尚硅谷-AI大模型【202601完结】196G

├─01_尚硅谷大模型技术之Python基础
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之Python1.0.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之Python1.0_带原码反码补码.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之Python课后练习题以及答案.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   ├─画图截图工具
│   │   │   Snipaste-2.2.1-Beta2-x64.rar
│   │   │   balsamiqmockupspro.rar
│   │   │
│   │   ├─Python-3.12.8.tgz
│   │   ├─pycharm-professional-2024.3.1.1.exe
│   │   ├─pycharm.txt
│   │   ├─python-3.12.8-amd64.exe
│   │   └─jetbrains.zip
│   │
│   └─3.视频及代码
│       ├─day01
│       │   00_AI大模型之Python基础_课程介绍.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_计算机组成.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_计算机语言的发展.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_编译型语言和解释型语言.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_Python语言的执行方式.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_为什么选择Python.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_Python特点.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_Python的版本.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_交互模式以及脚本模式运行Python程序.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_Pycharm中运行程序.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_注释.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_变量的声明和赋值.mp4
│       │   17_AI大模型之Python基础_标识符的命名.mp4
│       │   18_AI大模型之Python基础_变量的修改以及常量.mp4
│       │   19_AI大模型之Python基础_Python中不同进制的表示形式.mp4
│       │   20_AI大模型之Python基础_进制之间的转换.mp4
│       │   21_AI大模型之Python基础_int数据类型.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   代码.zip
│       ├─day02
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_浮点数类型.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_布尔数据类型.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_字符串数据类型.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_类型转换.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_编码和解码.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_输入和输出.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_算术、赋值运算符.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_海象运算符.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_比较运算符.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_逻辑运算符.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_位运算符(了解).mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_成员、身份运算符.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_编码规范.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_单分支.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_双分支.mp4
│       │   17_AI大模型之Python基础_多分支.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   代码.zip
│       ├─day03
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_分支嵌套.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_match、case分支.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_三目运算符.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_while循环.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_for循环.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_打印九九乘法表.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_break、continue、pass关键字.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_上午内容回顾以及序列介绍.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_list对象创建以及内存分析.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_list切片操作.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_向list中添加元素.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_修改元素等操作.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_删除列表中元素.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_列表推导式.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_列表常用方法.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   代码.zip
│       ├─day04
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_字符串基本操作.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_字符串常用的方法.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_元组.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_集合基本操作.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_集合常用方法.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_字典基本操作.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_字典的遍历.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_函数的抽取.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_封装带参数的函数.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_函数调用在内存中体现.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_传递不可变类型.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_传递可变类型.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_不同赋值操作的区别.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day05
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_参数传递的形式.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_解包传参.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_浅拷贝.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_深拷贝.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_return关键字.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_函数的嵌套调用.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_闭包.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_作用域.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_全局变量和局部变量.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_global和nonlocal关键字.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_递归求阶乘.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_递归执行内存分析.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_匿名函数.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_匿名函数使用场景.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_函数的注释.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day06
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_文件介绍.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_open函数介绍.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_向文件中写入数据.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_从文件中读取数据.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_文件拷贝基础实现.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_文件拷贝代码优化.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_面向过程、对象、函数对比.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_类和对象.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_类的定义.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_类的操作.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_类定义以及对象创建内存分析.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_init方法.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_self.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_类属性.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_实例属性.mp4
│       │   17_AI大模型之Python基础_类的方法.mp4
│       │   18_AI大模型之Python基础_魔法方法.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day07
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_考试题讲解.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_动态的添加属性和方法.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_私有化属性和方法.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_property.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_property注意事项.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_单继承.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_多继承.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_super访问父类成员.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_方法的解析顺序.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_方法的重写以及小结.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_方法调用顺序说明.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_多态.mp4
│       │   20250724周四考试.md
│       │   20250724周四考试_答案.md
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day08
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_愤怒的小鸟游戏说明.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_愤怒的小鸟代码实现.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_面向对象举例.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_异常介绍.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_异常处理最基本代码.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_对不同类型异常的处理.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_Else关键字.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_finally关键字.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_抛出异常以及断言机制.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_自定义异常.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_异常传递.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_with关键字.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_小结.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day09
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾以及晨测题讲解.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_模块介绍.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_全局导入不带包模块.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_局部导入不带包模块部分成员.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_局部导入不带包模块的非_开头成员.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_模块的搜索顺序.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_all中限制导入成员.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_name属性.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_dir函数.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_创建包.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_带包的全局导入.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_带包的局部导入.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_通过pip管理第三方库.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_安装第三方库.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_打包.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_安装打好的包.mp4
│       │   17_AI大模型之Python基础_深拷贝和浅拷贝.mp4
│       │   18_AI大模型之Python基础_迭代器对象创建.mp4
│       │   19_AI大模型之Python基础_自定义迭代器.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day10
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_通过推导式创建生成器.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_通过类似函数方式创建生成器.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_获取生成器函数返回值.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_通过send向生成器传递值.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_send启动生成器.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_命名空间，作用域，闭包.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_闭包实现装饰器.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_装饰器和普通函数对比.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_装饰器语法糖.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_多层装饰器.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_多层函数内存执行过程分析.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_带参数的装饰器.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_类装饰器.mp4
│       │   Python基础.bmpr
│       │   每日一考.md
│       │   代码.zip
│       ├─day11
│       │   00_AI大模型之Python基础_晨测题讲解.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_并发并行以及同步异步.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_进程介绍.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_Process类创建进程对象.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_通过进程子类创建进程对象.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_通过进程池创建进程对象.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_进程之间不共享全局变量.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_通过Queue进行通信.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_Queue兼容性问题说明.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_Thread类创建线程对象.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_通过线程子类创建线程对象.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_线程池创建线程对象.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_互斥锁解决线程安全问题.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_卖票案例.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_线程和进程对比.mp4
│       │   day10.md
│       │   day10_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day12
│       │   00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础_IP地址.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础_端口号.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础_协议.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础_Socket对象的创建.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础_UDP编程思路分析.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础_UDP服务器端开发.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础_UDP服务器端开发以及测试.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础_TCP编程思路分析.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础_TCP编程服务器开发.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础_TCP编程客户端开发.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础_服务器随机消息以及输入消息.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础_加入多线程以及异常处理.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础_接口介绍.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础_访问一言接口并处理.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础_starlette开发web服务.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       day13
│           00_AI大模型之Python基础_正则表达式介绍.mp4
│           01_AI大模型之Python基础_正则中常见的表示内容.mp4
│           02_AI大模型之Python基础_正则表达式案例.mp4
│           03_AI大模型之Python基础_CMS需求介绍.mp4
│           04_AI大模型之Python基础_客户类的定义.mp4
│           05_AI大模型之Python基础_字典初始化.mp4
│           06_AI大模型之Python基础_打印输出内容.mp4
│           07_AI大模型之Python基础_分支选择.mp4
│           08_AI大模型之Python基础_将客户放到字典中.mp4
│           09_AI大模型之Python基础_添加客户id.mp4
│           10_AI大模型之Python基础_添加客户其它属性.mp4
│           11_AI大模型之Python基础_显示所有用户以及测试.mp4
│           day12.md
│           day12_答案.md
│           代码.zip
│      
│
├─02_尚硅谷大模型技术之数据结构与算法
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之数据结构与算法1.0.docx
│   │
│   └─2.视频及代码
│       ├─day01
│       │   00_AI大模型之数据结构与算法_CMS项目删除说明.mp4
│       │   01_AI大模型之数据结构与算法_如何刷题.mp4
│       │   02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构介绍.mp4
│       │   03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度.mp4
│       │   04_AI大模型之数据结构与算法_最优、最坏、平均时间复杂度.mp4
│       │   05_AI大模型之数据结构与算法_常见的时间复杂度.mp4
│       │   06_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度.mp4
│       │   07_AI大模型之数据结构与算法_数组和列表内存对比.mp4
│       │   08_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│       │   09_AI大模型之数据结构与算法_数组和list动态扩容的实现.mp4
│       │   10_AI大模型之数据结构与算法_数组类型的定义.mp4
│       │   11_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容实现.mp4
│       │   12_AI大模型之数据结构与算法_插入元素分析.mp4
│       │   13_AI大模型之数据结构与算法_插入元素代码实现.mp4
│       │   14_AI大模型之数据结构与算法_从数组中删除元素.mp4
│       │   15_AI大模型之数据结构与算法_数组其它方法以及测试.mp4
│       │   16_AI大模型之数据结构与算法_链表介绍.mp4
│       │   17_AI大模型之数据结构与算法_链表类的定义.mp4
│       │   18_AI大模型之数据结构与算法_向链表中添加元素.mp4
│       │   代码.zip
│       ├─day02
│       │   00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之数据结构与算法_从链表上删除元素.mp4
│       │   02_AI大模型之数据结构与算法_链表其它方法实现以及测试.mp4
│       │   03_AI大模型之数据结构与算法_栈整体实现.mp4
│       │   04_AI大模型之数据结构与算法_栈的应用.mp4
│       │   05_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍.mp4
│       │   06_AI大模型之数据结构与算法_队列代码实现.mp4
│       │   07_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之数据结构与算法_确定数组下标.mp4
│       │   09_AI大模型之数据结构与算法_哈希冲突处理.mp4
│       │   10_AI大模型之数据结构与算法_负载因子.mp4
│       │   11_AI大模型之数据结构与算法_hash表类的定义.mp4
│       │   12_AI大模型之数据结构与算法_向hash表中添加数据思路分析.mp4
│       │   13_AI大模型之数据结构与算法_扩容.mp4
│       │   14_AI大模型之数据结构与算法_向hash表中添加元素.mp4
│       │   15_AI大模型之数据结构与算法_从hash表中删除元素.mp4
│       │   16_AI大模型之数据结构与算法_hash表其它功能的实现以及测试.mp4
│       │   数据结构与算法.bmpr
│       │   代码.zip
│       ├─day03
│       │   00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之数据结构与算法_树相关概念.mp4
│       │   02_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的存储结构.mp4
│       │   03_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树.mp4
│       │   04_AI大模型之数据结构与算法_二叉树类的定义.mp4
│       │   05_AI大模型之数据结构与算法_查找树上的节点.mp4
│       │   06_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素.mp4
│       │   07_AI大模型之数据结构与算法_删除没有子节点的节点.mp4
│       │   08_AI大模型之数据结构与算法_删除有一个子节点的节点.mp4
│       │   09_AI大模型之数据结构与算法_获取右子树最小值节点.mp4
│       │   10_AI大模型之数据结构与算法_删除有两个子节点的节点以及测试.mp4
│       │   11_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的遍历.mp4
│       │   12_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│       │   13_AI大模型之数据结构与算法_图数据结构介绍.mp4
│       │   14_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法.mp4
│       │   15_AI大模型之数据结构与算法_查找多数元素.mp4
│       │   16_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序思路分析.mp4
│       │   17_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序代码实现.mp4
│       │   数据结构与算法.bmpr
│       │   代码.zip
│       ├─day04
│       │   00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之数据结构与算法_选择排序思路分析.mp4
│       │   02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序代码实现.mp4
│       │   03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序思路分析.mp4
│       │   04_AI大模型之数据结构与算法_插入排序代码实现.mp4
│       │   05_AI大模型之数据结构与算法_归并排序思路分析.mp4
│       │   06_AI大模型之数据结构与算法_归并排序代码实现.mp4
│       │   07_AI大模型之数据结构与算法_归并排序代码执行流程.mp4
│       │   08_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│       │   09_AI大模型之数据结构与算法_快速排序思路分析.mp4
│       │   10_AI大模型之数据结构与算法_快速排序代码实现.mp4
│       │   11_AI大模型之数据结构与算法_堆排序思路分析.mp4
│       │   12_AI大模型之数据结构与算法_堆排序代码实现.mp4
│       │   13_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│       │   数据结构与算法.bmpr
│       │   阶段一-Python基础阶段考试题-答案.docx
│       │   阶段一-Python基础阶段考试题.docx
│       │   代码.zip
│       day05
│           上个班视频
│           │   ├─day01
│           │   │   ├─代码
│           │   │   │   P01_BigO.py
│           │   │   │   P02_Array.py
│           │   │   │   P03_LinkedList.py
│           │   │   │   readme.txt
│           │   │   │
│           │   │   ├─00_AI大模型之数据结构与算法_Python基础项目删除讲解.mp4
│           │   │   ├─01_AI大模型之数据结构与算法_如何学.mp4
│           │   │   ├─02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构介绍.mp4
│           │   │   ├─03_AI大模型之数据结构与算法_算法介绍.mp4
│           │   │   ├─04_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度以及大O表示法.mp4
│           │   │   ├─05_AI大模型之数据结构与算法_常见的时间空间复杂度.mp4
│           │   │   ├─06_AI大模型之数据结构与算法_列表内存分配.mp4
│           │   │   ├─07_AI大模型之数据结构与算法_array模块下的array内存分配.mp4
│           │   │   ├─08_AI大模型之数据结构与算法_定义数组类.mp4
│           │   │   ├─09_AI大模型之数据结构与算法_向数组中插入元素思路.mp4
│           │   │   ├─10_AI大模型之数据结构与算法_插入元素前扩容.mp4
│           │   │   ├─11_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素.mp4
│           │   │   ├─12_AI大模型之数据结构与算法_删除数组指定位置元素.mp4
│           │   │   ├─13_AI大模型之数据结构与算法_数组其它方法实现.mp4
│           │   │   ├─14_AI大模型之数据结构与算法_链表介绍.mp4
│           │   │   ├─15_AI大模型之数据结构与算法_定义链表类.mp4
│           │   │   ├─16_AI大模型之数据结构与算法_向链表中添加元素图示.mp4
│           │   │   ├─17_AI大模型之数据结构与算法_向链表中添加元素代码实现.mp4
│           │   │   ├─18_AI大模型之数据结构与算法_从链表中删除指定位置元素.mp4
│           │   │   ├─19_AI大模型之数据结构与算法_链表其它方法实现.mp4
│           │   │   └─20_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│           │   day04
│           │       代码
│           │       │   P01_Select_Sort.py
│           │       │   P02_Insert_Sort.py
│           │       │   P03_Merge_Sort.py
│           │       │   P04_Quick_Sort.py
│           │       │   P05_Heap_Sort.py
│           │       ├─00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│           │       ├─01_AI大模型之数据结构与算法_选择排序思路分析.mp4
│           │       ├─02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序代码实现.mp4
│           │       ├─03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序思路分析.mp4
│           │       ├─04_AI大模型之数据结构与算法_插入排序代码实现.mp4
│           │       ├─05_AI大模型之数据结构与算法_归并排序思路分析.mp4
│           │       ├─06_AI大模型之数据结构与算法_归并排序代码实现.mp4
│           │       ├─07_AI大模型之数据结构与算法_归并排序执行图.mp4
│           │       ├─08_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│           │       ├─09_AI大模型之数据结构与算法_快速排序思路分析.mp4
│           │       ├─10_AI大模型之数据结构与算法_快速排序代码实现.mp4
│           │       ├─11_AI大模型之数据结构与算法_快速排序执行图.mp4
│           │       ├─12_AI大模型之数据结构与算法_堆排序思路分析.mp4
│           │       ├─13_AI大模型之数据结构与算法_堆排序代码实现.mp4
│           │       ├─14_AI大模型之数据结构与算法_堆排序执行图.mp4
│           │       └─数据结构与算法.bmpr
│           ├─00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│           ├─01_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔思路分析.mp4
│           ├─02_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔代码实现.mp4
│           ├─03_AI大模型之数据结构与算法_汉诺塔执行流程分析.mp4
│           ├─04_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法.mp4
│           ├─05_AI大模型之数据结构与算法_爬楼梯案例.mp4
│           ├─06_AI大模型之数据结构与算法_最大连续子数组和.mp4
│           ├─07_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路.mp4
│           ├─08_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码实现.mp4
│           ├─09_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包一维数组实现.mp4
│           ├─10_AI大模型之数据结构与算法_完全背包.mp4
│           ├─11_AI大模型之数据结构与算法_全排列代码.mp4
│           ├─12_AI大模型之数据结构与算法_全排列执行流程分析.mp4
│           ├─13_AI大模型之数据结构与算法_一次交换得到最大值.mp4
│           ├─DD神牛2013最新的背包九讲.pdf
│           ├─数据结构与算法.bmpr
│           └─代码.zip
│      
│
├─03_尚硅谷大模型技术之Linux及Shell
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之Linux（Ubuntu）1.0.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之Shell1.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe
│   │   VMware 17的许可密钥.txt
│   │   Xftp-8.0.0068p.exe
│   │   Xshell-8.0.0069p.exe
│   │   ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso
│   │
│   └─3.视频及代码
│       ├─day01
│       │   00_AI大模型之Linux与Shell_Linux介绍.mp4
│       │   01_AI大模型之Linux与Shell_Vmware的介绍.mp4
│       │   02_AI大模型之Linux与Shell_虚拟电脑的配置.mp4
│       │   03_AI大模型之Linux与Shell_安装ubuntu.mp4
│       │   04_AI大模型之Linux与Shell_虚拟机网络的配置.mp4
│       │   05_AI大模型之Linux与Shell_配置Xshell.mp4
│       │   06_AI大模型之Linux与Shell_Linux目录结构.mp4
│       │   07_AI大模型之Linux与Shell_apt包管理工具.mp4
│       │   08_AI大模型之Linux与Shell_帮助命令.mp4
│       │   09_AI大模型之Linux与Shell_pwd,ls,cd命令.mp4
│       │   10_AI大模型之Linux与Shell_mkdir,touch,cp,rm,mv命令.mp4
│       │   11_AI大模型之Linux与Shell_cat,tail,echo,重定向,ln命令.mp4
│       │   12_AI大模型之Linux与Shell_vim编辑器.mp4
│       │   13_AI大模型之Linux与Shell_root用户.mp4
│       │   14_AI大模型之Linux与Shell_用户操作命令.mp4
│       │   15_AI大模型之Linux与Shell_用户组命令.mp4
│       day02
│           00_AI大模型之Linux与Shell_chmod命令.mp4
│           01_AI大模型之Linux与Shell_chown和chgrp命令.mp4
│           02_AI大模型之Linux与Shell_find命令.mp4
│           03_AI大模型之Linux与Shell_管道符和grep.mp4
│           04_AI大模型之Linux与Shell_压缩和解压缩.mp4
│           05_AI大模型之Linux与Shell_df和du命令.mp4
│           06_AI大模型之Linux与Shell_ping,ifconfig,hostname命令.mp4
│           07_AI大模型之Linux与Shell_ps,top,kill,free命令.mp4
│           08_AI大模型之Linux与Shell_定时任务.mp4
│           09_AI大模型之Linux与Shell_Shell介绍.mp4
│           10_AI大模型之Linux与Shell_第一个shell程序.mp4
│           11_AI大模型之Linux与Shell_自定义变量.mp4
│           12_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量.mp4
│           13_AI大模型之Linux与Shell_算术运算符.mp4
│           14_AI大模型之Linux与Shell_条件判断.mp4
│           15_AI大模型之Linux与Shell_if分支.mp4
│           16_AI大模型之Linux与Shell_case分支.mp4
│           17_AI大模型之Linux与Shell_for循环.mp4
│           18_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量区别.mp4
│           19_AI大模型之Linux与Shell_while循环.mp4
│           20_AI大模型之Linux与Shell_read和函数.mp4
│           21_AI大模型之Linux与Shell_cut.mp4
│           22_AI大模型之Linux与Shell_awk.mp4
│      
│
├─04_尚硅谷大模型技术之MySQL
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之MySQL1.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   Navicatls_17.rar
│   │   mysql-installer-community-8.0.26.0.msi
│   │   演示数据.sql
│   │   练习数据.sql
│   │
│   └─3.视频及代码
│       ├─day01
│       │   00_AI大模型之MySQL_晨测题讲解.mp4
│       │   01_AI大模型之MySQL_MySQL介绍.mp4
│       │   02_AI大模型之MySQL_表和表之间关系.mp4
│       │   03_AI大模型之MySQL_MySQL安装.mp4
│       │   04_AI大模型之MySQL_安装常见问题说明.mp4
│       │   05_AI大模型之MySQL_不同客户端连接数据库.mp4
│       │   06_AI大模型之MySQL_忘记密码操作.mp4
│       │   07_AI大模型之MySQL_命令行基本操作.mp4
│       │   08_AI大模型之MySQL_可视化客户端基本操作.mp4
│       │   09_AI大模型之MySQL_SQL语句的规范以及分类.mp4
│       │   10_AI大模型之MySQL_SQL中的注释.mp4
│       │   11_AI大模型之MySQL_DDL_库相关.mp4
│       │   12_AI大模型之MySQL_DDL_表相关.mp4
│       │   13_AI大模型之MySQL_DML_insert.mp4
│       │   14_AI大模型之MySQL_DML_delete.mp4
│       │   15_AI大模型之MySQL_DML_update.mp4
│       │   16_AI大模型之MySQL_DML_select初识.mp4
│       │   17_AI大模型之MySQL_DDL和DML总结.mp4
│       │   18_AI大模型之MySQL_算术、比较区间运算符.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考答案.md
│       ├─day02
│       │   00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之MySQL_模糊匹配运算符.mp4
│       │   02_AI大模型之MySQL_逻辑运算符以及空值判断.mp4
│       │   03_AI大模型之MySQL_整数类型.mp4
│       │   04_AI大模型之MySQL_浮点数类型.mp4
│       │   05_AI大模型之MySQL_定长和可变长类型.mp4
│       │   06_AI大模型之MySQL_枚举和集合.mp4
│       │   07_AI大模型之MySQL_文本类型和二进制类型(了解).mp4
│       │   08_AI大模型之MySQL_日期类型.mp4
│       │   09_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4
│       │   10_AI大模型之MySQL_函数的介绍与分类.mp4
│       │   11_AI大模型之MySQL_单行函数.mp4
│       │   12_AI大模型之MySQL_字符串函数介绍.mp4
│       │   13_AI大模型之MySQL_字符串函数案例.mp4
│       │   14_AI大模型之MySQL_日期函数介绍.mp4
│       │   15_AI大模型之MySQL_日期函数案例.mp4
│       │   16_AI大模型之MySQL_加密函数.mp4
│       │   17_AI大模型之MySQL_分支判断函数.mp4
│       │   18_AI大模型之MySQL_多行函数.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考答案.md
│       ├─day03
│       │   00_AI大模型之MySQL_窗口函数介绍.mp4
│       │   01_AI大模型之MySQL_窗口函数案例.mp4
│       │   02_AI大模型之MySQL_连接查询介绍.mp4
│       │   03_AI大模型之MySQL_内连接.mp4
│       │   04_AI大模型之MySQL_左外连接.mp4
│       │   05_AI大模型之MySQL_右外连接.mp4
│       │   06_AI大模型之MySQL_全外连接.mp4
│       │   07_AI大模型之MySQL_自连接.mp4
│       │   08_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4
│       │   09_AI大模型之MySQL_groupBy分组.mp4
│       │   10_AI大模型之MySQL_rollup.mp4
│       │   11_AI大模型之MySQL_having.mp4
│       │   12_AI大模型之MySQL_orderBy和limit.mp4
│       │   13_AI大模型之MySQL_select中嵌套子查询.mp4
│       │   14_AI大模型之MySQL_having和where中嵌套子查询.mp4
│       │   15_AI大模型之MySQL_exists中嵌套子查询.mp4
│       │   16_AI大模型之MySQL_from中嵌套子查询.mp4
│       │   17_AI大模型之MySQL_update中嵌套子查询.mp4
│       │   18_AI大模型之MySQL_delete中嵌套子查询.mp4
│       │   19_AI大模型之MySQL_建表或者向表中插入数据使用子查询.mp4
│       │   20_AI大模型之MySQL_CTE.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       day04
│           代码
│           │   P01_MySQL.py
│           │   P02_Redis.py
│           │   P03_Hive.py
│           ├─00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│           ├─01_AI大模型之MySQL_约束介绍.mp4
│           ├─02_AI大模型之MySQL_非空约束.mp4
│           ├─03_AI大模型之MySQL_唯一键约束.mp4
│           ├─04_AI大模型之MySQL_主键约束.mp4
│           ├─05_AI大模型之MySQL_自增约束.mp4
│           ├─06_AI大模型之MySQL_默认值约束.mp4
│           ├─07_AI大模型之MySQL_检查约束.mp4
│           ├─08_AI大模型之MySQL_外键约束.mp4
│           ├─09_AI大模型之MySQL_事务介绍.mp4
│           ├─10_AI大模型之MySQL_事务隔离级别.mp4
│           ├─11_AI大模型之MySQL_用户管理以及MySQL8新特性.mp4
│           ├─12_AI大模型之MySQL_Python中连接本地MySQL.mp4
│           ├─13_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安装MySQL.mp4
│           ├─14_AI大模型之MySQL_Python连接Ubuntu上的MySQL.mp4
│           ├─15_AI大模型之MySQL_Python程序中操作Redis.mp4
│           ├─16_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安装Jdk以及Hadoop.mp4
│           ├─17_AI大模型之MySQL_Hive的安装以及访问.mp4
│           ├─每日一考.md
│           └─每日一考_答案.md
│      
│
├─05_尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之numpy与pandas1.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   ├─data
│   │   │   employees.csv
│   │   │   house_sales.csv
│   │   │   penguins.csv
│   │   │   sleep.csv
│   │   │   weather.csv
│   │   │   weather_withna.csv
│   │   │
│   │   ├─Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
│   │   └─Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
│   │
│   └─3.视频及代码
│       ├─day01
│       │   00_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
│       │   01_AI大模型之Numpy_Pandas_window上安装Anaconda.mp4
│       │   02_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4
│       │   03_AI大模型之Numpy_Pandas_conda相关命令.mp4
│       │   04_AI大模型之Numpy_Pandas_jupyter介绍.mp4
│       │   05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4
│       │   06_AI大模型之Numpy_Pandas_切换conda环境.mp4
│       │   07_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾以及不同运行环境梳理.mp4
│       │   08_AI大模型之Numpy_Pandas_安装问题说明.mp4
│       │   09_AI大模型之Numpy_Pandas_集成远程Jupyter.mp4
│       │   10_AI大模型之Numpy_Pandas_Jupyter快捷键.mp4
│       │   11_AI大模型之Numpy_Pandas_numpy介绍.mp4
│       │   12_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray属性.mp4
│       │   13_AI大模型之Numpy_Pandas_array和asarray.mp4
│       │   14_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray的创建方式.mp4
│       │   15_AI大模型之Numpy_Pandas_数据类型.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   代码.zip
│       ├─day02
│       │   00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Numpy_Pandas_数组的切片与索引.mp4
│       │   02_AI大模型之Numpy_Pandas_numpy的基本函数.mp4
│       │   03_AI大模型之Numpy_Pandas_统计函数.mp4
│       │   04_AI大模型之Numpy_Pandas_比较、排序和去重.mp4
│       │   05_AI大模型之Numpy_Pandas_axis方向说明.mp4
│       │   06_AI大模型之Numpy_Pandas_广播机制.mp4
│       │   07_AI大模型之Numpy_Pandas_矩阵计算.mp4
│       │   08_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
│       │   09_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介绍.mp4
│       │   10_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的创建方式.mp4
│       │   11_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用属性.mp4
│       │   12_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法_1.mp4
│       │   13_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法_2.mp4
│       │   14_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的计算.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day03
│       │   00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame对象的创建.mp4
│       │   02_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用属性.mp4
│       │   03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法.mp4
│       │   04_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引.mp4
│       │   05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的运算.mp4
│       │   06_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改.mp4
│       │   07_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Numpy_Pandas_导出数据到csv以及json.mp4
│       │   09_AI大模型之Numpy_Pandas_将df数据写到MySQL.mp4
│       │   10_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入.mp4
│       │   11_AI大模型之Numpy_Pandas_pandas日期初识.mp4
│       │   12_AI大模型之Numpy_Pandas_天气数据基本统计.mp4
│       │   13_AI大模型之Numpy_Pandas_天气聚合统计以及图形化.mp4
│       │   14_AI大模型之Numpy_Pandas_天气统计排序.mp4
│       │   15_AI大模型之Numpy_Pandas_员工统计案例.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考_答案.md
│       │   代码.zip
│       ├─day04
│       │   00_AI大模型之Python基础串讲_晨测题讲解以及内容回顾.mp4
│       │   01_AI大模型之Python基础串讲_concat连接Series.mp4
│       │   02_AI大模型之Python基础串讲_concat连接DataFrame.mp4
│       │   03_AI大模型之Python基础串讲_merge连接的方式.mp4
│       │   04_AI大模型之Python基础串讲_设置关联列以及通过索引关联.mp4
│       │   05_AI大模型之Python基础串讲_join通过索引连接.mp4
│       │   06_AI大模型之Python基础串讲_merge连接方式的指定.mp4
│       │   07_AI大模型之Python基础串讲_上午内容回顾.mp4
│       │   08_AI大模型之Python基础串讲_缺失值的判断.mp4
│       │   09_AI大模型之Python基础串讲_查看缺失值.mp4
│       │   10_AI大模型之Python基础串讲_剔除缺失值.mp4
│       │   11_AI大模型之Python基础串讲_填充缺失值.mp4
│       │   12_AI大模型之Python基础串讲_Series上使用apply.mp4
│       │   13_AI大模型之Python基础串讲_DataFrame上使用apply.mp4
│       │   14_AI大模型之Python基础串讲_向量化函数.mp4
│       │   15_AI大模型之Python基础串讲_分组聚合.mp4
│       │   16_AI大模型之Python基础串讲_cut函数.mp4
│       │   17_AI大模型之Python基础串讲_agg聚合函数.mp4
│       │   18_AI大模型之Python基础串讲_分组转换和过滤.mp4
│       │   每日一考.md
│       │   每日一考 _答案.md
│       │   代码.zip
│       day05
│           00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│           01_AI大模型之Numpy_Pandas_Pivot透视表介绍.mp4
│           02_AI大模型之Numpy_Pandas_睡眠时间压力统计睡眠基本实现.mp4
│           03_AI大模型之Numpy_Pandas_透视表实现.mp4
│           04_AI大模型之Numpy_Pandas_日期基本类型.mp4
│           05_AI大模型之Numpy_Pandas_使用时间作为索引.mp4
│           06_AI大模型之Numpy_Pandas_时间序列生成以及采样.mp4
│           07_AI大模型之Numpy_Pandas_正余弦曲线.mp4
│           08_AI大模型之Numpy_Pandas_mt直方图展示降水量.mp4
│           09_AI大模型之Numpy_Pandas_mt散点图.mp4
│           10_AI大模型之Numpy_Pandas_pandas提供的绘图.mp4
│           11_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可视化.mp4
│           12_AI大模型之Numpy_Pandas_项目业务背景.mp4
│           13_AI大模型之Numpy_Pandas_数据源介绍.mp4
│           14_AI大模型之Numpy_Pandas_待统计指标说明.mp4
│           15_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的读取以及清洗.mp4
│           16_AI大模型之Numpy_Pandas_日期类型转换.mp4
│           17_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征.mp4
│           18_AI大模型之Numpy_Pandas_数值型列描述性统计.mp4
│           19_AI大模型之Numpy_Pandas_房价相关性统计.mp4
│           20_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计.mp4
│           21_AI大模型之Numpy_Pandas_可视化.mp4
│           day04_每日一考.md
│           day04_每日一考_答案.md
│           代码.zip
│      
│
├─06_尚硅谷大模型技术之Git
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之Git1.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   Git-2.40.0-64-bit.exe
│   │
│   ├─4.视频
│   │   00_AI大模型之Git_何为版本控制.mp4
│   │   01_AI大模型之Git_版本控制工具.mp4
│   │   02_AI大模型之Git_Git的简介.mp4
│   │   03_AI大模型之Git_Git的安装.mp4
│   │   04_AI大模型之Git_设置全局签名.mp4
│   │   05_AI大模型之Git_命令_添加到暂存区以及本地库.mp4
│   │   06_AI大模型之Git_比较文件.mp4
│   │   07_AI大模型之Git_版本穿梭以及删除.mp4
│   │   08_AI大模型之Git_分支介绍.mp4
│   │   09_AI大模型之Git_分支合并以及冲突处理.mp4
│   │   10_AI大模型之Git_gitee上创建仓库.mp4
│   │   11_AI大模型之Git_提交本地库内容到远程库.mp4
│   │   12_AI大模型之Git_克隆远程库项目到本地以及删除原有凭据.mp4
│   │   13_AI大模型之Git_邀请成员以及拉取远程库项目.mp4
│   │   14_AI大模型之Git_Pycharm中集成Git.mp4
│   │   15_AI大模型之Git_Pycharm关联Git.mp4
│   │   16_AI大模型之Git_push以及pull和克隆.mp4
│   │   17_AI大模型之Git_总结.mp4
│   │   今日无晨测.md
│   │
│   └─3.代码.zip
│
├─07_尚硅谷大模型技术之机器学习核心
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之数学基础1.2.1.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之机器学习1.3.1.docx
│   │
│   ├─3.视频及代码
│   │   ├─Day1
│   │   │   1_数学基础_导数概念和运算法则.wmv
│   │   │   2_数学基础_利用导数求极值和二阶导数.wmv
│   │   │   3_数学基础_代码绘制导函数图像和极值.wmv
│   │   │   4_数学基础_偏导数.wmv
│   │   │   5_数学基础_方向导数和梯度.wmv
│   │   │   6_数学基础_标量和向量_基本概念和运算.wmv
│   │   │   7_数学基础_标量和向量_范数.wmv
│   │   │   8_数学基础_矩阵_基本运算.wmv
│   │   │   9_数学基础_矩阵_其它运算.wmv
│   │   │   10_数学基础_张量.wmv
│   │   │   11_数学基础_矩阵求导.wmv
│   │   │   12_数学基础_代码中的离散梯度计算.wmv
│   │   │   13_数学基础_概率的概念和计算.wmv
│   │   │   14_数学基础_概率分布.wmv
│   │   │   15_数学基础_贝叶斯定理.wmv
│   │   │   16_数学基础_极大似然估计.wmv
│   │   │   Day1.zip
│   │   ├─Day2
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_机器学习_基本概念.wmv
│   │   │   3_机器学习_AI、ML、DL的联系和区别.wmv
│   │   │   4_机器学习_发展历史.wmv
│   │   │   5_机器学习_应用领域.wmv
│   │   │   6_机器学习_基本术语.wmv
│   │   │   7_机器学习_基本分类.wmv
│   │   │   8_机器学习_具体方法分类.wmv
│   │   │   9_机器学习_监督学习流程.wmv
│   │   │   10_特征工程_概念和主要内容.wmv
│   │   │   11_特征工程_低方差过滤法.wmv
│   │   │   12_特征工程_相关系数法_皮尔逊.wmv
│   │   │   13_特征工程_相关系数法_斯皮尔曼.wmv
│   │   │   14_特征工程_特征降维_PCA.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day2.zip
│   │   ├─Day3
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_模型评估和模型选择_损失函数.wmv
│   │   │   3_模型评估和模型选择_经验误差和泛化误差.wmv
│   │   │   4_模型评估和模型选择_欠拟合和过拟合.wmv
│   │   │   5_模型评估和模型选择_欠拟合和过拟合案例_整体思路.wmv
│   │   │   6_模型评估和模型选择_欠拟合和过拟合案例_引入模块和定义数据.wmv
│   │   │   7_模型评估和模型选择_欠拟合和过拟合案例_欠拟合.wmv
│   │   │   8_模型评估和模型选择_欠拟合和过拟合案例_恰好拟合和过拟合.wmv
│   │   │   9_上午复习总结.wmv
│   │   │   10_模型评估和模型选择_正则化.wmv
│   │   │   11_模型评估和模型选择_正则化案例_未正则化.wmv
│   │   │   12_模型评估和模型选择_正则化案例_L1和L2正则化.wmv
│   │   │   13_问题解答.wmv
│   │   │   14_模型评估和模型选择_交叉验证.wmv
│   │   │   15_模型求解_解析法.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day3.zip
│   │   ├─Day4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_模型求解算法_梯度下降法_基本概念和特点.wmv
│   │   │   3_模型求解算法_梯度下降法_分类.wmv
│   │   │   4_模型求解算法_梯度下降法_实现步骤.wmv
│   │   │   5_模型求解算法_梯度下降法_案例1.wmv
│   │   │   6_模型求解算法_梯度下降法_案例2.wmv
│   │   │   7_模型求解算法_梯度下降法_学习率的选取.wmv
│   │   │   8_模型求解算法_梯度下降法_Lasso回归和岭回归中的应用.wmv
│   │   │   9_模型求解算法_牛顿法和拟牛顿法.wmv
│   │   │   10_复习总结_梯度下降法.wmv
│   │   │   11_模型评价指标_回归.wmv
│   │   │   12_模型评价指标_分类_混淆矩阵.wmv
│   │   │   13_模型评价指标_分类_准确率、精确率和召回率.wmv
│   │   │   14_模型评价指标_生成分类报告.wmv
│   │   │   15_模型评价指标_分类_ROC曲线.wmv
│   │   │   16_模型评价指标_分类_ROC案例.wmv
│   │   │   17_模型评价指标_分类_AUC.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day4_2.exe
│   │   │   ml_tutorial_Day4.zip
│   │   ├─Day5
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_KNN_工作原理.wmv
│   │   │   3_KNN_关键参数和特点.wmv
│   │   │   4_KNN_API_分类器.wmv
│   │   │   5_KNN_API_回归器.wmv
│   │   │   6_KNN_距离度量方法.wmv
│   │   │   7_KNN_特征转换_归一化.wmv
│   │   │   8_KNN_特征转换_标准化.wmv
│   │   │   9_KNN_心脏病预测案例_整体介绍.wmv
│   │   │   10_复习回顾_KNN.wmv
│   │   │   11_KNN_心脏病预测案例_加载数据集.wmv
│   │   │   12_KNN_心脏病预测案例_特征工程.wmv
│   │   │   13_KNN_心脏病预测案例_模型训练和评估.wmv
│   │   │   14_KNN_心脏病预测案例_模型保存和加载.wmv
│   │   │   15_KNN_心脏病预测案例_网格搜索和超参数调节.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day5_2.exe
│   │   │   ml_tutorial_Day5.zip
│   │   ├─Day6
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_线性回归_基本原理和应用.wmv
│   │   │   3_线性回归_API调用.wmv
│   │   │   4_线性回归_损失函数.wmv
│   │   │   5_线性回归_一元线性回归_解析法.wmv
│   │   │   6_线性回归_多元线性回归_正规方程法.wmv
│   │   │   7_复习总结.wmv
│   │   │   8_线性回归_API_初始化参数和评价指标.wmv
│   │   │   9_线性回归_梯度下降法_整体介绍和案例.wmv
│   │   │   10_线性回归_梯度下降法_代码实现1.wmv
│   │   │   11_线性回归_梯度下降法_代码实现2.wmv
│   │   │   12_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor.wmv
│   │   │   13_线性回归_梯度下降法的问题.wmv
│   │   │   14_线性回归_广告预测案例.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day6.zip
│   │   ├─Day7
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_逻辑回归_基本概念和原理.wmv
│   │   │   3_逻辑回归_应用场景.wmv
│   │   │   4_逻辑回归_损失函数.wmv
│   │   │   5_逻辑回归_损失函数梯度计算.wmv
│   │   │   6_逻辑回归_API调用.wmv
│   │   │   7_逻辑回归_心脏病预测案例.wmv
│   │   │   8_逻辑回归_多分类任务_OVR.wmv
│   │   │   9_逻辑回归_多分类任务_Softmax回归.wmv
│   │   │   10_上午内容复习.wmv
│   │   │   11_逻辑回归_数字识别案例_数据集加载和划分.wmv
│   │   │   12_逻辑回归_数字识别案例_模型训练和测试.wmv
│   │   │   13_感知机_基本概念.wmv
│   │   │   14_感知机_逻辑门电路.wmv
│   │   │   15_感知机_逻辑门代码实现.wmv
│   │   │   16_感知机_感知机的局限.wmv
│   │   │   17_感知机_多层感知机实现异或门.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day7.zip
│   │   ├─Day8
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_朴素贝叶斯_基本原理.wmv
│   │   │   3_朴素贝叶斯_极大似然估计.wmv
│   │   │   4_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.wmv
│   │   │   5_朴素贝叶斯_学习和分类过程.wmv
│   │   │   6_决策树_基本原理.wmv
│   │   │   7_决策树_工作过程.wmv
│   │   │   8_决策树_信息熵和条件熵.wmv
│   │   │   9_决策树_信息增益和ID3.wmv
│   │   │   10_决策树_信息增益率.wmv
│   │   │   11_决策树_基尼指数和CART.wmv
│   │   │   12_决策树_CART回归树.wmv
│   │   │   13_决策树_剪枝.wmv
│   │   │   14_SVM_基本原理.wmv
│   │   │   15_SVM_线性可分SVM_硬间隔.wmv
│   │   │   16_SVM_线性SVM_软间隔.wmv
│   │   │   17_SVM_非线性SVM_核函数.wmv
│   │   │   18_集成学习_基本介绍.wmv
│   │   │   19_集成学习_Adaboost.wmv
│   │   │   20_集成学习_随机森林.wmv
│   │   │   21_无监督_聚类_整体介绍.wmv
│   │   │   22_无监督_聚类_均值聚类.wmv
│   │   │   23_无监督_聚类_层次聚类.wmv
│   │   │   24_无监督_聚类_密度聚类.wmv
│   │   │   25_无监督_聚类_KMeans API.wmv
│   │   │   ml_tutorial_Day08.zip
│   │   Day9
│   │       1_复习回顾.wmv
│   │       2_无监督_聚类_模型评价指标.wmv
│   │       3_无监督_降维_SVD.wmv
│   │       4_无监督_降维_PCA.wmv
│   │
│   └─2.资料.zip
│
├─08_尚硅谷大模型技术之深度学习核心
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之深度学习1.3.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   └─data
│   │       duck.jpg
│   │       fashion-mnist_test.csv
│   │       fashion-mnist_train.csv
│   │       house_prices.csv
│   │       house_prices_cols.txt
│   │       nn_sample
│   │       poems.txt
│   │       train.csv
│   │      
│   │
│   └─3.视频及代码
│       ├─Day1
│       │   1_深度学习_课程简介.wmv
│       │   2_深度学习_概述.wmv
│       │   3_神经网络_基本概念和结构.wmv
│       │   4_复习总结.wmv
│       │   5_神经网络_复习感知机和引入激活函数.wmv
│       │   6_神经网络_激活函数_阶跃函数.wmv
│       │   7_神经网络_激活函数_Sigmoid函数.wmv
│       │   8_神经网络_激活函数_Tanh函数.wmv
│       │   9_神经网络_激活函数_ReLU函数.wmv
│       │   10_神经网络_激活函数_Softmax函数.wmv
│       │   11_神经网络_激活函数_其它激活函数.wmv
│       │   12_神经网络_三层神经网络_基本结构和信号传递.wmv
│       │   13_神经网络_三层神经网络_代码实现.wmv
│       │   dl_tutorial_Day1.zip
│       ├─Day2
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_神经网络_手写数字识别案例_代码实现.wmv
│       │   3_神经网络_手写数字识别案例_批量测试.wmv
│       │   4_神经网络的学习_损失函数_均方误差.wmv
│       │   5_神经网络的学习_损失函数_交叉熵误差.wmv
│       │   6_神经网络的学习_损失函数_分类和回归任务损失函数.wmv
│       │   7_上午复习总结.wmv
│       │   8_神经网络的学习_数值微分.wmv
│       │   9_神经网络的学习_数值微分案例_绘制切线.wmv
│       │   10_神经网络的学习_数值微分_偏导数和梯度.wmv
│       │   11_神经网络的学习_数值微分_偏导数和梯度_二维扩展.wmv
│       │   12_神经网络的学习_神经网络的梯度计算.wmv
│       │   13_问题解答.wmv
│       │   dl_tutorial_Day2.zip
│       ├─Day3
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_神经网络的学习_梯度下降法.wmv
│       │   3_神经网络的学习_梯度下降法_求最小值案例.wmv
│       │   4_神经网络的学习_梯度下降法_超参数调优.wmv
│       │   5_神经网络的学习_模型训练相关概念.wmv
│       │   6_神经网络的学习_SGD_基本概念和步骤.wmv
│       │   7_神经网络的学习_综合案例_两层神经网络类.wmv
│       │   8_上午复习总结.wmv
│       │   9_神经网络的学习_综合案例_加载数据.wmv
│       │   10_神经网络的学习_综合案例_模型训练和验证.wmv
│       │   11_反向传播_计算图_基本结构.wmv
│       │   12_反向传播_计算图_反向传播介绍.wmv
│       │   13_反向传播_数学原理_链式法则.wmv
│       │   14_反向传播_加法和乘法节点.wmv
│       │   dl_tutorial_Day3.zip
│       ├─Day4
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_反向传播_激活层_ReLU.wmv
│       │   3_反向传播_激活层_Sigmoid.wmv
│       │   4_反向传播_Affine_原理和推导.wmv
│       │   5_问题解答.wmv
│       │   6_反向传播_Affine_代码实现.wmv
│       │   7_上午复习总结.wmv
│       │   8_反向传播_输出层_原理和推导.wmv
│       │   9_问题解答.wmv
│       │   10_反向传播_输出层_代码实现.wmv
│       │   11_问题解答.wmv
│       │   12_反向传播_综合案例代码实现.wmv
│       │   dl_tutorial_Day4.zip
│       ├─Day5
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_深度学习_整体介绍.wmv
│       │   3_深度学习_梯度消失和梯度爆炸.wmv
│       │   4_更新参数方法优化_SGD的缺点.wmv
│       │   5_更新参数方法优化_动量法_原理介绍.wmv
│       │   6_更新参数方法优化_动量法_代码实现.wmv
│       │   7_更新参数方法优化_学习率衰减.wmv
│       │   8_更新参数方法优化_AdaGrad.wmv
│       │   9_更新参数方法优化_RMSProp.wmv
│       │   10_上午总结.wmv
│       │   11_更新参数方法优化_Adam_原理和公式.wmv
│       │   12_更新参数方法优化_Adam_代码实现.wmv
│       │   13_更新参数方法优化_各种方法对比_代码实现.wmv
│       │   14_更新参数方法优化_各种方法对比_超参数调节.wmv
│       │   dl_tutorial_Day5_2.exe
│       │   dl_tutorial_Day5.zip
│       ├─Day6
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_参数初始化_概念和重要性.wmv
│       │   3_参数初始化_常数初始化.wmv
│       │   4_参数初始化_正态分布和均匀分布初始化.wmv
│       │   5_参数初始化_Xavier和He初始化.wmv
│       │   6_正则化_整体介绍.wmv
│       │   7_正则化_Batch Normalization.wmv
│       │   8_正则化_权值衰减.wmv
│       │   9_正则化_Dropout.wmv
│       │   10_PyTorch_基本介绍.wmv
│       │   11_PyTorch_安装基本介绍.wmv
│       │   12_上午复习总结.wmv
│       │   13_PyTorch安装_CPU.wmv
│       │   14_PyTorch安装_GPU.wmv
│       │   15_PyTorch_CUDA安装.wmv
│       │   16_PyTorch_安装细节.wmv
│       │   17_PyTorch_安装完成验证.wmv
│       │   18_PyTorch_创建张量_按内容.wmv
│       │   19_PyTorch_创建张量_按形状.wmv
│       │   20_PyTorch_创建张量_指定类型.wmv
│       │   21_PyTorch_创建张量_指定区间.wmv
│       │   22_PyTorch_创建张量_按数值填充.wmv
│       │   23_PyTorch_创建张量_随机生成.wmv
│       │   dl_tutorial_Day6.zip
│       ├─Day7
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_PyTorch_张量转换_类型转换.wmv
│       │   3_PyTorch_张量转换_Tensor转换为ndarray.wmv
│       │   4_PyTorch_张量转换_ndarray转换为Tensor.wmv
│       │   5_PyTorch_张量转换_Tensor与标量的转换.wmv
│       │   6_PyTorch_张量数值计算_基本运算.wmv
│       │   7_PyTorch_张量数值计算_哈达玛积.wmv
│       │   8_PyTorch_张量数值计算_张量矩阵乘法.wmv
│       │   9_PyTorch_节省内存.wmv
│       │   10_上午复习总结.wmv
│       │   11_PyTorch_张量统计函数.wmv
│       │   12_PyTorch_张量索引_简单索引和范围索引.wmv
│       │   13_PyTorch_张量索引_列表索引.wmv
│       │   14_PyTorch_张量索引_布尔索引.wmv
│       │   15_PyTorch_张量形状操作_交换维度.wmv
│       │   16_PyTorch_张量形状操作_调整形状.wmv
│       │   17_PyTorch_张量形状操作_增删维度.wmv
│       │   18_PyTorch_张量形状操作_拼接和堆叠.wmv
│       │   19_PyTorch_自动微分模块_反向传播计算梯度流程.wmv
│       │   20_PyTorch_自动微分模块_底层原理介绍.wmv
│       │   dl_tutorial_Day7.zip
│       ├─Day8
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_PyTorch_自动微分模块_detach.wmv
│       │   3_PyTorch_自动微分模块_detach对梯度计算的影响.wmv
│       │   4_问题解答和扩展说明.wmv
│       │   5_PyTorch_自动微分模块_detach_vs_data.wmv
│       │   6_PyTorch_线性回归案例_整体思路和流程.wmv
│       │   7_PyTorch_线性回归案例_准备数据.wmv
│       │   8_PyTorch_线性回归案例_模型定义和训练.wmv
│       │   9_PyTorch_线性回归案例_记录损失和画图.wmv
│       │   10_上午复习总结.wmv
│       │   11_PyTorch深度学习_激活函数_Sigmoid.wmv
│       │   12_PyTorch深度学习_激活函数_Tanh和ReLU.wmv
│       │   13_PyTorch深度学习_激活函数_Softmax.wmv
│       │   14_PyTorch深度学习_全连接层.wmv
│       │   15_PyTorch深度学习_参数初始化.wmv
│       │   16_PyTorch深度学习_正则化_Dropout.wmv
│       │   17_PyTorch深度学习_自定义模型和前向传播.wmv
│       │   18_PyTorch深度学习_查看模型参数.wmv
│       │   19_PyTorch深度学习_查看模型结构和参数数量.wmv
│       │   dl_tutorial_Day8.zip
│       ├─Day9
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_问题解答.wmv
│       │   3_PyTorch深度学习_device.wmv
│       │   4_PyTorch深度学习_使用Sequential定义模型.wmv
│       │   5_PyTorch深度学习_损失函数_BCE.wmv
│       │   6_PyTorch深度学习_损失函数_CrossEntropyLoss.wmv
│       │   7_PyTorch深度学习_损失函数_回归任务.wmv
│       │   8_上午内容总结.wmv
│       │   9_PyTorch深度学习_损失函数_综合练习.wmv
│       │   10_PyTorch深度学习_更新优化方法_动量法.wmv
│       │   11_PyTorch深度学习_更新优化方法_学习率衰减_等间隔.wmv
│       │   12_PyTorch深度学习_更新优化方法_学习率衰减_指定间隔和指数衰减.wmv
│       │   13_PyTorch深度学习_更新优化方法_AdaGrad和RMSProp.wmv
│       │   14_PyTorch深度学习_更新优化方法_Adam和AdamW.wmv
│       │   dl_tutorial_Day9.zip
│       ├─Day10
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_PyTorch深度学习_房价预测案例_整体思路和模块引入.wmv
│       │   3_PyTorch深度学习_房价预测案例_构建数据集和特征工程.wmv
│       │   4_PyTorch深度学习_房价预测案例_创建模型和初始化.wmv
│       │   5_PyTorch深度学习_房价预测案例_定义优化器和损失函数.wmv
│       │   6_PyTorch深度学习_房价预测案例_模型训练.wmv
│       │   7_问题解答.wmv
│       │   8_PyTorch深度学习_房价预测案例_模型验证和测试运行.wmv
│       │   9_CNN_整体介绍.wmv
│       │   10_CNN_卷积层_基本介绍.wmv
│       │   11_CNN_卷积层_数学上的卷积运算.wmv
│       │   12_CNN_卷积层_卷积运算.wmv
│       │   13_CNN_卷积层_填充.wmv
│       │   14_CNN_卷积层_步幅及输出形状计算.wmv
│       │   15_CNN_卷积层_三维数据的卷积.wmv
│       │   16_CNN_卷积层_API调用.wmv
│       │   dl_tutorial_Day10.zip
│       ├─Day11
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_问题解答和扩展.wmv
│       │   3_CNN_池化层_基本介绍.wmv
│       │   4_CNN_池化层_API调用.wmv
│       │   5_CNN_深度卷积神经网络_历史介绍.wmv
│       │   6_CNN_深度卷积神经网络_API调用.wmv
│       │   7_CNN_服装分类案例_整体介绍.wmv
│       │   8_CNN_服装分类案例_创建数据集.wmv
│       │   9_CNN_服装分类案例_创建模型.wmv
│       │   10_问题解答.wmv
│       │   11_CNN_服装分类案例_模型训练和验证.wmv
│       │   12_CNN_服装分类案例_打印进度条.wmv
│       │   13_CNN_服装分类案例_预测新数据.wmv
│       │   14_NLP_基本介绍.wmv
│       │   dl_tutorial_Day11.zip
│       ├─Day12
│       │   1_复习回顾.wmv
│       │   2_词嵌入层_基本概念和原理.wmv
│       │   3_词嵌入层_API调用.wmv
│       │   4_问题解答和扩展.wmv
│       │   5_NLP_著名模型.wmv
│       │   6_RNN_基本概念和原理.wmv
│       │   7_RNN_API调用.wmv
│       │   8_上午复习总结.wmv
│       │   9_RNN_输出形状说明.wmv
│       │   10_RNN_古诗生成案例_整体思路.wmv
│       │   11_RNN_古诗生成案例_数据预处理.wmv
│       │   12_问题解答.wmv
│       │   13_RNN_古诗生成案例_创建数据集.wmv
│       │   14_RNN_古诗生成案例_构建模型.wmv
│       │   dl_tutorial_Day12.zip
│       Day13
│           1_复习回顾.wmv
│           2_RNN_古诗生成案例_模型训练.wmv
│           3_问题解答_数据形状.wmv
│           4_RNN_古诗生成案例_生成古诗.wmv
│           5_RNN_古诗生成案例_改进思路.wmv
│           dl_tutorial.zip
│      
│
├─09_尚硅谷大模型项目之智图寻宝
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之智图寻宝1.1.0.docx
│   │
│   ├─3.视频及代码
│   │   ├─Day1
│   │   │   1_项目整体介绍.wmv
│   │   │   2_conda环境准备.wmv
│   │   │   3_工程创建.wmv
│   │   │   4_通用模块_设置随机数种子.wmv
│   │   │   5_知识储备_自编码器原理.wmv
│   │   │   6_知识储备_转置卷积.wmv
│   │   │   7_知识储备_转置卷积_扩展讲解.wmv
│   │   │   image_processing_Day1.zip
│   │   ├─Day2
│   │   │   1_复习回顾_知识储备.wmv
│   │   │   2_知识储备_自编码器案例_整体架构.wmv
│   │   │   3_知识储备_自编码器案例_加载图片和显示.wmv
│   │   │   4_知识储备_自编码器案例_创建自编码器模型.wmv
│   │   │   5_知识储备_自编码器案例_模型训练.wmv
│   │   │   6_知识储备_自编码器案例_推理重构图像.wmv
│   │   │   7_知识储备_自编码器案例_去噪自编码器.wmv
│   │   │   8_去噪模块_模型架构.wmv
│   │   │   9_去噪模块_创建数据集和划分.wmv
│   │   │   10_去噪模块_创建数据加载器.wmv
│   │   │   11_去噪模块_创建模型.wmv
│   │   │   12_去噪模块_训练模型.wmv
│   │   │   13_去噪模块_模型测试.wmv
│   │   │   14_问题解答.wmv
│   │   │   image_processing_Day2.zip
│   │   ├─Day3
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_去噪模块_最终实现_整体架构和配置文件.wmv
│   │   │   3_去噪模块_最终实现_创建数据集.wmv
│   │   │   4_去噪模块_最终实现_转换图片名提取数字.wmv
│   │   │   5_去噪模块_最终实现_图片按名称排序.wmv
│   │   │   6_去噪模块_最终实现_去噪器模型类.wmv
│   │   │   7_去噪模块_最终实现_训练引擎_训练一个轮次.wmv
│   │   │   8_去噪模块_最终实现_测试（验证）引擎.wmv
│   │   │   9_去噪模块_最终实现_模型训练.wmv
│   │   │   10_上午复习总结.wmv
│   │   │   11_去噪模块_最终实现_模型测试.wmv
│   │   │   image_processing_Day3.zip
│   │   ├─Day4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_分类模块_整体架构.wmv
│   │   │   3_分类模块_创建数据集和划分.wmv
│   │   │   4_分类模块_创建模型.wmv
│   │   │   5_分类模块_训练模型.wmv
│   │   │   6_分类模块_测试.wmv
│   │   │   7_分类模块_最终实现_配置项.wmv
│   │   │   8_分类模块_最终实现_创建数据集.wmv
│   │   │   9_分类模块_最终实现_定义模型.wmv
│   │   │   10_分类模块_最终实现_训练和测试引擎.wmv
│   │   │   11_分类模块_最终实现_模型训练.wmv
│   │   │   12_分类模块_最终实现_测试.wmv
│   │   │   image_processing_Day4.zip
│   │   Day5
│   │       1_复习回顾.wmv
│   │       2_相似检索模块_整体思路.wmv
│   │       3_相似检索模块_模型架构.wmv
│   │       4_相似检索模块_最终实现_配置.wmv
│   │       5_相似检索模块_最终实现_创建数据集.wmv
│   │       6_相似检索模块_最终实现_创建模型.wmv
│   │       7_相似检索模块_最终实现_训练和测试引擎.wmv
│   │       8_相似检索模块_最终实现_模型训练和生成嵌入矩阵.wmv
│   │       9_相似检索模块_最终实现_测试.wmv
│   │       10_web模块和综合测试.wmv
│   │       image_processing_Day5.zip
│   │
│   └─2.资料.zip
│
├─10_尚硅谷大模型技术之NLP
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之NLP1.0.2.docx
│   │
│   ├─3.视频
│   │   ├─Day1
│   │   │   1_NLP课程整体介绍.wmv
│   │   │   2_NLP导论_基本概念.wmv
│   │   │   3_NLP导论_常见任务.wmv
│   │   │   4_NLP导论_技术演进史.wmv
│   │   │   5_文本表示_概述.wmv
│   │   │   6_文本表示_分词_英文分词.wmv
│   │   │   7_文本表示_分词_BPE.wmv
│   │   │   8_文本表示_分词_中文分词.wmv
│   │   │   9_文本表示_jieba分词_模式介绍.wmv
│   │   │   10_文本表示_jieba分词_自定义词典.wmv
│   │   │   11_文本表示_词表示_整体介绍.wmv
│   │   │   12_文本表示_词表示_Word2Vec概述.wmv
│   │   │   13_文本表示_词表示_Word2Vec原理.wmv
│   │   │   14_文本表示_词表示_使用公开词向量_加载.wmv
│   │   │   15_文本表示_词表示_使用公开词向量_应用.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day1.zip
│   │   ├─Day2
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_文本表示_词表示_自行训练词向量_整体介绍.wmv
│   │   │   3_文本表示_词表示_自行训练词向量_代码实现.wmv
│   │   │   4_文本表示_词表示_自行训练词向量_测试.wmv
│   │   │   5_文本表示_词表示_词向量应用_原理介绍.wmv
│   │   │   6_文本表示_词表示_词向量应用_代码实现.wmv
│   │   │   7_文本表示_词表示_词向量应用_解决OOV问题.wmv
│   │   │   8_文本表示_词表示_上下文相关词表示.wmv
│   │   │   9_RNN_基本概念和结构.wmv
│   │   │   10_RNN_数学公式和简化表达.wmv
│   │   │   11_RNN_多层结构.wmv
│   │   │   12_RNN_双向结构.wmv
│   │   │   13_RNN_多层双向结构.wmv
│   │   │   14_RNN_API_参数说明.wmv
│   │   │   15_RNN_API_输入输出形状.wmv
│   │   │   16_RNN_API_代码测试.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day2.zip
│   │   ├─Day3
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_RNN案例_智能输入法_需求分析和整体思路.wmv
│   │   │   3_RNN案例_智能输入法_项目结构.wmv
│   │   │   4_RNN案例_数据预处理_JSON与DataFrame转换.wmv
│   │   │   5_RNN案例_数据预处理_语料分词和构建词表.wmv
│   │   │   6_RNN案例_数据预处理_构建数据集并保存.wmv
│   │   │   7_RNN案例_定义数据集类和加载器.wmv
│   │   │   8_RNN案例_定义模型.wmv
│   │   │   9_RNN案例_定义配置文件.wmv
│   │   │   10_RNN案例_模型训练.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day3.zip
│   │   ├─Day4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_RNN案例_tensorboard介绍.wmv
│   │   │   3_RNN案例_tensorboard观察训练过程.wmv
│   │   │   4_RNN案例_预测新词.wmv
│   │   │   5_RNN案例_程序运行效果.wmv
│   │   │   6_RNN案例_模型评估.wmv
│   │   │   7_RNN案例_项目改进_分词器.wmv
│   │   │   8_RNN案例_项目改进_代码实现.wmv
│   │   │   9_RNN_存在问题.wmv
│   │   │   10_LSTM_概述.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day4.zip
│   │   ├─Day5
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_LSTM_基础结构和核心原理.wmv
│   │   │   3_问题解答.wmv
│   │   │   4_LSTM_缓解梯度消失的原理.wmv
│   │   │   5_LSTM_复杂结构_多层和双向.wmv
│   │   │   6_LSTM_API_参数.wmv
│   │   │   7_LSTM_API_输入输出形状.wmv
│   │   │   8_LSTM案例_文本情感分析_需求分析.wmv
│   │   │   9_LSTM案例_文本情感分析_数据处理思路.wmv
│   │   │   10_LSTM案例_框架搭建和API测试.wmv
│   │   │   11_LSTM案例_数据预处理.wmv
│   │   │   12_LSTM案例_创建数据集.wmv
│   │   │   13_LSTM案例_定义模型.wmv
│   │   │   14_LSTM案例_模型训练.wmv
│   │   │   15_LSTM案例_模型预测（推理）.wmv
│   │   │   16_LSTM案例_模型评估.wmv
│   │   │   17_LSTM_存在问题.wmv
│   │   │   18_GRU_基本结构和原理.wmv
│   │   │   19_GRU_多层-双向结构和API.wmv
│   │   │   评论情感分析案例.drawio
│   │   │   nlp_tutorial_Day5.zip
│   │   ├─Day6
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_GRU案例_文本情感分析_效果对比.wmv
│   │   │   3_RNN-LSTM-GRU效果对比.wmv
│   │   │   4_Seq2Seq_基本结构和原理.wmv
│   │   │   5_Seq2Seq_编码器.wmv
│   │   │   6_Seq2Seq_解码器.wmv
│   │   │   7_Seq2Seq_模型训练机制.wmv
│   │   │   8_Seq2Seq_模型推理机制.wmv
│   │   │   9_Seq2Seq案例_中英翻译_需求分析.wmv
│   │   │   10_Seq2Seq案例_配置文件.wmv
│   │   │   11_Seq2Seq案例_分词器.wmv
│   │   │   12_Seq2Seq案例_英文分词器介绍.wmv
│   │   │   13_Seq2Seq案例_数据预处理.wmv
│   │   │   14_Seq2Seq案例_创建数据集.wmv
│   │   │   15_Seq2Seq案例_创建模型.wmv
│   │   │   16_Seq2Seq案例_模型训练.wmv
│   │   │   17_Seq2Seq案例_查看训练损失.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day6.zip
│   │   ├─Day7
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_Seq2Seq案例_预测_实现自回归生成.wmv
│   │   │   3_Seq2Seq案例_预测_处理生成序列和测试.wmv
│   │   │   4_Seq2Seq案例_模型评估.wmv
│   │   │   5_问题解答.wmv
│   │   │   6_Seq2Seq_存在问题.wmv
│   │   │   7_Attention_概述和工作原理.wmv
│   │   │   8_Attention_注意力评分函数.wmv
│   │   │   9_Attention案例_中英翻译_添加注意力机制.wmv
│   │   │   10_Attention案例_中英翻译_注意力机制实现思路.wmv
│   │   │   11_Attention案例_中英翻译_注意力机制实现和训练.wmv
│   │   │   12_Attention案例_中英翻译_测试和评估.wmv
│   │   │   Attention.drawio
│   │   │   nlp_tutorial_Day7.zip
│   │   ├─Day8
│   │   │   1_self_attention_test.ipynb
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_Attention_存在问题.wmv
│   │   │   3_Transformer_概述.wmv
│   │   │   4_Transformer_核心思想.wmv
│   │   │   5_Transformer_整体结构.wmv
│   │   │   6_Transformer_编码器_整体结构.wmv
│   │   │   7_Transformer_编码器_自注意力层_QKV向量.wmv
│   │   │   8_Transformer_编码器_自注意力层_完整计算过程.wmv
│   │   │   9_Transformer_编码器_自注意力层_代码测试.wmv
│   │   │   10_Transformer_编码器_自注意力层_总结.wmv
│   │   │   11_Transformer_编码器_自注意力层_多头注意力机制.wmv
│   │   │   12_Transformer_编码器_前馈神经网络层.wmv
│   │   │   13_Transformer_编码器_残差连接.wmv
│   │   │   14_Transformer_编码器_层归一化.wmv
│   │   │   15_Transformer_编码器_位置编码.wmv
│   │   │   层归一化.drawio
│   │   │   缩放注意力.md
│   │   ├─Day9
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_Transformer_解码器_整体结构.wmv
│   │   │   3_Transformer_解码器_Mask自注意力子层.wmv
│   │   │   4_Transformer_解码器_其它子层结构.wmv
│   │   │   5_Transformer_模型训练和推理机制.wmv
│   │   │   6_Transformer_API_核心类.wmv
│   │   │   7_Transformer_API_Transformer构造参数.wmv
│   │   │   8_Transformer_API_Transformer前向传播.wmv
│   │   │   9_Transformer_API_编码和解码.wmv
│   │   │   10_Transformer_API_总结.wmv
│   │   │   11_Transformer案例_中英翻译_需求分析.wmv
│   │   │   12_Transformer案例_架构搭建和配置定义.wmv
│   │   │   13_Transformer案例_模型定义_整体结构.wmv
│   │   │   14_Transformer案例_模型定义_前向传播_编码.wmv
│   │   │   15_Transformer案例_模型定义_前向传播_解码.wmv
│   │   │   16_Transformer案例_模型定义_位置编码.wmv
│   │   │   17_问题解答_注册缓冲.wmv
│   │   │   18_Transformer案例_模型训练.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day9.zip
│   │   ├─Day10
│   │   │   001.概述课.mp4
│   │   │   1_复习回顾_Transformer总结.wmv
│   │   │   002.第一章 绪论 基本概念和术语.mp4
│   │   │   2_Transformer案例_位置编码改进.wmv
│   │   │   003.第一章 绪论 数据结构三要素.mp4
│   │   │   3_Transformer案例_模型预测.wmv
│   │   │   004.第一章 绪论 算法基本概念.mp4
│   │   │   4_Transformer案例_模型评估.wmv
│   │   │   005.第一章 绪论 算法效率度量（时间复杂度.mp4
│   │   │   5_预训练模型_整体概述.wmv
│   │   │   006.第一章 绪论 算法效率度量（空间复杂度.mp4
│   │   │   6_预训练模型_分类.wmv
│   │   │   7_预训练模型_GPT_模型结构.wmv
│   │   │   008.第二章 线性表 线性表的定义.mp4
│   │   │   8_预训练模型_GPT_预训练.wmv
│   │   │   009.第二章 线性表 线性表的基本操作.mp4
│   │   │   9_预训练模型_GPT_微调.wmv
│   │   │   010.第二章 线性表 顺序表的定义.mp4
│   │   │   10_预训练模型_BERT_模型结构.wmv
│   │   │   011.第二章 线性表 顺序表的操作（插入删.mp4
│   │   │   11_预训练模型_BERT_预训练.wmv
│   │   │   012.第二章 线性表 顺序表的操作（查找）.mp4
│   │   │   12_预训练模型_BERT_微调.wmv
│   │   │   013.第二章 线性表 单链表的定义.mp4
│   │   │   13_预训练模型_T5_原理概述.wmv
│   │   │   014.第二章 线性表 单链表的操作(单链表.mp4
│   │   │   14_预训练模型_T5_预训练和微调.wmv
│   │   │   015.第二章 线性表 单链表的操作(查找和.mp4
│   │   │   15_预训练模型_Huggingface_简介.wmv
│   │   │   016.第二章 线性表 单链表的操作(插入和.mp4
│   │   │   16_预训练模型_HF_模型加载.wmv
│   │   │   017.第二章 线性表 双链表.mp4
│   │   │   018.第二章 线性表 循环链表.mp4
│   │   │   019.第二章 线性表 静态链表.mp4
│   │   │   020.第二章 线性表 顺序表和链表的比较.mp4
│   │   │   022.第三章 栈的基本概念.mp4.baiduyun.p.downloading
│   │   │   023.第三章 顺序栈的实现.mp4.baiduyun.p.downloading
│   │   │   024.第三章 链栈的实现.mp4.baiduyun.p.downloading
│   │   │   025.第三章 队列的基本概念.mp4
│   │   │   026.第三章 顺序队列的实现.mp4.baiduyun.p.downloading
│   │   │   027.第三章 链式队列的实现.mp4
│   │   │   028.第三章 双端队列.mp4
│   │   │   029.第三章 栈在括号匹配中的应用.mp4.baiduyun.p.downloading
│   │   │   030.第三章 栈在表达式求值中的应用.mp4
│   │   │   031.第三章 栈在递归中的应用.mp4
│   │   │   032.第三章 队列的应用.mp4
│   │   │   033.第三章 数组的定义和存储.mp4
│   │   │   034.第三章 特殊矩阵的压缩存储.mp4
│   │   │   036.第四章 串的定义和基本操作.mp4
│   │   │   037.第四章 串的存储结构.mp4
│   │   │   038.第四章 简单模式匹配算法.mp4
│   │   │   039.第四章 KMP模式匹配算法.mp4
│   │   │   040.第四章 KMP算法的进一步优化.mp4
│   │   │   042.第五章 树的定义和基本术语.mp4
│   │   │   043.第五章 树的性质.mp4
│   │   │   044.第五章 二叉树的定义和基本术语(基本.mp4
│   │   │   045.第五章 二叉树的定义和基本术语(基本.mp4
│   │   │   046.第五章 二叉树的存储结构.mp4
│   │   │   047.第五章 二叉树的遍历.mp4
│   │   │   048.第五章 二叉树的遍历(层次遍历) (1).mp4
│   │   │   049.第五章 由遍历序列构造二叉树.mp4
│   │   │   050.第五章 线索二叉树(线索二叉树的概念.mp4
│   │   │   051.第五章 线索二叉树(二叉树的线索化).mp4
│   │   │   052.第五章 线索二叉树(查找前驱后继).mp4
│   │   │   053.第五章 树的存储结构.mp4
│   │   │   054.第五章 树、森林与二叉树之间的相互转.mp4
│   │   │   055.第五章 树、森林的遍历.mp4
│   │   │   056.第五章 哈夫曼树和哈夫曼编码.mp4
│   │   │   057.第五章 并查集.mp4
│   │   │   058.第五章 并查集的进一步优化.mp4
│   │   │   060.第六章 图的基本概念和术语.mp4
│   │   │   061.第六章 图的邻接矩阵存储.mp4
│   │   │   062.第六章 图的邻接表法存储.mp4
│   │   │   063.第六章 图的十字链表法和邻接多重表法.mp4
│   │   │   064.第六章 图的基本操作.mp4
│   │   │   065.第六章 图的广度优先遍历.mp4
│   │   │   066.第六章 图的深度优先遍历.mp4
│   │   │   067.第六章 最小生成树.mp4
│   │   │   068.第六章 最短路径问题1.mp4
│   │   │   069.第六章 最短路径问题2.mp4
│   │   │   070.第六章 拓扑排序.mp4
│   │   │   071.第六章 关键路径.mp4
│   │   │   073.第七章 查找的基本概念.mp4
│   │   │   074.第七章 顺序查找.mp4
│   │   │   075.第七章 折半查找.mp4
│   │   │   076.第七章 分块查找.mp4
│   │   │   077.第七章 二叉排序树.mp4
│   │   │   078.第七章 平衡二叉树.mp4
│   │   │   079.第七章 红黑树.mp4
│   │   │   080.第七章 B树.mp4
│   │   │   081.第七章 B+树.mp4
│   │   │   082.第七章 散列表的概念.mp4
│   │   │   083.第七章 散列函数的构造.mp4
│   │   │   084.第七章 处理冲突的方法.mp4
│   │   │   086.第八章 排序的概念.mp4
│   │   │   087.第八章 顺序查找和折半查找.mp4
│   │   │   088.第八章 希尔排序.mp4
│   │   │   089.第八章 冒泡排序.mp4
│   │   │   090.第八章 快速排序.mp4
│   │   │   091.第八章 简单选择排序.mp4
│   │   │   092.第八章 堆排序.mp4
│   │   │   093.第八章 堆的插入与删除.mp4
│   │   │   094.第八章 归并排序.mp4
│   │   │   095.第八章 基数排序.mp4
│   │   │   096.第八章 内部排序的比较(排序的七大要.mp4
│   │   │   097.第八章 外部排序的概念和方法.mp4
│   │   │   098.第八章 多路平衡败者树.mp4
│   │   │   099.第八章 置换选择排序.mp4
│   │   │   100.第八章 最佳归并树.mp4
│   │   │   nlp_tutorial_Day10.zip
│   │   ├─Day11
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_预训练模型_HF_带任务头的模型加载.wmv
│   │   │   3_预训练模型_HF_forward输入输出.wmv
│   │   │   4_预训练模型_HF-Tokenizer_加载.wmv
│   │   │   5_预训练模型_HF-Tokenizer_使用.wmv
│   │   │   6_预训练模型_HF-Tokenizer_配合模型使用.wmv
│   │   │   7_预训练模型_HF-Datasets_概述.wmv
│   │   │   8_预训练模型_HF-Datasets_数据集加载和访问.wmv
│   │   │   9_预训练模型_HF-Datasets_数据预处理.wmv
│   │   │   10_预训练模型_HF-Datasets_保存数据集.wmv
│   │   │   11_预训练模型_HF-Datasets_集成DataLoader.wmv
│   │   │   12_预训练模型案例_文本情感分析_整体架构和配置.wmv
│   │   │   13_预训练模型案例_数据预处理.wmv
│   │   │   14_预训练模型案例_创建数据加载器.wmv
│   │   │   15_预训练模型案例_模型定义.wmv
│   │   │   16_预训练模型案例_模型训练.wmv
│   │   │   17_预训练模型案例_模型推理预测.wmv
│   │   │   18_预训练模型案例_模型评估.wmv
│   │   │   nlp_tutorial_Day11.zip
│   │   Day12
│   │       1_复习回顾.wmv
│   │       2_预训练模型案例_带任务头的模型实现_整体思路.wmv
│   │       3_预训练模型案例_带任务头的模型实现_训练.wmv
│   │       4_预训练模型案例_带任务头的模型实现_推理预测.wmv
│   │       5_预训练模型案例_带任务头的模型实现_模型评估.wmv
│   │       6_预训练模型案例_带任务头的模型实现_最终测试.wmv
│   │       7_云服务器_购买和连接云服务器.wmv
│   │       8_云服务器_远程解释器配置和训练.wmv
│   │       9_云服务器_模型评估和测试.wmv
│   │       10_综合练习_对联案例_需求说明和BART.wmv
│   │       11_综合练习_对联案例_模型选择.wmv
│   │       12_综合练习_对联案例_数据预处理.wmv
│   │       13_综合练习_对联案例_数据加载器.wmv
│   │       14_综合练习_对联案例_模型训练.wmv
│   │       15_综合练习_对联案例_模型推理预测.wmv
│   │       nlp_tutorial.zip
│   │
│   └─2.资料.zip
│
├─11_尚硅谷大模型项目之智能商品发布
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之智能商品发布1.0.0.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   └─1.数据集
│   │       test.txt
│   │       train.txt
│   │       valid.txt
│   │      
│   │
│   ├─3.代码
│   └─4.视频
│       ├─Day1
│       │   1_项目介绍和需求分析.wmv
│       │   2_环境准备和项目搭建.wmv
│       │   3_Python导包路径问题.wmv
│       │   4_项目脚本主入口main.wmv
│       │   5_数据预处理_preprocess.wmv
│       │   6_数据预处理_dataset.wmv
│       │   7_模型训练_整体框架搭建.wmv
│       │   8_模型训练_增加配置类.wmv
│       │   9_模型训练_面向对象改进实现.wmv
│       │   10_模型训练_核心训练逻辑实现.wmv
│       │   11_模型训练_优化_引入验证集并实现评估逻辑.wmv
│       │   12_模型训练_优化_验证结果测试.wmv
│       │   13_模型训练_优化_早停机制.wmv
│       │   product_classification_Day1.zip
│       Day2
│           1_复习回顾.wmv
│           2_模型训练_优化_混合精度训练_整体介绍.wmv
│           3_模型训练_优化_混合精度训练_autocast.wmv
│           4_模型训练_优化_混合精度训练_GradScaler.wmv
│           5_模型训练_优化_混合精度训练_代码实现.wmv
│           6_模型训练_优化_检查点机制_整体介绍.wmv
│           7_模型训练_优化_检查点机制_代码实现和测试.wmv
│           8_模型推理预测.wmv
│           9_模型评估.wmv
│           10_模型应用与部署_整体介绍和HTTP复习.wmv
│           11_模型应用与部署_FastAPI使用方法.wmv
│           12_模型应用与部署_带请求体的API以及交互式文档.wmv
│           13_模型应用与部署_代码实现_接口层.wmv
│           14_模型应用与部署_代码实现_服务层及测试.wmv
│           15_项目入口脚本.wmv
│           product_classification.zip
│      
│
├─12_尚硅谷大模型项目实战之地址对齐
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型项目实战之地址对齐1.0.docx
│   │   尚硅谷大模型项目实战之地址对齐项目内容总结.docx
│   │
│   ├─4.视频
│   │   0716大模型项目串讲.mp4
│   │
│   ├─2.资料.zip
│   └─3.代码.zip
│
├─13_尚硅谷大模型项目实战之智选新闻
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型项目实战之智选新闻1.0.docx
│   │
│   ├─4.视频
│   │   智选新闻项目串讲总结一 .mp4
│   │   智选新闻项目串讲总结二.mp4
│   │
│   ├─2.资料.zip
│   └─3.代码.zip
│
├─14_尚硅谷大模型技术之langchain
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之LangChainV1.0.2.docx
│   │
│   ├─2.资料
│   │   OllamaSetup.exe
│   │
│   ├─4.视频
│   │   ├─day01
│   │   │   DAY01_01_langchain介绍.mp4
│   │   │   DAY01_02_langchain介绍2.mp4
│   │   │   DAY01_03_开发架构与开发场景相关介绍.mp4
│   │   │   DAY01_04_langchain核心模块介绍.mp4
│   │   │   DAY01_05_大模型的调用.mp4
│   │   │   DAY01_06_对话模型构造消息的几种方式.mp4
│   │   │   DAY01_07_多种调用方式.mp4
│   │   │   DAY01_08_协程示例介绍.mp4
│   │   │   DAY01_09_调用本地模型.mp4
│   │   │   DAY01_10_PromptTemplate的实例化及调用.mp4
│   │   │   DAY01_11_几个容易出错的问题.mp4
│   │   ├─day02
│   │   │   DAY02_01_关于init_chat_model的几点补充说明.mp4
│   │   │   DAY02_02_多模态提示词.mp4
│   │   │   DAY02_03_JsonOutputParser使用.mp4
│   │   │   DAY02_04_StrOutPutParser的使用.mp4
│   │   │   DAY02_05_structured_output的使用.mp4
│   │   │   DAY02_06_Runnable的定义及LCEL的使用.mp4
│   │   │   DAY02_07_runnablesequence的介绍.mp4
│   │   │   DAY02_08_runnable_parallel的使用.mp4
│   │   │   DAY02_09_structired_output_parser的说明.mp4
│   │   │   DAY02_10_runnable_parallel的具体应用.mp4
│   │   │   DAY02_11_runnable_lambda.mp4
│   │   │   DAY02_12_runnable_pass_through.mp4
│   │   │   DAY02_13_runnable_with_fallback.mp4
│   │   │   DAY02_14_RAG_介绍.mp4
│   │   │   DAY02_15_TextLoader的介绍.mp4
│   │   │   DAY02_16_JSONloader的使用.mp4
│   │   │   day02.zip
│   │   ├─day03
│   │   │   DAY03_01_关于structured_output的一点说明.mp4
│   │   │   DAY03_02_runnable的复习和rag概念的复习.mp4
│   │   │   DAY03_03_document_loader的复习.mp4
│   │   │   DAY03_04_docx_loader的加载.mp4
│   │   │   DAY03_05_解析pdf的介绍.mp4
│   │   │   DAY03_06_切分策略和embedding的介绍.mp4
│   │   │   DAY03_07_对于unstructured解析pdf的原理说明.mp4
│   │   │   DAY03_08_什么是Milvus及做向量检索的步骤.mp4
│   │   │   DAY03_09_milvus创建索引.mp4
│   │   │   DAY03_10_使用milvus进行向量检索.mp4
│   │   │   DAY03_11_向量相似度算法.mp4
│   │   │   day03.zip
│   │   day04
│   │       DAY04_01_复习.mp4
│   │       DAY04_02_agent的介绍.mp4
│   │       DAY04_03_创建tools的两种方式.mp4
│   │       DAY04_04_TOOL的调用.mp4
│   │       DAY04_05_大模型使用tools.mp4
│   │       DAY04_06_tools的底层原理.mp4
│   │       DAY04_07_agent的创建以及调用.mp4
│   │       DAY04_08_langsmith的使用.mp4
│   │       DAY04_09_agent当中如何添加记忆.mp4
│   │       DAY04_10_MCP的架构.mp4
│   │       DAY04_11_MCP数据层和传输层.mp4
│   │       DAY04_12_MCP的工作流程.mp4
│   │       DAY04_13_stdio_客户端服务端编码1.mp4
│   │       DAY04_13_stdio_客户端服务端编码2.mp4
│   │       DAY04_14_MCP_streamable_http.mp4
│   │       DAY04_15_langchain使用MCP.mp4
│   │       DAY04_16_supervisor_agent.mp4
│   │       day04.zip
│   │
│   └─3.代码.zip
│
├─15_尚硅谷大模型项目之电商图谱
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之LabelStudio.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之Neo4j.docx
│   │   尚硅谷大模型技术之电商图谱1.1.0.docx
│   │
│   ├─3.视频
│   │   ├─Day1
│   │   │   1_项目整体架构.wmv
│   │   │   2_Conda环境准备.wmv
│   │   │   3_业务数据准备.wmv
│   │   │   4_Neo4j_整体介绍.wmv
│   │   │   5_Neo4j_安装.wmv
│   │   │   6_Neo4j_启动.wmv
│   │   │   7_Neo4j_访问使用.wmv
│   │   │   8_Cypher基础_图数据模型.wmv
│   │   │   9_Cypher基础_写入和查询节点.wmv
│   │   │   10_Cypher基础_写入和查询关系.wmv
│   │   │   11_Cypher基础_写入和查询路径.wmv
│   │   │   12_Cypher基础_修改数据.wmv
│   │   │   13_Cypher基础_删除数据.wmv
│   │   │   14_Cypher基础_合并操作.wmv
│   │   │   15_Cypher数据类型.wmv
│   │   │   16_Cypher函数.wmv
│   │   │   17_Cypher高级查询_数据准备.wmv
│   │   │   18_Cypher高级查询_数据过滤.wmv
│   │   │   19_Cypher高级查询_排序和分页.wmv
│   │   │   20_Cypher高级查询_聚合.wmv
│   │   ├─Day2
│   │   │   1_Cypher高级查询_联合查询.wmv
│   │   │   2_Cypher高级查询_子查询.wmv
│   │   │   3_Cypher高级查询_高级模式匹配.wmv
│   │   │   4_Cypher_约束.wmv
│   │   │   5_Python访问Neo4j_创建Driver.wmv
│   │   │   6_Python访问Neo4j_执行Cypher语句.wmv
│   │   │   7_实体抽取模型_整体架构和数据准备.wmv
│   │   │   8_实体抽取模型_LabelStudio安装和启动.wmv
│   │   │   9_实体抽取模型_LabelStudio_人工标注.wmv
│   │   │   10_实体抽取模型_AI自动标注_工作流程.wmv
│   │   │   11_实体抽取模型_AI自动标注_MLBackend.wmv
│   │   │   12_实体抽取模型_AI自动标注_连接模型.wmv
│   │   │   13_实体抽取模型_AI自动标注_修改代码_setup.wmv
│   │   │   14_实体抽取模型_AI自动标注_修改代码_predict.wmv
│   │   │   label-studio-ml-backend.zip
│   │   ├─Day3
│   │   │   1_实体抽取模型_整体架构.wmv
│   │   │   2_实体抽取模型_配置文件.wmv
│   │   │   3_实体抽取模型_数据预处理_整体思路.wmv
│   │   │   4_实体抽取模型_数据预处理_代码整体实现.wmv
│   │   │   5_实体抽取模型_数据预处理_编码实现和测试.wmv
│   │   │   6_实体抽取模型_模型训练_整体流程和Trainer类.wmv
│   │   │   7_实体抽取模型_模型训练_Trainer参数和训练演示.wmv
│   │   │   8_实体抽取模型_模型训练_TrainingArguments参数.wmv
│   │   │   9_实体抽取模型_模型训练_配置参数和训练过程.wmv
│   │   │   10_实体抽取模型_模型训练_评估函数和完整训练.wmv
│   │   │   11_实体抽取模型_模型训练_训练日志分析.wmv
│   │   │   12_实体抽取模型_模型训练_早停.wmv
│   │   │   13_实体抽取模型_模型预测_基本实现.wmv
│   │   │   TrainingArguments.md
│   │   │   ec_graph_Day3.zip
│   │   ├─Day4
│   │   │   1_实体抽取模型_模型预测_抽取实体标签.wmv
│   │   │   2_实体抽取模型_模型评估.wmv
│   │   │   3_电商图谱构建_思路和整体架构.wmv
│   │   │   4_电商图谱构建_电商核心概念.wmv
│   │   │   5_电商图谱构建_业务数据库_整体梳理.wmv
│   │   │   6_电商图谱构建_业务数据库_关系详细梳理.wmv
│   │   │   7_电商图谱构建_数据同步工具_MySQL读取器.wmv
│   │   │   8_电商图谱构建_数据同步工具_读取MySQL测试.wmv
│   │   │   9_电商图谱构建_数据同步工具_节点写入Neo4j测试.wmv
│   │   │   10_电商图谱构建_数据同步工具_UNWIND处理列表.wmv
│   │   │   11_电商图谱构建_数据同步工具_关系写入Neo4j.wmv
│   │   │   12_电商图谱构建_数据同步工具_完整实现.wmv
│   │   │   13_电商图谱构建_同步结构化数据_分类信息.wmv
│   │   │   14_电商图谱构建_同步结构化数据_平台属性.wmv
│   │   │   15_电商图谱构建_同步结构化数据_商品和品牌信息.wmv
│   │   │   16_电商图谱构建_同步结构化数据_销售属性.wmv
│   │   │   17_电商图谱构建_补充说明.wmv
│   │   │   18_电商图谱构建_同步非结构化数据.wmv
│   │   │   gmall.ndm2
│   │   │   电商核心概念.drawio
│   │   │   ec_graph_Day4.zip
│   │   Day5
│   │       1_知识图谱应用_整体架构.wmv
│   │       2_知识图谱应用_基于图数据库的问答系统示例.wmv
│   │       3_知识图谱应用_实体对齐思路_基于向量数据库和同义词表.wmv
│   │       4_知识图谱应用_实体对齐思路_基于Neo4j语义相似度.wmv
│   │       5_知识图谱应用_实体对齐_测试案例_全文检索.wmv
│   │       6_知识图谱应用_实体对齐_测试案例_向量检索.wmv
│   │       7_知识图谱应用_创建索引工具类.wmv
│   │       8_知识图谱应用_创建索引工具类_测试.wmv
│   │       9_知识图谱应用_聊天服务_初始化和生成Cypher.wmv
│   │       10_知识图谱应用_聊天服务_实体对齐和生成回答.wmv
│   │       11_知识图谱应用_聊天接口_web应用实现和测试.wmv
│   │       实体对齐思路.xmind
│   │       ec_graph.zip
│   │
│   └─2.资料.zip
│
├─16_尚硅谷大模型项目实战之AI智教
│   ├─视频
│   │   day01
│   │       AI智教_01_项目介绍.mp4
│   │       AI智教_02_mysql数据.mp4
│   │
│   ├─代码.zip
│   └─资料.zip
│
├─17_尚硅谷大模型项目实战之智医助手
│   ├─视频
│   │   1-医疗项目介绍.mp4
│   │   2-Agent工具.mp4
│   │   3-Agent记忆.mp4
│   │   4-项目总结1-混合检索问题点.mp4
│   │   5-项目总结2-实体对齐.mp4
│   │   6-使用聚类的原因.mp4
│   │   7-Agent细节点讲解.mp4
│   │   8-子Agent.mp4
│   │
│   ├─代码.zip
│   └─资料.zip
│
├─18_尚硅谷大模型技术之Coze+Dify平台智能体开发实战
│   ├─3-软件
│   │   ├─AutoDL-SSH-Tools
│   │   │   AutoDL.exe
│   │   │   AutoDL.pdb
│   │   │   D3DCompiler_47_cor3.dll
│   │   │   PenImc_cor3.dll
│   │   │   PresentationNative_cor3.dll
│   │   │   vcruntime140_cor3.dll
│   │   │   wpfgfx_cor3.dll
│   │   │
│   │   ├─Cherry-Studio-1.5.5-x64-setup.exe
│   │   ├─Docker Desktop Installer.exe
│   │   ├─OllamaSetup.exe
│   │   ├─Postman-win64-9.15.2-Setup.exe
│   │   ├─coze-studio-main_2.exe
│   │   ├─dify-0.15.5.tar.exe
│   │   ├─dify-0.15.5.tar.gz
│   │   ├─finalshell_windows_x64.exe
│   │   ├─go1.25.0.windows-amd64.msi
│   │   ├─ima.copilot-win-x64-10000028-1.10.0(3007).exe
│   │   ├─coze-studio-main.zip
│   │   └─部署使用的模型.zip
│   │
│   ├─4-视频
│   │   ├─day01
│   │   │   01-智能体开发的简单概述.mp4
│   │   │   02-什么是RAG，RAG的执行流程.mp4
│   │   │   03-个人知识库的介绍.mp4
│   │   │   04-CherryStudio软件的基本使用.mp4
│   │   │   05-CherryStudio中知识库的搭建与使用.mp4
│   │   │   06-ima中知识库的搭建与使用.mp4
│   │   │   07-Dify的介绍.mp4
│   │   │   08-Dify平台知识库的构建与基本使用.mp4
│   │   │   09-智能体的概述.mp4
│   │   │   10-三个不同level级别的智能体介绍.mp4
│   │   │   11-coze平台简单功能的介绍.mp4
│   │   │   12-coze构建智能体：深夜情感主持.mp4
│   │   │   13-coze构建智能体：高校百事通.mp4
│   │   │   14-coze构建智能体：家庭记账软件.mp4
│   │   │   15-Dify构建智能体：时事评论助手.mp4
│   │   │   16-Coze案例：一键生成行业调研PPT.mp4
│   │   ├─day02
│   │   │   01-智能体、工作流编写的回顾和细节说明.mp4
│   │   │   02-coze案例：复刻爆款视频.mp4
│   │   │   03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4
│   │   │   04-Dify案例：客户投诉分类助手.mp4
│   │   │   05-Coze和Dify平台如何导入和导出工作流.mp4
│   │   │   06-Dify案例：一键生成行业调研报告：插件的配置.mp4
│   │   │   07-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4
│   │   │   08-coze案例：客服对话记录分析.mp4
│   │   │   09-Dify案例：客服对话记录分析.mp4
│   │   │   10-Coze案例：商品评论分析.mp4
│   │   │   11-Dify案例：商品评论分析.mp4
│   │   ├─day03
│   │   │   ├─day03
│   │   │   │   InvokeCozeWorkFlow.py
│   │   │   │   InvokeDifyWorkFlow.py
│   │   │   │
│   │   │   ├─01-今天的讲解内容说明.mp4
│   │   │   ├─02-coze案例：商品营销卖点提炼的整体介绍.mp4
│   │   │   ├─03-coze案例：工作流1之产品名称和功能的生成.mp4
│   │   │   ├─04-coze案例：工作流2之产品卖点的生成.mp4
│   │   │   ├─05-几个项目间的关系.mp4
│   │   │   ├─06-coze案例：工作流3之卖点转买点的生成.mp4
│   │   │   ├─07-coze案例：工作流4之小红书短视频的生成.mp4
│   │   │   ├─08-coze案例：商品营销卖点演示及面试准备项.mp4
│   │   │   ├─09-如何使用Python代码调用Dify平台的工作流.mp4
│   │   │   ├─10-如何使用Python代码调用Coze平台的工作流.mp4
│   │   │   └─11-演示Python调用Coze工作的成功演示.mp4
│   │   day04
│   │       01-coze的开源与部署流程.mp4
│   │       02-docker的理解和下载安装.mp4
│   │       03-coze studio的windows平台的下载与部署.mp4
│   │       04-coze studio后期再启动的方式.mp4
│   │       05-coze loop的windows平台的下载与部署.mp4
│   │       06-coze loop的功能演示.mp4
│   │       07-企业级大模型的部署方案.mp4
│   │       08-主线1：安装部署腾讯云服务器.mp4
│   │       09-主线1：Docker的安装.mp4
│   │       10-主线1：Docker中部署Dify.mp4
│   │       11-主线1：Dify的启动与模型配置.mp4
│   │       12-主线2：AutoDL平台服务器的部署.mp4
│   │       13-主线2：安装Ollama.mp4
│   │       14-主线2：下载大模型并在Dify中配置.mp4
│   │       15-主线3：AutoDL平台服务器的部署.mp4
│   │       16-主线3：XInference的安装与启动.mp4
│   │       17-主线3：大模型的上传与启动.mp4
│   │       18-部署小结.mp4
│   │
│   ├─1-课件.zip
│   └─2-资料.zip
│
├─19_尚硅谷大模型技术之LLM
│   ├─1.笔记
│   │   尚硅谷大模型技术之LLM-V1.0.docx
│   │
│   ├─4.视频
│   │   ├─day_01
│   │   │   01-LLM-概述.mp4
│   │   │   02-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-1-概述&架构.mp4
│   │   │   03-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-1-训练&能力.mp4
│   │   │   04-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-2-概述.mp4
│   │   │   05-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-2-架构.mp4
│   │   │   06-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-2-训练&能力.mp4
│   │   │   07-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-3-概述&架构.mp4
│   │   │   08-LLM-发展历史-GPT系列-GPT-3-训练&能力.mp4
│   │   │   09-LLM-发展历史-GPT系列-InstructGPT-概述.mp4
│   │   │   10-LLM-发展历史-GPT系列-InstructGPT-架构&训练.mp4
│   │   │   11-LLM-发展历史-GPT系列-InstructGPT-能力.mp4
│   │   │   12-LLM-发展历史-GPT系列-ChatGPT.mp4
│   │   │   13-LLM-发展历史-GPT系列-主流LLM概览.mp4
│   │   │   14-LLM-架构-基础架构.mp4
│   │   │   15-LLM-架构-架构演进-Attention-MHA.mp4
│   │   │   16-LLM-架构-架构演进-Attention-MQA.mp4
│   │   │   17-LLM-架构-架构演进-Attention-GQA.mp4
│   │   │   18-LLM-架构-架构演进-Attention-MLA.mp4
│   │   │   19-LLM-架构-架构演进-FFN-激活函数-上.mp4
│   │   │   20-LLM-架构-架构演进-FFN-激活函数-下.mp4
│   │   │   21-LLM-架构-架构演进-FFN-MoE.mp4
│   │   ├─day_02
│   │   │   01-LLM-架构-演进-残差连接和归一化-RMSNorm.mp4
│   │   │   02-LLM-架构-演进-残差连接和归一化-归一化放置位置.mp4
│   │   │   03-LLM-架构-演进-位置编码-正余弦位置编码-上.mp4
│   │   │   04-LLM-架构-演进-位置编码-正余弦位置编码-下.mp4
│   │   │   05-LLM-架构-演进-位置编码-可学习位置编码.mp4
│   │   │   06-LLM-架构-演进-位置编码-旋转位置编码-上.mp4
│   │   │   07-LLM-架构-演进-位置编码-旋转位置编码-中.mp4
│   │   │   08-LLM-架构-演进-位置编码-旋转位置编码-下.mp4
│   │   │   09-LLM-架构-主流模型架构赏析.mp4
│   │   │   10-LLM-适配方法-方法概述.mp4
│   │   │   11-LLM-适配方法-选择策略.mp4
│   │   │   12-LLM-监督微调-概述.mp4
│   │   │   13-LLM-监督微调-模型使用说明-上.mp4
│   │   │   14-LLM-监督微调-模型使用说明-下.mp4
│   │   │   15-LLM-监督微调-数据集使用说明-数据来源.mp4
│   │   │   16-LLM-监督微调-数据集使用说明-数据集格式.mp4
│   │   ├─day_03
│   │   │   01-LLM-微调-微调方法-概述.mp4
│   │   │   02-LLM-微调-微调方法-LoRA-原理.mp4
│   │   │   03-LLM-微调-微调方法-LoRA-插入位置&工程实现.mp4
│   │   │   04-LLM-微调-微调方法-QLoRA-概述.mp4
│   │   │   05-LLM-微调-微调方法-QLoRA-原理.mp4
│   │   │   06-LLM-分布式训练-概述.mp4
│   │   │   07-LLM-分布式训练-数据并行.mp4
│   │   │   08-LLM-分布式训练-流水线并行.mp4
│   │   │   09-LLM-分布式训练-张量并行.mp4
│   │   │   10-LLM-分布式训练-专家并行.mp4
│   │   │   11-LLM-分布式训练-Zero-概述.mp4
│   │   │   12-LLM-分布式训练-Zero-分片策略.mp4
│   │   │   13-LLM-分布式训练-Zero-原理.mp4
│   │   │   14-LLM-设备选择-常见GPU型号.mp4
│   │   │   15-LLM-设备选择-显存估算.mp4
│   │   │   16-LLM-微调工具.mp4
│   │   │   AllReduce.pptx
│   │   │   AllReduce Blog.pdf
│   │   ├─day_04
│   │   │   01-LLM-微调实战-SFTTrainer-概述.mp4
│   │   │   02-LLM-微调实战-SFTTrainer-构造参数.mp4
│   │   │   03-LLM-微调实战-SFTConfig-基础训练&训练优化相关.mp4
│   │   │   04-LLM-微调实战-SFTConfig-评估&学习率&损失计算相关.mp4
│   │   │   05-LLM-微调实战-SFTConfig-保存&日志相关.mp4
│   │   │   06-LLM-微调实战-SFTTrainer-官方案例-说明.mp4
│   │   │   07-LLM-微调实战-SFTTrainer-官方案例-环境准备.mp4
│   │   │   08-LLM-微调实战-SFTTrainer-官方案例-模型加载&数据集处理.mp4
│   │   │   09-LLM-微调实战-SFTTrainer-官方案例-Trainer配置&训练.mp4
│   │   │   10-LLM-微调实战-SFTTrainer-官方案例-推理演示.mp4
│   │   │   11-LLM-微调实战-SFTTrainer-LoRA案例-概述.mp4
│   │   │   12-LLM-微调实战-SFTTrainer-LoRA案例-流程说明.mp4
│   │   │   13-LLM-微调实战-SFTTrainer-LoRA案例-训练.mp4
│   │   │   14-LLM-微调实战-SFTTrainer-LoRA案例-训练-OOM问题.mp4
│   │   │   15-LLM-微调实战-SFTTrainer-LoRA案例-合并&推理.mp4
│   │   │   SFTTrainer常用参数.md
│   │   │   SFTTrainer常用参数.pdf
│   │   │   官方教程链接.txt
│   │   ├─day_05
│   │   │   01-LLM-微调实战-参数高效微调-QLoRA-概述.mp4
│   │   │   02-LLM-微调实战-参数高效微调-QLoRA-编码.mp4
│   │   │   03-LLM-微调实战-参数高效微调-QLoRA-推理&合并.mp4
│   │   │   04-LLM-微调实战-参数高效微调-Unsloth-概述.mp4
│   │   │   05-LLM-微调实战-参数高效微调-Unsloth-训练.mp4
│   │   │   06-LLM-微调实战-参数高效微调-Unsloth-合并.mp4
│   │   │   07-LLM-微调实战-参数高效微调-Unsloth-合并结果.mp4
│   │   │   08-LLM-微调实战-分布式训练-Accelerate使用说明.mp4
│   │   │   09-LLM-微调实战-分布式训练-服务器选择.mp4
│   │   │   10-LLM-微调实战-分布式训练-训练脚本编写.mp4
│   │   │   11-LLM-微调实战-分布式训练-运行脚本.mp4
│   │   │   12-LLM-微调实战-分布式训练-Zero调参实验(直接看结尾测试结果).mp4
│   │   │   Zero配置实验结果.txt
│   │   │   官方教程链接.txt
│   │   day_06
│   │       01-LLM-微调实战-分布式训练-推理.mp4
│   │       02-LLM-微调实战-LLamaFactory-安装.mp4
│   │       03-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI.mp4
│   │       04-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI-整体介绍.mp4
│   │       05-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI-数据准备.mp4
│   │       06-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI-训练配置.mp4
│   │       07-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI-使用HuggingFace镜像说明.mp4
│   │       08-LLM-微调实战-LLamaFactory-WebUI-测试&合并&导出.mp4
│   │       09-LLM-部署-vLLM-概述.mp4
│   │       10-LLM-部署-vLLM-安装.mp4
│   │       11-LLM-部署-vLLM-使用说明.mp4
│   │       12-LLM-部署-vLLM-部署模型.mp4
│   │       13-LLM-部署-vLLM-接口测试.mp4
│   │       14-LLM-测试-EvalScope-概述.mp4
│   │       15-LLM-测试-EvalScope-压力测试.mp4
│   │       llama_factory启动所需环境变量.txt
│   │       官方教程链接.txt
│   │       Apifox-windows-latest.zip
│   │       MobaXterm_Installer_v25.4.zip
│   │
│   ├─2.资料.zip
│   └─3.代码.zip
│
├─20_尚硅谷大模型技术之强化学习
│   ├─视频
│   │   ├─day01
│   │   │   1-强化学习简介-1.mp4
│   │   │   2-强化学习简介-2-价值函数.mp4
│   │   │   3-强化学习简介-3-倒立摆环境编程实践.mp4
│   │   │   4-强化学习简介-4-代码讲解.mp4
│   │   │   5-强化学习简介-5-马尔可夫决策过程.mp4
│   │   │   6-强化学习简介-6-贝尔曼方程.mp4
│   │   │   7-策略梯度法-1.mp4
│   │   │
│   │   ├─day02
│   │   │   8-策略梯度法-2-代码实现.mp4
│   │   │   9-策略梯度法-3-策略梯度定义数学推导.mp4
│   │   │   10-策略梯度法-4-REINFORCE.mp4
│   │   │   11-策略梯度法-5-Actor-Critic架构.mp4
│   │   │   day02.zip
│   │   │
│   │   ├─day03
│   │   │   12-策略梯度法-6-广义优势估计.mp4
│   │   │   13-策略梯度法-7-演员评论家代码实现.mp4
│   │   │   14-而略梯度法-8-使用一条轨迹的演员评论家代码实现.mp4
│   │   │   15-PPO-1.mp4
│   │   │   16-PPO-2.mp4
│   │   │   17-PPO-3-代码实现.mp4
│   │   │   day03.zip
│   │   │
│   │   ├─day04
│   │   │   18-KL散度-信息论.mp4
│   │   │   19-重要性采样.mp4
│   │   │   20-PPO-背后的数学-1.mp4
│   │   │   21-PPO-背后的数学-2.mp4
│   │   │   22-GRPO.mp4
│   │   │   day04.zip
│   │   │
│   │   ├─day05
│   │   │   23-RLHF概述-1.mp4
│   │   │   24-RLHF概述-2.mp4
│   │   │   25-DPO微调LLM-1.mp4
│   │   │   26-DPO微调LLM-2.mp4
│   │   │   27-DPO微调LLM-SFT.mp4
│   │   │   day05.zip
│   │   │
│   │   ├─day06
│   │   │   28-DPO微调LLM-DPO.mp4
│   │   │   29-InstructGPT中即时奖励的计算.mp4
│   │   │   30-InstructGPT-SFT-奖励模型的训练.mp4
│   │   │   31-InstructGPT中即时奖励和价值的计算.mp4
│   │   │   32-InstructGPT-PPO.mp4
│   │   │   33-InstructGPT总结.mp4
│   │   │   day06.zip
│   │   │
│   │   ├─day07
│   │   │   34-InstructGPT复习.mp4
│   │   │   35-使用GRPO微调LLM产生思维链-1.mp4
│   │   │   36-使用GRPO微调LLM产生思维链-2.mp4
│   │   │   day07.zip
│   │   │
│   │   └─day08
│   │       37-GRPO微调LLM代码详解-1.mp4
│   │       38-GRPO微调LLM代码详解-2.mp4
│   │       39-GRPO微调LLM代码详解-3.mp4
│   │       40-强化学习简单总结.mp4
│   │       41-反向传播算法复习-KV缓存讲解.mp4
│   │       day08.zip
│   │      
│   │
│   ├─资料
│   │   main.pdf
│   │
│   └─代码.zip
│
├─21_尚硅谷大模型技术之多模态
│   ├─1.笔记
│   │   main.pdf
│   │
│   └─2.视频
│       ├─day01
│       │   1-ViT-补丁嵌入-位置编码.mp4
│       │   2-ViT-手写数字识别.mp4
│       │   3-Clip-1.mp4
│       │   4-Clip-2.mp4
│       │   5-Clip-3.mp4
│       │   day01.zip
│       ├─day02
│       │   6-ClipCap-1.mp4
│       │   7-ClipCap-2.mp4
│       │   8-ClipCap-3.mp4
│       │   9-扩散模型-1.mp4
│       │   10-扩散模型-2-正向扩散代码实现.mp4
│       │   11-扩散模型-3-训练.mp4
│       │   代码资料.zip
│       ├─day03
│       │   12-扩散模型-4-正向扩散过程的推导.mp4
│       │   13-扩散模型-5-逆向扩散过程-1.mp4
│       │   14-扩散模型-6-逆向扩散过程推导-2.mp4
│       │   15-条件扩散模型-1.mp4
│       │   16-条件扩散模型-2.mp4
│       │   17-DALLE2-先验模型.mp4
│       │   day03.zip
│       day04
│           18-DALLE2-先验模型-2.mp4
│           19-DALLE2-残差块-注意力块讲解.mp4
│           20-DALLE2-完整训练流程.mp4
│           21-DALLE2-代码讲解-1.mp4
│           22-DALLE2-代码讲解-2.mp4
│           day04.zip
│      
│
├─22_尚硅谷大模型技术之langgraph
│   ├─3.视频
│   │   ├─day01
│   │   │   01_langgraph介绍.mp4
│   │   │   02_langgraph_state_schema.mp4
│   │   │   03_langgraph_state_reducer_1.mp4
│   │   │   04_langgraph概念.mp4
│   │   │   05_langgraph_state_schema补充.mp4
│   │   │   06_langgraph消息列表状态追加.mp4
│   │   │   07_langgraph列表状态追加.mp4
│   │   │   08_langgraph其他状态追加.mp4
│   │   │   09_langgraph自定义状态处理逻辑.mp4
│   │   │   10_langgraph状态处理聊天机器人.mp4
│   │   │   11_langgraph节点重试机制.mp4
│   │   │   12_langgraph节点等待机制.mp4
│   │   │   13_langgraph超步概念.mp4
│   │   │   14_langgraph普通边.mp4
│   │   │   15_langgraph条件边.mp4
│   │   │   16_langgraph条件入口点.mp4
│   │   │   17_langgraph循环边.mp4
│   │   │   18_langgraph三要素回顾.mp4
│   │   │   20251230_082900.mp4
│   │   ├─day02
│   │   │   01_回顾.mp4
│   │   │   02_作业_1.mp4
│   │   │   03_作业_2.mp4
│   │   │   04_Send.mp4
│   │   │   05_Command.mp4
│   │   │   06_Command_父图导航.mp4
│   │   │   07_Command_外部数据引入.mp4
│   │   │   08_Command_流式处理意义.mp4
│   │   │   09_可视化.mp4
│   │   │   10_async.mp4
│   │   │   11_ram_checkpoint.mp4
│   │   │   12_db_checkpoint.mp4
│   │   │   day02.zip
│   │   │   作业.zip
│   │   ├─day03
│   │   │   01_回顾.mp4
│   │   │   02_day02作业.mp4
│   │   │   03_stream多模式流.mp4
│   │   │   04_大模型响应流式输出.mp4
│   │   │   05_自定义信息流式输出.mp4
│   │   │   06_工具中的自定义信息流式输出.mp4
│   │   │   07_中断操作.mp4
│   │   │   08_中断恢复.mp4
│   │   │   09_中断补充信息.mp4
│   │   │   10_中断封装工具.mp4
│   │   │   11_用户多轮中断补充.mp4
│   │   │   12_时间旅行.mp4
│   │   │   13_day03作业.mp4
│   │   │   Day03作业.zip
│   │   │   day03代码.zip
│   │   day04
│   │       01_day03作业.mp4
│   │       02_day03回顾.mp4
│   │       03_短期记忆.mp4
│   │       04_内存长期记忆.mp4
│   │       05_db长期记忆.mp4
│   │       06_修剪消息.mp4
│   │       07_删除消息.mp4
│   │       08_总结消息.mp4
│   │       09_子图作为节点添加至父图.mp4
│   │       10_子图通过节点调用.mp4
│   │       11_FunctionAPI介绍.mp4
│   │       12_总结.mp4
│   │       13_作业安排.mp4
│   │       day04.zip
│   │
│   ├─1.笔记.zip
│   └─2.代码.zip
│
├─23_尚硅谷大模型项目之点餐智能体
│   ├─3.视频
│   │   ├─day01
│   │   │   1、AI_点餐智能体开发课程介绍.mp4
│   │   │   2、AI_点餐智能体技术栈说明以及项目演示.mp4
│   │   │   3、AI_点餐智能体虚拟环境说明.mp4
│   │   │   4、AI_点餐智能体环境变量配置以及安装包的说明.mp4
│   │   │   5、AI_点餐智能体项目结构解读和启动前端项目.mp4
│   │   │   6、AI_点餐智能体工具模块封装（MySQL数据库的初始化）编码实现.mp4
│   │   │   7、AI_点餐智能体工具模块封装（MySQL数据库初始化连接和游标对象）编码实现.mp4
│   │   │   8、AI_点餐智能体工具模块封装（MySQL数据库实例对象进阶为上下文管理器对象）编码实现.mp4
│   │   │   9、AI_点餐智能体工具模块封装（测试数据库连接的可用性）编码实现.mp4
│   │   │   10、AI_点餐智能体工具模块封装(查询嵌入需要用到的菜品信息）编码实现.mp4
│   │   │   11、AI_点餐智能体工具模块封装（测试所有菜品信息的字符串）编码实现.mp4
│   │   │   12、AI_点餐智能体工具模块封装（测试所有菜品结构化信息）编码实现.mp4
│   │   │   13、AI_点餐智能体搭建Web应用（创建FastAPI实例和uvicorn服务器）编码实现.mp4
│   │   │   14、AI_点餐智能体测试Web应用接口可用性编码实现.mp4
│   │   │   15、AI_点餐智能体Pydantic的作用.mp4
│   │   │   16、AI_点餐智能体查询菜品列表区域编码实现.mp4
│   │   │   17、AI_点餐项目Pinecone向量数据库的入门使用.mp4
│   │   │   18、AI_点餐智能体工具模块封装（PineCone数据库的配置初始化）编码实现.mp4
│   │   │   19、AI_点餐智能体工具模块封装（P[ineCone数据库连接的初始化）编码实现.mp4
│   │   │   20、AI_点餐智能体工具模块封装（P[ineCone数据库索引库下向量数据的删除）编码实现.mp4
│   │   │   21、AI_点餐智能体工具模块封装（利用dashscope进行文本嵌入）编码实现.mp4
│   │   │   22、AI_点餐智能体工具模块封装（文本向量化的前置加载以及切割）编码实现.mp4
│   │   │   23、AI_点餐智能体工具模块封装（构建元数据同步到向量数据库）编码实现.mp4
│   │   │   24、AI_点餐智能体工具模块封装（测试向量数据库的初始化以及同步数据）编码实现.mp4
│   │   │   25、遗漏的小bug修复.mp4
│   │   │   20260107_085103.mp4
│   │   │   smart_diancan.zip
│   │   ├─day02
│   │   │   1、AI_点餐智能体业务工具（向量数据库查询）编码实现.mp4
│   │   │   2、AI_点餐智能体业务工具（向量数据库查询测试）编码实现.mp4
│   │   │   3、AI_点餐智能体业务工具（向量数据库查询带分数以及id结构）编码实现.mp4
│   │   │   4、AI_点餐智能体业务工具（正则的简单使用以及测试）编码实现.mp4
│   │   │   5、AI_点餐智能体业务工具（对接高德地图Api_Key申请）.mp4
│   │   │   6、AI_点餐智能体业务工具（对接高德地图地理编码服务介绍）.mp4
│   │   │   7、AI_点餐智能体业务工具（高德地图工具模块封装重试级别的会话请求）编码实现.mp4
│   │   │   8、AI_点餐智能体业务工具（高德地图工具模块封装协议降级的安全请求）编码实现.mp4
│   │   │   9、AI_点餐智能体业务工具（高德地图工具模块封装地理位置编码）编码以及测试实现.mp4
│   │   │   10、AI_点餐智能体业务工具（对接高德地图路径规划服务介绍以及分析）.mp4
│   │   │   11、AI_点餐智能体业务工具（dataclass封装高德地图的配置信息）编码实现.mp4
│   │   │   12、AI_点餐智能体业务工具（封装外部和内部路径模式以及转换器）编码实现.mp4
│   │   │   13、AI_点餐智能体业务工具（封装三种路径规划方式处理）编码实现.mp4
│   │   │   14、AI_点餐智能体业务工具（封装配送距离范围检查）编码实现.mp4
│   │   │   15、AI_点餐智能体业务工具（测试配送范围).mp4
│   │   │   16、AI_点餐智能体封装配送范围查询接口编码实现.mp4
│   │   │   17、AI_点餐智能体模型调用工具的结构搭建以及简单回顾LangChain概念.mp4
│   │   │   18、AI_点餐智能体模型调用的工具封住以及测试编码.mp4
│   │   │   smart_diancan.zip
│   │   day03
│   │       1、AI_点餐智能体的前两天回顾.mp4
│   │       2、AI_点餐智能体助手(Agent)模版的实现功能分析.mp4
│   │       3、AI_点餐智能体助手（Agent）的意图分析指令解读.mp4
│   │       4、AI_点餐智能体助手（Agent）的代码编写流程.mp4
│   │       5、AI_点餐智能体助手（Agent）工具集的封装加载提示词模版编码实现.mp4
│   │       6、AI_点餐智能体助手（Agent）记忆组件的作用.mp4
│   │       7、AI_点餐智能体助手（Agent）工具集的封装常规问题处理编码实现.mp4
│   │       8、AI_点餐智能体助手（Agent）工具集的封装菜品推荐工具的编码实现.mp4
│   │       9、AI_点餐智能体助手（Agent）工具集的封装距离范围检查工具的编码实现.mp4
│   │       10、.mp4
│   │       11、AI_点餐智能体助手（Agent）封装助手整个逻辑编码实现.mp4
│   │       12、AI_点餐智能体助手（Agent）清洗LLM模型的输出内容（优化1）.mp4
│   │       13、AI_点餐智能体助手（Agent）校验LLM模型输出工具结构的有效性（优化2）.mp4
│   │       14、AI_点餐智能体助手（Agent）引入重试机制和降级处理保证工具调用的健壮性（优化3）.mp4
│   │       15、AI_点餐智能体助手（Agent）测试小助手的功能.mp4
│   │       16、AI_点餐智能体助手（Agent)封装web层和助手的交互.mp4
│   │       day03_对接大模型.md
│   │       课堂笔记.excalidraw
│   │       code.zip
│   │       提示词模版.zip
│   │
│   ├─1.笔记.zip
│   └─2.资料.zip
│
├─24_尚硅谷大模型项目之ITS多智能体
│   ├─2.视频
│   │   ├─day01
│   │   │   1_AI_多智能ITS资料的说明.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   2_AI_多智能体ITS项目演示.mp4
│   │   │   3_AI_多智能体ITS项目背景.mp4
│   │   │   4_AI_多智能体ITS的技术栈架构.mp4
│   │   │   5_AI_多智能体ITS架构设计模式（两种编排设计模式）.mp4
│   │   │   6_AI_多智能ITS项目最终使用的多智能体编排模式.mp4
│   │   │   7_AI_多智能体ITS项目三大智能体的业务边界.mp4
│   │   │   8_AI_多智能体ITS项目业务架构设计与常见的问题.mp4
│   │   │   9_AI_多智能体ITS项目知识库项目平台说明.mp4
│   │   │   11_AI_多智能体ITS项目知识库平台封装客户端获取知识库内容编码实现.mp4
│   │   │   12_AI_多智能体ITS项目知识库平台构建HtmlParser解析器解析爬取到的原始数据编码实现（1）.mp4
│   │   │   13_AI_多智能体ITS项目知识库平台构建HtmlParser解析器解析爬取到的原始数据编码实现（2）.mp4
│   │   │   14_AI_多智能体ITS项目知识库平台构建HtmlParser解析器解析爬取到的原始数据编码实现（3）.mp4
│   │   │   15_AI_多智能体ITS项目知识库平台构建HtmlParser解析器解析爬取到的原始数据编码实现（5）.mp4
│   │   │   pow.d.ts
│   │   │   代码.zip
│   │   │   笔记.zip
│   │   ├─day02
│   │   │   1_AI_多智能体ITS回顾前一天内容.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   4、AI_多智能体ITS封装向量数据库操作的实例对象（文档入库完整操作）文档切分的原理.mp4
│   │   │   5、AI_多智能体ITS封装向量数据库操作的实例对象（文档入库完整操作)基本流程编码实现.mp4
│   │   │   6、AI_多智能体ITS封装向量数据库操作的实例对象（文档入库完整操作)动态切分的优化编码实现.mp4
│   │   │   7、AI_多智能体ITS封装向量数据库操作的实例对象（批量处理知识库入库操作)测试.mp4
│   │   │   8、AI_多智能体ITS搭建工程化的FastAPI使用.mp4
│   │   │   9、AI_多智能体ITS中FastAPI处理文件上传的流程.mp4
│   │   │   10、AI_多智能体ITS中文件上传的完整编码实现.mp4
│   │   │   11、AI_多智能体ITS的异步async和await关键字作用.mp4
│   │   │   12、AI_多智能体ITS文件上传的完整编码实现异步编码1.mp4
│   │   │   13、AI_多智能体ITS文件上传的完整编码实现异步编码2.mp4
│   │   │   pow.d.ts
│   │   │   代码.zip
│   │   │   笔记.zip
│   │   ├─day03
│   │   │   ├─1_vcr
│   │   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   │   2、AI_多智能体ITS整个RAG流程以及优化目标.mp4
│   │   │   │   3、AI_多智能体ITS知识库查询的混合检索策略对应流程分析.mp4
│   │   │   │   4、AI_多智能体ITS知识库查询封装向量数据库持久层的query和文档的嵌入编码实现.mp4
│   │   │   │   5、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索器以及定义检索方法入口编码实现.mp4
│   │   │   │   6、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索器以及定义检索方法入口框架编码实现.mp4
│   │   │   │   7、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第一路基于向量检索编码实现.mp4
│   │   │   │   8、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第二路基于标题检索的流程分析.mp4
│   │   │   │   9、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第二路基于标题检索的粗排编码实现（基于字符和词项双向匹配）.mp4
│   │   │   │   10、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第二路基于标题检索的精排逻辑编码实现.mp4
│   │   │   │   11、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第二路基于标题检索的精排测试.mp4
│   │   │   │   13、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的第二路基于标题检索的文档处理编码实现（2）.mp4
│   │   │   │   14、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的合并以及去重两路的文档编码实现.mp4
│   │   │   │   15、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的最终对两路检索到的文档进行计算得分并返回指定个数的文档编码实现.mp4
│   │   │   │   16、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的裸跑测试.mp4
│   │   │   │   17、AI_多智能体ITS知识库查询封装检索方法的嵌入模型（影响检索质量）测试.mp4
│   │   │   │   pow.d.ts
│   │   │   │
│   │   │   ├─2_resource.zip
│   │   │   ├─3_code.zip
│   │   │   └─4_other.zip
│   │   ├─day04
│   │   │   ├─1.视频
│   │   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   │   1、AI_多智能体ITS测试检索（简单文档和复杂文档）.mp4
│   │   │   │   2、AI_多智能体ITS(RAG的优化本质思想).mp4
│   │   │   │   3、AI_多智能体ITS封装查询方法编码实现.mp4
│   │   │   │   4、AI_多智能体ITS封装查询API层编码实现.mp4
│   │   │   │   5、AI_多智能体ITS测试前后端可用性.mp4
│   │   │   │   7、AI_多智能体OpenAI_Agents_SDK的环境准备.mp4
│   │   │   │   9、AI_多智能体对接OpeAI的三层架构设计.mp4
│   │   │   │   10、AI_多智能体OpenAI_SDK的模型层（模型的调用）.mp4
│   │   │   │   11、AI_OpenAI_SDK的Messages和Items的区别.mp4
│   │   │   │   12、AI_OpenAI_SDK的Chat_Complations和ResonseApi的区别.mp4
│   │   │   │   13、AI_OpenAI_SDK的Tool内容的回顾.mp4
│   │   │   │   14、AI_OpenAI_SDK的工具结合LLM模型的使用.mp4
│   │   │   │   15、AI_OpenAI_SDK的工具的使用注意事项.mp4
│   │   │   │   16、AI_OpenAI_SDK的Agent的概念.mp4
│   │   │   │   17、AI_OpenAI_SDK的的使用说明.mp4
│   │   │   │   18、AI_OpenAI_SDK的非OpenAI模型的三种客户端创建方式.mp4
│   │   │   │   19、AI_OpenAI_SDK的非OpenAI模型的三种客户端创建方式（第一种）.mp4
│   │   │   │   20、AI_OpenAI_SDK的非OpenAI模型的三种客户端创建方式（第二种）.mp4
│   │   │   │   21、AI_OpenAI_SDK的非OpenAI模型的三种客户端创建方式（第三种）以及调用方式.mp4
│   │   │   │   pow.d.ts
│   │   │   │
│   │   │   ├─2_resource.zip
│   │   │   ├─3_code.zip
│   │   │   └─4_other.zip
│   │   ├─day05
│   │   │   ├─1_vcr
│   │   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   │   1、AI_OpenAI_Agents_SDK的前一天内容回顾.mp4
│   │   │   │   2、AI_OpenAI_Agents_SDK的流式（Streaming）的使用.mp4
│   │   │   │   3、AI_OpenAI_Agents_SDK的ResultResult对象的属性介绍.mp4
│   │   │   │   4、AI_OpenAI_Agents_SDK的output_items的终极理解版本.mp4
│   │   │   │   6、AI_OpenAI_Agents_SDK的复习output_items以及案例演示.mp4
│   │   │   │   8、AI_OpenAI_Agents_SDK的run_streamed的三种事件日志分析.mp4
│   │   │   │   9、AI_OpenAI_Agents_SDK的Agent持久化记忆组件.mp4
│   │   │   │   10、AI_OpenAI_Agents_SDK的Agent进阶（第一种方式集成Mcp）.mp4
│   │   │   │   11、AI_OpenAI_Agents_SDK的Agent进阶（第二种方式集成Mcp）.mp4
│   │   │   │   12、AI_OpenAI_Agents_SDK的Agent进阶SSE的简介.mp4
│   │   │   │   13、AI_OpenAI_Agents_SDK的Agent进阶（第三种方式集成Mcp）.mp4
│   │   │   │   14、AI_OpenAI_Agents_SDK的综合案例（FastApi+SSE）.mp4
│   │   │   │   pow.d.ts
│   │   │   │
│   │   │   ├─day05_OpenAI_Agents_SDK.torrent
│   │   │   ├─2_resource.zip
│   │   │   ├─3_code.zip
│   │   │   └─4_other.zip
│   │   ├─day06
│   │   │   ├─1_vcr
│   │   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   │   1、AI_多智能体ITS项目初始化项目结构说明.mp4
│   │   │   │   2、AI_多智能体ITS项目创建虚拟环境.mp4
│   │   │   │   4、AI_多智能体ITS项目自定义日志器对象的解读（直接复用）.mp4
│   │   │   │   5、AI_多智能体ITS项目处理知识库工具方法编码实现.mp4
│   │   │   │   6、AI_多智能体ITS项目处理知识库工具方法自测.mp4
│   │   │   │   7、AI_多智能体ITS项目三个Agent的业务关系.mp4
│   │   │   │   8、AI_多智能体ITS项目定义技术与资讯问题的智能体编码实现.mp4
│   │   │   │   9、AI_多智能体ITS项目开通百炼平台的联网搜索MCP服务.mp4
│   │   │   │   10、AI_多智能体ITS定义百炼平台的联网搜索MCP客户端（SSE方式）.mp4
│   │   │   │   11、AI_多智能体ITS百炼平台的联网搜索MCP测试.mp4
│   │   │   │   12、AI_多智能体ITS百炼平台的联网搜索MCP分析Mcp工具的结果结构.mp4
│   │   │   │   13、AI_多智能体ITS测试技术智能体（技术问题）.mp4
│   │   │   │   14、AI_多智能体ITS测试技术智能体（其它方面问题）.mp4
│   │   │   │   16、AI_多智能体ITS项目服务站与地理位置智能体业务职责分析.mp4
│   │   │   │   17、AI_多智能体ITS定义百度地图平台的百度地图MCP客户端（SSE方式）.mp4
│   │   │   │   18、AI_多智能体ITS测试百度地图的三个工具使用.mp4
│   │   │   │   19、AI_多智能体ITS本地服务站工具封装.mp4
│   │   │   │   21、AI_多智能体ITS本地服务站两个工具的业务处理流程（2）.mp4
│   │   │   │   22、AI_多智能体ITS本全能业务智能体提示词分析.mp4
│   │   │   │   23、AI_多智能体ITS本全能业务智能体测试.mp4
│   │   │   │   pow.d.ts
│   │   │   │
│   │   │   ├─2_resource.zip
│   │   │   ├─3_code.zip
│   │   │   └─4_other.zip
│   │   day07
│   │       1_vcr
│   │       │   1_复习回顾.wmv
│   │       │   1、AI_ITS多智能体回顾前一天内容.mp4
│   │       │   2、AI_ITS多智能体将两个子智能体定义为协调智能体的工具编码实现.mp4
│   │       │   3、AI_ITS多智能体将两个子智能体定义为协调智能体的工具测试.mp4
│   │       │   5、AI_ITS多智能体Agent之间以及Agent内部的16种情况说明.mp4
│   │       │   6、AI_ITS多智能体Agent测试资讯与技术专家智能体的4种情况（ok）.mp4
│   │       │   7、AI_ITS多智能体Agent测试全能业务智能体的4种情况（ok）.mp4
│   │       │   8、AI_ITS多智能体Agent测试协调智能体的8种情况（ok）.mp4
│   │       │   9、AI_ITS多智能体Agent测试协调智能体的提示词解读.mp4
│   │       │   10、AI_ITS多智能体Agent工具类和数据模型封装文件解读.mp4
│   │       │   11、.mp4
│   │       │   12、AI_ITS多智能体定义历史会话类结构编码实现.mp4
│   │       │   13、AI_ITS多智能体处理历史会话的业务编写(1).mp4
│   │       │   14、AI_ITS多智能体处理历史会话的业务编写(2).mp4
│   │       │   15、AI_ITS多智能体处理历史会话的业务编写(3).mp4
│   │       │   16、AI_ITS多智能体搭建Web层（对话）的框架结构编码实现.mp4
│   │       │   17、AI_ITS多智能体封装智能体对话业务编写（1）.mp4
│   │       │   18、AI_ITS多智能体封装智能体对话业务编写处理流式事件封装（2）.mp4
│   │       │   19、AI_ITS多智能体封装智能体对话业务编写处理异常重试机制（3）.mp4
│   │       │   21、AI_ITS多智能体打通前端+服务端+记忆持久层测试.mp4
│   │       │   22、AI_ITS多智能体用户所有会话列表编码以及测试.mp4
│   │       │   pow.d.ts
│   │       ├─2_resource.zip
│   │       ├─3_code.zip
│   │       └─4_other.zip
│   │
│   └─1.笔记.zip
│
├─25_尚硅谷大模型项目之掌柜问数
│   ├─4.视频
│   │   ├─day_01
│   │   │   01-掌柜问数-项目-概述.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   03-掌柜问数-项目-演示.mp4
│   │   │   04-掌柜问数-项目-架构-元数据知识库-概述.mp4
│   │   │   05-掌柜问数-项目-架构-元数据知识库-元数据表结构.mp4
│   │   │   06-掌柜问数-项目-架构-元数据知识库-索引说明.mp4
│   │   │   07-掌柜问数-项目-架构-元数据知识库-问数智能体说明.mp4
│   │   │   08-掌柜问数-项目-架构-元数据知识库-问数智能体全流程.mp4
│   │   │   10-掌柜问数-项目-开发环境-docker环境.mp4
│   │   │   11-掌柜问数-项目-开发环境-问题总结.mp4
│   │   │   12-掌柜问数-项目-基础设施-配置参数管理.mp4
│   │   │   13-掌柜问数-项目-基础设施-Mysql客户端-SQLAlchemy概述.mp4
│   │   │   pow.d.ts
│   │   ├─day_02
│   │   │   01-掌柜问数-基础设施-客户端-MySQL-上.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   02-掌柜问数-基础设施-客户端-MySQL-下.mp4
│   │   │   03-掌柜问数-基础设施-客户端-Qdrant-上.mp4
│   │   │   04-掌柜问数-基础设施-客户端-Qdrant-中.mp4
│   │   │   05-掌柜问数-基础设施-客户端-Qdrant-下.mp4
│   │   │   06-掌柜问数-基础设施-客户端-ES-快速入门.mp4
│   │   │   08-掌柜问数-基础设施-客户端-ES-测试.mp4
│   │   │   09-掌柜问数-基础设施-日志配置-上.mp4
│   │   │   10-掌柜问数-基础设施-日志配置-中.mp4
│   │   │   12-掌柜问数-构建元数据知识库-执行脚本说明.mp4
│   │   │   pow.d.ts
│   │   │   data-agent.zip
│   │   ├─day_03
│   │   │   01-掌柜问数-元数据知识库-参数解析.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   02-掌柜问数-元数据知识库-思路梳理.mp4
│   │   │   03-掌柜问数-元数据知识库-加载配置文件.mp4
│   │   │   05-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息到meta-下.mp4
│   │   │   06-掌柜问数-元数据知识库-字段向量索引-上.mp4
│   │   │   07-掌柜问数-元数据知识库-字段向量索引-下.mp4
│   │   │   08-掌柜问数-元数据知识库-代码整理.mp4
│   │   │   09-掌柜问数-元数据知识库-字段取值全文索引.mp4
│   │   │   data-agent.zip
│   │   ├─day_04
│   │   │   01-掌柜问数-元数据知识库-纠错(增加Qdrant实体类字段).mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   02-掌柜问数-元数据知识库-保存指标信息到meta数据库.mp4
│   │   │   03-掌柜问数-元数据知识库-为指标信息构建向量索引.mp4
│   │   │   04-掌柜问数-问数智能体-搭建智能体框架.mp4
│   │   │   05-掌柜问数-问数智能体-langgraph流式输出说明.mp4
│   │   │   06-掌柜问数-问数智能体-langgraph流式输出演示.mp4
│   │   │   07-掌柜问数-问数智能体-抽取关键词.mp4
│   │   │   08-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-上.mp4
│   │   │   09-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-下.mp4
│   │   │   12-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-思路分析.mp4
│   │   │   pow.d.ts
│   │   │   data-agent.zip
│   │   ├─day_05
│   │   │   01-掌柜问数-问数智能体-合并召回信心-思路回顾.mp4
│   │   │   1_复习回顾.wmv
│   │   │   02-掌柜问数-问数智能体-合并召回信心-代码实现-上.mp4
│   │   │   03-掌柜问数-问数智能体-合并召回信心-代码实现-下.mp4
│   │   │   04-掌柜问数-问数智能体-过滤表信息.mp4
│   │   │   05-掌柜问数-问数智能体-过滤指标信息.mp4
│   │   │   06-掌柜问数-问数智能体-过滤指标信息-补充.mp4
│   │   │   08-掌柜问数-问数智能体-生成SQL.mp4
│   │   │   09-掌柜问数-问数智能体-验证SQL.mp4
│   │   │   10-掌柜问数-问数智能体-校正SQL.mp4
│   │   │   11-掌柜问数-问数智能体-执行SQL.mp4
│   │   │   data-agent.zip
│   │   day_06
│   │       01-掌柜问数-python基础-泛型梳理.mp4
│   │       02-掌柜问数-API接口-概述.mp4
│   │       03-掌柜问数-API接口-流式响应.mp4
│   │       04-掌柜问数-API接口-中间件.mp4
│   │       05-掌柜问数-API接口-上下文管理器.mp4
│   │       06-掌柜问数-API接口-依赖注入.mp4
│   │       07-掌柜问数-API接口-QueryService.mp4
│   │       08-掌柜问数-API接口-依赖注入.mp4
│   │       09-掌柜问数-API接口-生命周期事件_存储系统的启停.mp4
│   │       10-掌柜问数-API接口-中间件处理request_id.mp4
│   │       11-掌柜问数-API接口-测试.mp4
│   │       13-掌柜问数-API接口-异常处理.mp4
│   │       FastAPI知识点链接.txt
│   │       pow.d.ts
│   │       data-agent.zip
│   │
│   ├─1.笔记.zip
│   ├─2.资料.zip
│   └─3.代码.zip
│
├─26_尚硅谷大模型项目之智能客服系统
│   ├─04_视频
│   │   ├─day01
│   │   │   01_对话系统介绍.mp4
│   │   │   02_对话系统类型.mp4
│   │   │   03_多轮对话架构_NLU Pipeline.mp4
│   │   │   04_多轮对话架构_端到端架构.mp4
│   │   │   05_多轮对话架构_LLM驱动对话的方式.mp4
│   │   │   06_架构原理_核心概念&举例分析设计思路.mp4
│   │   │   07_与传统架构对比_举例分析设计思想&架构对比.mp4
│   │   │   08_环境准备_依赖管理方式&部署方式说明.mp4
│   │   │   09_环境准备_依赖安装.mp4
│   │   │   10_环境准备_数据准备.mp4
│   │   │   11_快速体验_启动对话系统进行测试.mp4
│   │   ├─day02
│   │   │   01_昨日回顾.mp4
│   │   │   02_项目模块介绍.mp4
│   │   │   03_对话状态管理_核心职责&数据结构设计.mp4
│   │   │   04_Trakcer实现_保存对话轮次.mp4
│   │   │   05_Tracker实现_历史对话轮次处理.mp4
│   │   │   06_Tracker实现_关于Slot的处理.mp4
│   │   │   07_Tracker实现_序列化与反序列化.mp4
│   │   │   08_Tracker持久化_TrackerStore设计和实现.mp4
│   │   │   09_实用AI编程工具介绍.mp4
│   │   │   10_对话栈_基本概念&设计.mp4
│   │   │   11_对话栈_栈帧介绍&操作.mp4
│   │   │   12_对话栈实现_栈的实现&基本操作.mp4
│   │   │   13_对话栈实现_flow的栈操作.mp4
│   │   │   14_对话栈实现_栈帧的实现.mp4
│   │   │   课堂随笔.txt
│   │   ├─day03
│   │   │   01_项目架构&进度回顾.mp4
│   │   │   02_Flow流程系统_概念&设计.mp4
│   │   │   03_Flow流程系统_数据结构设计.mp4
│   │   │   04_Flow加载_加载器实现1.mp4
│   │   │   05_Flow_答疑.mp4
│   │   │   06_Flow加载_解析字典数据&几个数据类型定义mp4.mp4
│   │   │   07_Flow加载_一些语法介绍.mp4
│   │   │   08_全流程一图梳理.mp4
│   │   │   09_Flow执行_实现分析&总体处理逻辑.mp4
│   │   │   10_Flow执行_获取Step信息的实现.mp4
│   │   │   11_Flow执行_action等类型step的处理.mp4
│   │   │   12_Flow执行_collect步骤的主要逻辑.mp4
│   │   │   13_Flow执行_collect步骤的next特殊处理.mp4
│   │   │   14_Flow执行_是否正在收集的处理&&推进下一个step.mp4
│   │   │   yml配置解析示例.txt
│   │   │   智能客服系统.drawio
│   │   │   课堂随笔.txt
│   │   ├─day04
│   │   │   01_策略系统_设计思路.mp4
│   │   │   02_Flow策略_主要实现逻辑&Collect的处理.mp4
│   │   │   03_Flow策略_其他情况的处理.mp4
│   │   │   04_Search策略_实现设计&RAG知识点回顾.mp4
│   │   │   05_Search策略_配置项&LLM的统一.mp4
│   │   │   06_Search策略_预测逻辑实现.mp4
│   │   │   07_Search策略_检索器基类设计&动态加载自定义子类.mp4
│   │   │   08_多策略集成_多策略进行预测的实现.mp4
│   │   │   09_GraphRAG_基于知识图谱的RAG实现思路.mp4
│   │   │   10_GraphRAG_connect函数实现.mp4
│   │   │   11_GraphRAG_search函数实现&其他考虑.mp4
│   │   │   12_GraphRAG_扩展思考.mp4
│   │   │   13_Action系统设计.mp4
│   │   │   可用的内置action.txt
│   │   ├─day05
│   │   │   01_DU设计_命令生成器&LLM相关设计（重要）.mp4
│   │   │   02_DU设计_命令系统设计.mp4
│   │   │   03_命令系统_命令的类型和实现.mp4
│   │   │   04_命令系统_命令生成器逻辑&提示词构建.mp4
│   │   │   05_命令生成器_命令解析器的实现.mp4
│   │   │   06_命令处理器_设计和实现.mp4
│   │   │   07_Langgraph编排_设计思路.mp4
│   │   │   08_Langgraph编排_State定义&DU节点定义.mp4
│   │   │   09_Langgraph编排_其他节点定义.mp4
│   │   │   10_Langgraph编排_创建和编译graph.mp4
│   │   │   11_Agent模块设计与实现.mp4
│   │   │   智能客服系统v2_todo.drawio
│   │   │   课堂随笔.txt
│   │   ├─day06
│   │   │   01_用户工程介绍.mp4
│   │   │   02_FastAPI接口实现.mp4
│   │   │   03_CLI模块实现.mp4
│   │   │   04_作业要求.mp4
│   │   │   CLI说明.txt
│   │   │   大作业.txt
│   │   day07
│   │       RAG
│   │       │   个人梳理_RAG 实施中的最高频痛点及成因.md
│   │       │   尚硅谷大模型技术之RAG1.0.0.docx
│   │       │   rag_demo.zip
│   │       ├─01_项目回顾梳理.mp4
│   │       ├─02_项目中的LLM和微调参数.mp4
│   │       ├─03_项目其他问题.mp4
│   │       ├─04_高级RAG优化思路.mp4
│   │       ├─05_RAG案例_基本实现逻辑.mp4
│   │       ├─06_RAG案例_代码逻辑介绍.mp4
│   │       ├─07_面试题分析.mp4
│   │       ├─尚硅谷大模型技术之高频面试题-V2.1.2.docx
│   │       ├─智能客服系统.drawio
│   │       └─随堂笔记.txt
│   │
│   ├─01_笔记.zip
│   ├─02_资料.zip
│   └─03_代码.zip
│
├─企业大模型研发流程
│   01-算法工程师日常工作.mp4
│   02-算法项目研发流程.mp4
│   03-实际工作中的一些问题01.mp4
│   04-实际工作中的一些问题02.mp4
│   05-企业大模型研发流程-01.mp4
│   06-企业大模型研发流程-02.mp4
│   企业大模型研发流程 .pdf
│
├─阶段测试
│   ├─数据分析
│   │   阶段三-数据分析阶段考试题-答案.docx
│   │   阶段三-数据分析阶段考试题.docx
│   │
│   ├─数据结构
│   │   阶段二-数据结构与算法阶段考试题-答案.docx
│   │   阶段二-数据结构与算法阶段考试题.docx
│   │
│   ├─机器学习
│   │   机器学习测试题（答案版）.docx
│   │   机器学习阶段测试题.docx
│   │
│   └─深度学习
│       深度学习阶段测试.docx
│       阶段五-深度学习阶段测试-答案.docx
│      
│
└─面试大保健
               ├─面试题串讲-NLP
               │   1_基础概念和任务.wmv
               │   2_文本表示方法.wmv
               │   3_传统序列模型.wmv
               │   4_Seq2Seq和Attention.wmv
               │   5_Transformer.wmv
               │   6_预训练模型.wmv
               │   7_评估指标和其它.wmv
               ├─面试题串讲-Python、数据结构、数据分析
               │   00_AI大模型之Python面试题串讲_1.mp4
               │   01_AI大模型之Python面试题串讲_2.mp4
               │   02_AI大模型之Python面试题串讲_3.mp4
               │   03_AI大模型之Python面试题串讲_4.mp4
               ├─面试题串讲-机器学习
               │   1_机器学习基础概念.wmv
               │   2_数据处理和特征工程.wmv
               │   3_模型评估和模型选择.wmv
               │   4_模型求解和优化.wmv
               │   5_模型评价指标.wmv
               │   6_KNN.wmv
               │   7_线性回归.wmv
               │   8_逻辑回归.wmv
               │   9_其它监督学习方法.wmv
               │   10_集成学习.wmv
               │   11_聚类.wmv
               │   12_降维.wmv
               ├─面试题串讲-深度学习
               │   1_深度学习基本概念.wmv
               │   2_激活函数.wmv
               │   3_神经网络的训练.wmv
               │   4_神经网络的超参数.wmv
               │   5_神经网络的优化.wmv
               │   6_CNN.wmv
               │   7_RNN.wmv
               └─尚硅谷大模型技术之高频面试题-V2.0.5.docx
             


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