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知乎知学堂《AI大模型应用开发实战营 (12期)》

知乎知学堂《AI大模型应用开发实战营 (12期)》 实战营，深度学习AI大模型应用 编辑点评 实战性强，案例丰富，涵盖视觉大模型、多模态理解等前沿技术，适合对AI大模型应用开发感兴趣的学习者。 ⭐ 编辑推荐 实战营深入解析AI大模型应用，12期课程涵盖视觉大模型、多模态理解等多个领域。 通过案例学习

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知乎知学堂《AI大模型应用开发实战营 (12期)》

实战营，深度学习AI大模型应用

编辑点评

实战性强，案例丰富，涵盖视觉大模型、多模态理解等前沿技术，适合对AI大模型应用开发感兴趣的学习者。

⭐ 编辑推荐

实战营深入解析AI大模型应用，12期课程涵盖视觉大模型、多模态理解等多个领域。

通过案例学习，掌握AI大模型开发技巧。

✨ 课程亮点

✦实战性强
✦案例丰富
✦前沿技术覆盖全面

课程目录

📁 .ipynb_checkpoints31 条
  • 1-Qwen-VL-保险识别-cn-checkpoint.ipynb [14.7 KB]
  • 2-Qwen-VL-chat1-checkpoint.ipynb [893.2 KB]
  • 9-extraction-of-auto-accident-elements.jpg [74.2 KB]
  • 7-vehicle-damage-evaluation.jpg [68.6 KB]
  • 4-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg [43.3 KB]
  • 6-Dangerous-driving-behavior-detection-5.jpg [23.6 KB]
  • 3-vehicle-underwriting-1.jpg [38.9 KB]
  • 8-vehicle-damage-evaluation.jpg [42.2 KB]
  • prompt_template_cn.xlsx [9.9 KB]
  • 12-vehicle-identity-verification-2.jpg [81.0 KB]
  • prompt_template_cn_result-20250430.xlsx [17.7 KB]
  • prompt_template_cn_result.xlsx [13.5 KB]
  • prompt_template_en.xlsx [9.7 KB]
  • 1-vehicle-odometer-reading.jpg [22.4 KB]
  • 6-Dangerous-driving-behavior-detection-4.jpg [21.2 KB]
  • 11-vehicle-identity-verification-2.jpg [51.0 KB]
  • 5-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg [29.7 KB]
  • 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb [23.8 KB]
  • 6-Dangerous-driving-behavior-detection-3.jpg [19.4 KB]
  • 3-vehicle-underwriting-3.jpg [46.1 KB]
  • 11-vehicle-identity-verification-1.jpg [47.8 KB]
  • 2-vehicle-odometer-reading.jpg [86.1 KB]
  • prompt_template_en_result.xlsx [9.8 KB]
  • 10-extraction-of-auto-accident-elements.jpg [120.5 KB]
  • 3-vehicle-underwriting-5.jpg [32.8 KB]
  • 6-Dangerous-driving-behavior-detection-1.jpg [19.8 KB]
  • 3-vehicle-underwriting-4.jpg [41.7 KB]
  • 3-vehicle-underwriting-2.jpg [45.0 KB]
  • 2-Qwen-VL-chat1.ipynb [893.2 KB]
  • 6-Dangerous-driving-behavior-detection-2.jpg [20.1 KB]
  • 12-vehicle-identity-verification-1.jpg [61.0 KB]
📁 CASE-MinerU使用4 条
  • 三国演义.pdf [3.8 MB]
  • Qwen3-tech_report.pdf [6.1 MB]
  • 1-MinerU.ipynb [3.1 KB]
  • download_models_hf.py [2.4 KB]
📁 CASE-汽车剐蹭视频理解3 条
  • video-understand.py [9.7 KB]
  • requirements.txt [106.0 B]
  • video-understand.ipynb [18.6 KB]
📁 .ipynb_checkpoints13 条
  • 2-Qwen-VL-本地图片-checkpoint.ipynb [4.1 KB]
  • prompt_template_cn.xlsx [9.1 KB]
  • 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb [11.0 KB]
  • 1-Chinese-document-extraction.jpg [81.0 KB]
  • 5-Korean-document-extraction.jpg [117.1 KB]
  • 3-French-document-extraction.jpg [202.7 KB]
  • 2-Qwen-VL-本地图片【海量资源：kebaiwan.net】.ipynb [4.1 KB]
  • 4-German-document-extraction.jpg [142.7 KB]
  • 2-Japanese-document-extraction.jpg [173.1 KB]
  • prompt_template_cn_result.xlsx [7.9 KB]
  • yolo-cases.zip [80.7 MB]
  • 笔记20250515.txt [2.8 KB]
  • 视觉大模型与多模态理解.pdf [6.7 MB]
📁 CASE-embedding使用3 条
  • gte-qwen2-使用2.py [4.7 KB]
  • bge-m3使用.py [1.2 KB]
  • gte-qwen2-使用1.py [1.5 KB]
📁 .ipynb_checkpoints1 条
  • chatpdf-faiss-checkpoint.ipynb [18.1 KB]
📁 faiss-19 条
  • index.faiss [30.0 KB]
  • index.pkl [12.3 KB]
  • ReadMe.md [3.8 KB]
  • chatpdf-faiss.ipynb [18.9 KB]
  • 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf [323.3 KB]
  • chatpdf-faiss.py [6.7 KB]
  • 笔记20250417.txt [7.4 KB]
  • 1-RAG技术与应用.pdf [2.1 MB]
  • 2-NotebookLM使用.pdf [1.7 MB]
AI大模型全栈工程师先导课（赠）19 集
  • 4-VSCode安装与应用.mp4 [19.4 MB]
  • 9-如何使用注解.mp4 [29.1 MB]
  • 3-macOS环境安装.mp4 [6.8 MB]
  • 6-pip包管理工具.mp4 [28.7 MB]
  • 7-Python工程应用-字符串.mp4 [32.3 MB]
  • 12-JSON应用.mp4 [40.1 MB]
  • 5-PyCharn安装与应用.mp4 [22.9 MB]
  • 19.dotenv使用.mp4 [31.3 MB]
  • 8-Python文档化应用场景.mp4 [19.0 MB]
  • 15-爬虫（2）.mp4 [76.7 MB]
  • 17-爬虫（4）.mp4 [66.9 MB]
  • 13-文件IO.mp4 [25.3 MB]
  • 10-字符编码的处理.mp4 [64.7 MB]
  • 14-爬虫（1）.mp4 [33.2 MB]
  • 11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4 [95.6 MB]
  • 20.FastAPI的使用.mp4 [59.6 MB]
  • 18-字符串处理.mp4 [50.7 MB]
  • 16-爬虫（3）.mp4 [63.9 MB]
  • 2-Windows环境安装.mp4 [6.6 MB]
📁 7.部署和交付1 集
  • 1. 【David】智能算力那点事儿.mp4 [1.1 GB]
📁 6.多模态1 集
  • 1. 【吴桂林】数字分身应用及技术介绍.mp4 [1.3 GB]
📁 1.AI编程1 集
  • 1. 【何少甫】网易 CodeWave 智能开发平台的 AI 实践.mp4 [1.0 GB]
📁 3.LangChain1 集
  • 1. 【薛宏伟】LangChain 核心源码解读.mp4 [2.2 GB]
📁 5.Fine-tuning7 集
  • 4. 【神秘嘉宾】大模型时代的AI产品新挑战.mp4 [1.2 GB]
  • 7. 【罗璇】从RWKV看端侧大模型的发展.mp4 [1.2 GB]
  • 6. 【麒汀】阿里云百炼之一站式模型微调训练实践.mp4 [1.4 GB]
  • 3. 【甘如饴】多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的.mp4 [1.7 GB]
  • 5. 【可乐】百度智能云千帆行业实战&金融大模型应用探索与开发实践.mp4 [1.2 GB]
  • 1. 【张轩玮】我是如何训练百亿参数大模型 ChatYuan 的.mp4 [1.1 GB]
  • 2. 【施兴】如何用 Stable Diffusion 复现一个妙鸭.mp4 [1.9 GB]
📁 8.产品设计和运营4 集
  • 4. 【Frank Nee】中国产品如何出海.mp4 [2.2 GB]
  • 2. 【王乐】复盘 FoloToy AI 玩具的独立开发历程.mp4 [1.1 GB]
  • 1. 【周玮】AI 落地实战应用——EDGE 过程总结和复盘.mp4 [2.2 GB]
  • 3. 【汪源】GenAI的创新逻辑与趋势.mp4 [1.9 GB]
📁 4.手撕 AutoGPT2 集
  • 2. 【林义章】MetaGPT 让每个人拥有专属智能体.mp4 [1.8 GB]
  • 1. 【丛鑫、卢雅西】XAgent 原理、技术与应用.mp4 [1.7 GB]
📁 2.RAG2 集
  • 1. 【翼飞】阿里云百炼之RAG在企业场景的应用.mp4 [881.8 MB]
  • 2. 【刘海峰】ChatU.ai 企业落地经验.mp4 [1.6 GB]
📁 rerank2 条
  • beg-reranker.py [1.2 KB]
  • beg-reranker.ipynb [8.7 KB]
📁 Case-ChatPDF-Faiss5 条
  • 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf [323.3 KB]
  • chatpdf-faiss.ipynb [18.2 KB]
  • MultiQueryRetriever使用.py [1.3 KB]
  • MultiQueryRetriever使用.ipynb [5.5 KB]
  • chatpdf-faiss.py [6.7 KB]
📁 docs18 条
  • 平安境内紧急医疗救援服务条款.pdf [159.1 KB]
  • 7-平安装修保.txt [485.0 B]
  • 平安商业综合责任保险（亚马逊）.pdf [930.8 KB]
  • 平安附加疾病身故保险条款.pdf [530.3 KB]
  • 2-雇主责任险.txt [4.9 KB]
  • 平安产险交通出行意外伤害保险（互联网版）产品说明.pdf [81.3 KB]
  • 1-平安商业综合责任保险（亚马逊）.txt [2.5 KB]
  • 平安企业团体综合意外险(互联网版)适用条款.pdf [292.8 KB]
  • 3-平安企业团体综合意外险.txt [9.5 KB]
  • 4-雇主安心保.txt [2.0 KB]
  • 6-财产一切险.txt [1.9 KB]
  • 5-施工保.txt [4.5 KB]
  • 平安产险交通工具意外伤害保险（互联网版）条款.pdf [310.3 KB]
  • 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf [323.3 KB]
  • qwen-agent-multi-files.py [3.8 KB]
  • qwen-agent-1.ipynb [6.3 KB]
  • qwen-agent-1.py [3.3 KB]
  • qwen-agent-multi-files.ipynb [15.7 KB]
📁 input6 条
  • three_kingdoms.txt [1.4 MB]
  • three_kingdoms-4037c531101e.txt [1.7 MB]
  • settings.yaml [5.1 KB]
  • .env [31.0 B]
  • 1-RAG高级技术与实践.pdf [5.3 MB]
  • 笔记20250422.txt [6.4 KB]
常用工具下载1 条
  • OllamaSetup.exe [1001.0 MB]
📁 CASE：创建产品知识库6 条
  • 大模型定价.xlsx [8.7 KB]
  • 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf [368.6 KB]
  • 远程办公场景最佳实践.docx [469.6 KB]
  • 空调定价.xlsx [8.6 KB]
  • 笔记20250522.txt [5.9 KB]
  • 1-Coze工作原理与应用实例.pdf [5.8 MB]
AI大模型追新课2 集
  • 2、解析 Manus：多智能体技术的架构与未来.mp4 [242.0 MB]
  • 1、DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用.mp4 [200.4 MB]
ai大模型正课17 集
  • 14、视觉大模型与视觉智能体.mp4 [271.4 MB]
  • 6銆丷AG锛圧etrieval Augmented Generation锛夋妧鏈笌搴旂敤.mp4 [371.5 MB]
  • 16、Coze工作原理与应用实例.mp4 [253.7 MB]
  • 15、Fine-tuning技术与大模型优化.mp4 [291.9 MB]
  • 10、Function Calling与跨模型协作.mp4 [377.9 MB]
  • 13、视觉大模型与视觉智能体.mp4 [387.7 MB]
  • 3、Cursor编程-从入门到精通.mp4 [344.7 MB]
  • 8、Text2SQL：自助式数据报表开发.mp4 [398.1 MB]
  • 9、LangChain：多任务应用开发.mp4 [400.1 MB]
  • 7、RAG高级技术与最佳实践.mp4 [407.6 MB]
  • 5、Embeddings和向量数据库.mp4 [322.1 MB]
  • 2、Prompt工程：设计与优化.mp4 [345.9 MB]
  • 11、Agent智能体系统的设计与应用.mp4 [361.9 MB]
  • 12、MCP应用与实战.mp4 [337.0 MB]
  • 4、Cursor 可视化大屏搭建.mp4 [294.7 MB]
  • 17、Coze插件开发实战.mp4 [280.7 MB]
  • 1、AI大模型基本原理与deepseek使用.mp4 [400.1 MB]
📁 CASE-A2A使用3 条
  • requirements.txt [72.0 B]
  • WeatherAgent.py [1.8 KB]
  • BasketBallAgent.py [2.0 KB]
📁 CASE-MCP Demo-22 条
  • requirements.txt [39.0 B]
  • assistant_bot.py [6.2 KB]
📁 CASE-MCP Demo-19 条
  • requirements.txt [51.0 B]
  • .cursorindexingignore [109.0 B]
  • txt_counter.py [2.0 KB]
  • assistant_mcp_txt_bot.py [6.2 KB]
  • assistant_mcp_amap_bot.py [6.3 KB]
  • 旅行规划.md [4.6 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • 1-MCP与A2A的应用.pdf [5.7 MB]
  • 笔记20250508.txt [3.8 KB]
📁 【完成参考】Excel_merge5 条
  • Excel_merge.py [1.2 KB]
  • 员工基本信息表.xlsx [9.5 KB]
  • 员工信息与绩效合并表.xlsx [6.3 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • 员工绩效表.xlsx [6.7 KB]
📁 CASE-Excel_merge2 条
  • 员工绩效表.xlsx [6.7 KB]
  • 员工基本信息表.xlsx [9.5 KB]
📁 CASE-dashboard_epidemic1 条
  • 香港各区疫情数据_20250322.xlsx [183.6 KB]
📁 CASE-bed_usage1 条
  • hospital_bed_usage_data.xlsx [3.1 MB]
📁 charts5 条
  • TOP10最高使用率科室.png [151.2 KB]
  • TOP10最低使用率科室.png [128.9 KB]
  • 医院科室使用率热力图.png [432.3 KB]
  • 病床数量与使用率关系.png [343.2 KB]
  • 各医院病床使用率.png [251.8 KB]
📁 data_cache2 条
  • data_cache.pkl [2.2 KB]
  • metadata.json [187.0 B]
📁 .qodo1 条
  • history.sqlite [20.0 KB]
📁 templates7 条
  • index.html [37.4 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • app.py [20.7 KB]
  • precompute_data.py [8.1 KB]
  • view_excel_data.py [7.2 KB]
  • hospital_bed_usage_data.xlsx [3.1 MB]
  • README.md [1.4 KB]
📁 js2 条
  • hongkong.json [3.3 MB]
  • dashboard.js [27.5 KB]
📁 css1 条
  • dashboard.css [5.8 KB]
📁 templates16 条
  • index.html [3.9 KB]
  • read_excel.py [8.0 KB]
  • 每日确诊数据统计图.png [349.9 KB]
  • 活跃病例数据统计图.png [202.2 KB]
  • 香港各区疫情数据_20250322.xlsx [183.6 KB]
  • 各地区确诊病例对比图.png [264.2 KB]
  • 疫情数据统计图 - 副本.png [179.1 KB]
  • app.py [7.5 KB]
  • 疫情数据统计图.png [179.1 KB]
  • README.md [1.7 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • requirements.txt [57.0 B]
  • 1-Cursor编程.pdf [3.9 MB]
  • 【课前准备】AI编程工具安装.pdf [131.7 KB]
  • 笔记20250408.txt [7.3 KB]
  • 【补充】CASE-病床使用情况.pdf [1.8 MB]
📁 CASE-客户分层营销助手3 条
  • 营销策略.xlsx [12.5 KB]
  • user_tag.xlsx [9.2 KB]
  • user_behavior_event.xlsx [10.0 KB]
📁 CASE-市场舆情监测Agent5 条
  • 代码1.py [350.0 B]
  • securities_past.py [2.6 KB]
  • AppStorePast-代码1.py [487.0 B]
  • AppStorePast.py [1.1 KB]
  • 代码.js [1.2 KB]
📁 CASE-智能客服Agent9 集
  • 中国平安金裕人生理财产品.doc [61.0 KB]
  • 港股交易规则介绍.pdf [954.2 KB]
  • 上海证券交易所交易规则.pdf [378.1 KB]
  • user_complain.xlsx [8.9 KB]
  • 平安财富日添利理财产品.doc [30.0 KB]
  • Coze进阶实战与插件开发.pdf [6.4 MB]
  • 璇佸埜鑸嗘儏Agent.mp4 [4.4 MB]
  • ABC公司证券产品介绍.txt [6.7 KB]
  • 笔记20250527.txt [4.4 KB]
📁 CASE-SQL-vanna2 条
  • vanna-mysql.ipynb [21.9 KB]
  • vanna-mysql.py [3.2 KB]
📁 data16 条
  • BeneficiaryInfo.xlsx [63.5 KB]
  • create_sql.txt [2.8 KB]
  • ClaimInfo.xlsx [85.5 KB]
  • ProductInfo.xlsx [60.2 KB]
  • CustomerInfo.xlsx [111.5 KB]
  • EmployeeInfo.xlsx [145.6 KB]
  • PolicyInfo.xlsx [77.3 KB]
  • 数据表字段说明-精简1.txt [3.1 KB]
  • AgentInfo.xlsx [103.0 KB]
  • qa_list-2.txt [854.0 B]
  • SQL查询-Coder.ipynb [5.6 KB]
  • qa_list-1.txt [1.1 KB]
  • SQL查询-Chat.ipynb [26.1 KB]
  • SQL结果评测.ipynb [13.4 KB]
  • codegeex-1.ipynb [8.4 KB]
  • qwen-coder1.ipynb [6.1 KB]
📁 .ipynb_checkpoints4 条
  • sql_life_insurance-checkpoint.ipynb [3.7 KB]
  • sql_agent_deepseek-checkpoint.ipynb [24.7 KB]
  • sql_life_insurance.ipynb [30.6 KB]
  • sql_agent_deepseek.ipynb [22.4 KB]
📁 SQL数据表源文件12 条
  • agentinfo.sql [235.4 KB]
  • claiminfo.sql [271.4 KB]
  • employeeinfo.sql [303.8 KB]
  • policyinfo.sql [242.6 KB]
  • productinfo.sql [201.1 KB]
  • crs_orders.sql [5.0 KB]
  • customerinfo.sql [266.2 KB]
  • beneficiaryinfo.sql [140.6 KB]
  • heros.sql [14.7 KB]
  • 2-vanna使用.pdf [479.2 KB]
  • 1-Text2SQL：自助式数据报表开发.pdf [3.1 MB]
  • 笔记20250424.txt [9.3 KB]
📁 .ipynb_checkpoints22 条
  • Untitled-checkpoint.ipynb [186.8 KB]
  • test2-checkpoint.ipynb [245.9 KB]
  • insurance_feature_importance-checkpoint.ipynb [96.8 KB]
  • insurance_automl-checkpoint.ipynb [44.0 KB]
  • test1-checkpoint.ipynb [70.1 KB]
  • insurance_fraud_detect-checkpoint.ipynb [1.1 MB]
  • insurance_fraud_detect2-checkpoint.ipynb [275.7 KB]
  • insurance_automl2-checkpoint.ipynb [36.8 KB]
  • insurance_fraud_detect1-checkpoint.ipynb [170.6 KB]
  • train.csv [183.5 KB]
  • test.csv [78.2 KB]
  • 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb [1.7 KB]
  • README.md [2.1 KB]
  • 1-AI大模型原理与DeepSeek使用.pdf [3.0 MB]
  • 2-天气Function-Qwen.ipynb [6.8 KB]
  • 4-运维事件处置-Qwen.ipynb [6.1 KB]
  • 2-API使用.pdf [1.6 MB]
  • 6-deepseek-r1-7b使用.py [996.0 B]
  • 笔记-20250331.txt [2.7 KB]
  • 1-情感分析-Qwen.ipynb [1.7 KB]
  • 3-表格提取-Qwen.ipynb [5.1 KB]
  • 6-deepseek-r1-7b使用.ipynb [6.6 KB]
📁 CASE-ticket-agent5 条
  • assistant_ticket_bot-2.py [9.0 KB]
  • assistant_ticket_bot-1.py [6.7 KB]
  • requirements.txt [129.0 B]
  • assistant_ticket_bot-3.py [9.8 KB]
  • assistant_revenue_bot.py [22.2 KB]
📁 CASE-Function Calling4 条
  • qwen3-function使用.py [2.9 KB]
  • requirements.txt [37.0 B]
  • qwen3-function使用-2.py [5.6 KB]
  • Function Calling与协作.pdf [1.7 MB]
2-Prompt工程：设计与优化10 条
  • 1-DeepSeek使用.pdf [3.4 MB]
  • 3-deepseek-r1-7b使用.ipynb [6.6 KB]
  • 笔记20250403.txt [4.4 KB]
  • 2-提示词工程.pdf [1.2 MB]
  • 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.py [1.0 KB]
  • README.md [1.8 KB]
  • 2-提示词工程使用.py [3.7 KB]
  • 3-deepseek-r1-7b使用.py [996.0 B]
  • 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb [1.7 KB]
  • 2-提示词工程使用.ipynb [9.7 KB]
📁 CASE-搭建故障诊断Agent3 条
  • requirements.txt [48.0 B]
  • network_diagnosis_agent_logic.md [5.5 KB]
  • 2-network_diagnosis_agent.py [10.6 KB]
📁 .ipynb_checkpoints16 条
  • 4-ConversationChain-checkpoint.ipynb [4.3 KB]
  • LLMChain2-checkpoint.ipynb [58.4 KB]
  • 3-LLMChain-checkpoint.ipynb [2.7 KB]
  • 2-LLMChain-checkpoint.ipynb [5.3 KB]
  • LLMChain1-checkpoint.ipynb [2.7 KB]
  • 1-LLMChain-checkpoint.ipynb [7.3 KB]
  • indexes1-checkpoint.ipynb [7.8 KB]
  • LLMChain3-checkpoint.ipynb [5.3 KB]
  • LLMChain2-1-checkpoint.ipynb [7.3 KB]
  • ConversationChain1-checkpoint.ipynb [3.1 KB]
  • LLMChain-ChatPromptTemplate1-checkpoint.ipynb [2.0 KB]
  • 5-product_llm.py [8.5 KB]
  • 1-LLMChain.ipynb [2.7 KB]
  • 3-LLMChain.ipynb [5.5 KB]
  • 2-LLMChain.ipynb [7.3 KB]
  • 4-ConversationChain.ipynb [4.3 KB]
📁 CASE-工具链组合7 条
  • 2-simple_toolchain.py [7.9 KB]
  • 3-lcel-demo.py [1.2 KB]
  • 1-simple_toolchain.py [9.2 KB]
  • requirements.txt [113.0 B]
  • 笔记20250429.txt [5.2 KB]
  • 1-LangChain：多任务应用开发.pdf [3.0 MB]
  • 2-Generative Agents.pdf [1.4 MB]
📁 【完成参考】CASE-客户续保预测41 条
  • gender_age_boxplot.png [15.1 KB]
  • decision_tree_model.py [7.8 KB]
  • gender_distribution.png [22.5 KB]
  • bnb_confusion_matrix.png [22.3 KB]
  • gnb_confusion_matrix.png [21.8 KB]
  • nb_models_comparison_roc.png [55.4 KB]
  • view_excel.py [227.0 B]
  • bnb_roc_curve.png [34.5 KB]
  • random_forest_model.py [6.5 KB]
  • gnb_roc_curve.png [33.2 KB]
  • best_lr_feature_importance.png [32.4 KB]
  • lr_feature_importance.png [31.1 KB]
  • logistic_regression_model.py [8.8 KB]
  • best_roc_curve.png [35.9 KB]
  • policy_data.xlsx [93.9 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • best_dt_roc_curve.png [39.1 KB]
  • best_decision_tree_text.txt [2.8 KB]
  • age_distribution.png [16.3 KB]
  • feature_importance.png [31.5 KB]
  • mnb_roc_curve.png [33.7 KB]
  • README.md [3.0 KB]
  • dt_feature_importance.png [31.3 KB]
  • lr_confusion_matrix.png [18.8 KB]
  • lr_coefficients.png [45.2 KB]
  • confusion_matrix.png [16.5 KB]
  • dt_confusion_matrix.png [17.8 KB]
  • best_lr_roc_curve.png [36.4 KB]
  • roc_curve.png [33.5 KB]
  • policy_test.xlsx [25.1 KB]
  • decision_tree_text.txt [4.6 KB]
  • lr_roc_curve.png [32.8 KB]
  • naive_bayes_model.py [10.3 KB]
  • decision_tree_viz.png [666.9 KB]
  • region_correlation.png [44.7 KB]
  • analyze_data.py [3.1 KB]
  • mnb_confusion_matrix.png [19.9 KB]
  • best_lr_coefficients.png [46.7 KB]
  • dt_roc_curve.png [38.0 KB]
  • best_decision_tree_viz.png [657.0 KB]
  • view_data.py [273.0 B]
📁 CASE-客户续保预测5 条
  • policy_data.xlsx [93.9 KB]
  • policy_test.xlsx [25.1 KB]
  • 笔记20250410.txt [6.3 KB]
  • 1-Cursor数据可视化与洞察.pdf [1.0 MB]
  • 2-CASE-客户续保预测.pdf [3.0 MB]
📁 .qodo1 条
  • history.sqlite [20.0 KB]
📁 .ipynb_checkpoints6 条
  • hotel_rec-checkpoint.ipynb [140.0 KB]
  • Seattle_Hotels.csv [155.6 KB]
  • hotel_rec - nltk.py [4.0 KB]
  • hotel_rec.py [5.5 KB]
  • .gitignore [6.0 B]
  • hotel_rec.ipynb [142.6 KB]
📁 __pycache__17 条
  • __init__.cpython-37.pyc [313.0 B]
  • __init__.cpython-36.pyc [313.0 B]
  • files_processing.cpython-311.pyc [13.6 KB]
  • files_processing.cpython-35.pyc [8.2 KB]
  • segment.cpython-36.pyc [6.8 KB]
  • segment.cpython-311.pyc [11.2 KB]
  • files_processing.cpython-37.pyc [7.5 KB]
  • __init__.cpython-311.pyc [369.0 B]
  • segment.cpython-35.pyc [6.5 KB]
  • __init__.cpython-35.pyc [329.0 B]
  • segment.cpython-37.pyc [6.8 KB]
  • files_processing.cpython-36.pyc [7.5 KB]
  • segment.py [8.6 KB]
  • create_word2vec.py [9.5 KB]
  • __init__.py [193.0 B]
  • create_batch_data.py [5.4 KB]
  • files_processing.py [8.2 KB]
📁 segment1 条
  • segment_0.txt [2.3 MB]
📁 source1 条
  • journey_to_the_west.txt [1.2 MB]
📁 source1 条
  • three_kingdoms.txt [1.7 MB]
📁 models5 条
  • word2Vec.model [7.8 MB]
  • word_similarity.py [1.1 KB]
  • word_seg.py [1.1 KB]
  • 1-Embedding与向量数据库.pdf [1.2 MB]
  • 笔记20250414.txt [4.2 KB]
📁 CASE-私募基金运作指引问答助手（反应式）2 条
  • fund_qa_langgraph.py [13.8 KB]
  • fund_qa_qwen_agent.py [7.2 KB]
📁 CASE-智能投研助手（深思熟虑）5 条
  • deliberative_research_langgraph.py [18.4 KB]
  • deliberative_research_qwen_agent-2.py [19.5 KB]
  • deliberative_research_agent_comparison.md [5.4 KB]
  • requirements.txt [129.0 B]
  • deliberative_research_agent_documentation.md [8.8 KB]
📁 CASE-投顾AI助手（混合式）5 条
  • hybrid_wealth_advisor_langgraph.py [22.9 KB]
  • requirements.txt [162.0 B]
  • hybrid_wealth_advisor_qwen_agent.py [16.8 KB]
  • 1-Agent智能体系统的设计与应用.pdf [2.8 MB]
  • 笔记20250513.txt [8.1 KB]

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