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发表于 昨天 22:23 | 查看: 3| 回复: 0

课程简介

本课程专为有志于成为AI应用工程师的学习者设计,系统覆盖从Python基础、Linux运维、MySQL数据库到深度学习、NLP、强化学习等核心理论,并深入讲解LangChain、LangGraph等主流框架。课程以实战为导向,包含掌柜问数、掌柜智库、电商小二、舆情分析等近十个企业级项目,涵盖RAG、Agent、MCP、GraphRAG等前沿技术。通过本课程,你将掌握大模型微调、部署、应用开发的全流程技能,获得构建智能客服、知识库、数据分析助手等真实产品的能力,为高薪就业打下坚实基础。


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课程目录

01 尚硅谷大模型技术之Python基础

第1-30节:Python基础语法、数据类型、流程控制、函数、模块、面向对象、异常处理、文件操作、正则、网络编程、进程线程、生成器装饰器、CMS系统等

02 尚硅谷大模型技术之数据结构与算法

第1-20节:选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、冒泡排序、二叉树、哈希表、栈、队列、贪心、背包、汉诺塔、全排列等

03 尚硅谷大模型技术之Linux及Shell

第1-20节:Linux安装配置、目录结构、文件权限、网络磁盘进程命令、Shell编程、变量、条件判断、分支循环、函数、awk、cut等

04 尚硅谷大模型技术之MySQL

第1-18节:MySQL安装、DDL、DML、约束、数据类型、函数、连接查询、子查询、窗口函数、事务、用户管理、Python操作MySQL等

05 尚硅谷大模型技术之Python连接MySQL以及Web开发框架

第1-17节:协程、FastAPI框架、路径参数、请求体、路由分发、SQLAlchemy、ORM、反向生成model、增删改查操作等

06 尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas

第1-16节:Anaconda安装、Numpy数组创建与运算、Pandas Series与DataFrame、数据清洗、时间序列、可视化、房价分析案例等

07 尚硅谷大模型技术之Git

第1-16节:版本控制概念、Git安装与配置、add/commit、分支管理、远程仓库、Gitee、Pycharm集成Git、clone/push等

08 尚硅谷AI大模型之机器学习

第1-21节:机器学习概述、数学基础、KNN、线性回归、逻辑回归、梯度下降、正则化、评价指标、特征工程、聚类、感知机等

09 尚硅谷AI大模型之深度学习

第1-21节:深度学习概念、梯度下降、反向传播、激活函数、PyTorch基础、CNN、RNN、LSTM、GRU、优化器、正则化、案例实战等

10 尚硅谷AI大模型项目之智图寻宝

第1-19节:项目介绍、自编码器去噪、转置卷积、相似检索、Chroma向量库、分类模块、Web前后端、模型训练与部署等

11 尚硅谷AI大模型之NLP

第1-17节:NLP导论、文本表示、Word2Vec、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq、Attention、Transformer、BERT/GPT/T5、HuggingFace等

12 尚硅谷大模型项目之智能商品发布

第1-10节:需求分析、数据预处理、DataLoader、模型训练、混合精度训练、检查点机制、早停、预测逻辑、模型部署等

13 尚硅谷大模型项目实战之地址对齐

第1-3节:需求说明、进度同步、项目串讲、模型训练、token分类、地址对齐代码实现与测试等

14 尚硅谷大模型技术之大模型概述

第1-31节:大模型定义、分类、架构演进、训练范式、提示词、RAG、微调、Function Call、MCP、Agent、工程实现等

15 尚硅谷大模型技术之低代码平台Agent开发与部署

第1-19节:Coze/Dify平台使用、RAG知识库、智能体开发、工作流构建、商品评论分析、客服对话分析、PPT生成、模型部署等

16 尚硅谷大模型技术之LangChain

第1-21节:LangChain概述、模块划分、提示词模板、Chain、Agent、Tool、MCP协议、文档加载、文本分割、向量库Milvus、RAG等

17 尚硅谷大模型技术之智能点餐系统

第1-19节:项目介绍、工具创建、Milvus数据导入、Redis部署、FAQ接口、Agent流式输出、预订工具、测试等

18 尚硅谷大模型技术之LangGraph

第1-18节:LangGraph概述、快速入门、节点重试、中断恢复、条件边、可控循环、Reducer函数、State管理、底层执行算法等

19 尚硅谷大模型项目之掌柜智库

第1-22节:项目搭建、MinerU解析PDF、图片处理、文本切片、向量化、Milvus入库、Neo4j知识图谱、多路检索、Rerank、答案生成、前端对接等

20 尚硅谷大模型项目之掌柜问数

第1-15节:项目概述、元数据库构建、问数智能体、关键词抽取、召回字段指标、过滤表格、生成SQL、校正执行、FastAPI部署等

21 尚硅谷大模型技术之LLM

第1-25节:LLM推理服务、vLLM、Continuous Batching、KVCache、SFT微调、DPO、LoRA/QLoRA、Unsloth、LLaMAFactory、分布式训练等

22 尚硅谷大模型技术之强化学习

第1-31节:强化学习简介、策略梯度法、PPO、GRPO、RLHF、DeepSeek-R1、SFT/RM/PPO训练流程、代码实现等

23 尚硅谷大模型项目之电商小二

第1-19节:项目概述、环境准备、API开发、对话状态管理、TaskHandler、FlowExecutor、ActionRunner、KnowledgeHandler、ChitChatHandler等

24 尚硅谷大模型技术之vibecoding

第1-14节:VibeCoding介绍、Cursor/Codex安装配置、Skill生成、技巧心得、通义灵码、PyCharm集成等

25 尚硅谷大模型知识库问数客服项目实战

第1-7节:项目实战说明、数据库初始化、数据层定义、业务层实现、API接口、测试用例、需求文档等

26 尚硅谷大模型技术之多模态

第1-16节:ViT视觉Transformer、CLIP多模态模型、ClipCap图像描述、扩散模型原理、DALLE2、词嵌入等

27 尚硅谷大模型项目之知识库评估与优化与部署

第1-13节:Bad Case排查、图谱优化、GPU模型部署、vLLM、BGE-M3、Rerank部署、Docker部署、生产环境服务部署等

28 尚硅谷大模型项目之舆情分析系统

第1-19节:项目定位、情感分析、聚类、媒体搜索、报告生成、多引擎并行、事件总线、SSE推送、Docker部署等

29 尚硅谷大模型技术之deepagents

第1-12节:DeepAgents介绍、入门体验、Stream处理、SubAgent、LangGraph融合、HITL人机交互、Backend、Skill、权限管理等

--- 点击展开详细目录 ---

01_尚硅谷大模型技术之Python基础

1.笔记

2.资料

jetbrains
mac
mac2020-2024(一键激活)
备用激活
mac2021-2024
Activation_Code
plugins-jetbrains
scripts
vmoptions
windows
win2020-2024(一键激活)pro
备用激活
win2021-2024pro
win2021-2024
Activation_Code
config-jetbrains
plugins-jetbrains
scripts
vmoptions
汉化教程
画图截图工具
  • 📦 jetbrains.zip

4.视频

day01
代码
Hello
pycache
python-251020
.venv
Lib
site-packages
pip
_internal
cli
commands
distributions
index
locations
metadata
importlib
models
network
operations
build
install
req
resolution
legacy
resolvelib
utils
vcs
_vendor
cachecontrol
caches
certifi
chardet
metadata
colorama
tests
distlib
distro
idna
msgpack
packaging
platformdirs
pygments
filters
formatters
lexers
styles
pyparsing
diagram
pyproject_hooks
_in_process
requests
resolvelib
compat
rich
tenacity
tomli
urllib3
contrib
_securetransport
packages
backports
util
webencodings
pip-23.2.1.dist-info
Scripts
day01
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_目录介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_计算机组成.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_计算机语言发展.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_计算机语言执行方式.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_Java语言执行过程.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_Python语言执行过程.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_Python特点.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_Python的版本以及解释器.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_科学使用pycharm.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_Pycharm的常用设置.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_注释.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_变量的定义.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_标识符命名.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_变量.mp4
day02
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_数据类型介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_整数类型.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_浮点数类型.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_布尔类型.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_字符串类型.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_类型转换.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_编码以及解码.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_input函数.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_普通输出.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础格式化输出%.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_格式化输出_format.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_格式化输出_前面加f.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_算术运算以及赋值运算符.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_比较运算符.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_逻辑运算符.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_位运算符(了解).mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_成员以及身份运算符.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_python编程规范.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Python基础_单分支.mp4
  • 🎬 21_AI大模型之Python基础_多分支.mp4
day03
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_嵌套分支.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_match_case.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_三目运算.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_while循环_1.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_while循环_2.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_while...else.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_for循环以及range函数.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_打印乘法表.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_break和continue关键字.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_容器整体介绍.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_列表对象的创建以及内存分析.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_访问列表元素.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_列表基本操作.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_列表的遍历以及删除.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_列表推导式.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_列表常用函数.mp4
day04
day04
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_字符串基本操作.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_元组.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_集合基本操作.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_集合常用函数.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_字典基本操作.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_字典的遍历.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_函数介绍.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_函数的抽取.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_函数的参数.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_函数的声明以及调用内存分析.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_传递不可变类型对象.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_传递不可变类型内存分析.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_传递可变类型内存分析.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_不同赋值方式的区别以及总结.mp4
day05
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_解包传参以及限制参数传递形式.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_防止函数对列表进行修改.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_浅拷贝_没录全.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_浅拷贝原理图示_上个班.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_return关键字.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_函数的嵌套调用.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_闭包语法.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_闭包延长变量生命周期说明.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_作用域.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_global和nonlocal关键字.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_递归.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_匿名函数.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_函数的注释.mp4
day06
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_文件相关概念.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_打开关闭文件的方法.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_向文件中写入数据.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_从文件中读取数据.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_os模块的一些方法(了解).mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_案例优化.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_面向过程、面向对象以及面向函数对比.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_类和对象之间的关系.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_类的定义.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_类操作_成员引用.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_类操作_实例化.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_对象的创建过程.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_对象的创建过程内存分析.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_self的使用.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_类属性.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_实例属性.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Python基础_方法.mp4
  • 🎬 20_AI大模型之Python基础_魔法方法.mp4
day07
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_动态的添加属性或者方法.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_封装基础.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_封装案例.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_只读属性以及属性修改.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_继承概念.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_单继承.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_子类中复用父类的方法.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_方法解析顺序分析.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_愤怒的小鸟案例介绍.mp4
day08
代码
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_考试题讲解.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_异常处理介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_处理不同类型的异常.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_raise抛出异常.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_自定义异常.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_异常的传递.mp4
day09
day09
pycache
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_模块导入_导入全部.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_模块导入_导入部分成员.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_模块导入_导入不以_开始的成员.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_模块搜索顺序以及all的配置.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_name属性.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_带包导入_导入全部.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_带包导入_局部导入.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_命令方式引入第三方库.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_Pycharm中安装第三方库.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_打包并通过命令方式进行安装.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_通过pycharm安装自己打的包.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_常见问题说明.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_深拷贝和浅拷贝.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_迭代器介绍.mp4
day10
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_通过生成器表达式创建生成器.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_通过生成器函数创建生成器.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_获取生成器函数中return的值.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_通过send向生成器发送数据.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_闭包.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_装饰器介绍.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_多层装饰器.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_多层装饰器执行流程分析.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_带参数的装饰器.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_类装饰器.mp4
day11
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_并发并行以及同步异步.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_Process类介绍.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_通过Process创建进程.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_通过Process子类创建进程.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_进程之间不能共享内存数据.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_Queue兼容性问题说明.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_通过Thread类创建线程.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_通过Thread子类创建线程.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_线程池创建线程.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_线程安全问题说明.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_互斥锁解决线程安全问题.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_卖票案例.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_GIL以及进程和线程对比.mp4
day12
代码
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_通信协议以及socket.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_UDP编程流程分析.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_UDP服务器端开发.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_UDP客户端开发.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_TCP服务器端开发.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_TCP客户端开发.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_服务器端发送随机消息.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_服务器端发送输入消息.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_http介绍.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_通过requests调用一言网接口.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_后续课程说明.mp4
day13
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_正则表达式介绍.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_正则表达式常用匹配字符.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_正则案例.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_CMS系统介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_客户类的定义.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_CMS操作界面实现.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_初始化存储客户的字典.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_添加客户流程实现.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_客户id验证.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_客户姓名验证.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_添加客户其它属性并通过debug调试.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_显示客户以及其它需求介绍.mp4

4.视频(上个班级)

day01
代码
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_计算机语言的发展.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_编译型语言和解释型语言.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_Python语言的执行方式.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_为什么选择Python.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_Python特点.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_交互模式以及脚本模式运行Python程序.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_注释.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_变量的声明和赋值.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_标识符的命名.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_变量的修改以及常量.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Python基础_Python中不同进制的表示形式.mp4
  • 🎬 20_AI大模型之Python基础_进制之间的转换.mp4
  • 🎬 21_AI大模型之Python基础_int数据类型.mp4
day02
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_浮点数类型.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_布尔数据类型.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_字符串数据类型.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_类型转换.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_输入和输出.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_算术、赋值运算符.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_比较运算符.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_逻辑运算符.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_成员、身份运算符.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_编码规范.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_单分支.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_双分支.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_多分支.mp4
day03
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_分支嵌套.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_match、case分支.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_三目运算符.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_while循环.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_for循环.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_打印九九乘法表.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_break、continue、pass关键字.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_上午内容回顾以及序列介绍.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_list对象创建以及内存分析.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_向list中添加元素.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_修改元素等操作.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_删除列表中元素.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_列表常用方法.mp4
day04
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_字符串基本操作.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_字符串常用的方法.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_元组.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_集合基本操作.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_集合常用方法.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_字典基本操作.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_字典的遍历.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_函数的抽取.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_封装带参数的函数.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_函数调用在内存中体现.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_传递不可变类型.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_传递可变类型.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_不同赋值操作的区别.mp4
day05
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_参数传递的形式.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_解包传参.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_浅拷贝.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_深拷贝.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_return关键字.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_闭包.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_作用域.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_全局变量和局部变量.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_global和nonlocal关键字.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_递归求阶乘.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_递归执行内存分析.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_匿名函数使用场景.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_函数的注释.mp4
day06
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_文件介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_open函数介绍.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_向文件中写入数据.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_从文件中读取数据.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_文件拷贝基础实现.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_文件拷贝代码优化.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_面向过程、对象、函数对比.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_类和对象.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_类的操作.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_类定义以及对象创建内存分析.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_init方法.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_self.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_类属性.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_实例属性.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_类的方法.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_魔法方法.mp4
day07
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_考试题讲解.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_动态的添加属性和方法.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_私有化属性和方法.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_property注意事项.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_单继承.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_多继承.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_super访问父类成员.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_方法的解析顺序.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_方法的重写以及小结.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_方法调用顺序说明.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_多态.mp4
day08
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_愤怒的小鸟游戏说明.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_愤怒的小鸟代码实现.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_面向对象举例.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_异常介绍.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_异常处理最基本代码.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_对不同类型异常的处理.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_Else关键字.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_finally关键字.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_抛出异常以及断言机制.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_自定义异常.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_异常传递.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_with关键字.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_小结.mp4
day09
代码
pycache
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_模块介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_局部导入不带包模块的非_开头成员.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_模块的搜索顺序.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_all中限制导入成员.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_name属性.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_dir函数.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_创建包.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_带包的全局导入.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_带包的局部导入.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_通过pip管理第三方库.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_安装第三方库.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_打包.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Python基础_安装打好的包.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Python基础_深拷贝和浅拷贝.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Python基础_迭代器对象创建.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Python基础_自定义迭代器.mp4
day10
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_通过推导式创建生成器.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_通过类似函数方式创建生成器.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_获取生成器函数返回值.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_通过send向生成器传递值.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_send启动生成器.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_命名空间,作用域,闭包.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_闭包实现装饰器.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_装饰器和普通函数对比.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_多层装饰器.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_多层函数内存执行过程分析.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_带参数的装饰器.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_类装饰器.mp4
day11
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_晨测题讲解.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_并发并行以及同步异步.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_进程介绍.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_Process类创建进程对象.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_通过进程子类创建进程对象.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_进程之间不共享全局变量.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_通过Queue进行通信.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_Queue兼容性问题说明.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_Thread类创建线程对象.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_通过线程子类创建线程对象.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_线程池创建线程对象.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_卖票案例.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_线程和进程对比.mp4
day12
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_IP地址.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_端口号.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_协议.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_Socket对象的创建.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_UDP编程思路分析.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_UDP服务器端开发.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_UDP服务器端开发以及测试.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_TCP编程思路分析.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_TCP编程服务器开发.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_TCP编程客户端开发.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Python基础_服务器随机消息以及输入消息.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Python基础_加入多线程以及异常处理.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Python基础_接口介绍.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Python基础_访问一言接口并处理.mp4
day13
代码
pycache
  • 🎬 00_AI大模型之Python基础_正则表达式介绍.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Python基础_正则中常见的表示内容.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Python基础_正则表达式案例.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Python基础_CMS需求介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Python基础_客户类的定义.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Python基础_字典初始化.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Python基础_打印输出内容.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Python基础_分支选择.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Python基础_将客户放到字典中.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Python基础_添加客户id.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Python基础_添加客户其它属性.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Python基础_显示所有用户以及测试.mp4

02_尚硅谷大模型技术之数据结构与算法

1.笔记

4.视频

day01
代码
  • 🎬 00_AI大模型之数据结构与算法_课程介绍.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之数据结构与算法_数据结构分类.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之数据结构与算法_算法分类.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之数据结构与算法_最坏时间复杂度.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之数据结构与算法_大O表达法.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之数据结构与算法_常见时间复杂度.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之数据结构与算法_list和.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之数据结构与算法_Java中数组扩容方式(了解).mp4
  • 🎬 10_AI大模型之数据结构与算法_分离式存储以及一体式存储.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之数据结构与算法_数组类的定义.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之数据结构与算法_从输出中删除元素.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之数据结构与算法_数组其它操作以及测试.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之数据结构与算法_链表介绍.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之数据结构与算法_链表类以及节点类的定义.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之数据结构与算法_向链表中插入数据.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之数据结构与算法_从链表中删除元素.mp4
  • 🎬 20_AI大模型之数据结构与算法_链表其它方法实现以及测试.mp4
day02
代码
  • 🎬 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之数据结构与算法_栈介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构的实现.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之数据结构与算法_Leetcode算法题实现.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之数据结构与算法_入队代码实现.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之数据结构与算法_出队代码实现.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之数据结构与算法_队列测试.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之数据结构与算法_认识hash结构.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之数据结构与算法_如何将key和数组下标位置映射.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之数据结构与算法_hash冲突的解决.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之数据结构与算法_负载因子以及添加查找思路.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之数据结构与算法_基本类的定义.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之数据结构与算法_扩容.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之数据结构与算法_向哈希表中添加元素.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之数据结构与算法_哈希表其它方法以及测试答疑.mp4
day03
代码
  • 🎬 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之数据结构与算法_树常见术语.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的存储.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之数据结构与算法_常见二叉树.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之数据结构与算法_类的定义.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之数据结构与算法_查找元素是否存在.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之数据结构与算法_删除_目标节点子节点数量是0.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之数据结构与算法_删除_目标节点子节点数量是1.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之数据结构与算法_删除_目标节点子节点数量是2.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的遍历.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾以及二叉树整体测试.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之数据结构与算法_图数据结构介绍.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之数据结构与算法_查找数组中过半的元素.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之数据结构与算法_冒泡算法思路分析.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序代码实现.mp4
day04
代码
  • 🎬 01_AI大模型之数据结构与算法_选择排序思路分析.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序代码实现.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序思路分析.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之数据结构与算法_插入排序代码实现.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之数据结构与算法_归并排序算法思路.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之数据结构与算法_归并排序代码实现.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之数据结构与算法_归并代码执行流程分析.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之数据结构与算法_快速排序原理.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之数据结构与算法_快速排序思路分析.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之数据结构与算法_快速排序代码实现.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之数据结构与算法_快速排序代码流程分析.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之数据结构与算法_堆排序原理.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之数据结构与算法_堆排序原理分析.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之数据结构与算法_问题说明.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之数据结构与算法_堆排序代码实现.mp4
day05
代码
  • 🎬 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔思路分析.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔代码实现.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔执行流程分析.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之数据结构与算法_爬楼梯案例.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之数据结构与算法_求数组最大连续累加和.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码实现.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之数据结构与算法_完全背包.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之数据结构与算法_全排列思路.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之数据结构与算法_全排列递归调用流程分析.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之数据结构与算法_贪心交换最大值.mp4

03_尚硅谷大模型技术之Linux及Shell

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 00_AI大模型之Linux及Shell_Linux和Windows对比.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Linux及Shell_Linux介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Linux及Shell_VMWare的安装.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Linux及Shell_配置电脑.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Linux及Shell_安装ubuntu.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Linux及Shell_安装后的配置.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Linux及Shell_配置固定ip.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Linux及Shell_Xshell的安装.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Linux及Shell_Ubuntu目录结构介绍.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Linux及Shell_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Linux及Shell_apt包管理工具.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Linux及Shell_帮助命令.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Linux及Shell_pwd,ls,cd.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Linux及Shell_mkdir,touch,cp,rm.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Linux及Shell_mv,cat,tail.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Linux及Shell_echo,重定向,ln,history.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Linux及Shell_vim编辑器.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Linux及Shell_root用户解锁.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Linux及Shell_用户的添加删除以及修改.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Linux及Shell_用户组的操作.mp4
day02
  • 🎬 00_AI大模型之Linux及Shell_文件权限类命令.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Linux及Shell_find命令.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Linux及Shell_管道符加grep.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Linux及Shell_打包解包.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Linux及Shell_磁盘类命令.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Linux及Shell_网络类命令.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Linux及Shell_进程线程类命令.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Linux及Shell_定时命令.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Linux及Shell_Shell介绍.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Linux及Shell_第一个HelloWorld程序.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Linux及Shell_变量的定义.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Linux及Shell_特殊变量.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Linux及Shell_算术运算操作.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Linux及Shell_条件判断.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Linux及Shell_if分支.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Linux及Shell_case分支.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Linux及Shell_for循环.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Linux及Shell_while循环.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之Linux及Shell_函数.mp4
  • 🎬 19_AI大模型之Linux及Shell_cut.mp4
  • 🎬 20_AI大模型之Linux及Shell_awk.mp4

04_尚硅谷大模型技术之MySQL

1.笔记

2.资料

4.视频

day01
  • 🎬 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之MySQL_MySQL相关概念.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之MySQL_表之间的关系介绍.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之MySQL_MySQL的卸载.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之MySQL_MySQL的安装.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之MySQL_Navicat的安装.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之MySQL_客户端使用演示.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之MySQL_SQL语句分类以及注释.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之MySQL_DDL_库相关.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之MySQL_DDL_表相关.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之MySQL_DML_添加数据.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之MySQL_DML_删除数据.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之MySQL_DML_修改数据.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之MySQL_DML_查询初识.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之MySQL_算术比较运算符.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之MySQL_区间、集合比较运算.mp4
day02
  • 🎬 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之MySQL_模糊匹配运算符.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之MySQL_逻辑运算符.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之MySQL_空值处理.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之MySQL_int类型.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之MySQL_浮点数类型.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之MySQL_字符串类型.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之MySQL_枚举和集合类型.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之MySQL_日期类型.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之MySQL_函数介绍.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之MySQL_常用数学函数.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之MySQL_常用的字符串函数.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之MySQL_字符串函数案例.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之MySQL_日期函数介绍.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之MySQL_日期函数案例.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之MySQL_加密函数.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之MySQL_判断函数.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之MySQL_多行函数介绍.mp4
day03
  • 🎬 00_AI大模型之MySQL_晨测题讲解以及内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之MySQL_窗口函数初识.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之MySQL_窗口函数案例.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之MySQL_连接查询介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之MySQL_内连接.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之MySQL_左外连接.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之MySQL_右外连接.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之MySQL_全外连接.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之MySQL_自连接.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之MySQL_groupby.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之MySQL_having.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之MySQL_orderby和limit.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之MySQL_select中使用子查询.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之MySQL_where以及having中使用子查询.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之MySQL_exists中使用子查询.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之MySQL_from中使用子查询.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之MySQL_update和delete中使用子查询.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之MySQL_建表时候使用子查询.mp4
  • 🎬 18_AI大模型之MySQL_cte通用表达式.mp4
day04
  • 🎬 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之MySQL_约束介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之MySQL_非空约束.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之MySQL_唯一键约束.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之MySQL_主键约束.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之MySQL_自增约束.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之MySQL_默认值约束.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之MySQL_检查约束.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之MySQL_外键约束.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之MySQL_事务介绍.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之MySQL_事务的提交和回滚.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之MySQL_事务的隔离级别.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之MySQL_用户管理以及新特性.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之MySQL_课程总结.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之MySQL_python查询mysql数据库.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之MySQL_添加删除修改数据.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之MySQL_Ubuntu安装MySQL.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之MySQL_window连接UbuntuMySQL.mp4

05_尚硅谷大模型技术之Python连接MySQL以及Web开发框架

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

day01
代码
demo
pycache
routers
pycache
  • 🎬 00_AI大模型之Web开发框架_晨测题说明.mp4
  • 🎬 01_协程介绍AI大模型之Web开发框架.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Web开发框架_协程的启动以及异步调用.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Web开发框架_WSGI和ASGI规范.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Web开发框架_第一个fastAPI程序.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Web开发框架_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Web开发框架_同步函数和异步函数对比.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Web开发框架_第一个程序说明.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Web开发框架_路径参数.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Web开发框架_请求体参数.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Web开发框架_路由分发.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Web开发框架_SQLAlchemy介绍.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Web开发框架_增删改查操作.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Web开发框架_配置说明.mp4
  • 🎬 17_AI大模型之Web开发框架_SQLAlchemy反向生成model.mp4

06_尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas

1.笔记

2.资料

data

4.视频

day01
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm集成Jupyter.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用远程Jupyter.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy介绍.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray常用属性.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Numpy_Pandas_array和asarray.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Numpy_Pandas_zeros()、ones()、empty().mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Numpy_Pandas_arange、linspace、logspace.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Numpy_Pandas_创建随机数组以及二维矩阵.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Numpy_Pandas_数据类型以及切片.mp4
day02
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy基本函数.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Numpy_Pandas_统计函数.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Numpy_Pandas_比较函数.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Numpy_Pandas_排序函数.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Numpy_Pandas_去重函数.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介绍.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Numpy_Pandas_Series对象的创建.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用的属性.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用的方法_2.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用的方法_3.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用的方法_4.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的运算.mp4
day03
代码
data
  • 🎬 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame介绍.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的创建.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的属性.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的方法_1.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的方法_2.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Numpy_Pandas_学生问题说明.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Numpy_Pandas_日期初识.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Numpy_Pandas_获取部分数据.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Numpy_Pandas_数据分析员工案例.mp4
day04
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Numpy_Pandas_练习题讲解以及内容回顾.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Numpy_Pandas_concat_1.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Numpy_Pandas_merge连接的几种情况.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Numpy_Pandas_join方法.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Numpy_Pandas_merge连接方式.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Numpy_Pandas_重复列的处理以及总结.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Numpy_Pandas_缺失值介绍.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Numpy_Pandas_填充缺失值.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Numpy_Pandas_剔除缺失值.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Numpy_Pandas_Series中使用apply.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame中使用apply以及向量化函数.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Numpy_Pandas_cut函数.mp4
day05
代码
  • 🎬 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Numpy_Pandas_透视表案例.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Numpy_Pandas_日期类型介绍.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的日期类型.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的时间类型索引.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Numpy_Pandas_时间序列.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Numpy_Pandas_正余弦曲线.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib可视化.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的可视化.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可视化.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Numpy_Pandas_房价分析思路分析.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Numpy_Pandas_数据清洗.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Numpy_Pandas_数值列描述指标以及房价相关性统计.mp4

07_尚硅谷大模型技术之Git

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 00_AI大模型之Git_版本控制软件介绍.mp4
  • 🎬 01_AI大模型之Git_集中式版本控制工具.mp4
  • 🎬 02_AI大模型之Git_分布式版本控制工具.mp4
  • 🎬 03_AI大模型之Git_Git的安装.mp4
  • 🎬 04_AI大模型之Git_设置签名.mp4
  • 🎬 05_AI大模型之Git_add以及commit命令.mp4
  • 🎬 06_AI大模型之Git_比较文件.mp4
  • 🎬 07_AI大模型之Git_版本穿梭以及删除.mp4
  • 🎬 08_AI大模型之Git_分支.mp4
  • 🎬 09_AI大模型之Git_Gitee介绍以及操作流程.mp4
  • 🎬 10_AI大模型之Git_上午内容回顾.mp4
  • 🎬 11_AI大模型之Git_推送本地库内容到远程仓库.mp4
  • 🎬 12_AI大模型之Git_克隆以及邀请成员.mp4
  • 🎬 13_AI大模型之Git_Pycharm中集成Git.mp4
  • 🎬 14_AI大模型之Git_通过令牌关联Gitee.mp4
  • 🎬 15_AI大模型之Git_push代码到远程仓库.mp4
  • 🎬 16_AI大模型之Git_clone代码到本地.mp4

08_尚硅谷AI大模型之机器学习

1.笔记

2.资料

data

3.代码

4.视频

Day1
  • 🎬 1_数学基础_导数_基本概念和公式.wmv
  • 🎬 3_数学基础_导数_利用导数和二阶导数求极值.wmv
  • 🎬 4_数学基础_导数_导函数和极值案例.wmv
  • 🎬 5_数学基础_偏导数.wmv
  • 🎬 6_数学基础_方向导数.wmv
  • 🎬 7_数学基础_梯度.wmv
  • 🎬 8_数学基础_线性代数_标量和向量_概念和基本运算.wmv
  • 🎬 9_数学基础_线性代数_标量和向量_运算代码实现.wmv
  • 🎬 10_数学基础_线性代数_向量范数.wmv
  • 🎬 11_数学基础_线性代数_矩阵概念和基本运算.wmv
  • 🎬 12_数学基础_线性代数_矩阵基本运算代码练习.wmv
  • 🎬 13_数学基础_线性代数_矩阵其它运算.wmv
  • 🎬 16_数学基础_概率论_基本概念和计算.wmv
  • 🎬 17_数学基础_概率论_概率分布.wmv
  • 🎬 18_数学基础_概率论_随机分布代码测试.wmv
  • 🎬 19_数学基础_概率论_贝叶斯定理.wmv
  • 🎬 20_数学基础_概率论_似然函数.wmv
  • 🎬 21_数学基础_概率论_极大估计估计.wmv
Day2
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_机器学习_概述.wmv
  • 🎬 4_机器学习_发展历史.wmv
  • 🎬 5_机器学习_应用领域.wmv
  • 🎬 7_机器学习三要素.wmv
  • 🎬 8_机器学习方法分类.wmv
  • 🎬 9_机器学习具体方法概览.wmv
  • 🎬 10_监督学习建模流程.wmv
  • 🎬 11_特征工程_概念和内容.wmv
  • 🎬 12_特征工程_特征选择_低方差过滤法.wmv
  • 🎬 13_特征工程_特征选择_相关系数法_pearson.wmv
  • 🎬 14_特征工程_特征选择_相关系数法_spearman.wmv
  • 🎬 15_特征工程_特征降维_PCA.wmv
  • 📦 ml_tutorial_Day2.zip
Day3
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 3_问题解答_对数似然损失函数.wmv
  • 🎬 4_经验误差和泛化误差.wmv
  • 🎬 5_欠拟合和过拟合.wmv
  • 🎬 6_拟合案例_思路分析和数据准备.wmv
  • 🎬 8_拟合案例_恰好拟合和过拟合.wmv
  • 🎬 9_正则化.wmv
  • 🎬 10_问题解答_L1正则化.wmv
  • 🎬 12_交叉验证.wmv
  • 🎬 13_模型求解算法_解析法.wmv
  • 🎬 14_模型求解算法_梯度下降法_原理.wmv
  • 📦 ml_tutorial_Day3.zip
Day4
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_梯度下降法_分类.wmv
  • 🎬 3_梯度下降法_计算步骤.wmv
  • 🎬 4_梯度下降法_案例一.wmv
  • 🎬 7_牛顿法和拟牛顿法.wmv
  • 🎬 8_评价指标_回归.wmv
  • 🎬 9_评价指标_分类_准确率和混淆矩阵.wmv
  • 🎬 10_评价指标_分类_精确率.wmv
  • 🎬 12_评价指标_分类_f1.wmv
  • 🎬 13_评价指标_分类_评估报告.wmv
  • 🎬 14_评价指标_分类_ROC.wmv
  • 🎬 16_评价指标_AUC.wmv
  • 🎬 17_KNN_基本原理和特点.wmv
Day5
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_KNN_API_分类模型.wmv
  • 🎬 3_KNN_API_回归模型.wmv
  • 🎬 4_数值型特征转换_归一化.wmv
  • 🎬 6_KNN案例_数据集和特征工程分析.wmv
  • 🎬 7_KNN案例_数据集读取和划分.wmv
  • 🎬 9_KNN案例_模型训练和评估.wmv
  • 🎬 10_KNN案例_加载模型并预测.wmv
  • 🎬 13_线性回归_基本概念.wmv
  • 🎬 14_线性回归_应用场景.wmv
  • 🎬 15_线性回归_API测试.wmv
  • 🎬 16_线性回归_损失函数.wmv
  • 🎬 17_线性回归_一元线性回归解析法.wmv
  • 🎬 18_线性回归_正规方程法.wmv
  • 🎬 19_线性回归_梯度下降法.wmv
  • 🎬 21_线性回归_梯度下降法_SGDRegressor.wmv
  • 🎬 22_线性回归_梯度下降法_问题总结.wmv
Day6
  • 🎬 2_线性回归案例_对比正规方程法和SGD.wmv
  • 🎬 3_逻辑回归_基本概念和原理.wmv
  • 🎬 4_逻辑回归_应用场景.wmv
  • 🎬 5_逻辑回归_损失函数.wmv
  • 🎬 6_问题解答_逻辑回归损失函数.wmv
  • 🎬 7_逻辑回归_API.wmv
  • 🎬 8_逻辑回归案例_心脏病预测.wmv
  • 🎬 11_逻辑回归案例_手写数字识别_需求说明.wmv
  • 🎬 12_逻辑回归案例_手写数字识别_代码实现.wmv
  • 🎬 13_逻辑回归案例_手写数字识别_代码问题解答.wmv
  • 🎬 14_感知机_基本概念和原理.wmv
  • 🎬 15_感知机应用_实现简单逻辑门电路.wmv
  • 🎬 16_感知机应用_与门的代码实现.wmv
  • 🎬 17_感知机应用_逻辑门代码改进实现.wmv
  • 🎬 18_感知机_感知机的局限.wmv
  • 🎬 19_感知机_多层感知机.wmv
  • 📦 ml_tutorial_Day6.zip
Day7
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_聚类_基本原理和应用.wmv
  • 🎬 3_聚类_K均值聚类.wmv
  • 🎬 4_聚类_层次聚类.wmv
  • 🎬 5_聚类_密度聚类.wmv
  • 🎬 6_聚类_Kmeans_代码测试.wmv
  • 📦 ml_tutorial.zip

09_尚硅谷AI大模型之深度学习

1.笔记

2.资料

data

4.视频

Day1
  • 🎬 2_深度学习_基本概念和特点.wmv
  • 🎬 3_深度学习_应用场景.wmv
  • 🎬 4_神经网络_基本概念和构成.wmv
  • 🎬 5_神经网络_激活函数_概念和作用.wmv
  • 🎬 6_神经网络_激活函数_阶跃函数.wmv
  • 🎬 7_神经网络_激活函数_Sigmoid.wmv
  • 🎬 8_神经网络_激活函数_Tanh.wmv
  • 🎬 10_神经网络_激活函数_Softmax.wmv
  • 🎬 12_神经网络_激活函数的选择.wmv
  • 🎬 13_神经网络_各层的信号传递.wmv
  • 🎬 14_神经网络_简单网络代码实现.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day1.zip
Day10
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_PyTorch深度学习案例_创建数据加载器和模型.wmv
  • 🎬 3_PyTorch深度学习案例_定义超参数、优化器和损失函数.wmv
  • 🎬 4_PyTorch深度学习案例_模型训练.wmv
  • 🎬 5_PyTorch深度学习案例_模型验证和可视化.wmv
  • 🎬 6_CNN_整体概述.wmv
  • 🎬 7_CNN_卷积层_数学上的卷积运算.wmv
  • 🎬 10_CNN_卷积层_步幅.wmv
  • 🎬 11_CNN_卷积层_高维运算.wmv
  • 🎬 12_CNN_卷积层_API_整体介绍.wmv
  • 🎬 13_CNN_卷积层_API_图片卷积测试.wmv
Day11
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_CNN_池化层_API调用.wmv
  • 🎬 3_CNN_深度卷积神经网络_原理和特点.wmv
  • 🎬 4_CNN_深度卷积神经网络_经典DCNN.wmv
  • 🎬 5_CNN案例_服装分类_数据加载和处理.wmv
  • 🎬 6_CNN案例_服装分类_创建模型.wmv
  • 🎬 8_CNN案例_服装分类_模型训练.wmv
  • 🎬 10_CNN案例_服装分类_超参数调优.wmv
  • 🎬 11_CNN案例_服装分类_可视化进度条.wmv
  • 🎬 12_NLP_基本概念和应用.wmv
  • 🎬 14_NLP_词嵌入层_基本概念和原理.wmv
  • 🎬 15_NLP_词嵌入层_API调用.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day11.zip
Day12
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_问题解答_CNN中的Linear.wmv
  • 🎬 3_NLP_词嵌入层_词嵌入模型.wmv
  • 🎬 4_RNN_基本概念和原理.wmv
  • 🎬 5_RNN_API_整体介绍和形状分析.wmv
  • 🎬 9_RNN案例_需求分析和实现思路.wmv
  • 🎬 10_RNN案例_数据预处理.wmv
  • 🎬 11_RNN案例_创建数据集.wmv
  • 🎬 12_RNN案例_构建模型.wmv
  • 🎬 14_RNN案例_推理预测(生成新诗).wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day12.zip
Day2
  • 🎬 1_复习总结.wmv
  • 🎬 2_神经网络应用案例_手写数字识别.wmv
  • 🎬 3_问题解答_softmax.wmv
  • 🎬 4_神经网络应用案例_手写数字识别_分批次预测.wmv
  • 🎬 5_神经网络的学习_常见损失函数_MSE.wmv
  • 🎬 6_神经网络的学习_常见损失函数_交叉熵.wmv
  • 🎬 7_神经网络的学习_回归和分类问题损失函数.wmv
  • 🎬 8_神经网络的学习_数值微分.wmv
  • 🎬 11_神经网络的学习_利用数值微分计算梯度向量.wmv
  • 🎬 12_神经网络的学习_计算梯度_扩展到二维.wmv
  • 🎬 13_神经网络的学习_计算神经网络的梯度_构建简单网络类.wmv
Day3
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_梯度下降法_原理和代码实现.wmv
  • 🎬 3_梯度下降法_求最小值示例.wmv
  • 🎬 4_梯度下降法_一些相关概念.wmv
  • 🎬 5_梯度下降法_SGD原理和步骤.wmv
  • 🎬 7_神经网络训练案例_两层神经网络类_计算损失和梯度.wmv
  • 🎬 9_反向传播算法_数值微分方法的瓶颈和反向传播的概念.wmv
  • 🎬 10_反向传播算法_计算图_基本概念.wmv
  • 🎬 11_反向传播算法_计算图_计算梯度原理.wmv
  • 🎬 12_反向传播算法_链式法则.wmv
  • 🎬 13_反向传播算法_链式法则_计算效率的解释.wmv
  • 🎬 14_反向传播算法_加法和乘法节点的反向传播.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day3.zip
Day4
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_反向传播算法_激活层反向传播_Sigmoid.wmv
  • 🎬 3_反向传播算法_Affine层.wmv
  • 🎬 4_反向传播算法_Affine层_问题解答.wmv
  • 🎬 5_反向传播算法_Affine层_代码实现.wmv
  • 🎬 6_反向传播算法_Affine层_问题解答_偏置求导.wmv
  • 🎬 8_反向传播算法_输出层_反向传播.wmv
  • 🎬 9_反向传播算法_输出层_SoftmaxWithLoss代码实现.wmv
  • 🎬 10_反向传播案例_两层神经网络类实现.wmv
  • 🎬 11_反向传播案例_神经网络训练.wmv
  • 🎬 12_反向传播案例_绘图和超参数测试.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day4.zip
Day5
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_深度学习_基本概念和发展.wmv
  • 🎬 3_深度学习_梯度消失和梯度爆炸.wmv
  • 🎬 4_更新参数方法优化_SGD的缺点.wmv
  • 🎬 5_更新参数方法优化_动量法_原理和优点.wmv
  • 🎬 6_更新参数方法优化_动量法_代码实现.wmv
  • 🎬 7_更新参数方法优化_学习率衰减.wmv
  • 🎬 8_更新参数方法优化_AdaGrad.wmv
  • 🎬 9_更新参数方法优化_AdaGrad_问题解答.wmv
  • 🎬 10_更新参数方法优化_RMSProp.wmv
  • 🎬 11_更新参数方法优化_Adam_原理.wmv
  • 🎬 12_更新参数方法优化_Adam_代码实现.wmv
  • 🎬 13_更新参数方法优化_代码中调用优化器.wmv
  • 🎬 15_更新参数方法优化_对比优化器_超参数调优.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day5.zip
Day6
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_参数初始化_常数和秩初始化.wmv
  • 🎬 3_参数初始化_随机初始化_正态分布和均匀分布.wmv
  • 🎬 4_参数初始化_随机初始化_Xavier初始化.wmv
  • 🎬 5_参数初始化_随机初始化_He初始化.wmv
  • 🎬 6_正则化_BN批量标准化.wmv
  • 🎬 7_正则化_权值衰减.wmv
  • 🎬 8_正则化_Dropout.wmv
  • 🎬 9_PyTorch_简介.wmv
  • 🎬 10_PyTorch_安装_CPU版本.wmv
  • 🎬 11_PyTorch_安装_GPU版本.wmv
  • 🎬 12_PyTorch_张量创建_按内容.wmv
  • 🎬 13_PyTorch_张量创建_按形状.wmv
  • 🎬 16_PyTorch_张量创建_按数值填充.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day6.zip
Day7
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_张量转换_数据类型转换.wmv
  • 🎬 4_张量转换_将ndarray转换为Tensor.wmv
  • 🎬 5_张量转换_Tensor和标量的转换.wmv
  • 🎬 6_张量计算_基本运算.wmv
  • 🎬 7_张量计算_阿达玛积.wmv
  • 🎬 9_张量计算_节省内存.wmv
  • 🎬 10_张量计算_统计运算函数.wmv
  • 🎬 11_张量索引_简单索引.wmv
  • 🎬 12_张量索引_范围索引.wmv
  • 🎬 13_张量索引_列表索引.wmv
  • 🎬 14_张量索引_布尔索引.wmv
  • 🎬 15_张量形状操作_交换维度.wmv
  • 🎬 16_张量形状操作_调整形状.wmv
  • 🎬 17_张量形状操作_增减维度.wmv
  • 🎬 18_张量拼接操作.wmv
  • 🎬 19_问题解答_张量拼接操作.wmv
  • 🎬 20_自动微分模块_基本介绍和反向传播流程.wmv
  • 🎬 21_自动微分模块_重要概念和原理.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day7.zip
Day8
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_自动微分模块_detach介绍.wmv
  • 🎬 3_自动微分模块_detach对后续计算的影响.wmv
  • 🎬 4_自动微分模块_detach和data属性的区别.wmv
  • 🎬 5_线性回归案例_需求分析和实现思路.wmv
  • 🎬 6_线性回归案例_数据、模型、损失函数和优化器.wmv
  • 🎬 7_线性回归案例_模型训练.wmv
  • 🎬 8_线性回归案例_可视化和调参.wmv
  • 🎬 9_PyTorch深度学习_激活函数_Sigmoid.wmv
  • 🎬 10_PyTorch深度学习_激活函数_Tanh.wmv
  • 🎬 11_PyTorch深度学习_激活函数_ReLU.wmv
  • 🎬 12_PyTorch深度学习_激活函数_Softmax.wmv
  • 🎬 13_PyTorch深度学习_全连接层.wmv
  • 🎬 15_PyTorch深度学习_正则化.wmv
  • 🎬 16_PyTorch深度学习_构建神经网络_结构分析.wmv
  • 🎬 17_PyTorch深度学习_构建神经网络_实现神经网络类.wmv
  • 🎬 20_PyTorch深度学习_查看模型参数.wmv
  • 🎬 21_PyTorch深度学习_查看模型结构和参数数量.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day8.zip
Day9
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_PyTorch深度学习_设备device.wmv
  • 🎬 3_PyTorch深度学习_使用Sequential创建模型.wmv
  • 🎬 5_PyTorch深度学习_损失函数_CrossEntropyLoss.wmv
  • 🎬 6_PyTorch深度学习_损失函数_回归问题.wmv
  • 🎬 7_PyTorch深度学习_损失函数_综合测试.wmv
  • 🎬 8_PyTorch深度学习_参数更新方法_整体介绍.wmv
  • 🎬 9_PyTorch深度学习_参数更新方法_梯度下降函数.wmv
  • 🎬 10_PyTorch深度学习_参数更新方法_Momentum.wmv
  • 🎬 11_PyTorch深度学习_参数更新方法_学习率衰减_等间隔.wmv
  • 🎬 12_PyTorch深度学习_参数更新方法_学习率衰减_指定间隔.wmv
  • 🎬 13_PyTorch深度学习_参数更新方法_学习率衰减_指数衰减.wmv
  • 🎬 14_PyTorch深度学习_参数更新方法_AdaGrad.wmv
  • 🎬 15_PyTorch深度学习_参数更新方法_RMSprop.wmv
  • 🎬 16_PyTorch深度学习_参数更新方法_Adam.wmv
  • 🎬 18_PyTorch深度学习案例_特征工程和创建数据集.wmv
  • 📦 dl_tutorial_Day9.zip

10_尚硅谷AI大模型项目之智图寻宝

1.笔记

2.资料

神经网络架构图
  • 📦 dataset.zip

4.视频

Day1
  • 🎬 1_项目整体介绍和核心功能.wmv
  • 🎬 2_项目结构和技术栈.wmv
  • 🎬 4_工程搭建和公共模块.wmv
  • 🎬 5_去噪模块_知识储备_自编码器原理.wmv
  • 🎬 6_去噪模块_知识储备_转置卷积.wmv
  • 🎬 7_去噪模块_知识储备_转置卷积_形状转换详解.wmv
  • 🎬 8_去噪模块_知识储备_自编码器案例_整体架构.wmv
  • 🎬 9_去噪模块_知识储备_自编码器案例_数据准备.wmv
  • 🎬 10_去噪模块_知识储备_自编码器案例_构建模型.wmv
  • 🎬 11_去噪模块_知识储备_自编码器案例_模型训练和保存.wmv
  • 🎬 12_去噪模块_知识储备_自编码器案例_推理测试.wmv
  • 🎬 13_去噪模块_模型架构.wmv
  • 🎬 14_去噪模块_流程实现_构建数据集.wmv
  • 🎬 15_去噪模块_流程实现_创建模型.wmv
  • 🎬 16_去噪模块_流程实现_模型训练.wmv
  • 📦 image_search_Day1.zip
Day2
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_去噪模块_流程实现_推理测试.wmv
  • 🎬 3_去噪模块_最终实现_配置文件.wmv
  • 🎬 4_去噪模块_最终实现_创建数据集.wmv
  • 🎬 5_去噪模块_最终实现_构建模型.wmv
  • 🎬 6_去噪模块_最终实现_模型训练验证测试引擎.wmv
  • 🎬 8_去噪模块_最终实现_模型测试.wmv
  • 🎬 10_分类模块_流程实现_自定义数据集类.wmv
  • 🎬 11_分类模块_流程实现_创建数据集和加载器.wmv
  • 🎬 13_分类模块_流程实现_模型训练.wmv
  • 🎬 14_分类模块_流程实现_模型测试.wmv
  • 🎬 15_分类模块_最终实现_配置文件和创建数据集.wmv
  • 🎬 16_分类模块_最终实现_创建模型.wmv
  • 🎬 17_分类模块_最终实现_模型训练验证测试引擎.wmv
  • 🎬 18_分类模块_最终实现_模型训练.wmv
  • 🎬 19_分类模块_最终实现_模型测试.wmv
  • 📦 image_search_Day2.zip
Day3
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_相似检索模块_实现思路.wmv
  • 🎬 3_相似检索模块_模型架构.wmv
  • 🎬 4_相似检索模块_向量数据库和Chroma简介.wmv
  • 🎬 5_相似检索模块_Chroma架构介绍.wmv
  • 🎬 6_相似检索模块_Chroma_快速上手.wmv
  • 🎬 7_相似检索模块_Chroma_客户端.wmv
  • 🎬 8_相似检索模块_Chroma_相似度计算.wmv
  • 🎬 9_相似检索模块_Chroma_集合操作.wmv
  • 🎬 10_相似检索模块_Chroma_数据crud_新增.wmv
  • 🎬 11_相似检索模块_Chroma_数据crud_查询.wmv
  • 🎬 12_相似检索模块_Chroma_数据crud_更新和删除.wmv
  • 🎬 13_相似检索模块_Chroma_嵌入函数.wmv
  • 🎬 14_相似检索模块_最终实现_配置文件和数据集.wmv
  • 🎬 15_相似检索模块_最终实现_模型定义.wmv
  • 🎬 17_相似检索模块_最终实现_生成嵌入向量.wmv
  • 📦 image_search_Day3.zip
Day4
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_相似检索模块_最终实现_测试.wmv
  • 🎬 3_web模块_整体流程测试.wmv
  • 🎬 4_web模块_代码整体结构.wmv
  • 🎬 5_web模块_前端代码解析.wmv
  • 🎬 6_web模块_后端代码解析.wmv
  • 🎬 9_项目串讲_扩展介绍_对比损失.wmv
  • 🎬 10_项目串讲_扩展介绍_椒盐噪声.wmv
  • 🎬 11_项目串讲_扩展介绍_感知损失.wmv
  • 🎬 12_项目串讲_扩展介绍_数据增强.wmv
  • 📦 image_search.zip

11_尚硅谷AI大模型之NLP

1.笔记

2.资料

1.词向量
sgns.weibo.word
2.数据集
1.评论数据集
2.对话数据集
3.中英短句数据集
4.对联数据集
3.预训练模型
bert-base-chinese

4.视频

Day1
  • 🎬 1_NLP课程整体介绍.wmv
  • 🎬 2_NLP导论_常见任务分类.wmv
  • 🎬 3_NLP导论_技术演进历史.wmv
  • 🎬 4_NLP导论_环境准备.wmv
  • 🎬 6_文本表示_英文分词.wmv
  • 🎬 7_文本表示_BPE算法.wmv
  • 🎬 8_文本表示_中文分词.wmv
  • 🎬 9_文本表示_jieba分词工具_分词模式.wmv
  • 🎬 10_文本表示_jieba分词工具_自定义词典.wmv
  • 🎬 11_文本表示_词表示_OneHot编码.wmv
  • 🎬 12_文本表示_词表示_语义化词向量.wmv
  • 🎬 13_文本表示_word2vec_加载公开词向量.wmv
  • 🎬 14_文本表示_word2vec_API调用.wmv
  • 🎬 15_文本表示_word2vec_自行训练模型.wmv
Day10
  • 🎬 2_Transformer案例_位置编码改进实现.wmv
  • 🎬 3_Transformer案例_推理预测.wmv
  • 🎬 4_Transformer案例_模型评估.wmv
  • 🎬 5_预训练模型_概述.wmv
  • 🎬 6_预训练模型_整体分类.wmv
  • 🎬 7_预训练模型_代表性模型介绍.wmv
  • 🎬 8_预训练模型_GPT_整体结构.wmv
  • 🎬 9_预训练模型_GPT_预训练.wmv
  • 🎬 10_预训练模型_GPT_微调.wmv
  • 🎬 12_预训练模型_BERT_预训练.wmv
  • 🎬 13_预训练模型_BERT_微调.wmv
  • 🎬 15_预训练模型_T5_预训练和微调.wmv
  • 🎬 16_预训练模型_HF_整体介绍.wmv
  • 🎬 17_预训练模型_HF_加载模型.wmv
Day11
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_预训练模型_HF_加载模型_从本地文件加载.wmv
  • 🎬 3_预训练模型_HF_加载模型_带任务头的模型.wmv
  • 🎬 5_预训练模型_HF_模型使用_带任务头模型输入输出.wmv
  • 🎬 7_预训练模型_HF_分词器_使用.wmv
  • 🎬 8_预训练模型_HF_分词器_与模型配合使用.wmv
  • 🎬 10_预训练模型_HF_Datasets_访问数据集.wmv
  • 🎬 11_预训练模型_HF_Datasets_数据集预处理.wmv
  • 🎬 12_预训练模型_HF_Datasets_数据集保存.wmv
  • 🎬 14_预训练模型案例_整体架构和思路.wmv
  • 🎬 15_预训练模型案例_数据预处理.wmv
  • 🎬 17_预训练模型案例_创建模型.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day11.zip
Day12
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_预训练模型案例_模型训练.wmv
  • 🎬 3_预训练模型案例_推理预测.wmv
  • 🎬 4_预训练模型案例_模型评估.wmv
  • 🎬 5_预训练模型案例_带任务头模型_定义模型和训练.wmv
  • 🎬 6_预训练模型案例_带任务头模型_推理预测.wmv
  • 🎬 8_云服务器_购买和登录.wmv
  • 🎬 10_预训练模型案例_对联生成_整体思路和BART简介.wmv
  • 🎬 11_预训练模型案例_对联生成_API调用简介.wmv
  • 🎬 12_预训练模型案例_对联生成_数据预处理.wmv
  • 🎬 13_预训练模型案例_对联生成_数据加载器.wmv
  • 🎬 15_预训练模型案例_对联生成_推理预测.wmv
Day2
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_文本表示_word2vec_词向量的应用_测试示例.wmv
  • 🎬 4_文本表示_上下文相关词表示.wmv
  • 🎬 5_传统序列模型_RNN_基本结构.wmv
  • 🎬 6_传统序列模型_RNN_计算公式.wmv
  • 🎬 7_传统序列模型_RNN_示意图结构.wmv
  • 🎬 9_传统序列模型_RNN_双向结构.wmv
  • 🎬 12_传统序列模型_RNN_API_输入输出形状.wmv
  • 🎬 16_传统序列模型_RNN案例_项目架构.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day2.zip
Day3
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_传统序列模型_RNN案例_预处理_jsonl文件测试.wmv
  • 🎬 4_传统序列模型_RNN案例_预处理_读取文件和构建词表.wmv
  • 🎬 5_传统序列模型_RNN案例_预处理_构建数据并保存.wmv
  • 🎬 6_传统序列模型_RNN案例_构建数据集和加载器.wmv
  • 🎬 7_传统序列模型_RNN案例_定义模型.wmv
  • 🎬 11_传统序列模型_RNN案例_Tensorboard_整体介绍.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day3.zip
Day4
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_传统序列模型_RNN案例_预测_核心逻辑.wmv
  • 🎬 3_传统序列模型_RNN案例_预测_预测流程实现.wmv
  • 🎬 5_传统序列模型_RNN案例_评估.wmv
Day5
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_传统序列模型_LSTM_底层原理.wmv
  • 🎬 4_传统序列模型_LSTM_复杂结构.wmv
  • 🎬 5_传统序列模型_LSTM_API.wmv
  • 🎬 7_传统序列模型_LSTM案例_数据处理分析和配置文件.wmv
  • 🎬 8_传统序列模型_LSTM案例_分词器.wmv
  • 🎬 9_传统序列模型_LSTM案例_数据预处理.wmv
  • 🎬 10_传统序列模型_LSTM案例_构建数据集.wmv
  • 🎬 11_传统序列模型_LSTM案例_定义模型_初步实现.wmv
  • 🎬 12_传统序列模型_LSTM案例_定义模型_最终实现.wmv
  • 🎬 14_传统序列模型_LSTM案例_推理预测.wmv
  • 🎬 15_传统序列模型_LSTM案例_模型评估.wmv
  • 🎬 17_传统序列模型_GRU_基本结构和原理.wmv
  • 🎬 19_传统序列模型_GRU案例_与LSTM和RNN对比.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day5.zip
Day6
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 3_Seq2Seq_概述.wmv
  • 🎬 5_Seq2Seq_模型训练和推理机制.wmv
  • 🎬 6_Seq2Seq案例_需求分析.wmv
  • 🎬 7_Seq2Seq案例_项目结构和配置文件.wmv
  • 🎬 8_Seq2Seq案例_分词器_TreeBank分词器.wmv
  • 🎬 10_Seq2Seq案例_数据预处理.wmv
  • 🎬 11_Seq2Seq案例_构建数据集和加载器_填充.wmv
  • 🎬 12_Seq2Seq案例_构建数据集和加载器_代码实现.wmv
  • 🎬 13_Seq2Seq案例_模型_编码器.wmv
  • 🎬 14_Seq2Seq案例_模型_解码器和整体测试.wmv
  • 🎬 15_Seq2Seq案例_模型训练.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day6.zip
Day7
  • 🎬 2_Seq2Seq案例_推理预测_自回归生成实现.wmv
  • 🎬 3_Seq2Seq案例_推理预测_生成真实id列表.wmv
  • 🎬 6_Seq2Seq案例_模型改进.wmv
  • 🎬 7_Seq2Seq_存在问题.wmv
  • 🎬 8_Attention_概述.wmv
  • 🎬 9_Attention_工作原理.wmv
  • 🎬 12_Attention案例_模型结构设计.wmv
  • 🎬 13_Attention案例_模型改进实现.wmv
  • 🎬 14_Attention案例_模型训练.wmv
  • 🎬 15_Attention案例_推理预测.wmv
  • 🎬 16_Attention案例_模型评估.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day7.zip
Day8
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_Attention_存在问题.wmv
  • 🎬 4_Transformer_整体架构.wmv
  • 🎬 6_Transformer_编码器_自注意力_整体流程.wmv
  • 🎬 7_Transformer_编码器_自注意力_具体计算流程.wmv
  • 🎬 9_Transformer_编码器_自注意力_多头自注意力.wmv
  • 🎬 10_Transformer_编码器_前馈神经网络层.wmv
  • 🎬 11_Transformer_编码器_残差连接.wmv
  • 🎬 12_Transformer_编码器_层归一化.wmv
  • 🎬 15_Transformer_位置编码_问题解答.wmv
Day9
  • 🎬 1_复习回顾.wmv
  • 🎬 2_Transformer_解码器_整体结构.wmv
  • 🎬 3_Transformer_解码器_原理详细介绍.wmv
  • 🎬 4_Transformer_解码器_小结.wmv
  • 🎬 5_Transformer_模型训练和推理机制.wmv
  • 🎬 6_Transformer_模型的输入和目标.wmv
  • 🎬 8_Transformer_API_核心类.wmv
  • 🎬 9_Transformer_API_构造参数.wmv
  • 🎬 10_Transformer_API_前向传播.wmv
  • 🎬 11_Transformer_API_编码.wmv
  • 🎬 13_Transformer案例_整体架构和思路.wmv
  • 🎬 15_Transformer案例_模型定义_前向传播实现.wmv
  • 🎬 16_Transformer案例_模型定义_位置编码层实现.wmv
  • 🎬 18_Transformer案例_模型训练.wmv
  • 🎬 19_Transformer案例_模型训练结果查看.wmv
  • 📦 nlp_tutorial_Day9.zip

12_尚硅谷大模型项目之智能商品发布

1.笔记

2.资料

1.数据集
2.模型
bert-base-chinese
评估指标相关

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 1-智能商品发布-背景介绍以及需求分析.mp4
  • 🎬 2-智能商品发布-项目目录创建以及主程序入口介绍mp4.mp4
  • 🎬 3-智能商品发布-数据预处理.mp4
  • 🎬 4-智能商品发布-dataloader.mp4
  • 🎬 5-智能商品发布-训练(上).mp4
  • 🎬 6-智能商品发布-训练前置准备(中).mp4
  • 🎬 7-智能商品发布-训练(下).mp4
  • 🎬 8-智能商品发布-测试.mp4
  • 🎬 9-智能商品发布-早停之验证评估.mp4
  • 🎬 10-智能商品发布-早停之评估函数.mp4
day02
代码
  • 🎬 1-智能商品发布-复习回顾.mp4
  • 🎬 2-智能商品发布-混合精度训练.mp4
  • 🎬 3-智能商品发布-检查点机制.mp4
  • 🎬 4.智能商品发布-预测逻辑.mp4
  • 🎬 7-智能商品发布-模型应用部署与主程序入口.mp4

13_尚硅谷大模型项目实战之地址对齐

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 01.实战需求说明.mp4
  • 🎬 02.实战进度同步.mp4
day02
  • 🎬 1. 地址对齐项目串讲.mp4

14_尚硅谷大模型技术之大模型概述

1.笔记

2.资料

4.视频

  • 🎬 1.课程整体介绍.mp4
  • 🎬 2.定义及大模型为何出现?.mp4
  • 🎬 3.大模型计量单位.mp4
  • 🎬 4.大模型分类-按照输出的数学形态分.mp4
  • 🎬 5.大模型分类-生成模型根据模态分类.mp4
  • 🎬 6.AIGC和AGI.mp4
  • 🎬 7.大模型的开源.mp4
  • 🎬 8.大语言模型的架构演进.mp4
  • 🎬 9.大模型的训练范式.mp4
  • 🎬 10.1.1~1.3总结.mp4
  • 🎬 11.1.4.1-计算芯片.mp4
  • 🎬 12.1.4.1-硬件基础完结.mp4
  • 🎬 13.1.4-算力为什么不够用.mp4
  • 🎬 14.CUDA.mp4
  • 🎬 15.1.4总结.mp4
  • 🎬 16.工程实现概述.mp4
  • 🎬 17.什么是提示词.mp4
  • 🎬 18.如何调用在线大模型?.mp4
  • 🎬 19.提示词五要素.mp4
  • 🎬 20.多轮对话消息结构设计.mp4
  • 🎬 21.提示词模板.mp4
  • 🎬 22.文本编辑器常用快捷键.mp4
  • 🎬 23.RAG.mp4
  • 🎬 24.微调.mp4
  • 🎬 25.续训.mp4
  • 🎬 26.智能体定义及适用场景.mp4
  • 🎬 27.Function Call.mp4
  • 🎬 28.MCP.mp4
  • 🎬 29.MCP-2和Agent.mp4
  • 🎬 30.Function Call Bug.mp4
  • 🎬 31.第二章总结.mp4

15_尚硅谷大模型技术之低代码平台Agent开发与部署

1-课件

03-Coze案例:一键生成行业调研PPT
04-01-Coze案例:产品营销海报生成
04-02-Coze案例:一键生成商品宣传视频
images
工作流和UI配置文件
数据
输出示例
分镜图片
分镜视频
  • 🎬 1-2.mp4
  • 🎬 2-3.mp4
  • 🎬 3-4.mp4
  • 🎬 4-5.mp4
  • 🎬 5-6.mp4
  • 🎬 6-7.mp4
  • 🎬 7-8.mp4
  • 🎬 8-9.mp4
  • 🎬 9-10.mp4
  • 🎬 10-11.mp4
  • 🎬 11-12.mp4
  • 🎬 12-13.mp4
  • 🎬 13-14.mp4
  • 🎬 14-15.mp4
  • 🎬 15-16.mp4
04-03-Dify案例:客户投诉分类助手-钉钉
04-04-Dify案例:一键生成行业(或产品)调研报告
04-05-Coze案例:客服对话记录分析
images
04-05-Dify案例:客服对话记录分析
images
04-06-Coze案例:商品评论分析
images
04-06-Dify案例:商品评论分析
images
04-07-Coze案例:商品营销卖点提炼
images
数据及背景图
架构图
images

2-资料

images
学生使用共享镜像
images
抖音文案-康师傅
  • 🎬 多智能体的交互.mp4
  • 🎬 对比:TESLA特斯拉人形机器人.mp4
  • 🎬 对比:宇树科技G1功夫小子V6.0.mp4

3-软件

  • 📦 coze-loop-main.zip

4-代码

5-视频

day01
  • 🎬 01-闲聊.mp4
  • 🎬 02-目录说明.mp4
  • 🎬 03-RAG的概述.mp4
  • 🎬 04-cherrystudio平台配置大模型.mp4
  • 🎬 05-cherrystudio中如何使用RAG.mp4
  • 🎬 06-ima的使用.mp4
  • 🎬 07-Dify的知识库的构建.mp4
  • 🎬 08-Dify的模型配置.mp4
  • 🎬 09-本地大模型如何使用Ollama安装.mp4
  • 🎬 10-智能体概述_智能体要素_几类不同level的智能体.mp4
  • 🎬 11-Coze平台的功能介绍.mp4
  • 🎬 12-Coze案例:深夜情感主播_大学百事通.mp4
  • 🎬 13-Coze案例:家庭记账助手.mp4
  • 🎬 14-coze平台生成智能体的小细节说明.mp4
  • 🎬 15-Dify案例:旅游规划助手.mp4
  • 🎬 16-Coze案例:一键生成行业调用PPT的界面说明_如何导入.mp4
  • 🎬 17-Coze案例:一键生成行业调研报告的工作流.mp4
  • 🎬 18-后续商户运营管家中涉及到的7个模块案例说明.mp4
  • 🎬 19-Coze案例:产品营销海报生成.mp4
day02
  • 🎬 01-复习.mp4
  • 🎬 02-Coze案例1:一键生成商品宣传视频的整体概述.mp4
  • 🎬 03-Coze案例1:一键生成商品宣传视频的演示.mp4
  • 🎬 04-Coze案例1:应用变量和用户变量的使用对比.mp4
  • 🎬 05-Coze案例1:set_product_info的生成.mp4
  • 🎬 06-Coze案例1:generate_outline的生成.mp4
  • 🎬 07-Coze案例1:generate_picture及几个gen_pic的生成.mp4
  • 🎬 08-Coze案例1:后期图生视频的处理.mp4
  • 🎬 09-Coze案例1:大家整体搭建的建议.mp4
  • 🎬 10-Dify案例1:客户投诉分类助手-钉钉.mp4
  • 🎬 11-Dify案例2:一键生成行业(或商品)调研报告的插件的安装.mp4
  • 🎬 12-Dify案例2:一键生成行业(或商品)调研报告的执行流程.mp4
  • 🎬 13-Coze案例2:客服对话记录分析_Dify的实战.mp4
  • 🎬 14-Coze案例3:商品评论分析的实现.mp4
  • 🎬 15-Dify案例3:商品评论分析的实现.mp4
  • 🎬 16-Dify配置Firecrawl的问题说明_简历如何组合项目案例的说明.mp4
day03
  • 🎬 01-今天的三个任务.mp4
  • 🎬 02-Coze案例:商品营销卖点提炼的演示.mp4
  • 🎬 03-Coze案例:工作流1set_product_name_and_desc的实现.mp4
  • 🎬 04-Coze案例:工作流selling_point_generation的实现.mp4
  • 🎬 05-Coze案例:搭建智能体过程中的问题的剖析.mp4
  • 🎬 06-Coze案例:工作流selling2buying_point的实现.mp4
  • 🎬 07-Coze案例:工作流red_book_and_video_script的实现.mp4
  • 🎬 08-Python代码调用Coze工作流.mp4
  • 🎬 09-Python代码调用Dify工作流.mp4
  • 🎬 10-为什么需要企业级模型的部署.mp4
  • 🎬 11-创建腾讯云服务的实例_通过Xshell和Xftp连接服务器.mp4
  • 🎬 12-腾讯云服务器实例中部署Docker.mp4
  • 🎬 13-Docker中部署Dify_Dify登录并部署在线大模型.mp4
  • 🎬 14-创建镜像的说明.mp4
  • 🎬 15-创建AutoDL云服务器的实例_通过XShell连接.mp4
  • 🎬 16-XInference的部署_大语言模型的下载.mp4
  • 🎬 17-XInference平台部署大语言模型_嵌入模型_重排序模型.mp4
  • 🎬 18-Dify上配置XInference上的三类大模型.mp4
  • 🎬 19-小结.mp4

16_尚硅谷大模型技术之LangChain

1.笔记

2.资料

models
blobs
manifests
registry.ollama.ai
library
qwen3

4.视频

day01
1_Pooling
  • 🎬 01_langchain的概述.mp4
  • 🎬 03_langchain模块划分.mp4
  • 🎬 06_response_api的使用.mp4
  • 🎬 08_多种调用方式.mp4
  • 🎬 09_调用方式强调.mp4
  • 🎬 10_ollama的使用.mp4
  • 🎬 11_结构化输出之使用prompt限制.mp4
  • 🎬 12_使用大模型厂商能力进行结构化输出.mp4
  • 🎬 13_提示词模版.mp4
  • 🎬 15_chain.mp4
  • 🎬 18_rag的阶段.mp4
  • 🎬 20_markdown的切分可以优化的点.mp4
  • 🎬 21_构建面包屑结构的标题内容.mp4
day02
day02
lang-chain-demo
03_model_io_chain
04_retrieval
  • 🎬 01_复习.mp4
  • 🎬 02_协程补充.mp4
  • 🎬 03_rag部分复习.mp4
  • 🎬 04_docx的解析.mp4
  • 🎬 06_mineru的使用_调用API.mp4
  • 🎬 07_recursive_character_text_splitter介绍.mp4
  • 🎬 13_Milvus的部署.mp4
  • 🎬 15_Milvus的构建.mp4
day03
day03
lang-chain-demo
03_model_io_chain
04_retrieval
05_agents
  • 🎬 01_关于写代码的思路.mp4
  • 🎬 02_复习一.mp4
  • 🎬 02_复习二.mp4
  • 🎬 04_复习四.mp4
  • 🎬 05_agent的介绍.mp4
  • 🎬 06_openai_sdk的调用.mp4
  • 🎬 07_使用langchain的tool装饰器.mp4
  • 🎬 08_create_agent的使用.mp4
  • 🎬 09_langsmith的使用.mp4
  • 🎬 12_mcp的原理.mp4
  • 🎬 13_mcp的架构和流程.mp4
  • 🎬 14_mcp_stdio的client与server.mp4
  • 🎬 16_mcp和langchain的集成.mp4
  • 🎬 17_如何获取高德API_KEY.mp4
day04
day04
lang-chain-demo
03_model_io_chain
04_retrieval
05_agents
  • 🎬 01_复习一.mp4
  • 🎬 02_复习二.mp4
  • 🎬 03_checkpointer的使用.mp4
  • 🎬 04_checkpointer的使用二.mp4
  • 🎬 05_summarization_middleware的使用.mp4
  • 🎬 06_summarization_middleware的工作原理.mp4
  • 🎬 07_human_in_the_loop的使用.mp4
  • 🎬 08_tool_call的源码.mp4
  • 🎬 10_ModelRetryMiddleware.mp4
  • 🎬 11_langchain当中提供的其他middleware.mp4
  • 🎬 12_langchain课程.mp4

17_尚硅谷大模型技术之智能点餐系统

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

  • 🎬 01_项目介绍和结构.mp4
  • 🎬 02_项目初始化.mp4
  • 🎬 03_创建工具和导入milvus数据.mp4
  • 🎬 04_预订工具的构建.mp4
  • 🎬 05_问题处理.mp4
  • 🎬 06_流式输出的接口.mp4
  • 🎬 07_agent流式输出的测试.mp4
  • 🎬 08_faq使用redis的实现思路.mp4
  • 🎬 10_redis的基本命令二.mp4
  • 🎬 12_关于前端的环境和redis的部署.mp4
  • 🎬 13_redis基本命令三.mp4
  • 🎬 14_将数据同步至Redis中.mp4
  • 🎬 15_faq的接口的定义逻辑.mp4
  • 🎬 18_测试.mp4
  • 🎬 19_完成后续的两个接口.mp4

18_尚硅谷大模型技术之LangGraph

1笔记

2资料

3代码

4视频

day01
  • 🎬 01_langgraph的概述.mp4
  • 🎬 02_快速入门示例.mp4
  • 🎬 03_快速入门流程梳理.mp4
  • 🎬 04_input_output_schema的作用.mp4
  • 🎬 06_reducer函数的引入.mp4
  • 🎬 07_自定义reducer的示例.mp4
  • 🎬 08_reducer的调用时机.mp4
  • 🎬 09_自定义reducer函数的再次说明.mp4
  • 🎬 12_上午所有的内容的复习.mp4
  • 🎬 13_langgraph的底层执行算法.mp4
  • 🎬 14_从state_snapshot理解langgraph的中断恢复的能力.mp4
  • 🎬 15_runtime和config对象的作用.mp4
  • 🎬 17_关于节点输入的补充.mp4
  • 🎬 18_节点的缓存.mp4
day02
  • 🎬 02_节点重试.mp4
  • 🎬 05_interrupt的使用.mp4
  • 🎬 06_interrupt需要注意的点1.mp4
  • 🎬 07_interrupt需要注意的点2和3.mp4
  • 🎬 08_条件边的介绍.mp4
  • 🎬 09_可控循环.mp4
  • 🎬 10_create_agent之tool节点的构建.mp4
  • 🎬 12_create_agent的测试.mp4

19_尚硅谷大模型项目之掌柜智库

day01_项目介绍&环境部署

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库入门介绍.mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库资料说明.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库项目演示(导入).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)项目的搭建.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)创建以及安装虚拟机成功.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)安装pytorch(pytorch官网镜像源)成功.mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)安装其它第三方组件依赖包(排除milvus)成功.mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)安装MInerU(uv+阿里云镜像源)成功.mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)利用SSH反向隧道进行镜像加速.mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)解读docker-compose文件.mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)导入流程的基础模块以及解读base.py模块.mp4
  • 🎬 17、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)导入流程的基础模块以及解读exception.py和config.py模块.mp4
  • 🎬 18、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)验证中间件容器成功.mp4
  • 🎬 20、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)导入流程的基础模块以及解读state.py模块.mp4
  • 🎬 21、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)导入流程的第一个节点业务编写以及完整测试.mp4
  • 🎬 22、AI_掌柜智库项目(shopkeeper_brain)导入流程的第二种测试方法.mp4
3_code
day01代码
  • 📦 shopkeeper_brain.zip
初始化项目
shopkeer_brain
knowledge
api
front
processor
import_process
query_process
schema
service
utils
4_other
前置

day02_导入业务(解析PDF)编码实

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(导入流程)定义第二个节点以及分析逻辑.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU的后端引擎模式分析.mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU用到的模型下载完整分析.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU的minuer.json文件分析.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU使用命令行方式解析.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU解析完的产物分析(最终产物+中间产物).mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(导入流程)MinerU使用客户端代码方式解析.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入流程)PDF转Md的编码2(MinerU执行解析).mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(导入流程)PDF转Md的编码3(构建md的路径)以及测试.mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入流程)PDF转Md的编码4(搭建main_graph)拓扑图.mp4
2_resouce
images
3_code
  • 📦 MinerU_v1.zip

day03_导入业务(MD图片处理)编码实现

1_vcr
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法的实现分析.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(从MD中提取图片的正则详解).mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(提取图片以及上下文代算法思想以及实现).mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(从上下文中提取段落1).mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(从上下文中提取段落2).mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(完整测试图片处理以及提取上下文).mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(vl_flash的使用案例).mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(生成图片摘要).mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(滑动窗口队列限流).mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(导入流程)MD图片节点核心process方法业务编码实现(MiMIO的入门使用).mp4

day04_导入业务(MD图片处理&文本切割上)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(前一天复习).mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库_导入业务流程(图片处理节点)上传图片到MinIO编码实现.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库_导入业务流程(图片处理节点)替换MD的图片和摘要以及备份.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库_导入业务流程(图片处理节点)联调main_graph节点测试.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库_导入业务流程RAG的切分根据一级标题(编码实现).mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库_导入业务流程RAG的根据标题切分编码实现测试.mp4
4_other
images

day06_导入业务(商品名识别) 编码实现

  • 🎬 1、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别的流程分析.mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第一步参数校验).mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第二步准备LLM上下文).mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第三步调用LLM-定义LLM客户端).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第三步调用LLM-调用模型的本质发送请求).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第三步调用LLM-封装LLM客户端设计缓存方式).mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第四步调用编写LLM提取商品名).mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(嵌入模型的选择).mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(Milvus集成bge_m3)获取稀疏和稠密向量.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(第五步商品名嵌入).mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(Milvus的简介).mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(Milvus的集合操作).mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(Milvus的Schema操作).mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点编码实现(Milvus的Index操作,最终版本使用).mp4

day07_导入业务(嵌入和导入)编码实现

1_vcr
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点(保存商品名向量到MilVus)编码实现.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(导入流程)商品名识别节点完整测试.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入流程)item_name商品名的作用.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入流程)chunks嵌入节点框架主流程编码实现.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入流程)chunks嵌入节点业务编码实现.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(导入流程)chunks嵌入节点测试.mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(导入流程Milvus_V2.5x和2.6x的标量字段索引使用(坑).mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程的参数校验(第一步)完整编码实现.mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程(第二步)确保集合创建编码实现1.mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程(第二步创建约束)确保集合创建编码实现2.mp4
  • 🎬 18、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程的(第五步回填chunk_id)确保集合创建编码实现4.mp4
  • 🎬 19、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程的完整编码实现.mp4
  • 🎬 20、AI_掌柜智库(导入流程)入Milvus库节点主流程的完整测试实现.mp4
3_code
4_other
images

day08_导入业务(Neo4J_快速入门)

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库概述).mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)四个概念的语法使用.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)桌面版本使用简单介绍.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)CREATE字句创建关系.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)MATCH+RETURN字句查询节点.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)MATCH+RETURN字句查询关系.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)SET和DELETE和REMOVE.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(Neo4J图谱数据库)mini电商图谱的数据Cypher语句执行读写操作.mp4
3_code
4_other
images
Neo4J
image

day09_导入业务(知识图谱上)编码实现

1_vcr
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(Python客户端连接Neo4J的事务读写操作).mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(普通RAG和GraphRAG的区别).mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(普通RAG和GraphRAG的区别测试).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(导入知识库节点的业务流程分析).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入知识库节点的参数校验编码实现).mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入知识库节点封装状态统计以及构建整体结构编码实现).mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入知识库节点处理单个节点流程编码实现).mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入知识库节点LLM提取节点和关系的提示词模版设计思想).mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(导入知识库节点清洗LLM的JSON围栏以及实体信息编码实现).mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(导入知识库节点清洗LLM的关系编码实现1).mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入知识库节点清洗LLM的关系编码实现2).mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库(导入知识库节点写入实体名到Milvus数据库).mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(导入知识库节点测试).mp4
3_code
4_other

day10_导入业务(知识图谱下&&对接导入前端)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(复习前一天内容).mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点存储Neo4J的数据分析).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点导入前的数据清除).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点使用一个切块测试完整流程).mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多线程优化).mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多线程测试).mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多线程完整main_graph测试失败).mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)前后端完整流程分析.mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端接收文件对象方式.mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装响应schema.mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装任务业务类.mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装文件上传业务类1.mp4
  • 🎬 17、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装文件上传业务类2.mp4
  • 🎬 18、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装文件上传代码实现(引入Deps).mp4
  • 🎬 19、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)Web端封装文件上传运行整个图节点以及各个节点的状态.mp4
  • 🎬 19、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)跑通整个前后端联调.mp4
  • 🎬 20、AI_掌柜智库(导入知识图谱节点多对接前端)导入知识库的一个小问题分析.mp4
3_code
4_other

day11_查询业务(MongDB快速入门&&Milvus混合检索)使用

1_vcr
  • 🎬 1、Docker安装MongoDB.mp4
  • 🎬 3、MongoDB数据库的命令(新增、查询).mp4
  • 🎬 5、使用Python客户端连接以及操作MongoDB.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库查询流程整体结构.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库Milvus的基于基础ANN提供三种查询方式.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库Milvus的混合检索的快速使用.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库Milvus的WeightedReranker的简单介绍.mp4
4_other

day12_查询业务(商品名确认上)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认节点的业务分析.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认节点使用LLM提取商品名的原因以及为什么需要过滤.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认节点使用LLM提取商品名编码实现.mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认节点根据LLM输出的item_name决定节点的流程走向编码实现.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(查询逻辑)上游基于商品名的层层过滤分析.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认节点评分对齐编码实现.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(查询逻辑)商品名确认分数差异化过滤编码实现.mp4
3_code
4_ohter

day13_查询业务(三路检索)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(查询流程)普通的向量检索节点对应的参数校验编码实现.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(查询流程)普通的向量检索节点编码实现【测试最后成功】.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(查询流程)普通的向量检索节点测试的bug点(动态字段过滤检索失效以及问题的嵌入稀疏向量的转换).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(查询流程)HyDE的检索思想).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库 (查询流程)高级RAG优化查询阶段增强的四种策略.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库 (查询流程)假设性文档嵌入节点(hyde)编码实现.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库 (查询流程)假设性文档嵌入节点(hyde)测试.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库 (查询流程)网络搜索节点MCP返回的数据结构分析.mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库 (查询流程)网络搜索节点MCP接入Agent使用(可选).mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(查询流程)商品名确认节点总结.mp4
3_code
4_other
高级RAG优化技术
images

day14_查询业务(知识图谱上)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(导入查询)mcp的接入方式说明.mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点的模块设计.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(导入查询)更新导入和查询的提示词模版的位置.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(导入查询)搭建查询节点的模版框架编码实现.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点LLM提取实体名以及清洗和解析实体名编码实现.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点LLM提取实体结果的测试.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点实体名对齐(1)编码实现.mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点实体名对齐(3)编码实现.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(导入查询)知识图谱节点实体名对齐测试.mp4
3_code
4_other

day15_查询业务(知识图谱下)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(不同商品对齐到同一个实体名都要保留)逻辑修改.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)构建种子节点的pair对以及分析种子节点查询的职责.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)查询种子节点编码实现.mp4
  • 🎬 7、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据种子节点查询一跳范围内(无方向)节点的分析.mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据种子节点查询一跳范围内(无方向)节点的代码框架搭建.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据种子节点查询一跳范围内(无方向)保留该节点原始存储的结构的cypher语句编写.mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据种子节点查询一跳范围内(无方向)解析数据以及去重同一条边编码实现.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据种子节点以及一跳关系反查chunk_id以及带分数的分析.mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)给所有节点构建权重.mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(_Neo4jGraphReader)根据权重节点查询chunk_id并且排序编码实现.mp4
3_code
4_other

day16_查询业务(知识图谱下)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(整理查询图谱节点代码).mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(测试图谱的操作逻辑).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(根据chunk_ids查询Milvus的chunk对象)编码实现.mp4
3_code
4_other

day17_查询业务(RRF&Rerank&Answer上)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(RRF节点)的分析.mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(分析三路检索的)数据结构.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库三路结果结构统一化编码实现.mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库RRF节点的手写rrf计算公式编码实现.mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库RRF节点的测试rrf节点以及小总结.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(Rerank)总结查询链路上的打分情况.mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(Rerank)重排序模型的使用.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(Rerank)多路文档重排序编码实现(1).mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(Rerank)多路文档重排序编码实现(动态top-k断崖检测算法).mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(Rerank)多路文档重排序编码实现(动态top-k断崖检测算法)编码以及测试.mp4
  • 🎬 14、AI_小总结.mp4
4_other

day18_查询业务(Ansert&历史对话管理&对接查询前端)编码实现

1_vcr
  • 🎬 1、AI_掌柜智库(答案生成节点&历史对话管理&前端对接)前置任务说明.mp4
  • 🎬 2、AI_掌柜智库(答案生成节点)需求分析以及目标.mp4
  • 🎬 3、AI_掌柜智库(答案生成节点)第一部分格式化LLM提示词以及非流式调用.mp4
  • 🎬 4、AI_掌柜智库(答案生成节点)main_graph编码整个查询流程以及测试整个链路(向量检索这一路).mp4
  • 🎬 5、AI_掌柜智库(答案生成节点)测试整个链路(hyde向量检索这一路).mp4
  • 🎬 6、AI_掌柜智库(答案生成节点)测试整个链路(知识图谱的关系检索这一路).mp4
  • 🎬 8、AI_掌柜智库(答案生成节点)测试整个链路(四路检索)bug分析以及解决方案.mp4
  • 🎬 9、AI_掌柜智库(答案生成节点)测试整个链路(四路检索详细版).mp4
  • 🎬 10、AI_掌柜智库(答案生成节点)生产者消费者模型的使用场景.mp4
  • 🎬 11、AI_掌柜智库(答案生成节点)加入SSE以及任务结果队列.mp4
  • 🎬 12、AI_掌柜智库(答案生成节点)总结流式调用和非流式调用.mp4
  • 🎬 13、AI_掌柜智库(答案生成节点)历史对话工具类解读.mp4
  • 🎬 14、AI_掌柜智库(答案生成节点)两个节点对Mongo历史对话的读操作.mp4
  • 🎬 15、AI_掌柜智库(答案生成节点)历史对话的读取以及写入编码.mp4
  • 🎬 16、AI_掌柜智库(历史对话的完整读写流程【小bug】).mp4
  • 🎬 17、AI_掌柜智库(对接历史对话以及前端接入和测试).mp4
3_code
4_other
images

代码

资料包

yum源文件
工具包
mongodb
neo4j
课件集合
images
镜像加速
images
  • 📦 Milvus.zip

20_尚硅谷大模型项目之掌柜问数

1.笔记

assets

2.资料

3.prompts
4.node
5.SQL脚本

3.代码

完整代码
  • 📦 data-agent.zip

4.视频

day01_环境及基础设置搭建
data-agent
app
conf
conf
  • 🎬 01课程概述.mp4
  • 🎬 02项目概述.mp4
  • 🎬 03项目效果演示.mp4
  • 🎬 04元数据库-数仓说明书简介.mp4
  • 🎬 05元知识数据库-元数据库.mp4
  • 🎬 06元知识数据库-向量索引库.mp4
  • 🎬 07元知识数据库-全文索引库.mp4
  • 🎬 08问数智能体-图节点说明.mp4
  • 🎬 09问数智能体-节点流程.mp4
  • 🎬 10项目环境-后端项目创建.mp4
  • 🎬 11项目环境-虚拟机环境.mp4
  • 🎬 12基础设施-应用配置管理-OmegaConf入门案例.mp4
  • 🎬 13基础设置-应用配置管理-加载应用配置信息到dataclass.mp4
  • 🎬 14总结.mp4
day02_基础设施搭建
data-agent
app
pycache
clients
pycache
conf
pycache
core
pycache
conf
  • 🎬 01回顾.mp4
  • 🎬 02基础设置-sqlalchemyORM框架-同步使用方式.mp4
  • 🎬 03基础设施-sqlalchemyORM框架-mysqlclient-异步方式.mp4
  • 🎬 04基础设施-sqlalchemyORM框架-async_session_maker会话工厂.mp4
  • 🎬 05基础设施-embedding-异步向量化.mp4
  • 🎬 06基础设施-embedding-分批次异步向量化.mp4
  • 🎬 07基础设施-qdrant-测试用例-集合创建.mp4
  • 🎬 08基础设施-qdrant-测试用例-新增&查询.mp4
  • 🎬 09Elasticsearch全文搜索-ES逻辑概念.mp4
  • 🎬 10Elasticsearch全文检索-restfulAPI-索引&文档操作.mp4
  • 🎬 11Elasticsearch全文检索-restfulAPI-检索文档.mp4
  • 🎬 12基础设施-es-测试用例-索引库创建.mp4
  • 🎬 13基础设施-es-测试用例-文档批量新增.mp4
  • 🎬 14基础设施-日志-loguru.mp4
  • 🎬 15总结.mp4
day03_元数据知识库构建
  • 🎬 01回顾.mp4
  • 🎬 02元数据库构建脚本-概述.mp4
  • 🎬 03元数据库构建脚本-通过argparse获取命令行参数.mp4
  • 🎬 04元数据库构建脚本-元数据业务层-解析yaml配置信息.mp4
  • 🎬 05元数据库构建脚本-模型&模型转换&持久层-基础代码.mp4
  • 🎬 06元数据库构建脚本-业务层-保存表格信息到meta数据库.mp4
  • 🎬 07开发三层架构说明.mp4
  • 🎬 08元数据库构建脚本-保存表格信息-获取字段类型.mp4
  • 🎬 09元数据库构建脚本-获取部分字段取值事例值.mp4
  • 🎬 10上午小结.mp4
  • 🎬 11元数据构建脚本-保存字段信息到qdrant向量索引库.mp4
  • 🎬 12元数据库构建脚本-保存字段取值到ES.mp4
  • 🎬 13元数据库构建脚本-批量保存指标&字段指标关系到meta数据库.mp4
  • 🎬 14元数据库构建脚本-保存指标信息到meta库&为指标信息建立向量索引.mp4
day04_智能体工作流编排
  • 🎬 01构建元数据库脚本-断点调试.mp4
  • 🎬 02问数智能体-工作流执行流程说明.mp4
  • 🎬 03问数智能体-实时展示进度&代码组织规划说明.mp4
  • 🎬 04问数智能体-准备工作-读取提示词文件&llm对象.mp4
  • 🎬 05问数智能体-langgraph上下文对象使用.mp4
  • 🎬 06问数智能体-langgraph流式调用-响应自定义数据.mp4
  • 🎬 07问数智能体-工作流节点创建.mp4
  • 🎬 08问数智能体-抽取关键词节点.mp4
  • 🎬 09问数智能体-召回字段节点.mp4
  • 🎬 10问数智能体-召回指标节点.mp4
  • 🎬 11问数智能体-召回字段取值节点.mp4
  • 🎬 12问数智能体-并行召回断点调试.mp4
day05_智能体工作流编排
  • 🎬 01回顾.mp4
  • 🎬 02问数智能体-合并召回信息-封装state中指标信息.mp4
  • 🎬 03问数智能体-合并召回信息-合并已召回字段列表.mp4
  • 🎬 04问数智能体-合并召回信息-对字段分组&显式增加主外键字段.mp4
  • 🎬 05问数智能体-合并召回信息-封装state结果.mp4
  • 🎬 06问数智能体-合并召回信息-调试.mp4
  • 🎬 07问数智能体-过滤指标.mp4
  • 🎬 08问数智能体-过滤表格.mp4
  • 🎬 09问数智能体-添加额外上下文.mp4
  • 🎬 10问数智能体-生成SQL.mp4
  • 🎬 11问数智能体-验证SQL.mp4
  • 🎬 12问数智能体-校正SQL.mp4
  • 🎬 13问数智能体-执行SQL.mp4
  • 🎬 14问数智能体-流程小结.mp4
day06_FastAPI项目部署
  • 🎬 01回顾.mp4
  • 🎬 02FastAPI-参数获取&模块路由.mp4
  • 🎬 03FastAPI-流式响应入门.mp4
  • 🎬 04FastAPI-SSE协议实现服务端推送数据到客户端浏览器.mp4
  • 🎬 05FastAPI-调用智能体-简单实现.mp4
  • 🎬 06FastAPI-生命周期-初始化资源&释放资源.mp4
  • 🎬 07FastAPI-依赖注入系统简介.mp4
  • 🎬 08FastAPI-依赖注入-动态注入.mp4
  • 🎬 09FastAPI-依赖注入-缓存机制.mp4
  • 🎬 10FastAPI-依赖注入-全局单例对象优化.mp4
  • 🎬 11FastAPI-中间件-设置请求ID.mp4
  • 🎬 12小结.mp4

21_尚硅谷大模型技术之LLM

1.笔记

2.资料

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 02_gpt1的介绍.mp4
  • 🎬 03_gpt2的创新.mp4
  • 🎬 04_gpt3的创新.mp4
  • 🎬 05_InstructGPT.mp4
  • 🎬 08_LLM的整体结构.mp4
  • 🎬 10_可学习位置编码.mp4
  • 🎬 11_RoPe的介绍.mp4
  • 🎬 12_MHA.mp4
  • 🎬 13_MQA和GQA.mp4
  • 🎬 14_FFN的介绍.mp4
  • 🎬 14_带门控的激活函数.mp4
  • 🎬 15_三种激活函数.mp4
  • 🎬 15_上午学习的内容回顾.mp4
  • 🎬 16_MoE机制.mp4
  • 🎬 18-gpt2代码解读.mp4
  • 🎬 19_MultiHeadAttention的机制.mp4
  • 🎬 22_kvcache当中的掩码机制.mp4
  • 🎬 23_Qwen3的介绍.mp4
day02
  • 🎬 01_Qwen3解析.mp4
  • 🎬 02_LLM前向传播过程中的维度变化.mp4
  • 🎬 03_Qwen3的具体运行代码.mp4
  • 🎬 05_微调价值和整体流程.mp4
  • 🎬 07_数据的准备.mp4
  • 🎬 08_训练和验证过程.mp4
  • 🎬 10_获取模型和数据.mp4
  • 🎬 12_chat_template的介绍.mp4
  • 🎬 13_assistant的回答mask.mp4
  • 🎬 14_SFT的损失计算逻辑理论概述.mp4
  • 🎬 15_损失计算具体编码.mp4
  • 🎬 16_train的整体流程.mp4
  • 🎬 17_train的流程编码实现.mp4
  • 🎬 18_回顾1.mp4
  • 🎬 19_回顾2.mp4
  • 🎬 20_training代码的完善.mp4
  • 🎬 21_autodl配置及环境配置.mp4
  • 🎬 23_model_generate.mp4
day03
  • 🎬 01_昨天内容的回顾.mp4
  • 🎬 02_监督微调模型的演示.mp4
  • 🎬 03_昨天的脚本的问题.mp4
  • 🎬 04_SFT的灾难性遗忘问题.mp4
  • 🎬 05_DPO的介绍.mp4
  • 🎬 06_DPO的训练数据的概述.mp4
  • 🎬 08_DPO的损失函数的由来.mp4
  • 🎬 09_DPO的损失由来2.mp4
  • 🎬 10_DPO的代码解析.mp4
  • 🎬 11_DPO回顾.mp4
  • 🎬 12_显存消耗构成.mp4
  • 🎬 13_梯度累计的介绍.mp4
  • 🎬 14_CPU卸载.mp4
  • 🎬 15_梯度检查点.mp4
  • 🎬 16_混合精度训练.mp4
  • 🎬 17_混合精度训练的缩放.mp4
  • 🎬 18_其他优化方式.mp4
  • 🎬 20_其他三种并行方式.mp4
  • 🎬 21_ZeRO的介绍.mp4
  • 🎬 22_ZeRO具体切片前向传播反向传播过程.mp4
  • 🎬 23_ZeRO.mp4
  • 🎬 24_4bit的量化.mp4
  • 🎬 25_NF4和分页优化器等.mp4
day04
  • 🎬 01_昨天内容回顾.mp4
  • 🎬 02_回顾2.mp4
  • 🎬 03_回顾3.mp4
  • 🎬 04_SFT所包含的参数.mp4
  • 🎬 05_关于assistant_only_loss的补充.mp4
  • 🎬 07_sft_trainer的编码.mp4
  • 🎬 08_使用其他的chat_template.mp4
  • 🎬 09_修改tensorbkoard的源码_添加显存的监控.mp4
  • 🎬 10_上云训练.mp4
day05
  • 🎬 01_昨天学习的TRL库的相关内容.mp4
  • 🎬 02_Lora相关内容的回顾.mp4
  • 🎬 03_Lora微调数据分析.mp4
  • 🎬 06_QLoRA上云训练.mp4
  • 🎬 09_对于Unsloth的介绍.mp4
  • 🎬 10_Unsloth的介绍2.mp4
  • 🎬 11_使用Unsloth做微调的流程.mp4
  • 🎬 12_Unsloth上云训练.mp4
  • 🎬 13_accelerate_config的配置过程.mp4
  • 🎬 13_Accelerate库的介绍一.mp4
  • 🎬 14_accelerate上云1.mp4
  • 🎬 14_accelerate的原理讲解.mp4
  • 🎬 15_accelerate如何进行分布式训练以及如何合并权重.mp4
  • 🎬 17_LLaMAFactory的介绍.mp4
  • 🎬 18_回顾.mp4
day06
  • 🎬 01_为什么需要LLM推理服务.mp4
  • 🎬 03_vllm的调用.mp4
  • 🎬 05_推理框架所有解决的问题.mp4
  • 🎬 07_请求生命周期和scheduler的介绍.mp4
  • 🎬 08_关于continuous_batching的复述.mp4
  • 🎬 09_step()方法的详细讲解.mp4
  • 🎬 10_对于prefill和decode的错误辨析.mp4
  • 🎬 11_上午所学习的内容的回顾.mp4
  • 🎬 13_对于nanovllm的block-based的KVCache的介绍.mp4
  • 🎬 15_kvcache的代码解读.mp4
  • 🎬 16_kvcache的代码解读2.mp4
  • 🎬 17_kvcache的复述.mp4
  • 🎬 18_执行优化的介绍.mp4
  • 🎬 19_eval_scope的介绍.mp4

22_尚硅谷大模型技术之强化学习

1.笔记

4.视频

day01
  • 🎬 1-强化学习简介-1.mp4
  • 🎬 2-强化学习简介-2.mp4
  • 🎬 3-强化学习简介-3.mp4
  • 🎬 4-强化学习简介-4.mp4
  • 🎬 5-强化学习简介-5.mp4
  • 🎬 6-策略梯度法-1.mp4
day02
day02
  • 🎬 cartpole.mp4

  • 🎬 7-策略梯度法-2.mp4

  • 🎬 9-策略梯度法-4.mp4

  • 🎬 10-策略梯度法-5.mp4

  • 🎬 11-策略梯度法-6.mp4

day03
day03
  • 🎬 12-策略梯度法-7.mp4
  • 🎬 13-PPO-1.mp4
  • 🎬 14-PPO-2.mp4
  • 🎬 15-PPO-3.mp4
  • 🎬 16-PPO-4.mp4
  • 🎬 17-PPO-5.mp4
day04
day04
  • 🎬 cartpole.mp4

  • 🎬 18-GRPO-1.mp4

  • 🎬 19-GRPO-2.mp4

  • 🎬 20-RLHF-1.mp4

  • 🎬 22-RLHF-3.mp4

day05
day05
InstructGPT
gpt2-chinese-cluecorpussmall
gpt2-sft
  • 🎬 23-PPO-RLHF-1.mp4
  • 🎬 24-PPO-RLHF-2.mp4
  • 🎬 26-PPO-RLHF-4.mp4
day06
  • 🎬 27-PPO-RLHF-总结.mp4
  • 🎬 28-DeepSeek-R1-1.mp4
  • 🎬 29-DeepSeek-R1-2.mp4
  • 🎬 30-DeepSeek-R1-3.mp4
  • 🎬 31-DeepSeek-R1-4.mp4

23_尚硅谷大模型项目之电商小二

1.笔记

2.资料

3.代码

day_01
day_02
  • 📦 customer-service-1020.zip

4.视频

day_01
  • 🎬 01-电商小二-项目概述-项目功能.mp4
  • 🎬 02-电商小二-项目概述-功能细节.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目开发环境-环境概述.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目开发环境-环境细节.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目开发环境-环境准备-MySQL.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目开发环境-环境准备-电商后端-上.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目开发环境-环境准备-电商后端-下.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目开发环境-环境准备-客服后端.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目开发环境-环境准备-客服前端.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目架构-总体设计思路.mp4
  • 🎬 11-电商小二-项目架构-消息处理流程.mp4
  • 🎬 12-电商小二-项目架构-系统分层.mp4
  • 🎬 13-电商小二-项目开发-pydantic-settings-说明.mp4
  • 🎬 14-电商小二-项目开发-pydantic-settings-实操.mp4
  • 🎬 15-电商小二-项目开发-基础设施-LLM.mp4
  • 🎬 17-电商小二-项目开发-基础设施-database.mp4
  • 🎬 18-电商小二-项目开发-基础设施-http_client-补充.mp4
  • 🎬 19-电商小二-项目开发-基础设施-sqlalchemy-expire-on-commit说明.mp4
day_02
  • 🎬 01-电商小二-项目开发-API-基础框架.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目开发-API-history接口.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目开发-API-接口测试准备-上.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目开发-API-接口测试准备-下.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目开发-API-接口测试.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目开发-Service-领域模型定义.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目开发-Service-类型转换.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目开发-Service-主体思路.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-概述.mp4
  • 🎬 11-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-用户任务上下文.mp4
  • 🎬 12-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-系统任务上下文.mp4
  • 🎬 13-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-聚焦对象.mp4
  • 🎬 14-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-对话历史.mp4
  • 🎬 15-电商小二-项目开发-Service-DialogueState-处理中的轮次.mp4
  • 🎬 19-电商小二-项目开发-Repository-save_state.mp4
day_03
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-DialogueRepository-序列化和反序列化说明.mp4
  • 🎬 02-电商小二-项目实现-DialogueRepository-序列化和反序列化-实现-上.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目实现-DialogueRepository-序列化和反序列化-实现-中.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-DialogueRepository-测试.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-DialogueEngine-对话流程.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-DialogueEngine-处理细节.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目实现-TaskHandler-概述.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow配置语法-设计思想.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow配置语法-step配置-type.mp4
  • 🎬 11-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow配置语法-step配置-next.mp4
day_04
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-DialogueEngine-回顾.mp4
  • 🎬 02-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TaskHandler回顾.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TaskHandler-系统Flow.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TaskHandler-Commands.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TaskHandler-CommandProcessor.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TaskHandler-FlowExecutor-下.mp4
day_05
  • 🎬 02-电商小二-项目实现-ChitChatHandler-设计思路.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目实现-TaskHandler-实现流程.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow模型定义.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow模型定义-代码.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow模型加载-slots加载.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-TaskHandler-Flow模型加载-flows加载-上.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-TaskHandler-Command定义和解析.mp4
  • 🎬 11-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-代码骨架.mp4
  • 🎬 12-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-StartFlow-处理思路.mp4
  • 🎬 13-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-StartFlow-系统任务上下文准备.mp4
day_06
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-start_flow.mp4
  • 🎬 02-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-set_slots.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-cancel_flow.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目实现-TaskHandler-CommandProcessor-resume_flow.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-概述.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-基础类型.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-内置Action-ActionResponse-语法说明-上.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-内置Action-ActionResponse-Jinja2.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-内置Action-ActionResponse-语法说明-下.mp4
  • 🎬 12-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-内置Action-ActionResponse-实现-中.mp4
  • 🎬 13-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-内置Action-ActionResponse-实现-下.mp4
day_07
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-TaskHandler-ActionRunner-Builder-编码.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-概述.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-概述.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-start_step.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-action_step.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-collect_step-思路.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-collect_step-实现-上.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-collect_step-实现-下.mp4
  • 🎬 11-电商小二-项目实现-TaskHandler-FlowExecutor-advance_until_actoin(内层循环)-end_step.mp4
day_08
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-DialogueEngine-当前进度.mp4
  • 🎬 03-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeIntent.mp4
  • 🎬 04-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeProvider.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-完整流程.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeProvider-上.mp4
  • 🎬 08-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeProvider-下.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeProviderRegistry.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-DialogueEngine-KnowledgeHandler-KnowledgeResponder.mp4
day_09
  • 🎬 01-电商小二-项目实现-DialogueEngine-ChitchatHandler.mp4
  • 🎬 05-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TurnPlanner-代码.mp4
  • 🎬 06-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TurnPlannerValidator-校验结果定义.mp4
  • 🎬 07-电商小二-项目实现-DialogueEngine-TurnPlannerValidator-校验逻辑.mp4
  • 🎬 09-电商小二-项目实现-DialogueEngine-init&process_message核心逻辑.mp4
  • 🎬 10-电商小二-项目实现-DialogueEngine-Session&Turn生命周期.mp4
  • 🎬 12-电商小二-项目实现-DialogueEngine-对象消息处理.mp4
  • 🎬 13-电商小二-项目实现-FastAPI生命周期和依赖注入.mp4
  • 🎬 14-电商小二-项目实现-自定义Action&测试.mp4
  • 📦 customer-service.zip

24_尚硅谷大模型技术之vibecoding

1.笔记

images

2.资源

4.视频

修音字幕版
  • 🎬 1 、vibecoding介绍.mp4
  • 🎬 2、工具介绍.mp4
  • 🎬 4 cursor的使用1.mp4
  • 🎬 5 cursor的使用2.mp4
  • 🎬 5月8日 (1).mp4
  • 🎬 6 codex安装.mp4
  • 🎬 7 codex套餐购买配置.mp4
  • 🎬 8 关于pycharm.mp4
  • 🎬 9 skill介绍.mp4
  • 🎬 10 skill生成.mp4
  • 🎬 11 关于通义灵码.mp4
  • 🎬 12 技巧心得1.mp4
  • 🎬 13 技巧心得2.mp4
  • 🎬 14 技巧心得3.mp4
原版
  • 🎬 1 vibecoding 介绍.mp4
  • 🎬 2 cursor的安装和使用.mp4
  • 🎬 3 codex的购买和安装配置.mp4
  • 🎬 4 codex安装.mp4
  • 🎬 5 关于pycharm.mp4
  • 🎬 6 skill.mp4
  • 🎬 7 灵码.mp4

25_尚硅谷大模型知识库问数客服项目实战

edu-data

app
routers
generate
layers
seeds
1_foundation
2_course
3_question
sql
tests

travel-data

app
routers
generate
layers
seeds
1_dimension
2_product
5_marketing
sql
tests

尚硅谷大模型项目实战之掌柜小二实战

2.资料
教育
旅游

尚硅谷大模型项目实战之掌柜智库实战

2.资料
听书
数据
教育
数据
旅游
数据
交通指南
景点攻略
线路推荐
美食推荐
酒店信息
育儿
数据
专家建议
亲子案例
沟通话术
知识科普
育儿建议

尚硅谷大模型项目实战之掌柜问数实战

2.资料
教育
旅游

26_尚硅谷大模型技术之多模态

2.资料

3.代码

day01
chinese-clip-vit-base-patch16
.cache
huggingface
download
clip-mnist
mnist
datasets
MNIST
raw

4.视频

day01
  • 🎬 1-ViT-补丁嵌入.mp4
  • 🎬 2-ViT-训练分类模型.mp4
  • 🎬 3-CLIP-1.mp4
  • 🎬 4-CLIP-2.mp4
  • 🎬 5-ClipCap-1.mp4
  • 🎬 6-ClipCap-2.mp4
day02
  • 🎬 7-扩散模型-1.mp4
  • 🎬 8-扩散模型-2.mp4
  • 🎬 9-扩散模型-3.mp4
  • 🎬 10-扩散模型-4.mp4
day03
  • 🎬 12-扩散模型数学原理.mp4
  • 🎬 14-DALLE2-条件扩散模型.mp4
  • 🎬 16-词嵌入.mp4

27_尚硅谷大模型项目之知识库评估与优化与部署

应用模型部署

代码
视频
  • 🎬 1 关于gpu模型部署种类.mp4
  • 🎬 2 整体架构.mp4
  • 🎬 3 gpu服务环境 vllm部署.mp4
  • 🎬 4 关于流量选型.mp4
  • 🎬 5 部署bgem3.mp4
  • 🎬 6 部署rerank和后台启动服务.mp4
  • 🎬 7 克隆服务器.mp4
  • 🎬 8 qwen模型发布.mp4
  • 🎬 9 在程序中替换模型为远端api.mp4
  • 🎬 10 改造llm调用上.mp4
  • 🎬 12 dockfile缓存的问题.mp4
  • 🎬 13 最后补充说明之前几个小问题.mp4
课件
images
资料

评估与优化

视频
  • 🎬 3 生成问题与参考.mp4
  • 🎬 5 关于ai的注意点.mp4
  • 🎬 6 一个bad case的排查.mp4
  • 🎬 9 图谱优化.mp4
  • 🎬 20260515_085440.mp4
  • 🎬 20260515_090758.mp4
课件
media

28_尚硅谷大模型项目之舆情分析系统

1.笔记

课件

2.资料

3.代码

4.视频

day01
  • 🎬 01_项目定位.mp4
  • 🎬 02_课程目标.mp4
  • 🎬 04_演示.mp4
  • 🎬 05_项目整体架构.mp4
  • 🎬 06_项目目录结构.mp4
  • 🎬 07_项目核心流程.mp4
  • 🎬 08_第二章的内容概述.mp4
  • 🎬 09_多agent之间的架构概述.mp4
  • 🎬 10_本项目所使用到的混合架构.mp4
  • 🎬 11_并行研究和协作讨论机制.mp4
  • 🎬 12_架构设计的总结.mp4
  • 🎬 13_harness含义.mp4
  • 🎬 15_单个研究引擎state状态设计.mp4
  • 🎬 16_三个引擎的差异化设计.mp4
  • 🎬 18_通信机制设计一.mp4
  • 🎬 20260518_085350.mp4
day02
  • 🎬 01_项目构建子功能点拆分.mp4
  • 🎬 02_项目骨架与配置系统.mp4
  • 🎬 03_后端API脚手架的设计.mp4
  • 🎬 04_事件总线和SSE推送的设计.mp4
  • 🎬 06_第三个子功能节点的设计.mp4
day03
  • 🎬 01_insightEngine情感分析.mp4
  • 🎬 02_insightEngine聚类.mp4
  • 🎬 03_mediaEngine的目标.mp4
  • 🎬 04_mediaEngine的各个节点提示词.mp4
  • 🎬 05_mediaEngine的搜索工具.mp4
  • 🎬 06_mediaEngine搜索返回的数据类型和入口函数边界情况讲解.mp4
  • 🎬 07_多个引擎并行运行的方式.mp4
  • 🎬 09_QueryEngine搜索优化.mp4
  • 🎬 10_QueryEngine的入口以及边界.mp4
  • 🎬 11_ForumEngine整体定位和启动流程.mp4
  • 🎬 12_ForumEngine通信以及最终产出.mp4
  • 🎬 13_ForumEngine的边界情况.mp4
  • 🎬 14_ReportEngine的核心功能.mp4
  • 🎬 15_ReportEngine的核心节点.mp4
  • 🎬 16_ReportEngine的亮点内容.mp4
  • 🎬 18_Docker部署所依赖的文件.mp4
  • 🎬 19_Docker部署的讲解.mp4

29_尚硅谷大模型技术之deepagents

day01_deepagents串讲

代码
base
agent_workspace
agent_workspace
skills
code_view
emoji-translator
md-to-pdf
evals
scripts
tests
作业
高德mcp私有化地址可以直接使用每天限制调用1000
其他
视频
  • 🎬 02_deepagents_介绍_三者对比和rag简单回顾.mp4
  • 🎬 03_deepagents_入门_初体验.mp4
  • 🎬 04_deepagents_入门_stream和结果处理.mp4
  • 🎬 06_deepagents_subagents_融合graph和langchain.mp4
  • 🎬 07_deepagents_hitl_人机交互初体验.mp4
  • 🎬 08_deepagents_hitl_编辑和stream方式处理.mp4
  • 🎬 09_deepagents_backend_三种backend使用和说明.mp4
  • 🎬 11_deepagents_skill_说明和使用.mp4
  • 🎬 12_deepagents_总结和作业.mp4

day02_deepagents应用深度搜索串讲

代码
其他
视频
  • 🎬 01_deepagent_回顾和总结.mp4
  • 🎬 03_deepagent_项目_api通信流程.mp4
  • 🎬 04_deepagent_项目_子智能体_联网和数据库智能体定义.mp4
  • 🎬 05_deepagent_项目_ragflow_可视化介绍和api使用说明.mp4
  • 🎬 07_deepagent_项目_ragflow_main_agent定义和测试.mp4

企业研发流程

  • 🎬 01-头部企业职级定位.mp4
  • 🎬 02-企业研发流程01.mp4
  • 🎬 03-企业研发流程02.mp4
  • 🎬 04-企业研发流程03.mp4
  • 🎬 05-岗位与企业协作方式.mp4

面试大保健

面试题串讲-LLM

  • 🎬 01_发展历程和LLM的架构.mp4
  • 🎬 02_微调流程和微调实现.mp4
  • 🎬 03_单GPU优化.mp4
  • 🎬 04_多GPU优化.mp4
  • 🎬 05_参数高效微调.mp4
  • 🎬 06_推理以及评估.mp4

面试题串讲-强化学习

  • 🎬 33-串讲.mp4

面试阶段资料

1-如何写简历

简历样式模版
简历样式(全)
精简版简历样式

3-笔试&面试相关

4-人事面试&BOSS话术

BOSS设置与话术
  • 🎬 如何聊boss.mp4

6-视频

  • 🎬 01-简历的编写.mp4
  • 🎬 02-简历的编写1.mp4
  • 🎬 04-面试流程.mp4





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