AI大模型第24期更新中
├──1、提示词和RAG
| ├──MVastLog_20260718213225_10080_1.log 0.20kb
| ├──提示词和RAG.mp4 462.61M
| ├──提示词和RAG.pdf 801.54kb
| └──笔记.md 0.40kb
├──2、Agent：从可控性到自主反思
| ├──Agent.pdf 1.87M
| ├──Agent：从可控性到自主反思.mp4 502.43M
| ├──realtime-subtitle.log 2.84kb
| └──笔记.md 0.20kb
├──3、多模态前沿从Agent构建到视频AIGC
| ├──多模态前沿从Agent构建到视频AIGC.mp4 368.19M
| ├──笔记.md 0.19kb
| └──第3节 多模态.pdf 11.54M
├──4、AI大模型原理与API使用
| ├──CASE-API使用
| | ├──.claude
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──requirements.txt 0.03kb
| | ├──1-情感分析-Qwen.ipynb 2.43kb
| | ├──1-情感分析-Qwen.py 0.86kb
| | ├──2-天气Function-Qwen.ipynb 7.38kb
| | ├──2-天气Function-Qwen.py 3.55kb
| | ├──3-表格提取-Qwen.ipynb 7.69kb
| | ├──3-表格提取-Qwen.py 0.84kb
| | ├──4-运维事件处置-Qwen.ipynb 6.35kb
| | ├──4-运维事件处置-Qwen.py 3.32kb
| | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1.79kb
| | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 0.77kb
| | ├──6-联网搜索.ipynb 2.36kb
| | └──6-联网搜索.py 0.88kb
| ├──AI大模型原理与API使用.mp4 509.48M
| ├──笔记.md 0.82kb
| ├──笔记20260721.txt 8.12kb
| └──1-AI大模型原理与API使用.pdf 2.53M
├──4、AI大模型原理与API使用_0828124842
| ├──CASE-API使用
| | ├──.claude
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──requirements.txt 0.03kb
| | ├──1-情感分析-Qwen.ipynb 2.43kb
| | ├──1-情感分析-Qwen.py 0.86kb
| | ├──2-天气Function-Qwen.ipynb 7.38kb
| | ├──2-天气Function-Qwen.py 3.55kb
| | ├──3-表格提取-Qwen.ipynb 7.69kb
| | ├──3-表格提取-Qwen.py 0.84kb
| | ├──4-运维事件处置-Qwen.ipynb 6.35kb
| | ├──4-运维事件处置-Qwen.py 3.32kb
| | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1.79kb
| | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 0.77kb
| | ├──6-联网搜索.ipynb 2.36kb
| | └──6-联网搜索.py 0.88kb
| ├──AI大模型原理与API使用.mp4 509.48M
| ├──笔记.md 0.82kb
| ├──笔记20260721.txt 8.12kb
| ├──笔记20260721(1).txt 8.12kb
| └──1-AI大模型原理与API使用.pdf 2.53M
├──5、AI编程-从入门到精通
| ├──【完成参考】bed_usage
| | ├──.qodo
| | ├──charts
| | ├──data_cache
| | ├──templates
| | ├──.gitignore 0.01kb
| | ├──app.py 20.70kb
| | ├──hospital_bed_usage_data.xlsx 3.07M
| | ├──precompute_data.py 8.07kb
| | ├──README.md 1.45kb
| | ├──requirements.txt 0.06kb
| | └──view_excel_data.py 7.18kb
| ├──【完成参考】dashboard_epidemic
| | ├──static
| | ├──templates
| | ├──.gitignore 0.01kb
| | ├──app.py 7.53kb
| | ├──read_excel.py 7.98kb
| | ├──README.md 1.70kb
| | ├──requirements.txt 0.06kb
| | ├──各地区确诊病例对比图.png 264.18kb
| | ├──每日确诊数据统计图.png 349.87kb
| | ├──活跃病例数据统计图.png 202.23kb
| | ├──疫情数据统计图 – 副本.png 179.12kb
| | ├──疫情数据统计图.png 179.12kb
| | └──香港各区疫情数据_20250322.xlsx 220.24kb
| ├──【完成参考】Excel_merge
| | ├──test1.py 1.25kb
| | ├──员工信息与绩效合并表.xlsx 6.26kb
| | ├──员工基本信息表.xlsx 9.48kb
| | └──员工绩效表.xlsx 10.06kb
| ├──CASE-bed_usage
| | └──hospital_bed_usage_data.xlsx 3.07M
| ├──CASE-dashboard_epidemic
| | ├──__pycache__
| | ├──templates
| | ├──app.py 2.04kb
| | ├──flask.log 0.30kb
| | ├──test_app.py 1.42kb
| | └──香港各区疫情数据_20250322.xlsx 220.24kb
| ├──CASE-Excel_merge
| | ├──merge_excel.py 1.48kb
| | ├──read_excel.py 0.98kb
| | ├──员工信息及2024Q4绩效.xlsx 5.69kb
| | ├──员工基本信息表.xlsx 9.48kb
| | └──员工绩效表.xlsx 10.06kb
| ├──【补充】CASE-病床使用情况.pdf 1.83M
| ├──【课前准备】AI编程工具安装.pdf 136.31kb
| ├──AI编程-从入门到精通.mp4 459.35M
| ├──笔记.md 0.49kb
| └──1-AI编程.pdf 4.10M
├──6、【追新】2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具
| ├──笔记.md 0.72kb
| └──2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具.mp4 314.95M
├──7、【追新】Kimi k3模型原理和量化
| ├──Kimi k3模型原理和量化.mp4 405.97M
| └──笔记.md 0.47kb
├──8、LangChain：多任务应用开发
| ├──CASE-LangChain使用
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──requirements.txt 0.06kb
| | ├──1-LLMChain.ipynb 5.63kb
| | ├──1-LLMChain.py 0.80kb
| | ├──2-LLMChain.ipynb 2.23kb
| | ├──2-LLMChain.py 0.70kb
| | ├──3-LLMChain.ipynb 2.38kb
| | ├──3-LLMChain.py 1.30kb
| | ├──4-ConversationChain.ipynb 2.94kb
| | ├──4-ConversationChain.py 1.42kb
| | └──5-product_llm.py 2.95kb
| ├──CASE-工具链组合
| | ├──requirements.txt 0.08kb
| | ├──1-simple_toolchain.py 6.66kb
| | ├──2-simple_toolchain.py 9.91kb
| | └──3-lcel-demo.py 1.22kb
| ├──CASE-搭建故障诊断Agent
| | ├──requirements.txt 0.06kb
| | └──2-network_diagnosis_agent.py 8.40kb
| ├──LangChain：多任务应用开发.mp4 445.17M
| ├──笔记.md 0.63kb
| ├──笔记20260727.txt 10.57kb
| └──1-LangChain：多任务应用开发.pdf 3.00M
├──9、AI框架设计与选型
| ├──CASE-多文件智能问答Agent
| | ├──docs
| | ├──langchain-agent-multi-files.py 4.53kb
| | ├──llamaindex-agent-multi-files.py 5.16kb
| | ├──qwen-agent-multi-files.py 6.23kb
| | └──requirements.txt 0.14kb
| ├──AI框架设计与选型.mp4 600.92M
| ├──AI框架设计与选型.pdf 1.53M
| └──笔记20260801.txt 14.20kb
├──10、HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调
| ├──CASE-huggingface_cases
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──spam-bert-finetuned
| | ├──requirements.txt 0.10kb
| | ├──1-情感分析.ipynb 6.01kb
| | ├──1-情感分析.py 0.95kb
| | ├──2-文本生成.ipynb 3.86kb
| | ├──2-文本生成.py 0.54kb
| | ├──3-零样本分类.ipynb 6.18kb
| | ├──3-零样本分类.py 0.89kb
| | ├──4-tokenizer使用.ipynb 3.40kb
| | ├──4-tokenizer使用.py 0.86kb
| | ├──5-model使用.ipynb 9.06kb
| | ├──5-model使用.py 0.67kb
| | ├──6-实现pipeline.ipynb 4.79kb
| | ├──6-实现pipeline.py 1.42kb
| | ├──7-垃圾邮件分类器.ipynb 11.45kb
| | ├──7-垃圾邮件分类器.py 3.85kb
| | ├──8-垃圾邮件分类器-Qwen.ipynb 20.32kb
| | └──8-垃圾邮件分类器-Qwen.py 7.55kb
| ├──HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.mp4 497.23M
| ├──HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.pdf 659.76kb
| ├──笔记.md 0.24kb
| └──笔记20260803.txt 11.55kb
├──11、神经网络基础与Tensorflow实战
| ├──code
| | ├──activation_function
| | ├──boston_model.keras 18.81kb
| | ├──housing.csv 47.93kb
| | ├──load_predict.py 1.01kb
| | ├──numpy_boston.py 2.68kb
| | ├──numpy_forward.py 1.18kb
| | ├──numpy_model.py 2.38kb
| | ├──pytorch_boston.py 2.02kb
| | ├──requirements.txt 0.13kb
| | ├──scaler.pkl 0.98kb
| | ├──tensorflow_boston.py 2.07kb
| | └──tensorflow_boston_dataparallel.py 1.89kb
| ├──神经网络基础与Tensorflow实战.mp4 451.63M
| ├──笔记.md 0.53kb
| ├──笔记20260806.txt 6.18kb
| └──1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf 1.87M
├──12、【追新】把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势
| ├──把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势.mp4 362.09M
| └──笔记.md 0.48kb
├──13、Pytorch与视觉检测
| ├──Pytorch与视觉检测.mp4 459.48M
| ├──笔记.md 0.86kb
| ├──笔记20260810.txt 5.79kb
| ├──资料.zip 112.27M
| └──1-Pytorch与视觉检测.pdf 5.31M
├──14、开发框架相关面试辅导
| ├──开发框架相关面试辅导.mp4 507.75M
| ├──开发框架相关面试辅导.pdf 1.94M
| ├──笔记.md 1.07kb
| ├──笔记20260813.txt 9.10kb
| └──资料.zip 4.34M
├──15、LLM微调原理
| ├──image_svd
| | ├──image_svd.py 0.91kb
| | └──256.bmp 1.48M
| ├──MovieLens
| | ├──ALS.py 14.63kb
| | ├──ratings_small.csv 2.33M
| | └──ratings_small2.csv 2.13M
| ├──LLM微调原理.mp4 416.39M
| ├──笔记.md 0.50kb
| ├──笔记20260817.txt 8.75kb
| └──1-LLM微调原理.pdf 1.29M
├──16、高质量微调数据工程与评估
| ├──笔记20260823.txt 8.99kb
| ├──资料.zip 142.88M
| ├──高质量微调数据工程与评估.mp4 647.58M
| └──1-高质量微调数据工程与评估.pdf 1.15M
├──17、LLM模型蒸馏与微调实操
| ├──LLM模型蒸馏与微调实操.mp4 524.97M
| ├──笔记.md 0.36kb
| ├──笔记20260824.txt 11.31kb
| ├──资料.zip 23.91M
| └──1-LLM模型蒸馏与微调实操.pdf 2.05M
├──18、【追新】DeepSeek Harness安装入门及原理拆解
| ├──DeepSeek Harness安装入门及原理拆解.mp4 408.12M
| └──笔记.md 0.43kb
├──19、视觉大模型与多模态理解
| ├──笔记.md 0.36kb
| ├──笔记20260827.txt 10.91kb
| ├──视觉大模型与多模态理解.mp4 531.86M
| ├──视觉大模型与多模态理解.pdf 7.01M
| └──资料.zip 1.96G
├──20、【追新】硬核拆解DeepSeek Harness核心能力
| ├──硬核拆解DeepSeek Harness核心能力.mp4 240.34M
| └──笔记.md 0.41kb
├──21、【追新】AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战
| ├──AI Self-Improvement & Recursive Self-Improvement.pdf 19.92M
| └──AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战.mp4 392.41M
├──22、项目实战：AI质检
| ├──.openclaw
| | ├──workspace
| | └──openclaw.json 0.96kb
| ├──CASE-AI质检.zip 101.43M
| ├──笔记.md 0.51kb
| ├──笔记20260831.txt 20.27kb
| ├──项目实战：AI质检.mp4 583.82M
| └──1-项目实战：AI质检.pdf 4.15M
├──23、【追新】Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness
| ├──Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness.mp4 470.96M
| └──笔记.md 0.70kb
├──24、模型训练与微调相关面试辅导
| ├──CASE-API使用
| | ├──.ipynb_checkpoints
| | ├──携程页面.png 1.17M
| | ├──1-表格提取-Qwen.ipynb 13.10kb
| | ├──1-表格提取-Qwen.py 1.10kb
| | ├──2-GUI操作-Qwen.ipynb 5.33kb
| | └──2-GUI操作-Qwen.py 3.85kb
| ├──模型训练与微调相关面试辅导.mp4 692.83M
| ├──笔记.md 1.10kb
| ├──笔记20260903.txt 17.25kb
| └──1-模型训练与微调相关面试辅导.pdf 2.06M
├──25、Embeddings和向量数据库
| ├──Embeddings和向量数据库.mp4 764.87M
| ├──笔记.md 0.57kb
| ├──笔记20260907.txt 9.87kb
| ├──资料.zip 9.95M
| └──1-Embedding与向量数据库.pdf 1.60M
├──26、RAG技术与应用
| ├──RAG技术与应用.mp4 790.62M
| ├──笔记.md 0.50kb
| ├──笔记20260910.txt 11.07kb
| ├──资料.zip 386.27kb
| └──1-RAG技术与应用.pdf 2.17M
├──27、【追新】让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标
| ├──笔记.md 0.52kb
| └──让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标.mp4 405.67M
├──28、【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海
| ├──【追新】GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海.mp4 583.71M
| └──笔记.md 0.32kb
├──29、RAG多模态数据处理
| ├──RAG多模态数据处理.mp4 778.78M
| ├──笔记.md 0.38kb
| ├──资料.zip 74.65M
| ├──1-RAG多模态数据处理.pdf 3.03M
| └──2-NotebookLM使用.pdf 1.68M
├──30、RAG高级技术与调优
| ├──RAG高级技术与调优.mp4 811.73M
| ├──笔记.md 0.54kb
| ├──笔记20260917.txt 7.57kb
| ├──资料.zip 486.39kb
| └──1-RAG高级技术与调优.pdf 4.17M
├──31、项目实战：企业知识库
| ├──笔记.md 0.85kb
| ├──笔记20260921.txt 15.88kb
| ├──资料.zip 71.16M
| ├──项目实战：企业知识库.mp4 1.09G
| └──1-项目实战：企业知识库.pdf 2.82M
├──32、【追新】Agent运行的内核：ReAct Loop和自定义任务处理模式
| └──Agent运行的内核：ReAct Loop和自定义任务处理模式.mp4 666.15M
├──33、【追新】风靡全网的Jev模型是如何工作的
| ├──笔记.md 0.29kb
| └──风靡全网的Jev模型是如何工作的.mp4 210.19M
├──34、部分场景中可以取代RAG的技术
| ├──Agentic Search Qwen.zip 882.08kb
| ├──可能替代RAG的技术.pdf 2.32M
| ├──笔记.md 0.44kb
| └──部分场景中可以取代RAG的技术.mp4 403.80M
└──35、LLM Wiki
| ├──LLM Wiki.mp4 746.04M
| ├──LLM Wiki.zip 2.76M
| └──笔记.md 0.64kb
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