人工智能实战与应用：从基础到高级

 1. 为什么选择这门人工智能系统课程   
这门课程是当前市场上少有的"数学基础+编程实战+AI核心算法"三位一体的体系化教程。从高等数学的极限、导数、泰勒展开，到线性代数的矩阵运算、特征值分解，再到Python编程与PyTorch框架实战，最后深入卷积神经网络、RNN、强化学习等前沿领域，真正实现从理论到实践的闭环学习。   

课程包含超过400个课时视频，通过"基础概念→数学推导→代码实现→工业应用"四步教学法，帮助学习者建立完整的AI知识体系，特别适合希望系统掌握人工智能技术的工程师和研究者。   

 2. 课程核心内容模块解析   
数学基础模块（1-10章）：覆盖高等数学14个核心概念和线性代数28个关键知识点，包括偏导数、正态分布、线性变换等AI必备数学工具。   

编程实战模块（11-15章）：从Python基础语法到爬虫开发、数据库操作，再到函数式编程等进阶内容。   

AI核心技术模块（16-56章）：详解神经网络、CNN、RNN、GAN等18种主流算法，包含PyTorch框架教学和计算机视觉专项训练。   

行业应用模块（68-72章）：延伸至自然语言处理、金融预测、个性化推荐等6大应用场景，展现AI技术的商业价值。   

 3. 与众不同的课程特色   
特色一：数学可视化教学——将抽象的矩阵运算、梯度下降等概念通过动画演示和Python代码具象化。   

特色二：工业级项目实战——包含图像识别系统、时间序列预测、对抗网络生成等12个完整项目案例。   

特色三：持续更新的前沿内容——涵盖BatchNormalization、ResNet等较新技术，保持课程时效性。   

 4. 适合哪些人群学习   
• 计算机/数学专业学生希望补充AI知识体系   

• 程序员转型AI工程师需要系统提升   

• 数据分析师学习深度学习技术   

• 科研人员掌握算法实现细节   

• 技术管理者理解AI底层逻辑   

 5. 学习路径建议   
建议按"数学基础→Python编程→机器学习理论→深度学习实战"顺序学习：   

1-10章（2周）→ 11-15章（1周）→ 26-34章（2周）→ 35-56章（3周）。关键算法章节如CNN、RNN建议配合代码反复实践，每完成一个模块可尝试Kaggle对应项目巩固。   

这门课程的价值在于将分散的AI知识整合为连贯的学习路径，避免初学者在碎片化资料中迷失方向。通过70个技术模块的阶梯式训练，学习者能真正掌握从数学推导到工程落地的全流程能力，为职业发展提供强力支撑。

资源目录列表：

├─人工智能实战与应用课程
│  ├─1.高等数学—元素和极限
│  │  ├─1.1.mp4
│  │  ├─1.2.mp4
│  │  ├─1.3.mp4
│  │  ├─1.4.mp4
│  │  ├─1.5.mp4
│  │  ├─1.6.mp4
│  │  ├─1.7.mp4
│  │  ├─1.8.mp4
│  │  ├─1.9.mp4
│  │  ├─1.10.mp4
│  │  ├─1.11.mp4
│  │  ├─1.12.mp4
│  │  ├─1.13.mp4
│  │  ├─1.14.mp4
│  ├─2.高等数学—两个重要的极限定理
│  │  ├─2.1.mp4
│  │  ├─2.2.mp4
│  │  ├─2.3.mp4
│  │  ├─2.4.mp4
│  │  ├─2.5.mp4
│  ├─3.高等数学—导数
│  │  ├─3.1.mp4
│  │  ├─3.2.mp4
│  │  ├─3.3.mp4
│  │  ├─3.4.mp4
│  │  ├─3.5.mp4
│  │  ├─3.6.mp4
│  │  ├─3.7.mp4
│  │  ├─3.8.mp4
│  │  ├─3.9.mp4
│  │  ├─3.10.mp4
│  ├─4.高等数学—泰勒展开
│  │  ├─4.1.mp4
│  │  ├─4.2.mp4
│  │  ├─4.3.mp4
│  │  ├─4.4.mp4
│  │  ├─4.5.mp4
│  ├─5.高等数学—偏导数
│  │  ├─5.1.mp4
│  │  ├─5.2.mp4
│  │  ├─5.3.mp4
│  ├─6.高等数学—积分
│  │  ├─6.1.mp4
│  │  ├─6.2.mp4
│  │  ├─6.3.mp4
│  │  ├─6.4.mp4
│  ├─7.高等数学—正态分布
│  │  ├─7.1.mp4
│  │  ├─7.2.mp4
│  │  ├─7.3.mp4
│  │  ├─7.4.mp4
│  │  ├─7.5.mp4
│  ├─8.线性代数—线性空间和线性变换
│  │  ├─8.1.mp4
│  │  ├─8.2.mp4
│  │  ├─8.3.mp4
│  │  ├─8.4.mp4
│  │  ├─8.5.mp4
│  │  ├─8.6.mp4
│  │  ├─8.7.mp4
│  │  ├─8.8.mp4
│  │  ├─8.9.mp4
│  │  ├─8.10.mp4
│  │  ├─8.11.mp4
│  │  ├─8.12.mp4
│  │  ├─8.13.mp4
│  │  ├─8.14.mp4
│  ├─9.线性代数—矩阵、等价类和行列式
│  │  ├─9.1.mp4
│  │  ├─9.2.mp4
│  │  ├─9.3.mp4
│  │  ├─9.4.mp4
│  │  ├─9.5.mp4
│  │  ├─9.6.mp4
│  │  ├─9.7.mp4
│  │  ├─9.8.mp4
│  │  ├─9.9.mp4
│  │  ├─9.10.mp4
│  │  ├─9.11.mp4
│  │  ├─9.12.mp4
│  │  ├─9.13.mp4
│  ├─10.线性代数—特征值与特征向量
│  │  ├─10.1.mp4
│  │  ├─10.2.mp4
│  │  ├─10.3.mp4
│  │  ├─10.4.mp4
│  │  ├─10.5.mp4
│  │  ├─10.6.mp4
│  │  ├─10.7.mp4
│  │  ├─10.8.mp4
│  │  ├─10.9.mp4
│  │  ├─10.10.mp4
│  │  ├─10.11.mp4
│  │  ├─10.12.mp4
│  │  ├─10.13.mp4
│  │  ├─10.14.mp4
│  ├─11.Python基础课程（上）
│  │  ├─11.1.mp4
│  │  ├─11.2.mp4
│  │  ├─11.3.mp4
│  │  ├─11.4.mp4
│  │  ├─11.5.mp4
│  │  ├─11.6.mp4
│  │  ├─11.7.mp4
│  │  ├─11.8.mp4
│  │  ├─11.9.mp4
│  │  ├─11.10.mp4
│  │  ├─11.11.mp4
│  │  ├─11.12.mp4
│  │  ├─11.13.mp4
│  │  ├─11.14.mp4
│  │  ├─11.15.mp4
│  ├─12.Python基础课程（下）
│  │  ├─12.1.mp4
│  │  ├─12.2.mp4
│  │  ├─12.3.mp4
│  │  ├─12.4.mp4
│  │  ├─12.5.mp4
│  │  ├─12.6.mp4
│  │  ├─12.7.mp4
│  │  ├─12.8.mp4
│  │  ├─12.9.mp4
│  │  ├─12.10.mp4
│  │  ├─12.11.mp4
│  │  ├─12.12.mp4
│  │  ├─12.13.mp4
│  │  ├─12.14.mp4
│  ├─13.Python操作数据库、Python爬虫
│  │  ├─13.1.mp4
│  │  ├─13.2.mp4
│  │  ├─13.3.mp4
│  │  ├─13.4.mp4
│  │  ├─13.5.mp4
│  │  ├─13.6.mp4
│  │  ├─13.7.mp4
│  │  ├─13.8.mp4
│  │  ├─13.9.mp4
│  │  ├─13.10.mp4
│  │  ├─13.11.mp4
│  │  ├─13.12.mp4
│  │  ├─13.13.mp4
│  │  ├─13.14.mp4
│  │  ├─13.15.mp4
│  │  ├─13.16.mp4
│  │  ├─13.17.mp4
│  ├─14.Python进阶（上）
│  │  ├─14.1.mp4
│  │  ├─14.2.mp4
│  │  ├─14.3.mp4
│  │  ├─14.4.mp4
│  │  ├─14.5.mp4
│  │  ├─14.6.mp4
│  │  ├─14.7.mp4
│  │  ├─14.8.mp4
│  │  ├─14.9.mp4
│  │  ├─14.10.mp4
│  │  ├─14.11.mp4
│  │  ├─14.12.mp4
│  │  ├─14.13.mp4
│  │  ├─14.14.mp4
│  ├─15.Python进阶（下）
│  │  ├─15.1.mp4
│  │  ├─15.2.mp4
│  │  ├─15.3.mp4
│  │  ├─15.4.mp4
│  │  ├─15.5.mp4
│  │  ├─15.6.mp4
│  │  ├─15.7.mp4
│  │  ├─15.8.mp4
│  │  ├─15.9.mp4
│  ├─16.人工智能如何改变我们的未来生活
│  │  ├─16.1.mp4
│  │  ├─16.2.mp4
│  │  ├─16.3.mp4
│  │  ├─16.4.mp4
│  │  ├─16.5.mp4
│  │  ├─16.6.mp4
│  │  ├─16.7.mp4
│  │  ├─16.8.mp4
│  │  ├─16.9.mp4
│  │  ├─16.10.mp4
│  ├─17.人工智能简史
│  │  ├─17.1.mp4
│  │  ├─17.2.mp4
│  │  ├─17.3.mp4
│  │  ├─17.4.mp4
│  │  ├─17.5.mp4
│  │  ├─17.6.mp4
│  │  ├─17.7.mp4
│  │  ├─17.8.mp4
│  │  ├─17.9.mp4
│  │  ├─17.10.mp4
│  │  ├─17.11.mp4
│  ├─18.让神经网络看懂图象
│  │  ├─18.1.mp4
│  │  ├─18.2.mp4
│  │  ├─18.3.mp4
│  │  ├─18.4.mp4
│  │  ├─18.5.mp4
│  │  ├─18.6.mp4
│  │  ├─18.7.mp4
│  │  ├─18.8.mp4
│  │  ├─18.9.mp4
│  │  ├─18.10.mp4
│  │  ├─18.11.mp4
│  ├─19.模拟人类大脑：神经网络的故事
│  │  ├─19.1.mp4
│  │  ├─19.2.mp4
│  │  ├─19.3.mp4
│  │  ├─19.4.mp4
│  │  ├─19.5.mp4
│  │  ├─19.6.mp4
│  │  ├─19.7.mp4
│  │  ├─19.8.mp4
│  │  ├─19.9.mp4
│  │  ├─19.10.mp4
│  ├─20.预测简史
│  │  ├─20.1.mp4
│  │  ├─20.2.mp4
│  │  ├─20.3.mp4
│  │  ├─20.4.mp4
│  │  ├─20.5.mp4
│  │  ├─20.6.mp4
│  │  ├─20.7.mp4
│  │  ├─20.8.mp4
│  │  ├─20.9.mp4
│  ├─21.模拟人类思维的机器学习工具
│  │  ├─21.1.mp4
│  │  ├─21.2.mp4
│  │  ├─21.3.mp4
│  │  ├─21.4.mp4
│  │  ├─21.5.mp4
│  │  ├─21.6.mp4
│  │  ├─21.7.mp4
│  │  ├─21.8.mp4
│  │  ├─21.9.mp4
│  ├─22.让神经网络听懂故事
│  │  ├─22.1.mp4
│  │  ├─22.2.mp4
│  │  ├─22.3.mp4
│  │  ├─22.4.mp4
│  │  ├─22.5.mp4
│  │  ├─22.6.mp4
│  │  ├─22.7.mp4
│  │  ├─22.8.mp4
│  │  ├─22.9.mp4
│  │  ├─22.10.mp4
│  │  ├─22.11.mp4
│  ├─23让机器来思考之强化学习简介
│  │  ├─23.1.mp4
│  │  ├─23.2.mp4
│  │  ├─23.3.mp4
│  │  ├─23.4.mp4
│  │  ├─23.5.mp4
│  │  ├─23.6.mp4
│  │  ├─23.7.mp4
│  │  ├─23.8.mp4
│  │  ├─23.9.mp4
│  │  ├─23.10.mp4
│  │  ├─23.11.mp4
│  ├─24.贝叶斯理论
│  │  ├─24.1.mp4
│  │  ├─24.2.mp4
│  │  ├─24.3.mp4
│  │  ├─24.4.mp4
│  │  ├─24.5.mp4
│  │  ├─24.6.mp4
│  │  ├─24.7.mp4
│  │  ├─24.8.mp4
│  │  ├─24.9.mp4
│  │  ├─24.10.mp4
│  │  ├─24.11.mp4
│  │  ├─24.12.mp4
│  ├─25.朴素贝叶斯和最大似然估计
│  │  ├─25.1.mp4
│  │  ├─25.2.mp4
│  │  ├─25.3.mp4
│  │  ├─25.4.mp4
│  │  ├─25.5.mp4
│  │  ├─25.6.mp4
│  │  ├─25.7.mp4
│  │  ├─25.8.mp4
│  │  ├─25.9.mp4
│  │  ├─25.10.mp4
│  │  ├─25.11.mp4
│  │  ├─25.12.mp4
│  ├─26.机器学习引入
│  │  ├─26.1.mp4
│  │  ├─26.2.mp4
│  │  ├─26.3.mp4
│  │  ├─26.4.mp4
│  │  ├─26.5.mp4
│  │  ├─26.6.mp4
│  │  ├─26.7.mp4
│  │  ├─26.8.mp4
│  ├─27.分类问题
│  │  ├─27.1.mp4
│  │  ├─27.2.mp4
│  │  ├─27.3.mp4
│  │  ├─27.4.mp4
│  │  ├─27.5.mp4
│  │  ├─27.6.mp4
│  │  ├─27.7.mp4
│  │  ├─27.8.mp4
│  ├─28.KNN算法
│  │  ├─28.1.mp4
│  │  ├─28.2.mp4
│  │  ├─28.3.mp4
│  │  ├─28.4.mp4
│  ├─29.机器学习背后的数学（上）
│  │  ├─29.1.mp4
│  │  ├─29.2.mp4
│  │  ├─29.3.mp4
│  │  ├─29.4.mp4
│  │  ├─29.5.mp4
│  │  ├─29.6.mp4
│  │  ├─29.7.mp4
│  │  ├─29.8.mp4
│  │  ├─29.9.mp4
│  │  ├─29.10.mp4
│  ├─30.机器学习背后的数学（下）
│  │  ├─30.1.mp4
│  │  ├─30.2.mp4
│  │  ├─30.3.mp4
│  │  ├─30.4.mp4
│  │  ├─30.5.mp4
│  │  ├─30.6.mp4
│  │  ├─30.7.mp4
│  ├─31.加入概率更健康之逻辑斯蒂回归
│  │  ├─31.1.mp4
│  │  ├─31.2.mp4
│  │  ├─31.3.mp4
│  │  ├─31.4.mp4
│  │  ├─31.5.mp4
│  │  ├─31.6.mp4
│  │  ├─31.7.mp4
│  │  ├─31.8.mp4
│  │  ├─31.9.mp4
│  ├─32.模拟人类理性的决策树
│  │  ├─32.1.mp4
│  │  ├─32.2.mp4
│  │  ├─32.3.mp4
│  │  ├─32.4.mp4
│  │  ├─32.5.mp4
│  │  ├─32.6.mp4
│  │  ├─32.7.mp4
│  │  ├─32.8.mp4
│  ├─33.集群模型
│  │  ├─33.1.mp4
│  │  ├─33.2.mp4
│  │  ├─33.3.mp4
│  │  ├─33.4.mp4
│  │  ├─33.5.mp4
│  │  ├─33.6.mp4
│  ├─34.PCA
│  │  ├─34.1.mp4
│  │  ├─34.2.mp4
│  │  ├─34.3.mp4
│  │  ├─34.4.mp4
│  ├─35.升维大法之神经网络
│  │  ├─35.1.mp4
│  │  ├─35.2.mp4
│  │  ├─35.3.mp4
│  │  ├─35.4.mp4
│  │  ├─35.5.mp4
│  │  ├─35.6.mp4
│  ├─36.升维大法之SVM
│  │  ├─36.1.mp4
│  │  ├─36.2.mp4
│  │  ├─36.3.mp4
│  │  ├─36.4.mp4
│  │  ├─36.5.mp4
│  │  ├─36.6.mp4
│  │  ├─36.7.mp4
│  │  ├─36.8.mp4
│  │  ├─36.9.mp4
│  ├─37.多层感知机DNN
│  │  ├─37.1.mp4
│  │  ├─37.2.mp4
│  │  ├─37.3.mp4
│  │  ├─37.4.mp4
│  ├─38.梯度下降法
│  │  ├─38.1.mp4
│  │  ├─38.2.mp4
│  │  ├─38.3.mp4
│  │  ├─38.4.mp4
│  │  ├─38.5.mp4
│  │  ├─38.6.mp4
│  ├─39.BP算法
│  │  ├─39.1.mp4
│  │  ├─39.2.mp4
│  │  ├─39.3.mp4
│  │  ├─39.4.mp4
│  │  ├─39.5.mp4
│  ├─40.卷积神经网络
│  │  ├─40.1.mp4
│  │  ├─40.2.mp4
│  │  ├─40.3.mp4
│  │  ├─40.4.mp4
│  │  ├─40.5.mp4
│  │  ├─40.6.mp4
│  │  ├─40.7.mp4
│  │  ├─40.8.mp4
│  │  ├─40.9.mp4
│  ├─41.PyTorch（上）
│  │  ├─41.1.mp4
│  │  ├─41.2.mp4
│  │  ├─41.3.mp4
│  │  ├─41.4.mp4
│  │  ├─41.5.mp4
│  │  ├─41.6.mp4
│  │  ├─41.7.mp4
│  │  ├─41.8.mp4
│  ├─42.PyTorch（下）
│  │  ├─42.1.mp4
│  │  ├─42.2.mp4
│  │  ├─42.3.mp4
│  │  ├─42.4.mp4
│  │  ├─42.5.mp4
│  │  ├─42.6.mp4
│  │  ├─42.7.mp4
│  │  ├─42.8.mp4
│  │  ├─42.9.mp4
│  │  ├─42.10.mp4
│  │  ├─42.11.mp4
│  │  ├─42.12.mp4
│  ├─43.CNN进化
│  │  ├─43.1.mp4
│  │  ├─43.2.mp4
│  │  ├─43.3.mp4
│  │  ├─43.4.mp4
│  │  ├─43.5.mp4
│  ├─44.BatchNormalization
│  │  ├─44.1.mp4
│  │  ├─44.2.mp4
│  │  ├─44.3.mp4
│  │  ├─44.4.mp4
│  ├─45.Resnet残差网络
│  │  ├─45.1.mp4
│  │  ├─45.2.mp4
│  │  ├─45.3.mp4
│  │  ├─45.4.mp4
│  │  ├─45.5.mp4
│  │  ├─45.6.mp4
│  │  ├─45.7.mp4
│  │  ├─45.8.mp4
│  │  ├─45.9.mp4
│  ├─46.图像识别综述
│  │  ├─46.1.mp4
│  │  ├─46.2.mp4
│  │  ├─46.3.mp4
│  │  ├─46.4.mp4
│  │  ├─46.5.mp4
│  │  ├─46.6.mp4
│  ├─47.迁移学习
│  │  ├─47.1.mp4
│  │  ├─47.2.mp4
│  │  ├─47.3.mp4
│  │  ├─47.4.mp4
│  │  ├─47.5.mp4
│  │  ├─47.6.mp4
│  │  ├─47.7.mp4
│  │  ├─47.8.mp4
│  │  ├─47.9.mp4
│  │  ├─47.10.mp4
│  │  ├─47.11.mp4
│  │  ├─47.12.mp4
│  ├─48.对抗网络
│  │  ├─48.1.mp4
│  │  ├─48.2.mp4
│  │  ├─48.3.mp4
│  │  ├─48.4.mp4
│  │  ├─48.5.mp4
│  │  ├─48.6.mp4
│  │  ├─48.7.mp4
│  ├─49.时间序列分析
│  │  ├─49.1.mp4
│  │  ├─49.2.mp4
│  │  ├─49.3.mp4
│  │  ├─49.4.mp4
│  │  ├─49.5.mp4
│  │  ├─49.6.mp4
│  │  ├─49.7.mp4
│  │  ├─49.8.mp4
│  │  ├─49.9.mp4
│  │  ├─49.10.mp4
│  ├─50.RNN
│  │  ├─50.1.mp4
│  │  ├─50.2.mp4
│  │  ├─50.3.mp4
│  │  ├─50.4.mp4
│  │  ├─50.5.mp4
│  │  ├─50.6.mp4
│  │  ├─50.7.mp4
│  │  ├─50.8.mp4
│  │  ├─50.9.mp4
│  │  ├─50.10.mp4
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│  ├─51.RNN实战
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│  ├─52.RNN时间序列预测
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│  ├─53.RNN深度理解
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│  ├─54.课程总结
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│  │  ├─54.5.mp4
│  ├─55.强化学习（上）
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│  ├─56.强化学习（下）
│  │  ├─56.1.mp4
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│  ├─57.ValueIterationNetworks
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│  ├─58.计算机视觉深度学习入门目的篇
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│  ├─59.计算机视觉深度学习入门结构篇
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│  ├─60.计算机视觉深度学习入门优化篇
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│  ├─61.计算机视觉深度学习入门数据篇
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│  │  ├─61.4.mp4
│  ├─62.计算机视觉深度学习入门工具篇
│  │  ├─62.1.mp4
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│  ├─63.Scikit-Learn
│  │  ├─63.1.mp4
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│  ├─64.数据呈现基础
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│  ├─65.数据呈现进阶
│  │  ├─65.1.mp4
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│  ├─66.监督学习－回归
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│  ├─67.监督学习－分类
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│  ├─68.自然语言处理导入
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│  ├─69.人工智能金融应用
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│  │  ├─69.4.mp4
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│  ├─70.人工智能与设计
│  │  ├─70.1.mp4
│  │  ├─70.2.mp4
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│  │  ├─70.10.mp4
│  ├─71.第四范式分享
│  │  ├─71.1.mp4
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│  │  ├─71.3.mp4
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│  │  ├─71.6.mp4
│  │  ├─71.7.mp4
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│  ├─72.个性化推荐算法
│  │  ├─72.1.mp4
│  │  ├─72.2.mp4
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│  │  ├─72.4.mp4
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