B站林粒粒 ：小白玩转AI大模型应用开发
课程简介
这门课在 B 站上叫「小白玩转AI大模型应用开发」，标题里的"小白"值得拆开看：它假设你懂一点 Python，但没碰过 LangChain、没调过 API、也没想过向量数据库是怎么回事。整套内容的主线不是讲模型原理，而是把一个大模型应用从"能对话"推进到"能读文件、能记住上下文、能当助手"的工程过程。对需要落地参考的开发者来说，它的价值在于给出了每个能力点…
这门课在 B 站上叫「小白玩转AI大模型应用开发」，标题里的"小白"值得拆开看：它假设你懂一点 Python，但没碰过 LangChain、没调过 API、也没想过向量数据库是怎么回事。整套内容的主线不是讲模型原理，而是把一个大模型应用从"能对话"推进到"能读文件、能记住上下文、能当助手"的工程过程。对需要落地参考的开发者来说，它的价值在于给出了每个能力点的最小可运行结构。
技术栈：围绕 LangChain 的一条链路
从目录里能看出明显的主线：前期补 Python 和调用大模型 API 的基础，中段进入 LangChain 的核心抽象——Chain、Prompt Template、Memory、Retriever，后段落到 Text Embedding、向量检索和 Assistant API。这条链路基本覆盖了 2023 年以来 RAG 类应用的标准搭法。它不是抽象地讲"什么是向量"，而是把文本变数字这个动作放进"给 AI 模型读文件的能力"这个具体需求里，嵌入向量因此有了明确的使用场景，而不是孤立的知识点。如果你想找的是一条从零到能跑通 RAG 的最短路径，这个结构是有参考价值的。
项目结构：按能力模块切分，而非按 API 罗列
课程的组织方式是按"给模型加一种能力"来分节的：加记忆、加文件读取、加助手接口。这种切法的好处是每个模块都有清晰的输入输出边界。以「Conversation Chain 开箱即用的带记忆对话链」为例，它处理的是多轮对话中上下文丢失的问题，对应的工程问题是：历史消息怎么存、存多少、什么时候截断。这类问题在实际项目里一定会遇到，而课程把它们单独拎出来做成一节，说明作者是按"会遇到什么问题"来编排的，不是按官方文档的目录顺序念一遍。你在对照实践时，可以把每一节当成一个可独立抽出的模块来读，先跑通，再决定要不要嵌进自己的项目。
可复用模块：Embedding、Memory、Assistant API
有三块内容最容易被直接搬进自己的代码里。一是 Text Embedding 部分，文本转向量是检索、去重、聚类等一连串功能的地基，理解了这一层，后面接任何向量库都不陌生。二是 Memory 相关章节，带记忆的对话链是客服、助手类应用的标配，这块代码往往可以直接改改 prompt 就用。三是【加餐】里的 Assistant API，它代表另一种思路：不自己拼 Chain，而是把文件检索、代码解释器等能力交给平台托管。两种路线各有取舍，课程把它们都放进来，方便你对比"自己搭"和"用现成"的边界在哪。这种对照本身就是一种工程判断力的训练。
怎么用这份资料自学
- 先确认 Python 环境和 API Key 能跑通，别急着往后翻，环境问题会一直干扰你理解后面的抽象。
- 把 Chain、Memory、Retriever 这三块当成三个独立实验，每个都自己敲一遍，再改参数看输出变化。
- 看视频时同步开一个自己的小项目，比如做一个能读本地文档并回答问题的助手，把课程里的模块逐个接进去。
- Embedding 和向量检索部分建议多花时间，这是后面所有 RAG 应用的性能瓶颈所在。
- Assistant API 那节可以当作参照系，用来判断哪些能力值得自己实现，哪些交给平台更划算。
适合谁，以及要有的预期
这份资料适合已经能写基础 Python、想快速建立起大模型应用工程直觉的人。它的定位是"带你走通一遍流程"，不是"讲透每一个原理"，所以遇到 Prompt 工程、检索召回率、成本控制这些深入话题时，你需要自己再找资料补。把它当作一张地图而不是一本手册来用：先按图走一遍，知道每个环节大概长什么样，再针对自己项目里真正卡住的地方往回钻。这样看视频才不会变成看完就忘的消耗，而是能落到你自己代码里的东西。
B站林粒粒 ：小白玩转AI大模型应用开发
从零开始，掌握AI大模型应用开发
编辑点评
深入浅出讲解AI大模型应用开发，涵盖从基础到高级的实用技巧，适合AI爱好者及开发者。
⭐ 编辑推荐
B站林粒粒带你玩转AI大模型应用开发，从Python入门到AI模型应用，一步步实现AI梦想。
✨ 课程亮点
✦Python入门到AI应用开发全流程
✦深入浅出讲解AI大模型原理
✦实战项目助力技能提升
课程目录
14.给AI模型读文件的能力7 集
- 86-Retrieval Chain 开箱即用的检索增强对话链-1080P 高清-AVC.mp4 [8.8 MB]
- 84-Text Embedding 文本变数字？神奇的嵌入向量-1080P 高清-AVC【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [5.9 MB]
- 83-Text Splitter 上下文窗口有限？文本切成块-1080P 高清-AVC.mp4 [6.5 MB]
- 82-Document Loader 把外部文档加载进来-1080P 高清-AVC.mp4 [13.8 MB]
- 87-Documents Chain 把外部文档塞给模型的不同方式-1080P 高清-AVC.mp4 [6.2 MB]
- 81-RAG 怎么让AI知道私人数据？检索增强生成-1080P 高清-AVC.mp4 [5.7 MB]
- 85-Vector Store 向量数据库，AI模型的海马体-1080P 高清-AVC.mp4 [7.2 MB]
04.AI大模型应用开发准备3 集
- 42-Jupyter Notebook使用 上手金刚钻-1080P 高清-AVC.mp4 [10.0 MB]
- 41-工具安装 做AI大模型应用开发，需要些啥？-1080P 高清-AVC.mp4 [6.4 MB]
- 43-Jupyter Notebook使用 更多上手金刚钻-1080P 高清-AVC.mp4 [6.2 MB]
18.【加餐】Assistant API3 集
- 106-Assistant API 创建PDF文件问答助手-1080P 高清-AVC.mp4 [12.2 MB]
- 104-Assistant API 搞懂API的关键对象-1080P 高清-AVC.mp4 [6.1 MB]
- 105-Assistant API 创建私人数学助手-1080P 高清-AVC.mp4 [21.9 MB]
12.给AI模型添加记忆3 集
- 76-Memory 记忆咋还有不同类型？-1080P 高清-AVC.mp4 [10.8 MB]
- 75-Conversation Chain 开箱即用的带记忆对话链-1080P 高清-AVC【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [3.8 MB]
- 74-Memory 让AI模型不再忘掉对话-1080P 高清-AVC.mp4 [7.9 MB]
02.【选修内容】AI大模型科普4 集
- 3-AI科普 啥是大语言模型（LLM）-1080P 高清-AVC.mp4 [22.2 MB]
- 5-AI科普 如何3步训练出一个AI聊天助手-1080P 高清-AVC.mp4 [17.1 MB]
- 2-AI科普 啥是“AIGC”及一系列AI技术词-1080P 高清-AVC.mp4 [24.9 MB]
- 4-AI科普 AI聊天助手背后的黑科技Transformer-1080P 高清-AVC.mp4 [29.8 MB]
07.API用法示例4 集
- 55-AI大模型API用法示例 文本撰写：秒生成小红书爆款文案-720P 高清-AVC.mp4 [4.4 MB]
- 54-AI大模型API用法示例 文本总结：一建总结用户评价-720P 高清-AVC.mp4 [6.6 MB]
- 57-AI大模型API用法示例 文本翻译：全语种翻译器-720P 高清-AVC.mp4 [4.9 MB]
- 56-AI大模型API用法示例 文本分类：客户问题自动归类-720P 高清-AVC.mp4 [4.3 MB]
03.【预习内容】Python入门篇35 集
- 6-在你开始编程之前 为什么安装Python和PyCharm-720P 高清-AVC【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [8.3 MB]
- 29-Python引入模块 别人写的，拿来吧你-1080P 高清-AVC.mp4 [16.3 MB]
- 15-Python注释 悄悄在代码里骂用户？-1080P 高清-AVC.mp4 [6.5 MB]
- 22-Python列表 创一个购物清单-1080P 高清-AVC.mp4 [13.4 MB]
- 16-Python数据类型 程序世界的物种们-1080P 高清-AVC.mp4 [13.8 MB]
- 33-Python 类继承 老鼠的儿子会打洞-1080P 高清-AVC【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [22.1 MB]
- 39-Python测试（下） 高效率把bug揪出来-1080P 高清-AVC.mp4 [17.5 MB]
- 34-Python文件路径 文件在哪里，代码咋知道-1080P 高清-AVC.mp4 [6.2 MB]
- 13-Python命名规则 哪些变量名算好名字？-1080P 高清-AVC.mp4 [6.2 MB]
- 28-Python函数（下） 不做代码复读机-1080P 高清-AVC.mp4 [15.3 MB]
- 18-Python input 写个用户问答互动程序-1080P 高清-AVC.mp4 [8.8 MB]
- 17-Python交互模式 读一行执行一行-1080P 高清-AVC.mp4 [5.6 MB]
- 10-Python print 让程序给你打印“爸爸”-1080P 高清-AVC.mp4 [13.2 MB]
- 27-Python函数（上） 不做代码复读机-1080P 高清-AVC.mp4 [9.0 MB]
- 25-Python while循环 捕捉日落-1080P 高清-AVC.mp4 [18.7 MB]
- 20-Python嵌套 多条件判断 对象今天会生气吗 II-1080P 高清-AVC.mp4 [11.3 MB]
- 37-Python异常处理 程序炸之前，走一波预判-1080P 高清-AVC.mp4 [9.1 MB]
- 12-Python变量 怎么让程序记住你对象的手机号？-1080P 高清-AVC.mp4 [11.6 MB]
- 19-Python条件语句 对象今天会生气吗-1080P 高清-AVC.mp4 [10.2 MB]
- 14-Python数学运算 用代码秒杀计算器-1080P 高清-AVC.mp4 [19.3 MB]
- 30-Python面向对象编程 封装、继承、多态都是啥？-1080P 高清-AVC.mp4 [19.5 MB]
- 26-Python 格式化字符串 优雅群发春节短信-1080P 高清-AVC.mp4 [9.6 MB]
- 8-macOS系统 安装Python和PyCharm-720P 高清-AVC.mp4 [9.5 MB]
- 35-Python文件操作 会读文件，程序便有了眼睛-1080P 高清-AVC.mp4 [21.4 MB]
- 11-Python print 让程序给你打印一首诗-1080P 高清-AVC.mp4 [14.9 MB]
- 24-Python for循环 找出不正常的体温-1080P 高清-AVC.mp4 [9.2 MB]
- 31-Python创建类（上） 没对象？实例化一个-1080P 高清-AVC.mp4 [7.1 MB]
- 7-Windows系统 安装Python和PyCharm-720P 高清-AVC.mp4 [8.3 MB]
- 36-Python文件操作 会写文件，程序便有了记忆-1080P 高清-AVC.mp4 [12.5 MB]
- 38-Python测试（上） 不存在不写bug的程序员-1080P 高清-AVC.mp4 [11.6 MB]
- 21-Python逻辑运算 今年过节能收礼吗-1080P 高清-AVC.mp4 [5.7 MB]
- 23-Python字典 创个秒查流行语的词典-1080P 高清-AVC.mp4 [24.9 MB]
- 40-Python高阶和匿名函数 脱了马甲也要认识-1080P 高清-AVC.mp4 [10.7 MB]
- 32-Python创建类（下） 当上帝的时刻到了-1080P 高清-AVC.mp4 [19.9 MB]
- 9-PyCharm 创建你的第一个项目-720P 高清-AVC.mp4 [7.3 MB]
13.项目3：克隆AI聊天助手3 集
- 78-克隆AI聊天助手 项目介绍-720P 高清-AVC【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [1.7 MB]
- 79-克隆AI聊天助手 创建AI请求-720P 高清-AVC.mp4 [7.1 MB]
- 80-克隆AI聊天助手 创建网站页面-720P 高清-AVC.mp4 [14.7 MB]
20.【加餐】AI应用部署2 集
- 114-部署应用 上传项目到GitHub-720P 高清-AVC【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [10.3 MB]
- 115-部署应用 让你的AI应用能用链接访问-720P 高清-AVC.mp4 [3.1 MB]
09.AI模型与输入输出6 集
- 62-Prompt Template 让模型的输入超级灵活-1080P 高清-AVC【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [7.1 MB]
- 63-Few Shot Templates 高效往提示里塞示范-1080P 高清-AVC.mp4 [7.3 MB]
- 61-Model 玩转Open AI聊天模型-1080P 高清-AVC.mp4 [8.2 MB]
- 64-Output Parser 从模型输出里提取列表-1080P 高清-AVC.mp4 [4.8 MB]
- 66-Chain 串起提示模板-模型-输出解析器-1080P 高清-AVC.mp4 [4.1 MB]
- 65-Output Parser 从模型输出里提取JSON-1080P 高清-AVC.mp4 [9.1 MB]
19.【加餐】Streamlit入门7 集
- 102-Streamlit 网站上添加文本 图片 表格-720P 高清-AVC.mp4 [9.0 MB]
- 101-Streamlit 超易上手的网站框架-1080P 高清-AVC.mp4 [4.2 MB]
- 107-Streamlit 创建多页面网站-720P 高清-AVC.mp4 [2.5 MB]
- 105-Streamlit 调整网站布局和增加容器-720P 高清-AVC.mp4 [10.1 MB]
- 106-Streamlit 管理用户会话状态-720P 高清-AVC.mp4 [5.5 MB]
- 104-Streamlit 网站上添加更多输入组件-720P 高清-AVC.mp4 [14.3 MB]
- 103-Streamlit 网站上添加输入组件-720P 高清-AVC.mp4 [10.8 MB]
05.OpenAI大模型API基础6 集
- 46-大模型API 发送你对AI大模型的第一个请求-1080P 高清-AVC【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [5.2 MB]
- 47-大模型API AI模型咋收费？必了解的token计数-1080P 高清-AVC.mp4 [8.6 MB]
- 45-大模型API 创建OpenAI API密钥，然后藏起来-1080P 高清-AVC.mp4 [9.1 MB]
- 48-大模型API 定制AI的回复？常用参数详解-1080P 高清-AVC.mp4 [7.3 MB]
- 44-大模型API 如何用代码与AI对话？模型API-1080P 高清-AVC.mp4 [5.2 MB]
- 49-大模型API 定制AI的回复？更多常用参数详解-1080P 高清-AVC.mp4 [6.3 MB]
10.项目1：视频脚本一键生成器4 集
- 70-视频脚本一键生成器 创建网站页面-720P 高清-AVC【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [23.1 MB]
- 67-视频脚本一键生成器 项目介绍-720P 高清-AVC.mp4 [4.4 MB]
- 69-视频脚本一键生成器 创建AI请求-720P 高清-AVC.mp4 [14.5 MB]
- 68-视频脚本一键生成器 创建项目及安装依赖项-720P 高清-AVC.mp4 [4.4 MB]
16.给AI模型用工具的能力5 集
- 97-Agent 自定义你的AI工具-1080P 高清-AVC.mp4 [16.9 MB]
- 96-ReAct AI不仅长脑子，还能长手-1080P 高清-AVC.mp4 [8.1 MB]
- 100-Tools 如何多个工具组成AI工具箱-1080P 高清-AVC.mp4 [6.0 MB]
- 99-Tool 用现成的AI工具分析数据表格-1080P 高清-AVC.mp4 [11.2 MB]
- 98-Tool 用现成的AI工具运行代码-1080P 高清-AVC.mp4 [12.3 MB]
11.项目2：爆款小红书文案生成器3 集
- 72-爆款小红书文案生成器 创建AI请求-720P 高清-AVC.mp4 [14.4 MB]
- 71-爆款小红书文案生成器 项目介绍-720P 高清-AVC.mp4 [1.9 MB]
- 73-爆款小红书文案生成器 创建网站页面-720P 高清-AVC.mp4 [13.3 MB]
06.提示词工程4 集
- 51-AI提示工程 限定输出格式-1080P 高清-AVC.mp4 [7.5 MB]
- 53-AI提示工程 思维链与分步骤思考-1080P 高清-AVC.mp4 [4.9 MB]
- 50-AI提示工程 什么构成了一个好的提示？-1080P 高清-AVC.mp4 [5.3 MB]
- 52-AI提示工程 零样本VS小样本-1080P 高清-AVC.mp4 [4.0 MB]
15.项目4：智能PDF问答工具3 集
- 95-智能PDF问答工具 创建网站页面-720P 高清-AVC.mp4 [14.7 MB]
- 93-智能PDF问答工具 项目介绍-1080P 高清-AVC.mp4 [6.6 MB]
- 94-智能PDF问答工具 创建AI请求-1080P 高清-AVC.mp4 [17.7 MB]
01.先导片1 集
- 1-先导片 AI大模型 (LLM) 应用开发，小白也轻松掌握-1080P 高清-AVC.mp4 [16.8 MB]
17.CSV数据分析只能工具3 集
- 103-CSV数据分析智能工具 创建网站页面-720P 高清-AVC.mp4 [22.6 MB]
- 102-CSV数据分析智能工具 创建AI请求-720P 高清-AVC.mp4 [14.9 MB]
- 101-CSV数据分析智能工具 项目介绍-1080P 高清-AVC.mp4 [7.0 MB]
08.LangChain介绍3 集
- 59-LangChain介绍 与Assistant API的对比-1080P 高清-AVC.mp4 [4.6 MB]
- 60-LangChain基础 安装LangChain及了解核心模块-1080P 高清-AVC.mp4 [3.0 MB]
- 58-LangChain介绍 为什么我们需要LangChain？-1080P 高清-AVC.mp4 [8.2 MB]
大模型相关论文13 条
- Pre-train, Prompt, and Predict- A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing.pdf [1.4 MB]
- WHAT LEARNING ALGORITHM IS IN-CONTEXT LEARNING_ INVESTIGATIONS WITH LINEAR MODELS【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.pdf [1.2 MB]
- Attention Is All You Need.pdf [2.1 MB]
- Proximal Policy Optimization Algorithms.pdf [2.8 MB]
- Interactively Shaping Agents via Human Reinforcement.pdf [637.9 KB]
- Language Models are Few-Shot Learners.pdf [6.5 MB]
- Augmenting Reinforcement Learning with Human Feedback.pdf [333.3 KB]
- Why Can GPT Learn In-Context.pdf [476.3 KB]
- Training language models to follow instructions with human feedback.pdf [1.7 MB]
- 论文介绍.pdf [630.4 KB]
- Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements.pdf [3.8 MB]
- 大模型产品开发流程清单【公重号：CunWorkNotes】.pdf [337.5 KB]
- ChatGPT实用指南.pdf [759.7 KB]
11 项目4：智能PDF问答工具4 条
- temp.pdf [601.9 KB]
- requirements.txt [1.3 KB]
- utils.py [1.2 KB]
- main.py [1.6 KB]
10 给AI模型读文件的能力8 条
- 论文介绍【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.pdf [601.9 KB]
- 04 Vector Store _ 给AI模型加海马体.ipynb [5.3 KB]
- 06 Documents Chain _ 把外部文档塞给模型的不同方式.ipynb [8.3 KB]
- 05 Retrieval Chain _ 开箱即用的索引增强对话链.ipynb [11.4 KB]
- 01 Document Loader _ 把外部文档加载进来.ipynb [62.2 KB]
- demo.txt [2.5 KB]
- 02 Text Splitter _ 上下文窗口有限？文本切成块.ipynb [6.3 KB]
- 03 Text Embedding _ 文本变数字？神奇的嵌入向量.ipynb [74.4 KB]
13 项目5：CSV数据分析智能工具5 条
- house_price.csv [28.7 KB]
- main.py [2.0 KB]
- utils.py [2.0 KB]
- personal_data.csv [867.0 B]
- requirements.txt [1.3 KB]
09 项目3：克隆ChatGPT3 条
- main.py [1.3 KB]
- utils.py [687.0 B]
- requirements.txt [1.3 KB]
12 给AI模型用工具的能力5 条
- 01 Agent _ 自定义你的AI工具.ipynb [8.8 KB]
- 02 Agent _ 用现成的AI工具运行代码.ipynb [6.8 KB]
- 04 Tools _ 如何多个工具组成AI工具箱.ipynb [12.6 KB]
- 03 Agent _ 用现成的AI工具分析数据表格.ipynb [12.9 KB]
- house_price.csv [28.7 KB]
15 【加餐】Streamlit入门5 条
- page3.py [992.0 B]
- page5.py [1.1 KB]
- page1.py [423.0 B]
- page6.py [203.0 B]
- page2.py [625.0 B]
04 API用法示例4 条
- 03 AI大模型API用法示例 _ 文本分类：客户问题自动归类.ipynb [3.8 KB]
- 04 AI大模型API用法示例 _ 文本翻译：全语种翻译器.ipynb [4.0 KB]
- 02 AI大模型API用法示例 _ 文本撰写：秒生成小红书爆款文案.ipynb [7.3 KB]
- 01 AI大模型API用法示例 _ 文本总结：一建总结用户评价.ipynb [6.0 KB]
05 AI模型与输入_输出6 条
- 05 Output Parser _ 从模型输出里提取JSON.ipynb [6.9 KB]
- 01 Model _ 玩转AI聊天模型.ipynb [4.9 KB]
- 04 Output Parser _ 从模型输出里提取列表.ipynb [2.9 KB]
- 06 Chain _ 串起提示模板-模型-输出解析器.ipynb [2.9 KB]
- 03 Few Shot Prompt Templates _ 往提示里面塞例子.ipynb [4.8 KB]
- 02 Prompt Template _ 让模型的输入更灵活.ipynb [12.9 KB]
06 项目1：视频脚本一键生成器3 条
- main.py [1.4 KB]
- utils.py [1.7 KB]
- requirements.txt [1.5 KB]
14 【加餐】Assistant API3 条
- 论文介绍.pdf [601.9 KB]
- 02 Assistant API _ 创建文件问答助手.ipynb [5.1 KB]
- 01 Assistant API _ 创建私人数学助手.ipynb [10.6 KB]
02 OpenAI模型API基础3 条
- 03 大模型API _ 定制和调整GPT回复？常用参数详解.ipynb [6.4 KB]
- 02 大模型API _ GPT模型咋收费？必了解的token计数.ipynb [2.2 KB]
- 01 大模型API _ 发送你对GPT模型的第一个请求.ipynb [8.2 KB]
07 项目2：爆款小红书文案生成器5 条
- prompt_template.py [2.6 KB]
- main.py [1.3 KB]
- requirements.txt [3.1 KB]
- xiaohongshu_model.py [269.0 B]
- utils.py [860.0 B]
03 提示词工程3 条
- 01 AI提示工程 _ 限定输出格式.ipynb [3.6 KB]
- 03 AI提示工程 _ 思维链与分步骤思考.ipynb [4.8 KB]
- 02 AI提示工程 _ 零样本VS小样本.ipynb [3.1 KB]
08 给AI模型添加记忆3 条
- 03 Memory _ 记忆咋还有不同类型.ipynb [16.7 KB]
- 01 Memory _ 让模型不再忘掉对话.ipynb [6.7 KB]
- 02 Conversation Chain _ 开箱即用带记忆的对话链.ipynb [6.6 KB]
15 【加餐】Streamlit入门1 条
- page4.py [709.0 B]
01 Python入门篇23 条
- 24_functions.py [691.0 B]
- 14_input.py [262.0 B]
- 29_inheritance.py [1.4 KB]
- 21_while_loop.py [481.0 B]
- 6_print.py [33.0 B]
- test_shopping_list.py [1.1 KB]
- 15_conditions.py [264.0 B]
- 19_dictionary.py [3.2 KB]
- 32_write_file.py [526.0 B]
- Python基础综合练习题（无答案）.ipynb [16.0 KB]
- 7_more_print.py [770.0 B]
- shopping_list.py [595.0 B]
- 10_math.py [141.0 B]
- 11_comment.py [748.0 B]
- Python基础综合练习题 使用方法.txt [255.0 B]
- 31_read_file.py [619.0 B]
- 18_list.py [718.0 B]
- Python基础综合练习题（带答案）.ipynb [23.8 KB]
- 12_types.py [351.0 B]
- 16_more_conditions.py [1.5 KB]
- 8_variables.py [213.0 B]
- 28_class.py [922.0 B]
- README.md [199.0 B]
适合人群
- AI爱好者
- Python开发者
- AI应用开发者
🎯 学习收获
- 掌握AI大模型应用开发基础
- 学会使用AI模型进行数据分析和处理
- 实现自己的AI应用项目
🎉 祝您学习愉快！
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