的URL是windows版 Edge 的下载和安装程序。
    Opera Software ASA （挪威欧普拉软件公司）Opera欧朋浏览器https://www.opera.com/zh-cn左侧的“下载页”中的URL是windows版 Opera 的下载和安装程序。
    薇荻科技（Vivaldi Technologies）Vivaldi https://vivaldi.com/zh-hans/
    • 该浏览器的更新可能是强制的
    • 左侧的“下载页”中第二行的URL是windows版 Vivaldi 的下载和安装程序（64位）。
    北京搜狗信息服务有限公司 搜狗浏览器https://ie.sogou.com/
    • 左侧的“下载页”中第二行的URL是windows版搜狗浏览器的安装程序。
    • 该浏览器偶有弹出广告，可通过菜单栏的“工具”→“选项”→“推荐设置”中关闭。点击查看截图。
    网际傲游（北京）科技有限公司maxthon遨游浏览器https://www.maxthon.cn/
    • 左侧的“下载页”中第二行的URL是windows版遨游浏览器的安装程序。
      小嗨浏览器https://www.xiaohi.vip/app.html 已于2022年春季推出。
  • 播放界面提示“网络错误导致视频下载中途失败 Error Code:2”怎么办？

    在课程页面，距点播后超过一定时间，会出现以下提示。

    距点播后超过一定时间，会出现此提示

    此时，重新点播（点击课时名）即可。

    若仍无法播放，请您在课程页面上：

    • 刷新网页后，再重新点播。

    或

    • 强制刷新（ctrl + F5）后，再重新点播。
  • 如何加速播放？

    电脑

    　　课程页的播放器右下角提供了变速按钮，您可调节播放速度。

    　　您也可以下载视频速度控制插件（此插件支持 chrome、360、搜狗、QQ等浏览器，不支持IE、火狐等浏览器）。

    插件安装和使用步骤：

    1. 下载后打开进行安装；
    2. 打开视频页面点播视频（数秒后可在左上角展示速度控制栏）；
    3. 点击控制栏中的“+”即可加速播放。

    提示：

    • 若未展示速度控制栏，请刷新页面；
    • 使用该插件以4倍以上或0.5倍以下的速度播放，将不会播放声音。

    移动端

    　　微信和部分浏览器无法倍速播放，您可使用以下浏览器访问本站（www.xiaohi.net）。

    浏览器安卓iOS
    Chormehttp://android.chrome.hk.cn/https://apps.apple.com/cn/app/id535886823
    火狐https://www.firefox.com.cn/mobile/https://apps.apple.com/cn/app/id989804926
    Operahttps://www.opera.com/zh-cn/mobilehttps://www.opera.com/zh-cn/mobile
    Edge应用市场搜索“Edge”https://apps.apple.com/app/id1288723196

    　　您还可以在微信小程序“小嗨视频课堂”内点播，可选择1.5倍、2倍等速度。但未经大量测试，播放等稳定性方面可能不如微信公众号和浏览器。

    “小嗨视频课堂”小程序
  • 如何快进、快退？

    除了拖动滚动条外，还可以在使用电脑的情况下通过敲击键盘的“←”（快退3秒）及“→”（快进10秒）。

  • 点播某个视频，再次点播该视频，不播放。如何解决？

    请检查您的浏览器是否安装有“getthemall video downloader”插件，若有，将其停用或卸载。

    另外，您还可以清理浏览器缓存的方法临时解决该问题。

  • 无法播放、播放不畅，如何解决？

    以下解决方案，请逐一尝试。

    1. 如果您在windows 10中用双核浏览器观看，请将网页的模式设置为“高速模式”或“极速模式”（切换按钮在浏览器地址栏右侧）后再点播，若仍无法观看，请使用edge浏览器访问本站。
    2. 手机上播放不畅，刷新页面或更换浏览器访问，建议在微信公众号“小嗨视频课堂”内观看，或用电脑观看。
    3. 使用移动数据观看。手机用户请关闭无线网；笔记本电脑用户请连接手机的热点。

    您也可以联系在线客服，可点击课程页右侧的“在线客服”，或向邮箱 a@xiaohi.net 发送邮件，与我们取得联系。

  • 手机如何全屏（横屏）播放？

    请尝试以下步骤，完成后看是否能够在手机上全屏播放：

    　　目前可使用以下方法解决：

    　　1、用微信扫描以下二维码；

    升级微信浏览器内核二维码

    　　2、微信会提示“扫码安装存在安全风险，谨防恶意攻击”，请点击“确认安装”；

    　　3、再次提示“这是一个月前的安装包，有被攻击的风险，是否继续…”，请点击“是”；

    　　4、等待下载安装完成，提示“安装成功！重新启动生效”，请点击“重启”；

    　　5、此时升级内核成功，重新打开公众号，点播视频即可。

  • 如何在智能电视上播放本站的视频课程？

    您可以使用以下三种方法（任选一种）实现在电视机上播放本站视频：

    • 安卓电视上下载安装小嗨视频课堂app：www.xiaohi.cc/soft/xiaohi.apk
    • 通过电视上的浏览器访问：www.xiaohi.cc
    • 先将手机画面投屏到电视上，然后通过手机浏览器访问 www.xiaohi.cc ，或在微信公众号“小嗨视频课堂”内点播（不是所有的智能电视都支持）。
  • 忘记小嗨帐号怎么办？

    　　帐号可以是用户名、邮箱、手机号。
    　　如果忘记帐号，可向在线客服一次提供以下内容：

    • 您的支付宝或微信支付成功的截图（年月日、时分秒，可通过支付宝或微信交易记录中搜索关键词“小嗨”查询）；
    • 您购买的课程、科目名称。

    　　然后客服会帮您查询帐号。

  • 购买后无权播放，如何解决？

    条件

    点播、观看带锁的课时，需要满足以下条件：

    1. 登陆您购买时使用的小嗨帐号（而不是其他未购买的帐号）；
    2. 点播您购买的科目（而不是其他未购买的科目）。

    操作

    1. 若您登陆的是另外的小嗨帐号，请您在页面右上角退出，再按上述第1条操作；
    2. 若您点播的是未购买的科目，请您按上述第2条操作；
    3. 若您忘记购买时使用的小嗨帐号，请向在线客服提供：
       ①您支付时的具体时间（年月日、时分秒，可通过支付宝或微信的交易记录中搜索关键词“小嗨”查询）；
       ②您购买的课程名、科目名。

    然后由客服帮您查询您的帐号。

  • 忘记密码，但没有绑定手机号，如何重置密码？

    　　若您忘记密码且小嗨帐号未绑定手机号，请您向在线客服提供以下信息，由客服帮您修改密码：

    • 您的小嗨帐号；
    • 显示年月日、时分秒的购买成功截图（可通过支付宝或微信交易记录中搜索关键词“小嗨”进行查找）；
    • 购买的课程名、科目名。
    可通过邮箱验证码重置密码

    　　若您已绑定邮箱，可通过“重置密码”页面将密码重置。

  • 忘记密码怎么重置？

    您可点击此处进入密码重置页面。

    需要提供正确的手机短信或邮箱验证码。

  • 购买后，多个版本/年份中的内容都能观看吗？

    部分课程提供了多个年份（如2023年、2022年……）、多个版本（如版本一、版本二）。

    在您购买后，该科目的所有年份、所有版本中包含的所有内容均有权观看。

    如需查看具体某个科目下包含的内容，可在相应课程的支付页面（如一级建造师），逐个点击「+」以便展开查看。

  • 如何在线支付并获得播放权限？
    1. 注册成功并登录后，在课程页点击右上角的“购买”，进入支付页；
    2. 勾选科目或选择“使用套餐享受优惠！”；
    3. 在“选择支付方式”中选择“支付宝”或“微信支付”；
    4. 点击右下角的“支付”，根据提示支付成功后，可立即自动获得相应的播放权限。

    您也可以通过访问支付主页，选择课程，进入该课程支付页面进行支付。

  • 购买后，每个班次（精讲班、习题班等）、年份、版本的都能观看吗？

    是的。购买某个科目后，该科目下的所有班次（如：精讲班、习题班、真题班、冲刺班等）均可观看。

    部分课程提供了多个年份或多个版本，购买后同样均可观看。

    将来若有年份、课时更新，则更新的内容同样可以观看，无需再次购买。

    另外，本站课程购买后不限时间，永久有效。

  • 购买后可长期观看吗？

    可以。不限时间，不限次数，永久有效。

  • 购买后，将来更新的课程可免费观看吗？

    可以。您购买某课程后，该课程若将来更新，您同样可以观看，但不是所有课程每年都会更新。

    • 事实上，大部分课程教材每年变化较小或没有变化，可观看往年课程参加本年度考试。
    • 针对教材有变化，但本站未更新的课程，您可通过搜索引擎搜索变化的内容，查阅相关资料进行学习。
  • 为什么价格这么便宜？和其他站点的有什么区别？

    为什么价格这么便宜？

    　　本站课程价格仅为其他机构的20％以内。没有过多的广告投入成本、没有电话营销人员，是本站价格较低的主要原因。

    　　但较低的价格并不会影响到您的使用体验。支付成功后，确保您能观看您所购买科目下所有带锁标志的课时。

    和其他站点的有什么区别？

     本站其他站点
    价格低高
    体验度好差
    是否忽悠用户不忽悠忽悠
  • 没有iOS app，手机如何快速访问？

    　　本站暂不提供app，但您可以通过浏览器将本站添加到移动设备的主页，以便快速访问本站。以下是方法。

    　　iOS 的 Safari 浏览器

    　　请参考以下图示操作：

    第1步
    第2步
    第3步
  • 微信小程序空白如何解决？

    请将小程序删除后重新打开，具体步骤如下。

    一、删除小程序

    1. 从微信的最上方下拉，进入“最近小程序”；
    2. 长按“小嗨课堂”；
    3. 拖动到最下方的“删除”区域；
    长按小程序图标
    拖动到最下方删除

    二、重新搜索小程序“小嗨视频课堂”，并打开。

    若以上方法无法解决小程序异常的问题，请反馈给QQ在线客服。

  • 如何下载安卓app？

    请点击下载小嗨视频课堂安卓app，或访问：www.xiaohi.net/soft/xiaohi.apk

  • 手机及平板电脑如何观看？
    • 微信扫描下方二维码关注微信公众号“小嗨视频课堂”，在公众号内点击左下角的“视频课堂”，选择相应课程点播。
    • 浏览器扫描下方二维码或直接访问www.xiaohi.net。打开之后，建议添加至浏览器收藏夹。
    • 微信扫描下方二维码，关注微信小程序“小嗨视频课堂”。
  • 安卓手机平板使用什么浏览器最好？

    点击以上连接可进入该浏览器的下载页面。

    经过一系列的测试，最终本站得出使用：微信、UC、星尘、悦动浏览器各项功能均正常。使用其余浏览器访问本站可能存在一些小问题，具体可浏览下表：

     安卓浏览器视频播放时，课程页下拉菜单是否可正常展示在屏蔽系统“自动旋转”的情况下是否可横向全屏是否可正常支付是否可缓存是否可倍速播放非全屏下播放控制栏展示是否正常浏览器是否没有扰人消息下载地址
    1星尘是是是否否是是http://www.phoenixstudio.org/browser
    2悦动是是是否否是是http://www.770880.cn/
    3UC是是是是否是否http://www.uc.cn/
     
    4Firefox是否是否是是是https://www.mozilla.org/en-US/firefox/android/all/
    5chrome是否是否否是是https://www.lanzoui.com/i09qnsb
    6欧鹏（国内版）是是是是否否是http://www.oupeng.com/wTor2Download
    7opera是否是否否是是https://www.lanzoui.com/i09qtba
     
    8旗鱼是是否否否是是https://d.ruanmei.com/app/qiyu/qiyu_android_2.11.apk
    9净网是是否否否否是 
    10Xvast同chrome 
    11360否 是否否否否 
    12QQ否是是是否是否 
    132345是否是否否是未知 
    14遨游5是是是否否是未知 
    15百度否是是是否是否 
    16猎豹否是是
         		否否是未知 
    17海豚是否否否否是未知 
    18蚂蚁        
    19via是是否否否是是 
    20VC是是否否否 未知 

    部分浏览器还有将当前页面“发送至桌面快捷方式”的效果（方便您更便捷地访问本站），通常是点击“收藏”之后，选择“桌面”即可。

  • 关注“小嗨视频课堂”微信公众号后，如何快速访问？

    可将小嗨视频课堂公众号置顶，或创建快捷方式。

    方法一：创建快捷方式到手机桌面：

    1
    2
    3

     

    方法二：在微信内置顶公众号：

    1
    2

    若无权限添加，请参考以下系统设置（安卓手机为例）：

    1. 设置
    2. 搜“应用管理”
    3. 选择“微信”
    4. 点击“权限”
    5. “创建桌面快捷方式”，允许

    　　然后，重新到公众号内添加。

  • 在微信公众号内，如何进入小嗨首页/如何切换课程？

    为了能使您更快地进入到课程页面，当您进入某个课程页面并点播后，下次访问公众号，会自动进入这个课程页面。

    若您想进入首页以便进入其他的课程页面，可通过以下方法进入：

    以下任意一种方法均可实现，可任选其一。

    一、点击“logo”

    无论您处于哪个页面内，点击左上角的logo图片，即可进入首页。

    点击logo，即可进入首页

    二、点击“其他课程”

    步骤如下：

    1. 点击右上角的“≡”；
    2. 点击“其他课程”即可进入首页。

    三、点击底部的“进入首页”

    步骤如下：

    1. 滑动到页面底部；
    2. 点击“进入首页”，即可进入首页。