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SGG大模型260226线上同步班【VIP】

课程定位:填补大模型开发者的 Python 底层能力缺口 这份资料针对的是那些想从事大模型应用开发,但 Python 基础不够扎实或高级特性使用不熟练的开发者。很多初学者直接上手框架时,往往因为不懂装饰器、并发编程或异常处理机制,导致代码难以维护和扩展。本课程以尚硅谷的经典体系为基础,结合 Pyth

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课程定位:填补大模型开发者的 Python 底层能力缺口

这份资料针对的是那些想从事大模型应用开发,但 Python 基础不够扎实或高级特性使用不熟练的开发者。很多初学者直接上手框架时,往往因为不懂装饰器、并发编程或异常处理机制,导致代码难以维护和扩展。本课程以尚硅谷的经典体系为基础,结合 Python 3.12 最新特性,系统性地梳理从语法基础到高阶应用的完整知识链条。它不适合纯零基础小白,更适合有编程经验希望快速转型 AI 后端,或 Python 基础薄弱需要补强工程规范的开发者。

学习路径:分层突破,重点攻克高阶内容

建议学习时采用“先广后深”策略。初期快速浏览 Day01 至 Day05,巩固变量、容器和函数定义,确保不会在语法细节上卡壳;中期重点钻研 Day06 至 Day09,这是核心环节,务必亲手实现面向对象三大特征,并理解模块与包的导入机制,这是构建大型项目的基石;后期全力攻克 Day10 至 Day12,多线程、正则表达式及高级语法往往是实战中的痛点,需结合课后练习题反复打磨。配套的客户管理系统项目是检验 OOP 设计能力的最佳场景,建议独立完成而非仅仅观看。

学完产出与资料用法:从脚本到工程化思维

完成全部课程后,你将具备编写高质量、可维护 Python 代码的能力,能够熟练运用并发编程提升数据处理效率,并掌握正则表达式进行复杂的文本清洗,这些都是构建 RAG 系统和 Agent 应用的前置必要条件。资料包中提供了完整的 Python 3.12 安装包和 JetBrains PyCharm 环境配置,建议直接在你的本地环境中搭建同样的开发栈,确保实践环节与课堂同步。不要只看不练,每章课后题务必动手编写,只有通过调试解决实际 Bug,才能真正将知识内化为工程能力,为后续深入 LLM 开发扫清语言障碍。

课程目录

第 1 部分1 条
  • 01_尚硅谷大模型技术之Python基础
第9章 面向对象三大基本特征70 集
  • 尚硅谷大模型技术之Python课后练习题以及答案.docx 312.74kb
  • 02_软件
  • jetbrains
  • jetbrains.zip 2.37M
  • pycharm-professional-2024.3.1.1.exe 818.05M
  • python-3.12.8-amd64.exe 25.79M
  • 03_资料
  • python1.txt 123.88kb
  • python2.txt 6.14kb
  • python3.txt 7.43kb
  • python4.txt 2.94kb
  • python5.txt 20.84kb
  • 04_视频
  • day01_Python环境搭建和基础语法
  • day02_Python基础语法和流程控制语句
  • day03_Python的容器类型
  • day04_Python的容器类型和函数
  • day05_Python的函数和文件读写
  • day06_Python的面向对象编程
  • day07_Python的面向对象三大特征
  • day08_Python的异常和错误
  • day09_Python的模块、包
  • day10_Python的高级语法
  • day11_Python的高级语法(下)和进程、线程
  • day12_Python的进程、线程、正则等
  • 往期班级
  • 1.笔记
  • 2.资料
  • 3.代码
  • 4.视频
  • 02_尚硅谷大模型技术之数据结构与算法
  • 尚硅谷大模型技术之数据结构与算法1.0.1.docx 14.76M
  • Day1
  • Day2(部分视频没声音)
  • Day2(上一班级版本)
  • Day3
  • Day4
  • Day5
  • 03_尚硅谷大模型技术之Linux及Shell
  • 尚硅谷大模型技术之Linux(Ubuntu)1.0.docx 13.53M
  • 尚硅谷大模型技术之Shell1.0.docx 980.40kb
  • 尚硅谷大模型技术之VMware1111.docx 8.80M
  • Linux的前世今生.md 8.00kb
  • ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso 4.67G
  • VMware 17的许可密钥.txt 0.03kb
  • VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe 594.29M
  • Xftp-8.0.0068p.exe 35.95M
  • Xshell-8.0.0069p.exe 44.48M
  • day01
  • day02
  • 04_尚硅谷大模型技术之MySQL
  • img
  • MySQL.md 0.92kb
  • 尚硅谷大模型技术之MySQL1.0.docx 9.81M
  • mysql-installer-community-8.0.26.0.msi 450.66M
  • Navicatls_17.rar 149.07M
  • 练习数据.sql 15.36kb
  • 演示数据.sql 8.21kb
  • day03
  • 05_尚硅谷大模型技术之Git
  • git提交流程图.png 30.49kb
  • 尚硅谷大模型技术之Git1.0.docx 12.15M
  • Git-2.40.0-64-bit.exe 51.30M
  • 06_尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas
  • 尚硅谷大模型技术之numpy与pandas1.0.docx 6.81M
  • data
  • Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh 1.03G
  • Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe 950.52M
  • day04
  • 07_尚硅谷大模型技术之Docker
  • Docker笔记.md 0.41kb
  • 尚硅谷大模型技术之Docker1.0.docx 1.24M
  • Docker Desktop Installer.exe 598.53M
  • wsl.2.6.3.0.x64.msi 235.68M
  • 08_尚硅谷大模型技术之FastAPI
  • FastAPI_代码生成.md 33.53kb
  • FastAPI_概念笔记.md 1.26kb
  • 尚硅谷大模型技术之FastAPI&SQLAlchemy1.0.docx 1.26M
  • 09_尚硅谷大模型技术之机器学习
  • 01_笔记
  • 尚硅谷大模型技术之机器学习2.0.3.docx 17.10M
  • 尚硅谷大模型技术之数学基础2.0.0.docx 5.58M
  • 02_资料
  • 03_代码
  • day05
  • 10_尚硅谷大模型技术之深度学习
  • 尚硅谷大模型技术之深度学习2.2.0.docx 23.13M
  • 03_视频
  • day06
  • 11_尚硅谷大模型技术之NLP
  • 尚硅谷大模型技术之Hugging Face生态.docx 2.15M
  • 尚硅谷大模型技术之NLP1.1.0.docx 27.89M
  • 1.词向量
  • 2.数据集
  • 3.预训练模型
  • 4.软件安装包
  • AttentionIsAllYouNeed.pdf 2.11M
  • Day2
  • Day6
  • Day7
  • Day8
  • 12_尚硅谷大模型项目之智能商品发布
  • 尚硅谷大模型技术之智能商品发布1.0.0.docx 881.82kb
  • 1.数据集
  • 13_尚硅谷大模型技术之大模型概述
  • 尚硅谷大模型技术之大模型概述v1.1.7.docx 23.64M
  • Cherry-Studio-1.7.13-x64-setup.exe 114.75M
  • 01_什么是大模型.mp4 22.76M
  • 02_大模型时代到来的因素.mp4 45.68M
  • 03_大模型计量单位.mp4 22.16M
  • 04_模型的分类.mp4 42.27M
  • 05_AIGC和AGI.mp4 14.53M
  • 06_大模型的开源.mp4 16.17M
  • 07_NLP回顾.mp4 59.24M
  • 08_大模型训练范式.mp4 29.90M
  • 09_大模型算力基础设施.mp4 78.39M
  • 10_第一章总结.mp4 31.14M
  • 11_提示词工程+api_key获取.mp4 18.34M
  • 12_提示词设计.mp4 97.02M
  • 13_提示词怎么写&消息结构设计.mp4 90.21M
  • 14_提示词工程的边界.mp4 39.11M
  • 15_RAG介绍.mp4 69.56M
  • 16_微调和续训.mp4 59.71M
  • 17_智能体概述.mp4 30.79M
  • 18_工具调用_funcation_call&mcp.mp4 155.33M
  • 19_智能体开发方式.mp4 81.98M
  • 20_第二章总结.mp4 59.80M
  • 大模型概述总结.txt 2.90kb
  • 14_尚硅谷大模型技术之低代码平台Agent开发与部署
  • 1-课件
  • 01-RAG-搭建企业私有&个人知识库
  • 02-基于Coze&Dify平台的智能体开发
  • 03-低代码平台介绍
  • 04-商户运营管家
  • 05-智能电商客服
  • 06-Python调用平台工作流
  • 07-低代码平台windows部署
  • 08-企业级大模型的部署
  • Coze&Dify项目实战-任务书.zip 884.31kb
  • 项目实战-最终实现.zip 24.36M
  • 2-资料
  • .claude
  • images
  • 抖音文案
  • 学生使用共享镜像
  • AutoDL使用文档.pdf 2.30M
  • logo.jpg 412.76kb
  • openclaw_docker_install.md 1.22kb
  • 本地大模型的安装部署.md 7.84kb
  • 部署架构.drawio 179.33kb
  • 代码中转义字符操作的理解.jpg 117.58kb
  • 二维码.jpg 48.06kb
  • 福耀科技大学图片.png 177.48kb
  • 生成概率分布变化.mp4 768.39kb
  • 刑法.txt 114.64kb
  • 中华人民共和国刑法(2023年修正).pdf 477.68kb
  • 3-软件
  • Cherry-Studio-1.7.1-x64-setup.exe 127.53M
  • coze-loop-main.zip 7.58M
  • dify-0.15.5.tar.gz 22.72M
  • Docker Desktop Installer.exe 561.13M
  • go1.25.4.windows-amd64.msi 53.53M
  • ima.copilot-win-x64-10000075-2.1.0(3484).exe 191.92M
  • OllamaSetup.exe 1.14G
  • Postman-win64-9.15.2-Setup.exe 153.38M
  • 4-代码
  • CozeWorkflowInvoke.py 2.18kb
  • DifyWorkflowInvoke.py 2.24kb
  • 5-视频
  • 15_尚硅谷大模型技术之LangChain
  • 尚硅谷大模型技术之LangChainV1.1.0.docx 4.91M
  • ollama安装
  • 搭建python环境
  • attu.Setup.2.6.4.exe 86.62M
  • Docker Desktop Installer.exe 586.27M
  • milvus_image.tar 2.36G
  • requirements.txt 6.39kb
  • sample.csv 0.35kb
  • sample.docx 153.12kb
  • sample.json 0.99kb
  • sample.md 6.27kb
  • sample.pdf 828.13kb
  • sample.txt 0.31kb
  • standalone.bat 4.27kb
  • standalone_embed.sh 5.07kb
  • 3.视频
  • 16_尚硅谷大模型技术之LangGraph
  • 1.课件
  • 尚硅谷大模型技术之LangGraphV1.1.0.docx 1.81M
  • 17_尚硅谷大模型项目之掌柜智库
  • 掌柜智库项目-课件集合
  • docker-compose脚本
  • docker安装
  • pdf文档
  • yum源文件
  • 工具包
  • 阶段测试
  • 01_python
  • 尚硅谷大模型技术之Python基础阶段测试题-答案.docx 275.67kb
  • 尚硅谷大模型技术之Python基础阶段测试题.docx 268.91kb
  • 02_数据结构
  • 尚硅谷大模型技术之数据结构与阶段算法测试题-答案V1.0.docx 278.72kb
  • 尚硅谷大模型技术之数据结构与阶段算法测试题V1.0.docx 274.33kb
  • 机器学习深度学习
  • 考试.docx 108.84kb
  • sgg大模型260226线上同步班/
  • 第1-2章 必备基础知识和Python开发环境搭建