课程目录
01 Python基础
第1–14节：环境搭建、语法基础、变量、数据类型、运算符与分支循环。
02 Python进阶
第15–20节：列表、字典、集合、函数、闭包、装饰器与生成器。
03 模块与并发
第21–24节：模块导入、迭代器、进程与线程、线程安全与进程通信。
04 面向对象
第25–28节：类与对象、封装继承多态、魔法方法、异常处理与文件操作。
05 综合案例
第29–30节：CMS客户管理系统与正则表达式应用。
06 Numpy与Pandas
第31–36节：Anaconda环境、ndarray操作、Series与DataFrame、分组聚合与可视化。
07 Git
第37–40节：版本控制、Git安装配置、分支操作与远程库协作。
08 Linux与Shell
第41–44节：虚拟机安装、Linux命令、用户权限与Shell脚本编程。
09 MySQL
第45–50节：数据类型、DDL与DML、单行多行函数、子查询、连接与事务。
10 Docker
第51–52节：Docker架构、镜像容器、Dockerfile与compose部署。
11 数据结构与算法
第53–58节：排序算法、栈队列链表、哈希表、二叉树与动态规划。
12 机器学习
第59–66节：特征工程、线性回归、逻辑回归、KNN、聚类与模型评估。
13 LangGraph
第67–70节：状态图、节点边、reducer、检查点与人工审核。
14 电商客服实战
第71–74节：FastAPI服务、数据库设计、业务分层与接口测试。
15 Web开发框架
第75–76节：协程异步、FastAPI路由、参数处理与SQLAlchemy集成。
16 掌柜智库
第77–84节：RAG导入检索、MinerU解析、向量存储、多路召回与Web服务。
17 面试资料
第85节：简历编写禁忌、招聘平台沟通与面试谈薪技巧。
18 深度学习
第86–92节：PyTorch张量、神经网络、反向传播、CNN与优化技巧。
19 LangChain
第93–98节：核心组件、提示词模板、RAG检索、MCP协议与Agent工具调用。
20 舆情分析
第99–104节：多平台爬虫、数据清洗、多Agent编排、报告生成与部署。
21 多模态
第105–106节：ViT、CLIP、ClipCap与扩散模型应用。
22 智能商品发布
第107–108节：数据预处理、混合精度训练、检查点与早停机制。
23 低代码平台Agent
第109–116节：Coze与Dify平台、工作流编排、电商客服与营销海报案例。
24 vibecoding
第117–118节：Cursor、Codex、Claude Code工具与开发流程。
25 NLP
第119–124节：文本表示、RNN、LSTM、Seq2Seq、Attention与Transformer。
26 HermesAgent
第125节：Hermes入门、能力扩展、多实例与多Agent协作。
27 强化学习
第126–128节：策略梯度、Actor-Critic、PPO、GRPO与RLHF。
28 LLM
第129–136节：GPT系列、Qwen3架构、LoRA微调、vLLM推理与DPO训练。
29 评估优化与部署
第137–138节：知识库评估、badcase分析、Docker部署与运维问题。
30 面试题串讲
第139–140节：Python基础、LangChain、LLM架构与项目面试真题。
31 掌柜智库实战
第141–144节：RAG导入检索全流程、MCP搜索、RRF粗排与结果输出。
32 掌柜问数
第145–150节：元数据知识库、LangGraph工作流、SQL生成校验与FastAPI服务。
33 电商客服
第151–158节：对话引擎、流程加载、任务处理器、Action与数字人集成。
34 vibecoding实战
第159节：vibecoding项目实战综合演练。
35 问数实战
第160节：问数项目综合实战与需求实现。
36 大模型概述
第161–164节：大模型简介、架构演进、提示工程、RAG与智能体。
发表于 半小时前
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