【大课】黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员--重磅首发

The user wants me to write an independent introduction/guide for this course on GetFromCode. Let me analyze the course title and clues: Course title: 【大课】黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员--重磅首发 Clues about the course structure: - It's from 黑马程序员 (黑马程序员) - It's an AI advanced course (人工智能AI进阶) - Annual diamond membership - Has source code, courseware - 7 stages: 1. 阶段一 人工智能Python基础 2. 阶段二 人工智能Python高级 3. 阶段三 人工智能机器学习 4. 阶段四 计算机视觉与图像处理 5. 阶段五 NLP自然语言处理 6. 阶段六 人工智能项目实战 7. 阶段七 人工智能面试强化 - 课外拓展 includes: 人脸支付, 文本摘要项目, CV基础+项目 This is a comprehensive AI course covering Python basics, advanced Python, machine learning, computer vision, NLP, and practical projects. I need to write: 1. What problem this course solves 2. What foundation it's suitable for 3. Which parts to study first 4. What you can do independently after learning 5. How the materials cooperate with exercises Requirements: - 500-1000 Chinese characters (only counting Chinese characters, punctuation and English don't count) - 2-3 subheadings - Engineering/practical tone - No marketing fluff - No AI self-introduction - No other site names - Simplified Chinese - Output HTML fragment with

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• , no/- Must be specific to this course topic, not generic - Don't copy zip/rar/safetensors/filenames - Don't fabricate modules not in the clues Let me think about what this course specifically covers based on the clues: The course is about AI进阶 (AI advanced), covering: - Python基础 (Python basics for AI) - Python高级 (Advanced Python for AI) - 机器学习 (Machine Learning) - 计算机视觉与图像处理 (Computer Vision & Image Processing) - NLP自然语言处理 (Natural Language Processing) - 项目实战 (Project Practice) - 面试强化 (Interview Preparation) 课外拓展 includes: - 人脸支付 (Face payment - likely using face recognition/CV) - 文本摘要项目 (Text summarization - NLP project) - CV基础+项目 (CV basics + project) This is a structured learning path from Python basics to AI projects. Let me write the introduction focusing on: 1. Problem solved: transitioning from general programming to AI development, filling the gap between basic Python and practical AI engineering 2. Foundation: assumes some Python experience, covers from basics to advanced 3. Suggested first parts: Python基础 and Python高级 first, then move to ML/CV/NLP 4. After learning: can independently build ML models, CV pipelines, NLP systems, and complete AI projects 5. Materials: source code + courseware + exercises, structured by stages Let me draft this carefully, counting Chinese characters. Let me write:

  这门课解决什么问题

  从一门普通编程语言到独立做AI项目，中间隔着一整套工程化能力。很多开发者Python能写，但对机器学习框架的调用方式、计算机视觉的图像处理链路、自然语言处理的分词与模型部署没有体感。这门课就是补这块短板——不是从零学Python语法，而是沿着AI实际工程链路，把Python基础、高级特性、机器学习、计算机视觉、NLP串成一条可复用的能力链，让你拿到源码就能跑通，遇到真实问题能直接套用。

  适合什么基础

  适合有Python编程基础、做过简单数据分析或爬虫的开发者。课程不重复讲Python语法，重点放在面向AI场景的高级用法：NumPy/Pandas的底层操作、数据预处理的工程化写法、PyTorch/TensorFlow的模型构建与训练流程。如果你连基础的Python循环、列表推导、文件读写都不熟练，建议先补一段Python基础再回来对照。

  建议先看哪几块

  建议按阶段一、阶段二先过一遍，这两块是后续所有AI模块的根基——Python基础讲语法与数据结构，Python高级讲面向对象、装饰器、异步IO这些在AI工程中高频出现的模式。阶段三机器学习是核心，阶段四、五分别覆盖计算机视觉和NLP，阶段六项目实战把所有能力串起来。课外拓展的人脸支付和文本摘要项目可以直接当练手，不用等走完主路线。

  学完能独立做什么

  学完可以独立完成从数据清洗到模型部署的完整AI工程链路：用NumPy/Pandas做数据预处理，用scikit-learn或PyTorch训练分类/回归模型，用OpenCV做图像识别与处理，用NLP框架做文本分类、文本摘要等任务，最后能封装成可运行的项目模块。阶段七面试强化单独看也值得，帮你把知识体系整理成可讲清的版本。

  资料怎么配合练习

  资料包按阶段

📁 【大课】黑马-人工智能AI进阶年度钻石会员-价值11980元-重磅首发(1) 📁 【黑马程序员】年度钻石会员-人工智能AI进阶 - 带源码课件 📁 【课外拓展】06、阶段六阶段二Python高级（更新） 📁 【主学习路线】01、阶段一人工智能Python基础 📁 【主学习路线】03、阶段三人工智能机器学习 📁 【主学习路线】04、阶段四计算机视觉与图像处理 📁 【主学习路线】05、阶段五NLP自然语言处理 📁 【主学习路线】02、阶段二人工智能Python高级 📁 【课外拓展】02、阶段二赠送-人脸支付 📁 【主学习路线】06、阶段六人工智能项目实战 📁 【主学习路线】07、阶段七人工智能面试强化（赠送） 📁 【课外拓展】03、阶段三赠送-文本摘要项目 📁 【课外拓展】10、阶段十CV基础+项目（更新） 📁 【课外拓展】05、阶段五阶段一python基础（更新） 📁 【课外拓展】07、阶段七阶段三机器学习（更新） 📁 【课外拓展】01、阶段一HR面试技巧 📁 【课外拓展】08、阶段八阶段四—深度学习基础补充视频 📁 【课外拓展】09、阶段九阶段五—NLP基础补充视频 📁 【课件】 📁 【课外拓展】04、阶段四入学第一课 📄 qrcode_for_gh_83fd470f574f_430.jpg 📄 792.pdf 📄 993.docx 📄 资源共享.jpg 📄 资源说明.zip 📄 【必备资源】.jpg 📄 我们处在一个巨大的信息差中.txt 📄 文件不要修改-可能会打不开.txt 📄 文件提示损坏按以下操作.pdf 📄 购买必看.zip 📄 课件资料.zip 📄 解密密码.pdf 📄 含有一些加密内容无法解密.docx 📄 高质量资源分享.url 📄 视频_文件目录.txt 📁 14--第十四章面向对象 📁 5--第五章字符串 📁 11--第十一章函数 📁 4--第四章循环语句 📁 17--第十七章学生管理系统(面向对象版) 📁 6--第六章列表 📁 12--第十二章函数强化 📁 7--第七章元组 📁 9--第九章集合 📁 2--第二章python基础语法 📁 13--第十三章文件操作 📁 8--第八章字典 📁 3--第三章判断语句 📁 15--第十五章异常 📁 16--第十六章模块 📁 10--第十章公共方法 📁 1--第一章计算机组成原理 📁 第一章1-Linux基础 📁 第三章3-Python编程进阶 📁 第二章2-SQL基础 📁 4--第四章图像分类_v2.0 📁 9--第九章OpenCV图像处理_v2.0 📁 5--第五章目标检测_v2.0 📁 6--第六章图像分割_v2.0 📁 3--第三章深度神经网络_v2.0 📁 12--第十二章案例人脸案例_v2.0 📁 7--第七章OpenCV简介_v2.0 📁 1--第一章课程简介_v2.0 📁 10--第十章图像特征提取与描述_v2.0 📁 2--第二章tensorflow入门_v2.0 📁 11--第十一章视频操作_v2.0 📁 8--第八章OpenCV基本操作_v.2.0 📁 3--第三章matplotlibV2.1 📁 4--第四章numpyV2.1 📁 2--第二章环境安装和使用V2.1 📁 12--第十二章聚类算法V2.1 📁 1--第一章机器学习概述V2.1 📁 6--第六章seabornV2.1 📁 16--第十六章HMM算法V2.1 📁 8--第八章线性回归V2.1 📁 10--第十章决策树V2.1 📁 17--第十七章集成学习进阶V2.1 📁 5--第五章pandasV2.1 📁 14--第十四章SVM算法V2.1 📁 11--第十一章集成学习V2.1 📁 7--第七章K近邻算法V2.1 📁 15--第十五章EM算法V2.1 📁 9--第九章逻辑回归V2.1 📁 13--第十三章朴素贝叶斯V2.1 📁 第一章1-人脸支付 📁 1--第一章 智慧交通 📁 3--第三章 智能文本分类系统 📁 4--第四章 实时人脸识别检测项目 📁 2--第二章 在线医生 📁 8--第八章数据结构与算法 📁 7--第七章正则表达式 📁 5--第五章HTTP协议和静态服务器 📁 3--第三章多任务编程 📁 4--第四章网络编程 📁 1--第一章Linux基础命令 📁 6--第六章闭包,装饰器及python高级语法 📁 9--第九章MySql数据库基本使用 📁 10--第十章MySqL数据库高级使用 📁 2--第二章Linux高级命令 📁 7--第七章 Transformer背景介绍-v2.0 📁 6--第六章 莎士比亚风格的文本生成任务-v2.0 📁 8--第八章 Transformer架构解析-v2.0 📁 9--第九章 fasttext工具的使用-v2.0 📁 3--第三章 文本预处理-v2.0 📁 5--第五章 RNN经典案例-v2.0 📁 11--第十一章 BERT,Transformer的模型架构与详解-v2.0 📁 14--第十四章 经典的序列模型-v2.0 📁 4--第四章 RNN架构解析-v2.0 📁 1--第一章 Pytorch工具_v2.0 📁 12--第十二章 ELMo, GPT等经典模型的介绍与对比-v2.0 📁 10--第十章 迁移学习-v2.0 📁 2--第二章 自然语言处理NLP介绍-v2.0 📁 13--第十三章 HMM模型-v2.0 📁 第一章1-python基础编程 📁 第二章2-python面向对象 📁 第一章1-文本摘要项目 📁 第一章 1-Pytorch与深度学习基础 📁 第五章 5-03 - 人脸支付 📁 第六章 6-04 - 智慧交通 📁 第二章 2-深度学习核心模型与实战 📁 第三章 3-01 - 目标检测 📁 第四章 4-02 - OpenCV 📁 1--第一章自动编码器 📁 3--第三章生成对抗学习 📁 7--第七章终生学习 📁 6--第六章模型压缩 📁 5--第五章模型可解释 📁 8--第八章算法进阶进化学习 📁 2--第二章图像分割应用 📁 4--第四章算法进阶迁移学习 📁 11--第十一章深度强化学习 📁 10--第十章贝叶斯方法实现及粒子滤波 📁 9--第九章贝叶斯方法 📁 第一章1-机器学习基础算法 📁 第二章2-机器学习算法进阶 📄 01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4 📄 08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4 📄 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4 📄 18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4 📄 10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4 📄 11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4 📄 12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4 📄 15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4 📄 05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4 📄 03-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4 📄 16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4 📄 13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4 📄 02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4 📄 25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4 📄 07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4 📄 17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4 📄 19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4 📄 09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4 📄 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4 📄 14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4 📄 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4 📄 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4 📄 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4 📄 06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4 📄 04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4 📄 26-虚拟机的使用.mp4 📄 02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用(1).mp4 📄 03-深度学习基础-深度神经网络-神经网络介绍-网络是如何工作的-参数初始化增补-初始化方式的对比.mp4 📄 06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）(1).mp4 📄 06-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传输过程（隐藏层到输出层）.mp4 📄 04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程.mp4 📄 09-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-隐藏层权值的更新.mp4 📄 05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）.mp4 📄 11-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(1)-任务介绍.mp4 📄 05-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-前向传播过程（输入层到隐藏层）(1).mp4 📄 04-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-数据传输过程(1).mp4 📄 02-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的应用.mp4 📄 13-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(3)-图像增强.mp4 📄 12-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(2)-数据接获取与可视化.mp4 📄 10-深度学习基础-深度神经网络-卷积神经网络CNN增补-网络参数量的计算.mp4 📄 01-深度学习基础-TensorFlow和keras入门-张量计算增补-轴axis的意义.mp4 📄 08-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-输出层权值的更新.mp4 📄 17-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(7)-网络构建（中间流）.mp4 📄 07-深度学习基础-深度神经网络-神经网络的优化方法-反向传播算法增补-损失函数的计算.mp4 📄 15-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(5)-项目网络介绍.mp4 📄 16-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(6)-网络构建（输入流）.mp4 📄 19-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(9)-模型训练.mp4 📄 14-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(4)-Xception模型介绍.mp4 📄 18-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(8)-网络构建（输出流）.mp4 📄 21-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(11)-模型预测.mp4 📄 20-深度学习基础-图像分类-图像分类案例补充(10)-模型训练的实现.mp4 📁 第四章 4-试用期篇 📁 第二章 2-求职篇 📁 第三章 3-面试篇 📁 第一章 1-HR面试技巧 📁 无课程相关内容 📁 3--切片 📁 1--字符串介绍 📁 2--输入输出 📁 4--字符串操作方法 📄 03-阶段5（自然语言处理NLP）、阶段6（NLP项目）.7z 📄 01-阶段1-3（python基础 、python高级、机器学习）.7z 📄 01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf 📄 Iris数据集.7z 📄 02-阶段4 （计算机视觉CV) 阶段6 （CV项目）.7z 📁 9--super方法使用 📁 6--案例搬家具 📁 3--对象属性操作 📁 12--类属性及相关方法 📁 4--魔法方法 📁 5--案例烤地瓜 📁 10--私有属性和方法 📁 1--面向对象介绍 📁 11--多态 📁 8--子类重写父类属性和方法 📁 7--继承 📁 2--类和对象 📁 6--for循环 📁 3--循环应用 📁 5--while循环嵌套及应用 📁 4--break和continue 📁 2--while循环 📁 7--循环else应用 📁 1--循环语句介绍 📁 2--列表循环遍历 📁 1--列表相关操作 📁 3--列表嵌套 📁 8--函数执行流程 📁 3--函数返回值一 📁 10--函数参数二 📁 5--函数嵌套 📁 6--局部变量 📁 12--引用 📁 11--拆包,交换变量 📁 7--全局变量 📁 4--函数文档说明 📁 9--函数返回值二 📁 2--函数参数一 📁 1--函数介绍 📁 1--学生管理系统(面向对象) 📁 1--集合的相关操作 📁 1--元组相关操作 📁 1--函数应用学员管理系统 📁 2--课后练习(学员管理系统) 📁 5--高阶函数 📁 3--递归函数 📁 4--匿名函数 📁 4--bug认识 📁 1--课程介绍 📁 8--数据类型转换 📁 2--注释 📁 5--数据类型 📁 9--运算符 📁 7--输入 📁 3--变量 📁 6--输出 📁 2--字典的常见操作 📁 3--字典遍历 📁 1--字典介绍 📁 1--文件操作介绍 📁 4--文件及文件夹的相关操作 📁 2--文件读写操作 📁 3--案例文件备份 📁 2--捕获异常 📁 4--自定义异常 📁 3--异常传递 📁 1--异常介绍 📁 4--if嵌套 📁 1--判断语句介绍 📁 2--if基本格式 📁 5--案例猜拳游戏 📁 3--if...elif...else格式 📁 1--计算机原理 📁 0-4Linux常用命令(2) 📁 0-3Linux常用命令(1) 📁 0-2Linux终端基本使用 📁 0-1Linux基础 📁 1--公共方法 📁 2--推导式 📁 1--模块介绍 📁 2--模块制作 📁 3--python中的包 📁 0-2SQL语言基础 📁 0-3SQL约束 📁 0-1数据库基础 📁 0-5SQL多表查询 📁 0-6SQL高阶特性 📁 0-4SQL聚合 📁 7--轮廓检测 📁 3--图像平滑 📁 2--形态学操作 📁 4--直方图 📁 5--边缘检测 📁 6--模版匹配和霍夫变换 📁 1--几何变换 📁 1--图像分类简介 📁 4--GoogleNet 📁 3--VGG 📁 5--ResNet 📁 6--图像增强方法 📁 7--模型微调 📁 2--AlexNet 📁 0-1函数的闭包 📁 0-9FastAPI 📁 0-2装饰器 📁 0-15Python中深浅拷贝 📁 0-19Python爬虫 📁 0-6Socket网络编程 📁 0-17正则表达式扩展 📁 0-12进程线程对比 📁 0-7TCP服务器开发 📁 0-13With上下文管理器 📁 0-3PyMySQL 📁 0-14Python生成器 📁 0-8静态Weeb服务器 📁 0-5CSS基础 📁 0-4HTML基础 📁 0-10进程 📁 0-16Python中正则表达式 📁 0-11线程 📁 0-18FastAPI搭建Web服务器 📁 1--案例人脸案例 📁 2--语义分割：FCN与Unet 📁 3--Unet-案例 📁 1--目标分割介绍 📁 4--实例分割：MaskRCNN 📁 3--Faster-RCNN原理与实现 📁 6--SSD模型介绍 📁 4--yolo系列算法 📁 5--yoloV3案例 📁 1--目标检测概述 📁 2--R-CNN网络基础 📁 3--深度学习的优化方法 📁 1--神经网络简介 📁 6--卷积神经网络CNN 📁 5--神经网络案例 📁 4--深度学习的正则化 📁 2--常见的损失函数 📁 1--图像处理简介 📁 2--OpenCV简介及安装方法 📁 3--OpenCV的模块 📁 3--SIFT 📁 5--LBP和HOG特征算子 📁 2--Harris和Shi-Tomas算法 📁 4--Fast和ORB算法 📁 1--角点特征 📁 1--tensorflow和keras简介 📁 2--快速入门模型 📁 1--深度学习 📁 2--计算机视觉（CV） 📁 1--matplotlib使用 📁 1--视频读写 📁 2--视频追踪 📁 1--numpy使用 📁 2--算数操作 📁 1--图像的基础操作 📁 1--环境安装及使用 📁 1--机器学习介绍 📁 3--NBA案例 📁 4--北京租房数据统计分析 📁 1--绘制统计图 📁 2--分类数据绘图 📁 1--聚类算法 📁 1--HMM算法 📁 3--回归相关知识 📁 1--回归介绍 📁 2--损失优化 📁 2--特征提取 📁 3--案例泰坦生存预测 📁 4--回归决策树 📁 1--信息增益 📁 1--XGBoost算法 📁 3--lightGBM算法 📁 2--otto案例 📁 4--绝地求生案例 📁 3--集成学习 📁 1--集成介绍 📁 2--随机森林案例 📁 1--SVM算法 📁 2--kd树 📁 7--案例Facebook位置预测 📁 6--交叉验证,网格搜索 📁 4--特征工程 📁 5--KNN总结 📁 1--k近邻算法介绍 📁 3--数据集处理 📁 3--pandas高级使用 📁 1--pandas数据结构 📁 2--pandas基础使用 📁 4--电影案例分析 📁 1--EM算法 📁 1--朴素贝叶斯 📁 1--逻辑回归 📁 0-1项目背景介绍 📁 0-5人脸识别 📁 0-4人脸多任务 📁 0-3人脸姿态估计 📁 0-6项目集成 📁 0-2人脸检测子任务 📁 2--口罩检测 📁 1--人脸识别 📁 4--活体检测 📁 5--属性识别 📁 3--Dlib模型训练 📁 4--多模型训练和预测 📁 8--排序模块 📁 7--召回模块 📁 3--特征工程和fasttext模型训练 📁 6--泛娱乐推荐介绍 📁 1--整体系统搭建 📁 2--构建标签词汇图谱 📁 5--系统联调和测试 📁 8--SORT 📁 2--算法原理 📁 3--多目标跟踪 📁 24--网络模型应用（选学） 📁 20--数据集处理（选学） 📁 23--网络模型测试（选学） 📁 9--目标检测 📁 18--SIamese网络系列（选学） 📁 22--网络模型训练（选学） 📁 13--车道线提取 📁 5--卡尔曼滤波 📁 7--数据关联 📁 6--匈牙利算法 📁 19--跟踪效果（选学） 📁 4--辅助功能 📁 15--车道线定位与拟合 📁 21--网络模型搭建（选学） 📁 17--在视频中进行车道线检测 📁 1--项目简介 📁 12--相机校正和图像去畸变 📁 14--透视变换 📁 10--车流量统计 📁 16--车道曲率与车辆偏离中心线距离 📁 11--相机校正 📁 30--进行模型训练1 📁 3--在线医生的总体架构 📁 5--neo4j简介 📁 31--模型部署 📁 6--neo4j图数据库的安装 📁 19--BiLSTM介绍 📁 28--BERT中文预训练模型1 📁 17--NE模型使用 📁 13--训练数据集 📁 10--结构化数据流水线 📁 14--BERT中文预训练模型 📁 7--Cypher介绍与使用 📁 4--总体架构中的工具介绍 📁 29--微调模型 📁 21--BiLSTM+CRF模型 📁 8--在Python中使用neo4j 📁 24--在线部分简要分析 📁 20--CRF介绍 📁 2--Unit对话API使用 📁 32--系统联调与测试 📁 1--背景介绍 📁 11--非结构化数据流水线 📁 15--构建RNN模型 📁 12--任务介绍与模型选用 📁 18--命名实体识别介绍 📁 25--werobot服务构建 📁 9--离线部分简要分析 📁 26--主要逻辑服务 📁 22--模型训练 📁 16--进行模型训练 📁 23--模型使用 📁 27--任务介绍与模型选用及训练数据集 📁 1--正则表达式 📁 1--HTTP协议 📁 2--静态web服务器搭建 📁 4--锁的介绍 📁 5--进程和线程的对比 📁 1--多任务介绍 📁 2--多进程介绍 📁 3--多线程介绍 📁 6--链表 📁 9--冒泡排序 📁 13--二分查找 📁 3--空间复杂度 📁 7--栈 📁 2--时间复杂度 📁 11--插入排序 📁 4--数据结构 📁 5--顺序表 📁 15--二叉树的遍历 📁 8--队列 📁 14--二叉树 📁 12--快速排序 📁 1--算法概念 📁 10--选择排序 📁 2--linux相关命令 📁 1--linux简介 📁 4--排序 📁 3--where条件查询 📁 2--数据表的基本操作 📁 1--数据库介绍 📁 1--ip和端口介绍 📁 2--TCP介绍 📁 4--多任务案例 📁 3--TCP开发流程 📁 3--property语法 📁 2--装饰器 📁 4--with语法 📁 1--闭包 📁 5--python高级语法 📁 1--Transformer背景介绍 📁 1--莎士比亚风格的文本生成任务 📁 7--设计范式 📁 5--事务 📁 2--实战操作 📁 4--视图 📁 8--PyMySQL的使用 📁 1--条件查询 📁 6--索引 📁 3--外键使用 📁 2--远程控制 📁 3--vim介绍 📁 1--linux高级操作 📁 2--使用seq2seq模型架构实现英译法任务 📁 1--使用RNN模型构建人名分类器 📁 1--认识fasttext工具 📁 4--词向量迁移 📁 2--进行文本分类 📁 3--训练词向量 📁 5--多头注意力机制 📁 10--编码器 📁 8--子层连接结构 📁 3--掩码张量 📁 14--模型构建 📁 6--前馈全连接层 📁 1--认识Transformer架构 📁 12--解码器 📁 11--解码器层 📁 9--编码器层 📁 7--规范化层 📁 4--注意力机制 📁 13--输出部分实现 📁 2--输入部分实现 📁 4--文本的数据分析 📁 3--文本张量表示方法 📁 6--文本数据增强 📁 1--认识文本预处理 📁 2--文本处理的基本方法 📁 5--文本的特征处理 📁 1--认识HMM与CRF模型 📁 1--认识RNN模型 📁 3--LSTM模型 📁 4--GRU模型 📁 5--注意力机制 📁 2--传统RNN模型 📁 3--使用Pytorch构建一个神经网络 📁 1--认识pytorch 📁 4--使用Pytorch构建一个分类器 📁 2-- Pytorch中的autograd 📁 2--Transformer的结构是什么样的 各个子模块各有什么作用 📁 5--采用Multi-head Attention的原因和计算规则 📁 10--BERT模型的优点和缺点 📁 12--长文本预测任务使用BERT如何构造训练样本 📁 11--BERT的MLM任务为什么采用80% 10% 10%的策略 📁 3--Transformer结构中的Decoder端具体输入 📁 8--self-attention公式中添加scaled的原因 📁 1--认识BERT 📁 7--Transformer可以代替seq2seq的原因 📁 4--Transformer中的self-attention 📁 9--Transformer架构的并行化是如何进行的 📁 6--Transformer相比于RNN的优势和原因 📁 1--NLP简介 📁 3--NLP中的常用预训练模型 📁 4--加载和使用预训练模型 📁 5--迁移学习实践 📁 2--NLP中的标准数据集 📁 1--迁移学习理论 📁 3--认识GPT2 📁 2--认识GPT 📁 1--认识ELMo 📁 4--请详述BERT, GPT, ELMo模型的对比和各自的优缺点 📁 4--维特比算法解码隐藏状态序列 📁 3--HMM模型基础 📁 2--HMM简介 📁 1--马尔科夫链 📁 0-6类属性方法 📁 0-1类定义及类属性使用 📁 0-2魔法方法 📁 0-3案例-面向对象 📁 0-4面向对象封装与继承 📁 0-5面向对象多态 📁 0-7 BP神经网络案例 📁 0-5 深度学习基础理论 📁 0-1 Pytorch基础 📁 0-3 Pytorch高阶操作 📁 0-6 深度学习优化理论 📁 0-4 Pytorch案例实战 📁 0-2 Pytorch张量操作 📁 0-7工具函数的实现 📁 0-17PGN模型的搭建 📁 0-38Flask实现模型部署 📁 0-3TextRank算法理论基础 📁 0-8模型类的搭建 📁 0-35模型转移实现 📁 0-34训练策略原理和实现 📁 0-21BLEU算法理论 📁 0-9模型的训练 📁 0-4TextRank算法实现模型 📁 0-25coverage模型类实现 📁 0-31单词替换法的训练和评估 📁 0-12模型的优化 📁 0-24coverage机制原理 📁 0-23ROUGE算法实现 📁 0-29TF-IDF算法原理和实现 📁 0-28Beam-search模型类实现 📁 0-32回译数据法实现和评估 📁 0-2项目中的数据集初探 📁 0-5seq2seq架构 📁 0-26coverage训练和预测 📁 0-37CPU优化原理和实现 📁 0-36GPU优化原理和实现 📁 0-6seq3seq架构 📁 0-16迭代器和类的实现 📁 0-1文本摘要项项目背景介绍 📁 0-27Beam-search原理介绍 📁 0-18PGN模型训练 📁 0-15PGN数据特殊性分析 📁 0-22ROUGE算法理论 📁 0-14数据预处理 📁 0-19PGN模型预测 📁 0-10模型的预测 📁 0-13PGN架构 📁 0-20评估方法介绍 📁 0-11词向量的单独训练 📁 0-33半监督学习法原理和实现 📁 0-30单词替换法的类实现 📁 0-32python异常处理 📁 0-6Python分支语句 📁 0-29文件基本操作 📁 0-24基础加强练习 📁 0-30文件操作案例 📁 0-28lambda表达式 📁 0-15字典定义及使用 📁 0-26递推 📁 0-20函数基本使用替代视频（04,05,06） 📁 0-22不定长参数与组包拆包 📁 0-21函数作用域 📁 0-16案例-学生管理系统（一） 📁 0-34案例-飞机大战 📁 0-8while循环案例 📁 0-5Python运算符 📁 0-33python模块与包 📁 0-27递归 📁 0-31案例-学生管理系统（三） 📁 0-19函数基本使用 📁 0-12字符串查找，替换，合并 📁 0-3Python数据类型 📁 0-9for循环及案例 📁 0-4Python格式化输出 📁 0-7while循环 📁 0-14元祖定义及使用 📁 0-23案例-学生管理系统（二） 📁 0-11字符串定义切片 📁 0-10循环else 📁 0-13列表定义及使用 📁 0-18公共方法与推导式 📁 0-17集合定义及使用 📁 0-25可变类型及非可变类型 📁 0-2Python注释与变量 📁 0-1python开发环境搭建 📁 0-4 循环神经网络案例 📁 0-3 循环神经网络基础 📁 0-2 卷积神经网络案例 📁 0-1 卷积神经网络基础 📁 0-5 yolo v4算法介绍 📁 0-2 FasterRCNN原理与实现 📁 0-7 yolo v5案例 📁 0-4 yolo v1-v3算法介绍 📁 0-3 FasterRCNN案例 📁 0-6 yolo v5算法介绍 📁 0-1 目标检测概述 📁 0-6 sort 📁 0-5 匈牙利算法 📁 0-7 yolo目标检测 📁 0-4 卡尔曼滤波 📁 0-2 算法原理 📁 0-9 车道线检测 📁 0-12 车道线提取 📁 0-15 车道线曲率计算 📁 0-10 相机标定 📁 0-3 多目标跟踪 📁 0-11 图像去畸变 📁 0-13 透视变换 📁 0-8 车流量统计 📁 0-1 项目简介 📁 0-14 车道线定位与拟合 📁 0-3 人脸姿态任务 📁 0-1 项目背景介绍 📁 0-2 人脸检测子任务 📁 0-5 人脸识别 📁 0-6 项目集成 📁 0-4 人脸多任务 📁 1--生成对抗学习 📁 1--终生学习 📁 1--自动编码器历史与应用介绍 📁 4--变分自动编码器 📁 3--自动编码器改进技巧 📁 2--构建自动编码器 📁 0-4 图形平滑 📁 0-5 直方图 📁 0-7 视频读写 📁 0-6 边缘检测 📁 0-3 形态学操作 📁 0-8 视频追踪 📁 0-1 opencv简介 📁 0-2 几何变换 📁 1--模型可解释 📁 1--进化学习 📁 1--图像分割应用介绍 📁 1--模型压缩 📁 1--贝叶斯方法 📁 3--DeepQ-Network 📁 2--Q-learning算法 📁 1--强化学习 📁 1--迁移学习介绍 📁 1--贝叶斯方法实现及粒子滤波 📁 0-1 求职篇 📁 0-2朴素贝叶斯算法 📁 0-1决策树算法 📁 0-5集成学习算法 📁 0-4聚类算法 📁 0-3SVM算法 📁 0-6机器学习算法回顾总结（有需要的同学可以看看） 📁 0-2KNN算法 📁 0-1人工智能原理基础 📁 0-4逻辑回归 📁 0-3线性回归 📁 0-1 试用期 📄 03-体验切片.mp4 📄 02-切片简介.mp4 📄 01-字符串下标.mp4 📁 0-1 面试篇 📄 5-你的规划你做主!.mp4 📄 9-世界那么大，趋势知多少？.mp4 📄 8-与领导意见分歧，你是怎么做的？.mp4 📄 2-面试前的那些“坑”.mp4 📄 4-自我介绍，你行吗？.mp4 📄 19-处于下风？不存在的，几招教你定乾坤！.mp4 📄 3-了解应聘流程，做个有条不紊的人.mp4 📄 17-选择机会重因素，个人心中要有数.mp4 📄 6-如何正视你的小缺点.mp4 📄 7-谈谈跳槽那些事.mp4 📄 1-众里寻他千百度，你的简历在何处.mp4 📄 20-提问的含金量，你知道吗？.mp4 📄 12-工作中的困难，你是如何处理的？.mp4 📄 14-你的应聘优势是什么.mp4 📄 16-生活中的那些爱好，挑一个盘他.mp4 📄 18-加班，你怎么看？.mp4 📄 15-应聘企业早知道.mp4 📄 13-描述你的个性.mp4 📄 10-应聘企业早知道.mp4 📄 11-谈钱怎么不伤感情.mp4 📄 25-多层继承.mp4 📄 27-super方法写法.mp4 📄 26-super方法作用.mp4 📄 29-字符串输入.mp4 📄 28-字符串输出.mp4 📄 27-认识字符串.mp4 📄 07-字符串常用操作方法之修改之删除空白字符.mp4 📄 08-字符串常用操作方法之修改之字符串对齐.mp4 📄 10-字符串常用操作方法之判断.mp4 📄 05-字符串常用操作方法之修改(常用).mp4 📄 09-字符串常用操作方法之判断开头或结尾.mp4 📄 04-字符串常用操作方法之查找.mp4 📄 06-字符串常用操作方法之修改之大小写转换.mp4 📄 06-类方法.mp4 📄 07-静态方法.mp4 📄 04-设置和访问类属性.mp4 📄 05-修改类属性.mp4 📄 03-魔法方法str.mp4 📄 04-魔法方法del.mp4 📄 01-体验魔法方法init.mp4 📄 02-带参数的init代码书写.mp4 📄 27-类外面获取对象属性.mp4 📄 28-类里面获取对象属性.mp4 📄 26-类外面添加对象属性.mp4 📄 16-搬家具之容纳家具函数.mp4 📄 14-搬家具之房屋类.mp4 📄 15-搬家具之添加容纳家具思路分析.mp4 📄 17-拓展经典类和新式类.mp4 📄 12-搬家具需求和步骤分析.mp4 📄 13-搬家具之家具类.mp4 📄 29-获取和修改私有属性值.mp4 📄 28-定义私有属性和方法.mp4 📄 20-了解面向对象.mp4 📄 21-了解类和对象的关系.mp4 📄 03-代码实现多态.mp4 📄 01-了解多态.mp4 📄 02-体验多态思路分析.mp4 📄 08-烤地瓜方法cook.mp4 📄 07-烤地瓜init方法.mp4 📄 09-烤地瓜案例魔法方法str.mp4 📄 06-烤地瓜案例步骤分析.mp4 📄 11-烤地瓜添加调料.mp4 📄 10-创建对象测试属性和方法.mp4 📄 05-了解烤地瓜案例需求.mp4 📄 19-break退出for循环.mp4 📄 20-continue退出for循环.mp4 📄 18-for循环语法和体验.mp4 📄 23-子类调用父类同名方法和属性之思路分析.mp4 📄 24-子类调用父类同名方法和属性之代码实现.mp4 📄 21-子类重写父类同名属性和方法.mp4 📄 22-拓展_mro顺序.mp4 📄 19-单继承.mp4 📄 18-体验继承.mp4 📄 20-多继承.mp4 📄 25-一个类创建多个对象.mp4 📄 22-类和对象的语法.mp4 📄 23-体验类和对象.mp4 📄 24-类里面的self.mp4 📄 09-了解break和continue.mp4 📄 11-continue.mp4 📄 10-break.mp4 📄 05-循环应用1：1-100累加.mp4 📄 07-循环应用1：1-100偶数累加和方法2.mp4 📄 06-循环应用1：1-100偶数累加和方法1.mp4 📄 08-循环的注意事项.mp4 📄 13-while循环嵌套快速体验.mp4 📄 14-循环的执行流程.mp4 📄 15-while循环嵌套应用之打印星号(正方形).mp4 📄 16-while循环嵌套应用之打印星号(三角形).mp4 📄 17-while循环嵌套应用之九九乘法表.mp4 📄 12-while循环嵌套的作用和语法.mp4 📄 02-while的语法和体验.mp4 📄 04-循环的执行流程.mp4 📄 03-计数器书写习惯.mp4 📄 01-了解循环.mp4 📄 21-列表的遍历之while.mp4 📄 22-列表的遍历之for.mp4 📄 25-for...else.mp4 📄 26-for...else之break和continue.mp4 📄 24-while..else之continue.mp4 📄 21-循环的else简介.mp4 📄 23-while..else之break.mp4 📄 22-while...else.mp4 📄 19-列表修改数据.mp4 📄 列表简介.mp4 📄 16-列表增加数据之extend.mp4 📄 18-列表删除数据.mp4 📄 14-体验案例-判断是否存在.mp4 📄 20-列表复制数据.mp4 📄 15-列表增加数据之append.mp4 📄 12-查找函数.mp4 📄 17-列表增加数据之insert.mp4 📄 11-列表下标.mp4 📄 13-判断是否存在.mp4 📄 17-多函数执行流程.mp4 📄 25-随机分配办公室的实现代码.mp4 📄 23-列表嵌套.mp4 📄 24-随机分配办公室的步骤分析.mp4 📄 21-关键字参数.mp4 📄 22-缺省参数.mp4 📄 23-不定长参数之位置参数.mp4 📄 24-不定长参数之关键字参数.mp4 📄 20-函数参数之位置参数.mp4 📄 07-函数返回值的应用.mp4 📄 05-体验函数返回值.mp4 📄 06-return的特点.mp4 📄 27-交换变量的值之方法一.mp4 📄 28-交换变量的值之方法二.mp4 📄 25-元组拆包.mp4 📄 26-字典拆包.mp4 📄 14-局部变量.mp4 📄 31-引用当做实参传入.mp4 📄 29-了解引用之不可变类型.mp4 📄 30-了解引用之可变类型.mp4 📄 11-函数嵌套调用应用之打印横线图形02.mp4 📄 13-函数嵌套调用应用之函数计算02.mp4 📄 10-函数嵌套调用应用之打印横线图形01.mp4 📄 12-函数嵌套调用应用之函数计算01.mp4 📄 09-函数嵌套调用.mp4 📄 04-函数的参数的作用.mp4 📄 16-修改全局变量.mp4 📄 15-访问全局变量.mp4 📄 08-函数的说明文档.mp4 📄 18-返回值作为参数传递.mp4 📄 19-函数的返回值.mp4 📄 了解函数.mp4 📄 03-函数的注意事项.mp4 📄 02-快速体验函数.mp4 📄 01-函数的使用步骤.mp4 📄 26-体验元组.mp4 📄 29-元组数据的修改操作.mp4 📄 27-定义元组.mp4 📄 28-元组常见操作之查找.mp4 📄 课后学习-32-保存学员信息需求和注意事项.mp4 📄 课后学习-35-加载学员信息思路.mp4 📄 课后学习-30-查询学员信息.mp4 📄 课后学习-33-拓展__dict__.mp4 📄 课后学习-36-加载学员信息.mp4 📄 25-管理系统框架之定义系统功能函数.mp4 📄 课后学习-29-修改学员信息.mp4 📄 课后学习-28-删除学员功能.mp4 📄 27-添加学员功能.mp4 📄 课后学习-31-显示所有学员信息.mp4 📄 课后学习-34-保存学员信息.mp4 📄 26-程序入口文件功能实现.mp4 📄 19-准备程序文件.mp4 📄 24-管理系统框架之程序入口函数.mp4 📄 20-定义学员类.mp4 📄 18-介绍系统需求.mp4 📄 21-了解管理系统的需求.mp4 📄 23-管理系统框架需求和步骤.mp4 📄 22-定义管理系统类.mp4 📄 13-集合常见操作之删除数据.mp4 📄 11-创建集合.mp4 📄 14-集合常见操作之查找数据.mp4 📄 12-集合常见操作之增加数据.mp4 📄 35-内置高阶函数之map.mp4 📄 37-内置高阶函数之filter.mp4 📄 34-体验高阶函数的代码实现.mp4 📄 32-abs和round.mp4 📄 36-内置高阶函数之reduce.mp4 📄 33-体验高阶函数的思路分析.mp4 📄 31-列表内字典数据排序.mp4 📄 课后学习-16-退出系统.mp4 📄 课后学习-15-显示所有学员信息.mp4 📄 课后学习-14-查询学员代码实现.mp4 📄 课后学习-12-修改学员代码实现.mp4 📄 课后学习-13-查询学员思路分析.mp4 📄 课后学习-11-修改学员思路分析.mp4 📄 18-递归之回顾函数返回值.mp4 📄 19-递归代码实现.mp4 📄 20-递归的执行流程.mp4 📄 17-了解递归.mp4 📄 21-递归出口问题.mp4 📄 03-代码调优.mp4 📄 06-添加学员之用户输入.mp4 📄 05-添加学员功能分析.mp4 📄 08-添加学员之重名提示.mp4 📄 04-学员管理系统数据形式的分析.mp4 📄 02-学员管理系统框架搭建.mp4 📄 01-学员管理系统需求和步骤分析.mp4 📄 07-添加学员之新增数据.mp4 📄 09-删除学员思路分析.mp4 📄 10-删除学员代码实现.mp4 📄 03-课程介绍.mp4 📄 09-Debug工具.mp4 📄 08-认识bug.mp4 📄 03-体验数据类型转换.mp4 📄 04-数据类型转换函数.mp4 📄 28-lambda参数之args.mp4 📄 27-lambda参数之默认参数.mp4 📄 30-lambda应用之带判断的lambda.mp4 📄 29-lambda参数之kwargs.mp4 📄 25-lambda参数之无参数.mp4 📄 24-lambda实例之计算两个数字累加和.mp4 📄 23-体验lambda.mp4 📄 22-了解lambda.mp4 📄 26-lambda参数之一个参数.mp4 📄 02-输入功能实现.mp4 📄 01-了解输入.mp4 📄 04-注释.mp4 📄 10-比较运算符.mp4 📄 09-复合赋值注意点.mp4 📄 08-复合赋值运算符.mp4 📄 07-赋值运算符.mp4 📄 05-运算符的分类.mp4 📄 06-算数运算符.mp4 📄 11-逻辑运算符.mp4 📄 10-认识数据类型.mp4 📄 12-输出_格式化符号基础使用方法.mp4 📄 11-输出_认识格式化符号.mp4 📄 13-输出_格式化符号高级使用方法.mp4 📄 14-输出_拓展格式化字符串.mp4 📄 15-输出_f-格式化字符串.mp4 📄 17-输出_print结束符.mp4 📄 16-输出_转义字符.mp4 📄 05-变量的作用.mp4 📄 06-定义变量.mp4 📄 07-使用变量.mp4 📄 09-字典的循环遍历之键值对.mp4 📄 07-字典的循环遍历之key.mp4 📄 10-字典的循环遍历之键值对(拆包).mp4 📄 08-字典的循环遍历之value.mp4 📄 03-字典常用操作之新增.mp4 📄 06-字典常用操作之查找.mp4 📄 02-创建字典的语法.mp4 📄 05-字典常用操作之修改.mp4 📄 04-字典常用操作之删除.mp4 📄 17-文件夹操作函数之路径相关函数.mp4 📄 15-文件操作函数.mp4 📄 16-文件夹操作函数之创建和删除.mp4 📄 19-批量重命名之添加和删除字符串.mp4 📄 18-批量重命名之添加字符串.mp4 📄 01-了解文件操作.mp4 📄 01-字典的应用场景.mp4 📄 04-读取函数之read.mp4 📄 02-体验文件操作步骤.mp4 📄 08-访问模式特点02之代码测试.mp4 📄 03-访问模式特点01.mp4 📄 05-读取函数之readlines.mp4 📄 09-seek函数.mp4 📄 07-访问模式特点02.mp4 📄 06-读取函数之readline.mp4 📄 18-异常传递的思路分析.mp4 📄 19-异常传递的代码实现.mp4 📄 10-文件备份思路分析.mp4 📄 12-文件备份之规划文件名.mp4 📄 13-文件备份之数据写入.mp4 📄 11-文件备份之接收用户输入.mp4 📄 14-文件备份之限制有效文件名备份.mp4 📄 20-自定义异常的作用.mp4 📄 23-自定义异常代码实现之捕获异常.mp4 📄 21-自定义异常思路分析.mp4 📄 22-自定义异常代码实现之异常类.mp4 📄 14-捕获所有异常.mp4 📄 12-捕获多个指定异常类型.mp4 📄 13-捕获异常描述信息.mp4 📄 16-异常的finally.mp4 📄 17-拓展命令提示符运行py文件.mp4 📄 11-捕获指定异常类型.mp4 📄 15-异常的else.mp4 📄 23-if嵌套案例：判断是否能坐下.mp4 📄 21-if嵌套的作用和语法.mp4 📄 22-if嵌套案例：判断能否上车.mp4 📄 12-if的作用和语法.mp4 📄 08-了解异常.mp4 📄 09-体验异常.mp4 📄 10-了解异常类型.mp4 📄 15-网吧上网(进阶版).mp4 📄 14-网吧上网(简单版).mp4 📄 13-体验if.mp4 📄 20-elif的执行流程.mp4 📄 19-体验多重判断.mp4 📄 18-多重判断的作用和语法.mp4 📄 17-if语句执行流程.mp4 📄 16-if..else.mp4 📄 26-随机数.mp4 📄 24-猜拳游戏的步骤分析.mp4 📄 27-猜拳游戏：随机数.mp4 📄 25-猜拳游戏功能实现.mp4 📄 28-三目运算符.mp4 📄 01-计算机组成.mp4 📄 02-Python简介.mp4 📄 12-（了解）求帮助.mp4 📄 22-（重点）底行模式之取消高亮.mp4 📄 11-（了解）find命令检索文件夹.mp4 📄 14-（重点）VIM编辑器的三种模式.mp4 📄 23-（总结）vim编辑器总结.mp4 📄 10-（扩展）查找大小大于某个值的文件信息.mp4 📄 18-（重点）命令模式下移动光标与查找关键词.mp4 📄 16-（重点）命令模式下复制粘贴与剪切删除操作.mp4 📄 17-（重点）命令模式下撤销与回撤操作.mp4 📄 09-（扩展）查找系统中的文件.mp4 📄 13-（扩展）管道命令的另外一个用途.mp4 📄 15-（重点）如何从命令模式进入插入模式（a-i-o-O）.mp4 📄 19-（重点）底行模式之文件保存与退出.mp4 📄 08-（重点）切换用户.mp4 📄 20-（重点）底层模式之设置行号与取消行号.mp4 📄 21-（重点）底行模式之文本替换.mp4 📄 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07-（注意）权限设置注意事项.mp4 📄 09-（重点）mv命令之文件移动与文件重命名操作.mp4 📄 16-（了解）which命令之查看某个命令的绝对位置.mp4 📄 15-（扩展）Windows系统与Linux系统本质区别.mp4 📄 20-（重点中重点）管道命令.mp4 📄 18-（重点）grep检索关键词在文件中出现的位置.mp4 📄 19-（扩展）Ctrl+C在Linux中的妙用.mp4 📄 18-（重点）ls命令与clear命令.mp4 📄 17-（重点）几个常见目录（必须要记下来）.mp4 📄 16-（理解）Linux目录结构与Windows目录结构区别.mp4 📄 13-（理解）普通账号与超级管理员账号区别.mp4 📄 09-（掌握）Linux操作系统安装.mp4 📄 11-（了解）Linux终端与符号说明.mp4 📄 14-（重点）使用finalshell远程连接Linux服务器.mp4 📄 08-（重点）VMware网络配置.mp4 📄 15-（重点）finalshell软件配置与使用.mp4 📄 10-（重点）Xmind思维导图总结使用.mp4 📄 01-（软件）截图软件与打字软件使用.mp4 📄 12-（重点）获取Linux的IP地址与测试IP是否可以通信.mp4 📄 16-导入包之方法一.mp4 📄 14-了解包.mp4