S硅谷AI大模型就业班线下2026版

课程介绍

适合人群与目标

课程内容非常深入和实战化，需要有扎实的Python编程基础。

它非常适合：

希望转型至AI领域的资深开发工程师。
希望系统掌握大模型工程化落地能力，而不仅仅是理论的学习者。
目标是进入需要解决复杂业务问题的AI应用开发岗位的求职者。

试看链接  https://pan.baidu.com/s/1WblGx0dADVsZHfpsACXiRw?pwd=f8xn

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博学谷ai大模型就业班第八期

AI大模型微调企业项目实战课（完结）

课程目录

├── 10_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
│ │ ├── 2.预训练模型
│ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ ├── .cache
│ │ │ │ │ ├── huggingface
│ │ │ │ │ │ ├── download
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md.metadata
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ ├── 1.数据集
│ │ │ ├── test.txt
│ │ │ ├── train.txt
│ │ │ ├── valid.txt
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day_02
│ │ │ ├── day_02
│ │ │ │ ├── product-classify-bert
│ │ │ │ │ ├── models
│ │ │ │ │ │ ├── checkpoint.pt
│ │ │ │ │ │ ├── best.pt
│ │ │ │ │ ├── pretrained
│ │ │ │ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ │ │ │ ├── .cache
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── huggingface
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── download
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── README.md.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5
│ │ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ │ ├── deployment.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ │ ├── product-classify-bert.iml
│ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── process.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── bert_classifier.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── bert_classifier.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── web
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── app.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── schemas.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── predict_router.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── service.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── predict_router.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── service.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── schemas.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ │ │ ├── runner
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── predict.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── train.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── evaluate.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── evaluate.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── processed
│ │ │ │ │ │ │ ├── test
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ │ ├── valid
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ │ ├── train
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ ├── raw
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── valid.txt
│ │ │ │ │ ├── logs
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-04_11-12-11
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751598731.LAPTOP-AII3AT3S.112852.0
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│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751613294.LAPTOP-AII3AT3S.69576.0
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-04_15-13-07
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│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-02_15-43-41
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│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-04_14-34-35
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751610875.LAPTOP-AII3AT3S.100940.0
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-04_14-36-44
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751611004.LAPTOP-AII3AT3S.81284.0
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-02_15-43-14
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751442194.LAPTOP-AII3AT3S.56100.0
│ │ │ │ │ ├── test
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── test_m.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── test_fastapi.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── test_m.py
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── test_float.py
│ │ │ │ │ │ ├── test_amp.py
│ │ │ │ │ │ ├── test_fastapi.py
│ │ │ ├── 13-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-工作原理小结.mp4
│ │ │ ├── 01-大模型-NLP-智能商品发布-多分类任务评估指标说明.mp4
│ │ │ ├── 21-大模型-NLP-智能商品发布-入口脚本编写-完整逻辑.mp4
│ │ │ ├── 10-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-检查点机制-编码.mp4
│ │ │ ├── 12-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-前端知识扫盲.mp4
│ │ │ ├── 05-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-早停策略-改造train_one_epoch.mp4
│ │ │ ├── 14-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-交互式API文档.mp4
│ │ │ ├── 02-大模型-NLP-智能商品发布-评估脚本.mp4
│ │ │ ├── 20-大模型-NLP-智能商品发布-入口脚本编写-argparse用法说明.mp4
│ │ │ ├── 15-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-PUT请求.mp4
│ │ │ ├── 03-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-早停策略-概述.mp4
│ │ │ ├── 17-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-预测接口核心逻辑.mp4
│ │ │ ├── 07-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-混合精度训练-官网案例.mp4
│ │ │ ├── 16-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-使用逻辑小结.mp4
│ │ │ ├── 18-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-错误处理.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-混合精度训练-概述.mp4
│ │ │ ├── 04-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-早停策略-核心逻辑.mp4
│ │ │ ├── 08-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-混合精度训练-编码.mp4
│ │ │ ├── 19-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-web模块规范化.mp4
│ │ │ ├── 09-大模型-NLP-智能商品发布-训练优化-检查点机制-说明.mp4
│ │ │ ├── 11-大模型-NLP-智能商品发布-部署与应用-fastapi-概述.mp4
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── day01
│ │ │ │ ├── product-classify-bert
│ │ │ │ │ ├── models
│ │ │ │ │ │ ├── best.pt
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── raw
│ │ │ │ │ │ │ ├── valid.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ │ │ ├── processed
│ │ │ │ │ │ │ ├── test
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── valid
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── train
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset_info.json
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data-00000-of-00001.arrow
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── state.json
│ │ │ │ │ ├── pretrained
│ │ │ │ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ │ │ │ ├── .cache
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── huggingface
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── download
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── README.md.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── logs
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-02_15-43-41
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751442221.LAPTOP-AII3AT3S.51056.0
│ │ │ │ │ │ ├── 2025-07-02_15-43-14
│ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1751442194.LAPTOP-AII3AT3S.56100.0
│ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── process.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── bert_classifier.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── bert_classifier.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── runner
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── train.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── predict.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── web
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ ├── Couplet-Transformer
│ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ ├── processed
│ │ │ │ │ │ │ ├── couplet.jsonl
│ │ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ │ ├── raw
│ │ │ │ │ │ │ ├── out.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── in.txt
│ │ │ │ │ │ ├── .DS_Store
│ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── model.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── process.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ │ │ ├── model.py
│ │ │ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.py
│ │ │ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ │ ├── .DS_Store
│ │ │ │ │ ├── models
│ │ │ │ │ │ ├── model.pt
│ │ │ ├── 07-大模型-NLP-import路径说明.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型-NLP-智能商品发布-数据预处理-加载数据&tokenize.mp4
│ │ │ ├── 05-大模型-NLP-智能商品发布-创建项目.mp4
│ │ │ ├── PyCharm import路径说明.md
│ │ │ ├── 04-大模型-NLP-智能商品发布-开发环境说明.mp4
│ │ │ ├── 12-大模型-NLP-智能商品发布-枚举类型简要说明.mp4
│ │ │ ├── 14-大模型-NLP-智能商品发布-模型训练.mp4
│ │ │ ├── 01-大模型-NLP-对联案例-小结.mp4
│ │ │ ├── 09-大模型-NLP-import-路径说明-总结.mp4
│ │ │ ├── 10-大模型-NLP-智能商品发布-数据预处理-标签处理&保存数据集.mp4
│ │ │ ├── 13-大模型-NLP-智能商品发布-模型定义.mp4
│ │ │ ├── 02-大模型-NLP-智能商品发布-方案分析.mp4
│ │ │ ├── 11-大模型-NLP-智能商品发布-dataset&Dataloader.mp4
│ │ │ ├── 15-大模型-NLP-智能商品发布-预测脚本.mp4
│ │ │ ├── 08-大模型-NLP-智能商品发布-数据预处理-统计标题长度.mp4
│ │ │ ├── 03-大模型-NLP-智能商品发布-方案总结.mp4
│ │ │ ├── 层级标签预测任务说明.drawio
├── 04_MySQL
│ ├── 3.代码
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── Python连接外部数据源
│ │ │ │ ├── Python连接外部数据源.docx
│ │ │ │ ├── hadoop-3.3.4.tar.gz
│ │ │ │ ├── apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
│ │ │ │ ├── jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
│ │ │ │ ├── MySQLl的卸载与安装.docx
│ │ │ │ ├── Redis的卸载与安装.docx
│ │ │ │ ├── mysql-apt-config_0.8.34-1_all.deb
│ │ │ │ ├── Hadoop的安装与配置.docx
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P01_MySQL.py
│ │ │ │ ├── P03_Hive.py
│ │ │ │ ├── P02_Redis.py
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_事务.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_唯一键索引.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_从本地MySQL中查询数据.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_主键约束.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之MySQL_操作Hive.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_自增约束.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_用户管理.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_外键约束.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_事务隔离级别.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安装MySQL.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_操作Ubuntu上的MySQL.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_添加，修改，删除数据.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_操作Redis.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_默认值约束.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_约束介绍.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_检查约束.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_非空约束.mp4
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_整数类型.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_聚合函数.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_常用数学函数案例.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_加密函数.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_分组函数案例.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_枚举与集合.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_日期时间类型.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_日期函数.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_条件判断函数.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_定长与变长字符串.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_窗口函数.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_常用字符函数案例.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_常用字符串函数.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_浮点数类型.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_常用的数学函数.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_自连接.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_全外连接.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_update中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_from中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_右外连接.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_左外连接.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_select中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_where中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_having中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 数据结构与算法.bmpr
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_select子句执行顺序.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_from,where,join,groupby子句.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_关联查询介绍.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_having,orderby,limit.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_内连接.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之MySQL_子查询建表以及通用表达式.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_exists子查询.mp4
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_客户端工具的使用.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_DDL_其它表相关操作.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_DDL_创建表.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_可视化客户端基本操作.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_每日一考讲解.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_MySQL介绍.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_DML_向表中添加数据.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_模糊匹配.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之MySQL_逻辑运算以及空值处理.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_表之间关系.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_DDL_库相关.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_DML_从表中删除数据.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_DML_查询以及总结.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_算术、比较、区间运算符.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_MySQL的安装.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_DML_修改表中数据.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_SQL语句分类以及规范和注释.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_命令行客户端基本操作.mp4
│ ├── 2.资料
│ │ ├── 演示数据.sql
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│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Numpy_Pandas_merge基本连接.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作.mp4
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│ │ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法.mp4
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│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
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│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征(1).mp4
│ │ │ ├── 代码.exe
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│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
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│ │ │ ├── 尚硅谷大模型技术之numpy与pandas1.0.docx
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│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方式_2.mp4
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│ │ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_array()与asarray().mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用远程Jupyter.mp4
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│ │ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
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│ ├── 2.资料
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│ │ ├── Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
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│ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
│ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ ├── config.json
│ │ │ │ ├── bart-base-chinese
│ │ │ │ │ ├── vocab.txt
│ │ │ │ │ ├── special_tokens_map.json
│ │ │ │ │ ├── README.md
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│ │ │ │ │ ├── model.safetensors
│ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── news.csv
│ │ │ ├── templates
│ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ ├── rouge
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│ │ │ │ ├── rouge.py
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│ ├── 4.视频
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│ ├── 3.代码
│ │ ├── 智选新闻参考代码四
│ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── summary_model.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── 1.py
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│ │ │ │ ├── summary_model.py
│ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── app.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ │ ├── service.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ ├── predict_router.py
│ │ │ │ ├── schemas.py
│ │ │ │ ├── service.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── runner
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── category_predict.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── category_evaluate.py
│ │ │ │ ├── summary_predict.py
│ │ │ │ ├── summary_evaluate.py
│ │ │ │ ├── category_predict.py
│ │ │ │ ├── category_train.py
│ │ │ │ ├── summary_train.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ │ ├── 1.py
│ │ ├── 智选新闻参考代码六
│ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── classify_process.py
│ │ │ │ ├── summary_process.py
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── bart_runner
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── predict_beam_search.py
│ │ │ │ ├── evaluate_summary.py
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│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
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│ │ │ │ ├── validate_for_both.py
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│ │ │ │ ├── dataloader.py
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│ │ │ ├── runner
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│ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
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│ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
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│ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin
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│ │ │ │ │ │ ├── spiece.vocab
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│ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
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│ │ │ │ │ │ ├── spell_check_t5.py
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│ │ │ │ │ │ ├── spell_check_bert.py
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│ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json
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│ │ │ │ │ │ ├── Trainer.py
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│ │ │ │ │ │ ├── train_spell_check_t5.py
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│ │ │ │ │ │ ├── finetune.py
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│ │ │ │ │ │ ├── doccano.md
│ │ │ │ │ │ ├── utils.py
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│ │ │ │ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ │ ├── pretrained
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│ │ │ │ │ │ ├── README.md
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│ │ │ │ │ │ ├── spiece.model
│ │ │ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ │ │ ├── .cache
│ │ │ │ │ │ │ ├── huggingface
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── download
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── README.md.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer_config.json.metadata
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pytorch_model.bin.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tokenizer.json.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors.metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── flax_model.msgpack
│ │ │ │ │ │ ├── tf_model.h5
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│ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ │ ├── model.safetensors
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│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── vocab.txt
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│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
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│ │ │ │ │ │ ├── config.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── information_schema.FNRwLQ.zip
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── information_schema.FNRwLQ.meta
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sys.zb4BAA.zip
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sys.zb4BAA.meta
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── performance_schema.kIw0nw.meta
│ │ │ │ │ │ ├── f9253517-6f7e-43af-bd64-0a54fc3fa1c9.xml
│ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
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│ │ │ ├── 01-大模型-NLP-电商图谱-拼写纠错模型-Trainer-train方法改造说明.mp4
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│ │ │ ├── 10-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-UIE-电商数据抽取-演示.mp4
│ │ │ ├── 08-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-UIE-结构说明.mp4
│ │ │ ├── 16-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-图数据库neo4j-概述.mp4
│ │ │ ├── 17-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-图数据库neo4j-安装-JDK.mp4
│ │ │ ├── 04-大模型-NLP-电商图谱-纠错模型-T5-预测代码编写.mp4
│ │ │ ├── 11-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-UIE-微调-数据标注工具.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取-UIE-概述.mp4
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│ │ │ ├── 03-大模型-NLP-电商图谱-纠错模型-T5-评估代码编写.mp4
│ │ │ ├── 15-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-UIE-各种路径梳理.mp4
│ │ │ ├── 19-大模型-NLP-电商图谱-实体关系抽取模型-UIE-模型预测&评估.mp4
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│ │ ├── day_10
│ │ │ ├── 03-医疗-图谱.mp4
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│ │ │ ├── 02-教育-数据库表结构-构建数据库-大致流程.mp4
│ │ │ ├── 05-SSH-隧道-下.mp4
│ │ │ ├── 04-SSH-隧道-上.mp4
│ │ │ ├── edu-model.ndm2
│ │ │ ├── 知识图谱项目实战.drawio
│ │ ├── day_07
│ │ │ ├── 17-大模型-NLP-知识图谱-图谱应用-easyocr-远程连接中文路径问题.mp4
│ │ │ ├── 07-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-easyorc加载离线包.mp4
│ │ │ ├── 05-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-UIE模型Bug说明.mp4
│ │ │ ├── 12-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-用户行为日志.mp4
│ │ │ ├── 02-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-思路分析.mp4
│ │ │ ├── 16-大模型-NLP-知识图谱-图谱应用-意图识别模型-说明.mp4
│ │ │ ├── 11-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-整体测试.mp4
│ │ │ ├── 10-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-数据写入-实操.mp4
│ │ │ ├── 08-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-数据写入-说明.mp4
│ │ │ ├── 14-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-neo4j唯一性约束说明.mp4
│ │ │ ├── 01-大模型-NLP-知识图谱-环境说明.mp4
│ │ │ ├── 03-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-获取图片文本.mp4
│ │ │ ├── 04-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-获取商品描述.mp4
│ │ │ ├── 15-大模型-NLP-知识图谱-图谱应用-思路说明.mp4
│ │ │ ├── 图谱项目环境.txt
│ │ │ ├── 09-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-数据写入-Optional MATCH说明.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-商品详情图片-处理UIE结果.mp4
│ │ │ ├── 13-大模型-NLP-知识图谱-数据同步-每日增量同步说明.mp4
│ │ ├── day_08
│ │ │ ├── day_08
│ │ │ │ ├── graph
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│ │ │ ├── 04-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-FastAPI回顾.mp4
│ │ │ ├── 12-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-接口测试.mp4
│ │ │ ├── 02-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-意图识别-串讲.mp4
│ │ │ ├── 10-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-更多示例.mp4
│ │ │ ├── 11-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-测试.mp4
│ │ │ ├── 07-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-Service层初始化.mp4
│ │ │ ├── 05-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-前端页面.mp4
│ │ │ ├── 03-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-意图识别-预测逻辑.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-前后端交互逻辑.mp4
│ │ │ ├── 08-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-对话处理.mp4
│ │ │ ├── 01-大模型-NLP-电商图谱-进度总结.mp4
│ │ │ ├── 09-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-异常处理.mp4
│ │ │ ├── 13-大模型-NLP-电商图谱-客服示例-基于规则的意图识别和实体抽取说明.mp4
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之电商图谱1.0.0.docx
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之Neo4j.docx
├── 03_Linux及Shell
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Linux与Shell_重定向,ln,history命令.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Linux与Shell_vim演示.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Linux与Shell_配置虚拟电脑.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Linux与Shell_安装Xshell并配置连接.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Linux与Shell_pwd,ls,cd命令.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Linux与Shell_阶段考试题讲解.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Linux与Shell_Linux介绍.mp4
│ │ │ ├── 20_AI大模型之Linux与Shell_文件权限命令.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Linux与Shell_vim编辑器模式.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Linux与Shell_rm,mv,cat,tail,echo命令.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Linux与Shell_mkdir,touch,cp命令.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Linux与Shell_用户组管理命令.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Linux与Shell_帮助命令.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Linux与Shell_目录结构介绍.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Linux与Shell_root用户.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Linux与Shell_安装VMWare虚拟机.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Linux与Shell_用户管理命令.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Linux与Shell_Xshell版本说明.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Linux与Shell_Ubuntu系统安装.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Linux与Shell_配置网络.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Linux与Shell_软件包管理器.mp4
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Linux与Shell_case分支.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Linux与Shell_Shell介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Linux与Shell_管道符和grep.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量对比.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Linux与Shell_算术运算与条件判断.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Linux与Shell_打包和解包.mp4
│ │ │ ├── 20_AI大模型之Linux与Shell_cut命令.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Linux与Shell_if分支.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Linux与Shell_find命令.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Linux与Shell_变量定义.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Linux与Shell_ps和netstat命令.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Linux与Shell_while循环.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Linux与Shell_第一个Shell程序.mp4
│ │ │ ├── 21_AI大模型之Linux与Shell_awk命令.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Linux与Shell_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Linux与Shell_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Linux与Shell_df,du,top和free命令.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Linux与Shell_自定义函数.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Linux与Shell_for循环.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Linux与Shell_read.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Linux与Shell_定时任务.mp4
│ ├── 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
│ │ ├── ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso
│ │ ├── Xshell-8.0.0069p.exe
│ │ ├── VMware 17的许可密钥.txt
│ │ ├── Xftp-8.0.0068p.exe
├── 16_大模型技术之LangChain
│ ├── 2.资料
│ │ ├── asset
│ │ │ ├── load
│ │ │ │ ├── 03-line.jsonl
│ │ │ │ ├── 07-fun_retun.py
│ │ │ │ ├── 09-ai1.txt
│ │ │ │ ├── 02-load.pdf
│ │ │ │ ├── 13-sgg_chat.docx
│ │ │ │ ├── 11-langchain.md
│ │ │ │ ├── 01-langchain-utf-8.txt
│ │ │ │ ├── 05-load.html
│ │ │ │ ├── 03-response.json
│ │ │ │ ├── 07-fun_param.py
│ │ │ │ ├── 04-load.csv
│ │ │ │ ├── 03-load.json
│ │ │ │ ├── 10-test_doc.txt
│ │ │ │ ├── 01-langchain-gbk.txt
│ │ │ │ ├── 07-param_form.py
│ │ │ │ ├── 08-ai.txt
│ │ │ │ ├── 06-load.md
│ │ │ │ ├── 07-fun.py
│ │ │ │ ├── 12-test.txt
│ │ │ ├── prompt.json
│ │ │ ├── prompt.yaml
│ │ ├── conda使用指南
│ │ │ ├── images
│ │ │ │ ├── image-20250620160612630.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170613557.png
│ │ │ │ ├── image-20250620165046595.png
│ │ │ │ ├── image-20250613160741953.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170833376.png
│ │ │ │ ├── 终端测试.png
│ │ │ │ ├── image-20250620153904265.png
│ │ │ │ ├── image-20250619153243619.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170656562.png
│ │ │ │ ├── image-20250620154158019.png
│ │ │ │ ├── image-20250620160202860.png
│ │ │ │ ├── image-20250620155921995.png
│ │ │ │ ├── image-20250620151618120.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170804298.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170631040.png
│ │ │ │ ├── 环境变量.png
│ │ │ │ ├── image-20250620164544069.png
│ │ │ │ ├── image-20250620164419520.png
│ │ │ │ ├── image-20250613170847862.png
│ │ │ │ ├── 编辑系统环境变量.png
│ │ │ ├── 尚硅谷-conda使用指南.md
│ │ ├── models.zip
│ │ ├── models替换位置.jpg
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── day02
│ │ │ │ ├── langchain_tutorial
│ │ │ │ │ ├── chapter02_Model_IO
│ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-模型调用3.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-模型调用2.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-大模型的调用.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-LLMInvoke.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用1.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-同步与异步的测试.py
│ │ │ │ │ │ ├── 02-提示词模板
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-少量示例的提示词模板.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.yaml
│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-从文件中读取提示词.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-PromptTemplate的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-ChatPromptTemplate的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 03-输出解析器
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-输出解析器的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 04-调用本地的大模型
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-调用本地大模型.ipynb
│ │ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ │ ├── vcs.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ │ ├── langchain_tutorial.iml
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ ├── chapter01_intro
│ │ │ │ │ │ ├── HelloWorld.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01_Test.py
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── 16-JsonOutputParser的使用.mp4
│ │ │ ├── 09-ChatPromptTemplate的几种不同的参数使用情况.mp4
│ │ │ ├── 02-昨天关于消息的一个问题的解释.mp4
│ │ │ ├── 07-ChatPromptTemplate的实例化方式.mp4
│ │ │ ├── 05-format()与invoke()的对比.mp4
│ │ │ ├── 03-PrompTemplate的两种实例化方式.mp4
│ │ │ ├── 13-FewShotChatMessagePromptTemplate的使用.mp4
│ │ │ ├── 10-结合大模型的调用.mp4
│ │ │ ├── 14-PiplinePrompTemplate与物理磁盘读取提示词模板.mp4
│ │ │ ├── 18-安装Ollama，并调用本地私有大模型.mp4
│ │ │ ├── 17-其它输出解析器的使用.mp4
│ │ │ ├── 06-结合大模型的调用.mp4
│ │ │ ├── 01-复习.mp4
│ │ │ ├── 11-MessagesPlaceholder的使用.mp4
│ │ │ ├── 04-partial_variables和partial()的使用.mp4
│ │ │ ├── 12-FewShotPromptTemplate的使用.mp4
│ │ │ ├── 15-StrOutputParser的使用.mp4
│ │ │ ├── 08-ChatPromptTemplate的几个方法的调用对比.mp4
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── day04
│ │ │ │ ├── langchain_tutorial
│ │ │ │ │ ├── chapter04_memory
│ │ │ │ │ │ ├── 01-Memory的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-Memory的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter06_agents
│ │ │ │ │ │ ├── 03-Agent中使用Memory.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01-传统的方式.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-通用的方式.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter02_Model_IO
│ │ │ │ │ │ ├── 03-输出解析器
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-输出解析器的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-提示词模板
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-少量示例的提示词模板.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-PromptTemplate的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.yaml
│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-从文件中读取提示词.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-ChatPromptTemplate的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 04-调用本地的大模型
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-调用本地大模型.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-模型调用2.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-同步与异步的测试.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-大模型的调用.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-LLMInvoke.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-模型调用3.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用1.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter05_tools
│ │ │ │ │ │ ├── 01-工具的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── .idea
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│ │ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── langchain_tutorial.iml
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│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
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│ │ │ │ │ ├── chapter07_RAG
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 10-test_doc.txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 08-ai.txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 12-test.txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 07-fun_param.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 07-fun.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── 04-load.csv
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.json
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.yaml
│ │ │ │ │ │ ├── 01-文档加载器的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter03_Chain
│ │ │ │ │ │ ├── 01-基础Chain的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-基于LCEL语法的新的Chain.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-load.pdf
│ │ │ │ │ ├── chapter01_intro
│ │ │ │ │ │ ├── 01_Test.py
│ │ │ │ │ │ ├── HelloWorld.ipynb
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── 04-创建Agent和AgentExecutor的流程.mp4
│ │ │ ├── 03-创建Agent和AgentExecutor的创建方式和AgentTpe的说明.mp4
│ │ │ ├── 15-RAG的理解与整体的流程.mp4
│ │ │ ├── 07-案例2：传统方式中的React模式（多工具的调用）.mp4
│ │ │ ├── 08-案例2：传统方式中的FUNCTION_CALL模式（多工具的调用）.mp4
│ │ │ ├── 06-案例1：传统方式中的FUNCTION_CALL模式.mp4
│ │ │ ├── 14-方式2：通用的方式体现Memory的使用.mp4
│ │ │ ├── 05-案例1：传统方式中的React模式.mp4
│ │ │ ├── 11-案例4：通用方式中的React模式.mp4
│ │ │ ├── 02-智能体的概述.mp4
│ │ │ ├── 09-案例3：自定义函数的调用.mp4
│ │ │ ├── 10-案例4：通用方式中的FUNCTION_CALL模式.mp4
│ │ │ ├── 01-几个其他的Memory的说明.mp4
│ │ │ ├── 12-关于提示词的再说明.mp4
│ │ │ ├── 13-方式1：传统的方式体现Memory的使用.mp4
│ │ │ ├── 16-文档加载器的使用.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── day03
│ │ │ │ ├── langchain_tutorial
│ │ │ │ │ ├── chapter05_tools
│ │ │ │ │ │ ├── 01-工具的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter03_Chain
│ │ │ │ │ │ ├── 02-基于LCEL语法的新的Chain.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-load.pdf
│ │ │ │ │ │ ├── 01-基础Chain的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter02_Model_IO
│ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-模型调用3.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-模型调用2.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用1.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 02-同步与异步的测试.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-LLMInvoke.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-大模型的调用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 03-输出解析器
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-输出解析器的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 04-调用本地的大模型
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-调用本地大模型.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-提示词模板
│ │ │ │ │ │ │ ├── 03-少量示例的提示词模板.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.json
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│ │ │ │ │ │ │ ├── 04-从文件中读取提示词.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── 01-PromptTemplate的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.yaml
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│ │ │ │ │ │ ├── 02-Memory的使用.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01-Memory的使用.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter01_intro
│ │ │ │ │ │ ├── 01_Test.py
│ │ │ │ │ │ ├── HelloWorld.ipynb
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│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ │ ├── langchain_tutorial.iml
│ │ │ │ │ │ ├── vcs.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── 08-Memory模块的介绍.mp4
│ │ │ ├── 09-ChatMessageHistory的使用.mp4
│ │ │ ├── 04-SimpleSequentialChain的使用.mp4
│ │ │ ├── 06-传统的几个Chain的介绍.mp4
│ │ │ ├── 16-使用StructuredTool的方式定义工具.mp4
│ │ │ ├── 03-LLMChain的使用.mp4
│ │ │ ├── 15-使用@tool定义一个工具.mp4
│ │ │ ├── 10-ConversationBufferMemory的基本使用.mp4
│ │ │ ├── 07-基于LCEL语法的新的chain的使用.mp4
│ │ │ ├── 17-工具使用的举例.mp4
│ │ │ ├── 01-强调一下LangChain的整体实现.mp4
│ │ │ ├── 11-基于PromptTemplate的ConversationBufferMemory的使用.mp4
│ │ │ ├── 02-LCEL语法中Chain的使用.mp4
│ │ │ ├── 14-ConversationBufferWindowMemory的使用.mp4
│ │ │ ├── 05-SequentialChain的使用.mp4
│ │ │ ├── 12-基于ChatPromptTemplate的ConversationBufferMemory的使用.mp4
│ │ │ ├── 13-ConversationChain的使用.mp4
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── day01
│ │ │ │ ├── langchain_tutorial
│ │ │ │ │ ├── chapter02_Model_IO
│ │ │ │ │ │ ├── 02-同步与异步的测试.py
│ │ │ │ │ │ ├── 01-模型调用1.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 02-模型调用2.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01-LLMInvoke.py
│ │ │ │ │ │ ├── 03-模型调用3.ipynb
│ │ │ │ │ ├── chapter01_intro
│ │ │ │ │ │ ├── HelloWorld.ipynb
│ │ │ │ │ │ ├── 01_Test.py
│ │ │ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ │ │ ├── langchain_tutorial.iml
│ │ │ │ │ │ ├── vcs.xml
│ │ │ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── 13-其它平台如何调用大模型.mp4
│ │ │ ├── 03-开发前的准备工作.mp4
│ │ │ ├── 06-大模型开发场景的选择.mp4
│ │ │ ├── 08-如何导入现有的某个虚拟环境1.mp4
│ │ │ ├── 16-多种方法调用的演示.mp4
│ │ │ ├── 15-对话模型中消息的使用.mp4
│ │ │ ├── 09-如何导入现有的某个虚拟环境1.mp4
│ │ │ ├── 12-LangChain如何调用对话模型.mp4
│ │ │ ├── 10-非对话模型与对话模型的举例.mp4
│ │ │ ├── 05-Agent的架构.mp4
│ │ │ ├── 04-RAG的架构和执行流程.mp4
│ │ │ ├── 14-大模型调用的总结.mp4
│ │ │ ├── 01-为什么要学习LangChain.mp4
│ │ │ ├── 07-LangChain几个模块使用的HelloWorld.mp4
│ │ │ ├── 11-调用OpenAI的API和LangChain的API的方式.mp4
│ │ │ ├── 02-LangChain的架构.mp4
│ │ │ ├── 08-如何导入现有的某个虚拟环境.mp4
│ ├── 3.代码
│ ├── 1.笔记
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│ │ ├── 03-LangChain使用之Chains.md
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├── @08_大模型项目之智图寻宝
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├── 15_大模型项目实战之智医助手
│ ├── 3.代码
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├── 23_大模型项目之RAG
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│ │ │ ├── 05_GraphRAG_已有图谱的使用方式2.mp4
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│ │ │ ├── 10_GraphRAG_Embedding模型提供在线服务.mp4
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│ │ │ ├── 02_高级RAG_检索优化_使用混合检索.mp4
│ │ │ ├── 08_GraphRAG_思路回顾&索引创建&创建向量索引分析.mp4
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│ │ │ ├── 09_RAG效果评估_常见评估&评估工具Ragas.mp4
│ │ │ ├── 04_RAG介绍_与微调的对比&应用场景.mp4
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│ │ │ ├── 02_RAG介绍_LLM局限性&RAG思想.mp4
│ │ │ ├── 13_RAG实操_索引操作_加载4类文件&清洗数据.mp4
│ │ │ ├── 01_课程总体介绍.mp4
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│ │ │ ├── 08_RAG演进_GraphRAG&Agentic RAG.mp4
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│ │ │ ├── 15_RAG实操_索引操作_嵌入&存储到向量数据库.mp4
│ │ │ ├── 10_RAG实操_环境准备&索引操作1.mp4
│ │ │ ├── 03_RAG介绍_RAG处理流程.mp4
│ │ ├── day02
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│ ├── 1.笔记
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│ │ │ ├── 输入法提示案例-数据处理流程.drawio.svg
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│ │ │ │ │ ├── cot-00000-of-00001.parquet
│ │ │ ├── 模型权重_网盘.txt
│ │ │ ├── 01_训练过程问题说明.mp4
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│ │ │ ├── 06_LLaMA_Factory_使用自定义数据集.mp4
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│ │ │ ├── 04_LLaMA_Factory_启动&页面设置.mp4
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│ │ │ ├── 03_LLaMA_Factory_安装.mp4
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│ │ │ ├── 07_lora_unsloth_添加lora和SFTTrainer.mp4
│ │ │ ├── day01代码.zip
│ │ │ ├── 08_lora_unsloth_Trainer参数配置.mp4
│ │ │ ├── 09_lora_unsloth_保存结果&运行日志介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_lora_环境准备&模型下载.mp4
│ │ │ ├── 06_进度回顾与数据批处理回顾.mp4
│ │ │ ├── 模型权重_网盘.txt
│ │ │ ├── 10_lora_unsloth_推理代码思路.mp4
│ │ │ ├── 03_lora_unsloth_安装依赖&加载模型.mp4
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│ │ │ ├── 01_每日一考.mp4
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│ │ │ ├── 20_微调技术_PEFT_QLoRA_二次量化.mp4
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│ │ │ ├── 19_微调技术_PEFT_QLoRA_NF4.mp4
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│ │ │ ├── 09_微调技术_fp16的舍入误差问题.mp4
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│ │ ├── day03
│ │ │ ├── day02代码.zip
│ │ │ ├── deepspeed多机多卡说明.txt
│ │ │ ├── 06_transformer写法的lora微调.mp4
│ │ │ ├── 05_显存不足问题的避免.mp4
│ │ │ ├── 09_全参数微调_deepspeed启动调试.mp4
│ │ │ ├── 08_全参数微调修改&deepspeed配置文件.mp4
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│ │ │ ├── 02_简单推理代码解读.mp4
│ │ │ ├── 04_调用模型构造评估数据集.mp4
│ │ │ ├── 01_训练日志分析思路.mp4
│ │ │ ├── 03_jupyter快速测试.mp4
│ ├── 03_代码
│ ├── 02_资料
│ ├── 01_笔记
│ │ ├── 02_尚硅谷大模型技术之微调实战v1.1.docx
│ │ ├── 02_尚硅谷大模型技术之微调实战v1.2.docx
│ │ ├── 01_尚硅谷大模型技术之微调核心理论v1.1.docx
├── 21_大模型项目之智服在线
│ ├── 04_视频
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│ │ │ ├── 微调相关
│ │ │ │ ├── finetuning-adapter.ipynb
│ │ │ │ ├── e2e_tests示例.zip
│ │ │ │ ├── 微调后的lora适配器.zip
│ │ │ │ ├── ngrok_run.py
│ │ │ │ ├── 合成的微调数据集.zip
│ │ │ │ ├── e2e测试诊断结果.zip
│ │ │ ├── 11_微调LLM_准备对话样本&e2e测试.mp4
│ │ │ ├── 14_微调LLM_执行训练&vllm启动&ngrok穿透.mp4
│ │ │ ├── 01_订单详情_详情实现分析.mp4
│ │ │ ├── 07_售后处理_需求分析&实现分析.mp4
│ │ │ ├── 08_售后处理_效果演示.mp4
│ │ │ ├── 12_微调LLM_生成微调数据集.mp4
│ │ │ ├── 09_其他处理_闲聊和异常处理的接入.mp4
│ │ │ ├── 02_订单详情_售后信息查询分析&效果演示.mp4
│ │ │ ├── 10_微调LLM_需求场景&微调数据生成分析.mp4
│ │ │ ├── rasa_ecs_0319.zip
│ │ │ ├── 尚硅谷大模型技术之智服在线1.0.1.docx
│ │ │ ├── 05_修改收货信息_action实现分析.mp4
│ │ │ ├── 思维链禁用方式.txt
│ │ │ ├── 06_修改收货信息_效果演示.mp4
│ │ │ ├── 03_修改收货信息_需求分析&flow分析.mp4
│ │ │ ├── 15_微调LLM_微调效果验证.mp4
│ │ │ ├── 13_微调LLM_机器准备&环境安装&模型下载.mp4
│ │ │ ├── 04_修改收货信息_flow梳理.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 04_物流模块_效果演示&注意的地方.mp4
│ │ │ ├── 05_物流模块_查询物流信息分析&flow实现.mp4
│ │ │ ├── 08_物流模块_查询物流_物流查询action实现.mp4
│ │ │ ├── 09_物流模块_查询物流_效果演示.mp4
│ │ │ ├── 12_物流模块_物流投诉action实现.mp4
│ │ │ ├── 03_物流模块_切换用户&查询支持的快递.mp4
│ │ │ ├── 11_物流模块_物流投诉flow和domain实现.mp4
│ │ │ ├── 02_项目环境准备_结构调整&修改配置文件.mp4
│ │ │ ├── 01_进度回顾&sqlalchemy扫盲.mp4
│ │ │ ├── 06_物流模块_查询物流domain实现.mp4
│ │ │ ├── 14_物流模块_物流投诉效果演示.mp4
│ │ │ ├── 13_物流模块_物流投诉记录投诉action实现.mp4
│ │ │ ├── 10_物流模块_物流投诉需求和思路分析.mp4
│ │ │ ├── rasa_ecs_0319.zip
│ │ │ ├── 07_物流模块_查询物流_查询订单信息的action实现.mp4
│ │ ├── day01
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│ │ │ ├── 19_基于NLU案例_正式启动测试.mp4
│ │ │ ├── 16_基于NLU案例_自定义fallback的action.mp4
│ │ │ ├── 11_基于NLU_NLU Pipeline&DM.mp4
│ │ │ ├── 10_老版本Rasa_天气查询机器人效果演示.mp4
│ │ │ ├── 01_对话系统概述.mp4
│ │ │ ├── 20_基于NLU案例_windows环境bug解决.mp4
│ │ │ ├── 08_老版本Rasa_环境安装&注意事项.mp4
│ │ │ ├── 13_基于NLU案例_config配置及说明.mp4
│ │ │ ├── 06_rasa介绍&pro环境安装.mp4
│ │ │ ├── 04_pipeline_DM和NLG.mp4
│ │ │ ├── 17_基于NLU案例_训练数据说明&外部服务&凭证配置.mp4
│ │ │ ├── 02_多轮对话系统常见架构.mp4
│ │ │ ├── 18_基于NLU案例_训练&启动调试.mp4
│ │ │ ├── rasa_nlu_0319.zip
│ │ │ ├── 07_rasa-pro环境安装与验证.mp4
│ │ │ ├── 05_多轮对话_小结.mp4
│ │ │ ├── 15_基于NLU案例_自定义查询天气的action.mp4
│ │ │ ├── 09_老版本Rasa_整体结构介绍.mp4
│ │ │ ├── 14_基于NLU案例_domain配置.mp4
│ │ │ ├── 12_基于NLU_工程初始化&内容介绍.mp4
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── sql脚本及数据生成脚本
│ │ │ │ ├── gen_data.py
│ │ │ │ ├── ecs.sql
│ │ │ ├── rasa_ecs_0319.zip
│ │ │ ├── 08_基于CALM案例_bug修复&演示效果.mp4
│ │ │ ├── 06_基于CALM案例_自定义action.mp4
│ │ │ ├── 02_基于CALM_架构组成&工作流程.mp4
│ │ │ ├── 05_基于CALM案例_流程分析&配置.mp4
│ │ │ ├── 10_电商客服_功能需求说明.mp4
│ │ │ ├── 04_基于CALM案例_工程结构&内容介绍.mp4
│ │ │ ├── 01_昨日回顾.mp4
│ │ │ ├── rasa_calm_0319.zip
│ │ │ ├── 11_电商客服_环境准备&数据准备.mp4
│ │ │ ├── 03_基于CALM_项目结构介绍&创建示例工程.mp4
│ │ │ ├── 07_基于CALM案例_编写flow.mp4
│ │ │ ├── 12_电商客服_生成业务数据并插入.mp4
│ │ │ ├── 09_基于CALM案例_路径问题&几个优化项.mp4
│ ├── 02_资料
│ │ ├── bert-base-chinese.zip
│ ├── 01_笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之智服在线1.0.0.docx
│ ├── 03_代码
├── 07_深度学习核心
│ ├── 2.资料
│ │ ├── data
│ │ │ ├── fashion-mnist_test.csv
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│ │ │ ├── house_prices.csv
│ │ │ ├── duck.jpg
│ │ │ ├── house_prices_cols.txt
│ │ │ ├── poems.txt
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之深度学习1.0.0 .docx
│ ├── 3.代码
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day09
│ │ │ ├── 2_问题解答_Module的前向传播和特殊方法.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 8_问题解答_分类交叉熵损失函数.wmv
│ │ │ ├── 6_问题解答_定义设备.wmv
│ │ │ ├── 10_损失函数_综合应用示例.wmv
│ │ │ ├── 11_学习优化方法_动量法.wmv
│ │ │ ├── 5_神经网络_使用Sequential定义神经网络.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day09.zip
│ │ │ ├── 12_学习优化方法_动量法手动实现.wmv
│ │ │ ├── 9_损失函数_回归问题损失函数.wmv
│ │ │ ├── 4_神经网络_定义设备.wmv
│ │ │ ├── 3_神经网络_查看模型结构和参数.wmv
│ │ │ ├── 7_损失函数_分类问题_交叉熵损失.wmv
│ │ ├── Day05
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day05.zip
│ │ │ ├── 5_SGD的问题和代码实现.wmv
│ │ │ ├── 12_PyTorch简介和安装说明.wmv
│ │ │ ├── 9_RMSProp.wmv
│ │ │ ├── 11_更新参数优化方法比较.wmv
│ │ │ ├── 2_问题解答_代码赋值.wmv
│ │ │ ├── 3_深度学习_基本概念.wmv
│ │ │ ├── 10_Adam.wmv
│ │ │ ├── 7_学习率衰减.wmv
│ │ │ ├── 8_AdaGrad.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_反向传播.wmv
│ │ │ ├── 6_动量法.wmv
│ │ │ ├── 4_梯度消失和梯度爆炸.wmv
│ │ ├── day07
│ │ │ ├── 14_自动微分模块_简单网络中的梯度计算.wmv
│ │ │ ├── 8_张量索引_简单索引和范围索引.wmv
│ │ │ ├── 5_张量统计计算_其它统计聚合函数.wmv
│ │ │ ├── 13_张量拼接和堆叠.wmv
│ │ │ ├── 3_问题解答_节省内存操作.wmv
│ │ │ ├── 9_张量索引_列表索引和布尔索引.wmv
│ │ │ ├── 7_张量统计计算_sort排序.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 4_张量统计计算_维度介绍和sum求和.wmv
│ │ │ ├── 12_张量增加和删除维度.wmv
│ │ │ ├── 10_张量交换维度.wmv
│ │ │ ├── 15_自动微分模块_叶子节点和非叶子结点.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day07.zip
│ │ │ ├── 11_张量调整形状.wmv
│ │ │ ├── 2_节省内存操作.wmv
│ │ │ ├── 6_张量统计计算_unique去重.wmv
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 10_偏导数和梯度.wmv
│ │ │ ├── 4_神经网络_应用案例_批量处理改进.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_神经网络基础.wmv
│ │ │ ├── 9_导数和数值微分_应用案例.wmv
│ │ │ ├── 11_数值微分计算梯度矩阵.wmv
│ │ │ ├── 5_神经网络和机器学习的联系和区别.wmv
│ │ │ ├── 3_神经网络_应用案例_代码实现.wmv
│ │ │ ├── 13_问题解答.wmv
│ │ │ ├── 8_导数和数值微分.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day02.zip
│ │ │ ├── 2_神经网络_应用案例_整体介绍.wmv
│ │ │ ├── 12_神经网络的梯度计算.wmv
│ │ │ ├── 7_问题解答_交叉熵损失函数实现.wmv
│ │ │ ├── 6_神经网络的学习_损失函数.wmv
│ │ ├── day08
│ │ │ ├── 11_PyTorch深度学习_搭建简单神经网络.wmv
│ │ │ ├── 5_问题解答_matplotlib不兼容.wmv
│ │ │ ├── 8_PyTorch深度学习_其它激活函数.wmv
│ │ │ ├── 9_PyTorch深度学习_参数初始化.wmv
│ │ │ ├── 4_线性回归案例.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day08.zip
│ │ │ ├── 6_PyTorch深度学习_激活函数_Sigmoid.wmv
│ │ │ ├── 10_PyTorch深度学习_Dropout.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 7_PyTorch深度学习_data和detach方法对比.wmv
│ │ │ ├── 2_自动微分模块_detach.wmv
│ │ │ ├── 3_自动微分模块_detach对梯度计算的影响测试.wmv
│ │ ├── day11
│ │ │ ├── 8_问题解答_偏置.wmv
│ │ │ ├── 10_问题解答_卷积层API代码.wmv
│ │ │ ├── 11_扩展_分组卷积和膨胀卷积.wmv
│ │ │ ├── 2_复习总结_神经网络和深度学习基础.wmv
│ │ │ ├── 7_CNN_高维数据卷积运算.wmv
│ │ │ ├── 3_CNN_基本概念和整体结构.wmv
│ │ │ ├── 9_CNN_卷积层API.wmv
│ │ │ ├── 13_CNN_池化层API.wmv
│ │ │ ├── 4_CNN_卷积运算数学原理.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day11.zip
│ │ │ ├── 12_CNN_池化层.wmv
│ │ │ ├── 6_CNN_填充和步幅.wmv
│ │ │ ├── 5_CNN_卷积层的卷积运算.wmv
│ │ ├── day13
│ │ │ ├── 6_RNN案例_古诗生成_数据预处理.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial.zip
│ │ │ ├── 9_问题说明.wmv
│ │ │ ├── 8_RNN案例_古诗生成_创建模型.wmv
│ │ │ ├── 7_RNN案例_古诗生成_构建训练数据集.wmv
│ │ │ ├── 10_RNN案例_古诗生成_生成测试.wmv
│ │ │ ├── 4_RNN_API调用.wmv
│ │ │ ├── 5_问题解答_隐状态的维度.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 3_RNN基本原理和数学表达.wmv
│ │ │ ├── 9_RNN案例_古诗生成_模型训练.wmv
│ │ │ ├── 2_RNN的发展历史.wmv
│ │ ├── day10
│ │ │ ├── 3_学习优化方法_学习率衰减_等间隔.wmv
│ │ │ ├── 13_综合应用案例_房价预测_定义损失函数.wmv
│ │ │ ├── 5_学习优化方法_AdaGrad_调库实现.wmv
│ │ │ ├── 2_问题解答_动量法代码优化.wmv
│ │ │ ├── 11_问题解答_列转换.wmv
│ │ │ ├── 6_学习优化方法_AdaGrad_手动实现.wmv
│ │ │ ├── 16_问题解答_随机划分训练集和打印进度条.wmv
│ │ │ ├── 10_综合应用案例_房价预测_构建数据集.wmv
│ │ │ ├── 8_学习优化方法_Adam.wmv
│ │ │ ├── 15_综合应用案例_房价预测_整体运行测试.wmv
│ │ │ ├── 7_学习优化方法_RMSProp.wmv
│ │ │ ├── 14_综合应用案例_房价预测_训练和测试模型.wmv
│ │ │ ├── 9_综合应用案例_房价预测_数据介绍和整体架构.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 12_综合应用案例_房价预测_创建神经网络模型.wmv
│ │ │ ├── 4_学习优化方法_学习率衰减_指定间隔和指数衰减.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day10.zip
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 3_神经网络_基本概念和构成.wmv
│ │ │ ├── 2_深度学习_概述.wmv
│ │ │ ├── 1_深度学习课程简介.wmv
│ │ │ ├── 5_神经网络_激活函数（一）.wmv
│ │ │ ├── 8_神经网络_三层网络结构和信号传递.wmv
│ │ │ ├── 4_神经网络_从感知机到激活函数.wmv
│ │ │ ├── 6_神经网络_激活函数（二）.wmv
│ │ │ ├── 7_神经网络_激活函数（三）.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day01.zip
│ │ │ ├── 9_神经网络_三层网络的代码实现.wmv
│ │ │ ├── 10_问题解答.wmv
│ │ ├── day12
│ │ │ ├── 10_RNN_自然语言处理应用.wmv
│ │ │ ├── 6_CNN应用案例_模型训练和测试.wmv
│ │ │ ├── 2_CNN的发展和变化.wmv
│ │ │ ├── 7_CNN应用案例_问题解答_训练误差的统计.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾.wmv
│ │ │ ├── 11_词嵌入_基本概念和原理.wmv
│ │ │ ├── 4_CNN应用案例_创建神经网络模型.wmv
│ │ │ ├── 13_词嵌入层_API.wmv
│ │ │ ├── 12_词嵌入层_深入理解.wmv
│ │ │ ├── 9_RNN_自然语言处理概述.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day12.zip
│ │ │ ├── 5_CNN应用案例_问题解答_模型各层输入输出形状.wmv
│ │ │ ├── 8_CNN应用案例_代码测试.wmv
│ │ │ ├── 3_CNN应用案例_数据加载和预处理.wmv
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── 11_输出层反向传播_代码实现.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_SGD和反向传播.wmv
│ │ │ ├── 5_激活层反向传播_Sigmoid.wmv
│ │ │ ├── 2_激活层反向传播_ReLU.wmv
│ │ │ ├── 3_问题解答_ReLU反向传播.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day04.zip
│ │ │ ├── 10_问题解答_Softmax+Loss.wmv
│ │ │ ├── 14_问题解答_输出层反向传播.wmv
│ │ │ ├── 9_输出层反向传播_Softmax+Loss.wmv
│ │ │ ├── 12_反向传播案例_两层网络代码实现.wmv
│ │ │ ├── 8_Affine反向传播_代码实现.wmv
│ │ │ ├── 4_问题解答2_ReLU反向传播.wmv
│ │ │ ├── 13_反向传播案例_SGD代码实现和测试.wmv
│ │ │ ├── 6_问题解答_Sigmoid反向传播.wmv
│ │ │ ├── 7_Affine反向传播_原理推导.wmv
│ │ ├── day06
│ │ │ ├── 1_复习回顾_学习方法优化.wmv
│ │ │ ├── 13_PyTorch_张量转换_元素类型转换.wmv
│ │ │ ├── 12_PyTorch_张量的创建_随机创建.wmv
│ │ │ ├── 16_PyTorch_张量数值计算_矩阵乘法运算.wmv
│ │ │ ├── 6_PyTorch_安装验证.wmv
│ │ │ ├── 5_正则化_权值衰减和随机失活.wmv
│ │ │ ├── 4_正则化_批量标准化.wmv
│ │ │ ├── 7_PyTorch_张量的创建_基本创建方法.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial.zip
│ │ │ ├── 11_PyTorch_张量的创建_指定填充数值.wmv
│ │ │ ├── 3_参数初始化_Xavier初始化和He初始化.wmv
│ │ │ ├── 10_PyTorch_张量的创建_指定区间.wmv
│ │ │ ├── 2_参数初始化_常数初始化.wmv
│ │ │ ├── 8_PyTorch_张量的创建_指定Tensor类型.wmv
│ │ │ ├── 9_问题解答_Tensor创建方法对比.wmv
│ │ │ ├── 15_PyTorch_张量数值计算_基本运算.wmv
│ │ │ ├── 14_PyTorch_张量转换_张量和ndarray转换.wmv
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 9_SGD应用案例（四）_SGD训练模型.wmv
│ │ │ ├── 3_梯度下降法_原理和代码实现.wmv
│ │ │ ├── 1_复习总结_损失函数和梯度.wmv
│ │ │ ├── 5_模型训练相关概念.wmv
│ │ │ ├── 6_SGD应用案例（一）_实现两层网络类.wmv
│ │ │ ├── 10_问题解答_SGD训练模型.wmv
│ │ │ ├── 11_反向传播_计算图和BP基本原理.wmv
│ │ │ ├── 12_反向传播_链式法则和加法乘法规则.wmv
│ │ │ ├── dl_tutorial_Day03.zip
│ │ │ ├── 7_SGD应用案例（二）_计算梯度.wmv
│ │ │ ├── 4_随机梯度下降法.wmv
│ │ │ ├── 2_问题解答_损失函数代码实现.wmv
│ │ │ ├── 8_SGD应用案例（三）_两层网络类总结.wmv
├── 25_大模型技术之多模态
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── multimodal-tutorial
│ │ │ ├── Excalidraw
│ │ │ │ ├── clip接生成模型的训练目标.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.8.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.1.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 扩散模型训练步骤示意图.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.11.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.10.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.5.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.9.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 模型的设计要点.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 简单损失函数.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 扩散模型采样示意图.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.6.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.7.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.3.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.2.excalidraw.md
│ │ │ │ ├── 3.4.excalidraw.md
│ │ │ ├── codes
│ │ │ │ ├── appendix-a
│ │ │ │ │ ├── t3.py
│ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── t5.py
│ │ │ │ │ ├── t4.py
│ │ │ │ │ ├── t6.py
│ │ │ │ │ ├── t2.py
│ │ │ │ │ ├── t1.py
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ ├── chapter03
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── diffusion_model-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── diffusion_model.ipynb
│ │ │ │ │ ├── image.jpg
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│ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── train_diffusion.py
│ │ │ │ ├── datasets
│ │ │ │ │ ├── clip-mnist
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│ │ │ │ │ │ │ ├── train-00000-of-00001.parquet
│ │ │ │ │ │ │ ├── test-00000-of-00001.parquet
│ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ ├── .gitattributes
│ │ │ │ │ ├── MNIST
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│ │ │ │ ├── chapter02
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── clip-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── train_clip.py
│ │ │ │ │ ├── clip.pt
│ │ │ │ │ ├── clip.ipynb
│ │ │ │ ├── chapter01
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── ViT-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── train_vit.py
│ │ │ │ │ ├── ViT.ipynb
│ │ │ │ ├── chapter04
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ │ │ │ │ ├── CondDiffusionModel-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── CondDiffusionModel.ipynb
│ │ │ │ ├── .gitignore
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│ │ │ │ ├── 图片token和文本token.excalidraw.md
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│ │ │ ├── .git
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│ │ │ ├── 2. 策略梯度法.md
│ │ │ ├── 12. 强化学习面试题_20250924_210606.md
│ │ │ ├── 附录E：策略梯度法的证明.md
│ │ │ ├── Drawing 2025-09-19 10.02.51.excalidraw.md
│ │ │ ├── 附录F：重要性采样.md
│ │ │ ├── 1. 强化学习基础.md
│ │ │ ├── Drawing 2025-09-20 11.07.16.excalidraw.md
│ │ │ ├── ppo项目架构图.excalidraw.md
│ │ │ ├── 5. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）.md
│ │ │ ├── 附录A：自己实现倒立摆环境.md
│ │ │ ├── Drawing 2025-09-20 11.07.16.excalidraw_20250924_210601.md
│ │ │ ├── 6. 使用PPO微调LLM.md
│ │ │ ├── 附录C：广义优势估计（GAE）.md
│ │ │ ├── 附录B：KL散度.md
├── 06_机器学习核心
│ ├── 2.资料
│ │ ├── data
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│ ├── 4.视频
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 2_经验误差和泛化误差.wmv
│ │ │ ├── 1_损失函数.wmv
│ │ │ ├── 7_拟合案例_问题解答补充.wmv
│ │ │ ├── 14_交叉验证_补充说明2.wmv
│ │ │ ├── 13_模型求解算法_解析法.wmv
│ │ │ ├── 5_拟合案例_恰好拟合和过拟合.wmv
│ │ │ ├── 8_正则化.wmv
│ │ │ ├── ch02_base_Day03.zip
│ │ │ ├── 12_交叉验证_补充说明.wmv
│ │ │ ├── 3_欠拟合和过拟合.wmv
│ │ │ ├── 10_正则化_案例.wmv
│ │ │ ├── 6_拟合案例_问题解答.wmv
│ │ │ ├── 9_正则化_问题解答.wmv
│ │ │ ├── 4_拟合案例_欠拟合.wmv
│ │ │ ├── 11_交叉验证.wmv
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 1_机器学习应用领域.wmv
│ │ │ ├── 11_PCA补充说明2.wmv
│ │ │ ├── 10_PCA补充说明.wmv
│ │ │ ├── 8_特征工程方法_斯皮尔曼相关系数法.wmv
│ │ │ ├── 6_特征工程方法_低方差过滤法.wmv
│ │ │ ├── 7_特征工程方法_皮尔逊相关系数法.wmv
│ │ │ ├── 2_机器学习基本术语.wmv
│ │ │ ├── 3_机器学习方法分类.wmv
│ │ │ ├── 4_机器学习建模流程.wmv
│ │ │ ├── 5_特征工程的内容.wmv
│ │ │ ├── 9_特征工程方法_PCA.wmv
│ │ ├── day09
│ │ │ ├── 2_聚类_KMeans代码示例.wmv
│ │ │ ├── 5_降维_主成分分析.wmv
│ │ │ ├── 3_聚类_评价指标.wmv
│ │ │ ├── ml_tutorial.zip
│ │ │ ├── 6_机器学习总体复习.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_其它监督学习和聚类算法.wmv
│ │ │ ├── 机器学习测试题（答案版）.docx
│ │ │ ├── 4_降维_奇异值分解.wmv
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 8_梯度矩阵.wmv
│ │ │ ├── 12_贝叶斯定理.wmv
│ │ │ ├── 1_课程整体介绍.wmv
│ │ │ ├── 10_概率和概率分布.wmv
│ │ │ ├── 7_矩阵求导.wmv
│ │ │ ├── 3_练习_函数和导数.wmv
│ │ │ ├── 4_偏导数和梯度.wmv
│ │ │ ├── 11_练习_生成随机数.wmv
│ │ │ ├── 14_机器学习概述.wmv
│ │ │ ├── 15_机器学习发展历史.wmv
│ │ │ ├── 2_数学基础_导数.wmv
│ │ │ ├── 5_向量运算.wmv
│ │ │ ├── 13_极大似然估计.wmv
│ │ │ ├── 9_练习_计算梯度.wmv
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│ │ ├── Day04
│ │ │ ├── 11_分类模型评价指标_混淆矩阵.wmv
│ │ │ ├── 8_梯度下降法应用.wmv
│ │ │ ├── ml_tutorial_Day04.zip
│ │ │ ├── 6_梯度下降法案例_求函数目标值的位置.wmv
│ │ │ ├── 5_梯度下降法案例_求函数最小值.wmv
│ │ │ ├── 2_梯度下降法.wmv
│ │ │ ├── 12_分类模型评价指标_精确率和召回率.wmv
│ │ │ ├── 7_学习率的调整.wmv
│ │ │ ├── 4_梯度下降法具体步骤.wmv
│ │ │ ├── 13_分类模型评价指标_f1和分类报告.wmv
│ │ │ ├── 9_牛顿法和逆牛顿法.wmv
│ │ │ ├── 3_梯度下降法分类.wmv
│ │ │ ├── 10_回归模型评价指标.wmv
│ │ │ ├── 1_机器学习流程总结.wmv
│ │ │ ├── 14_分类模型评价指标_ROC和AUC.wmv
│ │ ├── day07
│ │ │ ├── ml_tutorial_Day07.zip
│ │ │ ├── 16_感知机_感知机的局限.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_线性回归.wmv
│ │ │ ├── 2_问题解答_梯度下降tol参数.wmv
│ │ │ ├── 4_逻辑回归_函数表达式补充说明.wmv
│ │ │ ├── 8_逻辑回归_API参数介绍.wmv
│ │ │ ├── 12_感知机_基本介绍.wmv
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│ │ │ ├── 17_感知机_多层感知机实现异或门.wmv
│ │ │ ├── 10_逻辑回归_多分类任务.wmv
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│ │ │ ├── 3_逻辑回归_基本概念和原理.wmv
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│ │ │ ├── 7_逻辑回归_损失函数的梯度.wmv
│ │ │ ├── 6_逻辑回归_损失函数.wmv
│ │ ├── day05
│ │ │ ├── 7_KNN_距离度量方法.wmv
│ │ │ ├── 11_心脏病案例_数据集划分.wmv
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│ │ │ ├── 14_心脏病案例_模型保存加载和预测.wmv
│ │ │ ├── 9_标准化.wmv
│ │ │ ├── 3_KNN_原理介绍.wmv
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│ │ │ ├── 8_归一化.wmv
│ │ │ ├── 1_机器学习基本理论复习总结.wmv
│ │ │ ├── 12_心脏病案例_特征工程.wmv
│ │ │ ├── 10_心脏病案例_数据集说明和加载.wmv
│ │ │ ├── 13_心脏病案例_模型训练和评估.wmv
│ │ │ ├── 5_KNN_API示例_回归.wmv
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│ │ ├── day06
│ │ │ ├── 4_线性回归_API应用示例.wmv
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│ │ │ ├── 9_线性回归_梯度下降法.wmv
│ │ │ ├── 1_复习回顾_KNN.wmv
│ │ │ ├── ml_tutorial_Day06.exe
│ │ │ ├── 2_补充说明_网格搜索和交叉验证.wmv
│ │ │ ├── 5_线性回归_损失函数.wmv
│ │ │ ├── 8_线性回归_API_截距参数.wmv
│ │ │ ├── 10_线性回归_梯度下降法主要问题.wmv
│ │ │ ├── 12_线性回归案例_广告效果预测.wmv
│ │ │ ├── 3_线性回归_原理和应用.wmv
│ │ │ ├── 6_线性回归_最小二乘法求解一元线性回归.wmv
│ │ │ ├── 7_线性回归_正规方程法求解.wmv
│ │ ├── day08
│ │ │ ├── 6_决策树_信息增益.wmv
│ │ │ ├── 5_决策树_信息熵和条件熵.wmv
│ │ │ ├── 14_聚类_原理简介和聚类算法.wmv
│ │ │ ├── 7_决策树_信息增益率和基尼系数.wmv
│ │ │ ├── 2_朴素贝叶斯_基本原理.wmv
│ │ │ ├── 12_集成学习_AdaBoost.wmv
│ │ │ ├── 4_决策树_基本原理和工作过程.wmv
│ │ │ ├── ml_tutorial_Day08.zip
│ │ │ ├── 3_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.wmv
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│ │ │ ├── 11_集成学习_基本介绍.wmv
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│ │ │ ├── 1_复习回顾_逻辑回归和感知机.wmv
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│ ├── 3.代码
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├── 02_数据结构与算法
│ ├── 2.资料
│ ├── 4.视频
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│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P04_Knapsack.py
│ │ │ │ ├── P03_subarray.py
│ │ │ │ ├── P01_Karatsuba.py
│ │ │ │ ├── P02_climb.py
│ │ │ │ ├── P05_Permute.py
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_完全背包.mp4
│ │ │ ├── 数据结构与算法.bmpr
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路分析.mp4
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│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码分析.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_全排列代码分析.mp4
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│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_最大的连续子数组之和.mp4
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│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法代码分析.mp4
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P02_Select_Sort.py
│ │ │ │ ├── P05_Quick_Sort.py
│ │ │ │ ├── P01_Bubble_Sort.py
│ │ │ │ ├── P03_Insert_Sort.py
│ │ │ │ ├── P06_Heap_Sort.py
│ │ │ │ ├── P04_Merge_Sort.py
│ │ │ │ ├── P07_Hanota.py
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 数据结构与算法.bmpr
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_归并排序.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_快速排序.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_2.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_1.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_堆排序.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序.mp4
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P03_LinkedList.py
│ │ │ │ ├── P01_BigO.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P02_Array.py
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_删除链表元素.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之数据结构与算法_数组的删除以及其它操作.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_链表类创建.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容.mkv
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 18_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_大O表示法常见的情况.mkv
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_向链表中插入元素.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之数据结构与算法_链表其它操作.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_如何学.mkv
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_自定义数组.mkv
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_数组和list区别.mkv
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_案例问题说明.mkv
│ │ │ ├── 13_AI大模型之数据结构与算法_数组实现需要注意的问题.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_最坏时间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 10_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素.mkv
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构分类.mkv
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P04_HashTable.py
│ │ │ │ ├── P01_Stack.py
│ │ │ │ ├── P03_Queue.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P02_Stack_Demo.py
│ │ │ ├── 07_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_从哈希表中删除元素.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之数据结构与算法_向哈希表中添加元素.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之数据结构与算法_显示哈希表中所有元素.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_入队代码实现.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_哈希表整体测试.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_哈希表介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构实现.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_栈应用.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_哈希表类创建.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_获取元素以及遍历.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之数据结构与算法_扩容.mp4
│ │ │ ├── 数据结构与算法.bmpr
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构介绍.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_出队代码以及队列测试.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P01_Binary_Search_Tree.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之数据结构与算法_树的遍历.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_查找多数元素.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_删除没有子节点的节点.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_定义节点类以及树类.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_删除元素的几种情况说明.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_树介绍.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之数据结构与算法_删除只有一个子节点的节点.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树动画演示.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之数据结构与算法_删除有两个子节点的节点.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_图的介绍.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_查询方法的实现.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的存储方式介绍.mp4
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之数据结构与算法1.0.docx
│ ├── 3.代码
├── 01_尚硅谷大模型技术之Python基础
│ ├── 2.资料
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│ │ │ │ ├── 各类计算机课程（java,python,c++,linux网络安全，嵌入式等等）(1).txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── rubymine(1).vmoptions
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── rider(1).vmoptions
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── idea(1).vmoptions
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── studio.vmoptions
│ │ │ │ │ │ │ ├── scripts
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── install-current-user(1).vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── uninstall-current-user.vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── uninstall-current-user(1).vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── install.vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── install(1).vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── uninstall-all-users.vbs
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── install-current-user.vbs
│ │ │ │ │ │ │ ├── Activation_Code
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── WebStorm(1).txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── Rider(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── DataSpell(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotMemory.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── CLion.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── PyCharm.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotCover(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── DataGrip.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotCover.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotMemory(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── DataSpell.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── PyCharm(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── RubyMine(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── AppCode.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── WebStorm.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── PhpStorm.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotTrace(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── GoLand(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── DataGrip(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── Rider.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── AppCode(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── IntelliJ IDEA(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── CLion(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── dotTrace.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── IntelliJ IDEA.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── PhpStorm(1).txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── RubyMine.txt
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── url(1).conf
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│ │ │ │ │ │ │ ├── 操作教程(1).pdf
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│ │ │ │ │ ├── plugins
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│ │ │ │ │ │ ├── url(1).jar
│ │ │ │ │ │ ├── hideme(1).jar
│ │ │ │ │ │ ├── dns.jar
│ │ │ │ │ │ ├── power(1).jar
│ │ │ │ │ │ ├── power.jar
│ │ │ │ │ ├── config
│ │ │ │ │ │ ├── power.conf
│ │ │ │ │ │ ├── url(1).conf
│ │ │ │ │ │ ├── power(1).conf
│ │ │ │ │ │ ├── dns.conf
│ │ │ │ │ │ ├── dns(1).conf
│ │ │ │ │ │ ├── url.conf
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│ │ │ │ │ ├── Rider激活.vbs
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│ │ │ │ │ ├── DataSpell激活.vbs
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│ │ │ │ │ ├── datagrip64.exe(1).vmoptions
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│ │ │ │ │ ├── WebStorm激活.vbs
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│ │ │ │ ├── 各类计算机课程（java,python,c++,linux网络安全，嵌入式等等）.txt
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│ │ │ ├── 说明.txt
│ │ │ ├── ！！！重要！！！激活教程(1).docx
│ │ │ ├── 说明(1).txt
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│ │ ├── day13
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── P01_math_operations.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── P03_Process.py
│ │ │ │ ├── P09_Custom_Thread.py
│ │ │ │ ├── P07_Process_Share.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P01_math_operations.py
│ │ │ │ ├── P08_Thread.py
│ │ │ │ ├── P06_Process_No_Share.py
│ │ │ │ ├── test.py
│ │ │ │ ├── P11_Thread_No_Safe.py
│ │ │ │ ├── P10_Thread_Pool.py
│ │ │ │ ├── P05_Process_Pool.py
│ │ │ │ ├── P04_Custom_Process.py
│ │ │ │ ├── P02_Test.py
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_Queue介绍.mp4
│ │ │ ├── day12_每日一考.md
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_多进程间不共享全局变量.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_进程池.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_线程相关概念.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_自定义进程类.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_进程间通过Quque共享数据.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_多进程以及创建方式说明.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_线程不安全问题说明.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_同步异步以及并发和并行概念.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_线程对象的创建.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_多进程方式读写文件.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_考题讲解以及内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_线程池.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_进程池案例.mp4
│ │ ├── day15
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── customer.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── P01_Re.py
│ │ │ │ ├── cms.py
│ │ │ │ ├── customer.py
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_正则表达式介绍.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_创建客户类.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_添加用户id.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_正则表达式案例.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_添加用户其它功能的实现.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_显示所有用户以及作业布置.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_初始化两个字典用于存放客户信息.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_客户管理系统需求介绍.mp4
│ │ │ ├── day14_每日一考.md
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_主菜单页的开发.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_将用户添加到集合中.mp4
│ │ ├── day07
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P11_File.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ ├── P07_Factorial.py
│ │ │ │ ├── P04_Closure.py
│ │ │ │ ├── P03_Scope.py
│ │ │ │ ├── P01_Exe.py
│ │ │ │ ├── P09_Anonymity_Function_1.py
│ │ │ │ ├── P05_GlobalAndLocalVal.py
│ │ │ │ ├── P02_Func_Nest.py
│ │ │ │ ├── P10_Func_Anon.py
│ │ │ │ ├── P08_Anonymity_Function.py
│ │ │ │ ├── P06_GlobalAndNonlocal.py
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_函数嵌套调用.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_文件操作模式介绍.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_全局变量和局部变量.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_匿名函数的定义.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_函数的递归.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_读写数据.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_匿名函数应用.mp4
│ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day06每日一考.md
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_作用域.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_函数注释.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_global和nonlocal关键字.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_考试题讲解.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_函数递归调用内存分析.mp4
│ │ │ ├── Python基础.bmpr
│ │ │ ├── 20250326周四考试.md
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_闭包.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_匿名函数实现说明.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_作用域.mp4
│ │ ├── day08
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P02_File_Copy.py
│ │ │ │ ├── P01_Ite_File.py
│ │ │ │ ├── P07_Attribute.py
│ │ │ │ ├── P06_Self.py
│ │ │ │ ├── P05_Class.py
│ │ │ │ ├── P04_Class_Demo.py
│ │ │ │ ├── P10_Slots.py
│ │ │ │ ├── P08_Method.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P09_Del.py
│ │ │ │ ├── P03_OP_OF_OO.py
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_通过类创建对象案例.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_图片拷贝优化.mp4
│ │ │ ├── Python基础.bmpr
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_对象创建内存分析.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_类的定义以及类的操作.mp4
│ │ │ ├── day07_每日一考.md
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Python基础_动态添加属性以及方法.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_实例方法和类方法.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_类属性.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_实例属性.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_类和对象的概念.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_面向对象编程思想.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_静态方法和特殊方法.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_self.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_图片拷贝.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_面向过程与面向函数式编程.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_init方法.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_补充.mp4
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_计算机组成.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_Python解释器介绍.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_课程介绍.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_注释.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_脚本方式运行程序.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_Python语言的运行方式.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_计算机发展以及语言发展.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Python基础_标识符的命名.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_Python语言特点.mp4
│ │ │ ├── 20_AI大模型之Python基础_变量的修改以及常量.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_PyCharm破解问题说明.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_卸载问题说明.mp4
│ │ │ ├── 21_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_计算机语言发展画图说明.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Python基础_变量的声明和赋值.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_交互式命令行方式运行程序.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_科学使用PyCharm.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_PyCharm的安装.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_编译型语言和解释型语言.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_Pycharm的设置.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Python基础_通过PyCharm运行程序.mp4
│ │ ├── day11
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── graphic
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── circle.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── rectangle.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── rectangle.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── circle.py
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── P01_My_Add.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── P03_My_Multi.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── P04_Main.py
│ │ │ │ ├── P03_My_Multi.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P01_My_Add.py
│ │ │ │ ├── setup.py
│ │ │ │ ├── P02_Main.py
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_pycharm界面方式安装自己打包的库.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_局部导入1.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_带包的全局导入.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_打包自己开发的代码.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_局部导入模块情况1.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_包的创建.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_模块介绍.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础___all__限制导入成员.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_模块搜索顺序.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_局部导入2.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础___name__变量.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_全局导入模块.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_安装第三方库介绍.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Python基础_通过命令的方式安装自己打包的库.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_局部导入模块情况2.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_dir函数.mp4
│ │ │ ├── day10_每日一考.md
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ ├── day10
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P06_Raise.py
│ │ │ │ ├── P04_Else.py
│ │ │ │ ├── P03_Exception_Type.py
│ │ │ │ ├── P09_Exception_Pass.py
│ │ │ │ ├── P02_Exception.py
│ │ │ │ ├── P10_With.py
│ │ │ │ ├── P07_assert.py
│ │ │ │ ├── P08_Custom_Exception.py
│ │ │ │ ├── P01_Game.py
│ │ │ │ ├── P05_Finally.py
│ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_Finally.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_自定义异常.mp4
│ │ │ ├── day09_每日一考.md
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_assert断言机制.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_创建相关对象完成攻击.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_异常的传递.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_习题讲解.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_捕获不同类型的异常.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_异常处理基本语法.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_Raise抛出异常.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_鸟基类的创建.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_鸟子类的创建.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_With关键字案例.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_障碍物类的创建.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_Else语句块.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_With关键字介绍.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 每日一考
│ │ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day03每日一考_问题及答案
│ │ │ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day03每日一考answer.md
│ │ │ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day03每日一考_question.md
│ │ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day01每日一考.md
│ │ │ │ ├── 大模型之Python基础-Day02每日一考.md
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P08_While.py
│ │ │ │ ├── P07_Sanm.py
│ │ │ │ ├── P04_MultiIf.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P02_If.py
│ │ │ │ ├── P01_Operator.py
│ │ │ │ ├── P03_IfElse.py
│ │ │ │ ├── P05_NestIf.py
│ │ │ │ ├── P06_MatchCase.py
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_match-case.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Python基础_while循环.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_比较、逻辑运算符.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_双分支.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_三目运算符.mp4
│ │ │ ├── 代码.zip
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_单分支if.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_Python编码规范.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_流程控制语句单分支介绍.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_while打印进度条.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_多分支.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_位运算符.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_算术、赋值运算符.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Python基础_总结以及作业布置.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_嵌套分支.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_成员、身份运算符.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_问题解答.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Python基础_whileElse.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_问题解答.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_多分支案例.mp4
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_数据类型分类.mp4
│ │ │ ├── 21_AI大模型之Python基础_字符串的format方法.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_字符串类型.mp4
│ │ │ ├── 22_AI大模型之Python基础_f加字符串输出.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_不同进制的表现形式.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_强制类型转换.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_字符串类型-笔记.PanD
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_计算机减法转加法思路.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_二进制和十六进制之间的转换.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_布尔类型.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_原码、反码、补码概念.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 代码.zip
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_补码计算原理说明.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_浮点数类型.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_常见的进制介绍.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Python基础_自动类型转换.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Python基础_编码和解码.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_计算机为什么使用补码.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_十六进制（八进制）和十进制之间的转换.mp4
│ │ │ ├── 23_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_整数类型.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Python基础_input输入.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_二进制和十进制之间的转换.mp4
│ │ │ ├── 20_AI大模型之Python基础_普通输出和字符串中使用%占位.mp4
│ │ ├── day12
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P05_Enclosing.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P02_Iterator.py
│ │ │ │ ├── P03_Generator.py
│ │ │ │ ├── P01_Copy.py
│ │ │ │ ├── P04_Scope.py
│ │ │ │ ├── P06_Decorator.py
│ │ │ ├── Python基础.bmpr
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_自定义迭代器.mp4
│ │ │ ├── day11_每日一考.md
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_通过函数创建生成器对象.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Python基础_类装饰器.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_命名空间.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_浅拷贝案例.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_闭包.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_生成器介绍以及斐波那契数列.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_通过容器创建迭代器对象.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_多层装饰器内存图.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_装饰器语法糖实现装饰器.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_四种作用域.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_迭代器介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_深拷贝案例.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_通过send向生成器发送数据.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_闭包实现装饰器.mp4
│ │ │ ├── 16_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_多层装饰器.mp4
│ │ ├── day09
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P02_Property.py
│ │ │ │ ├── P07_Super.py
│ │ │ │ ├── P03_CreditCard.py
│ │ │ │ ├── P05_Extend.py
│ │ │ │ ├── P01_Private.py
│ │ │ │ ├── P08_OverWrite.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P06_Multi_Extend.py
│ │ │ │ ├── P04_Su7.py
│ │ │ │ ├── P09_Polymorphic.py
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_方法的重写.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── day08_每日一考.md
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_面向对象的三大特性整体介绍.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_@property用法.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_私有化属性和方法.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_总结以及愤怒的小鸟案例说明.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_成员私有化本质.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_多继承.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_封装案例.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_多态.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_super方法父类的属性和方法.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_单继承案例.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_随堂案例.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_方法调用顺序.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_读写属性.mp4
│ │ ├── day05
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P03_Str_Func.py
│ │ │ │ ├── P04_Tuple.py
│ │ │ │ ├── P02_Str.py
│ │ │ │ ├── P05_Set.py
│ │ │ │ ├── P01_Test.py
│ │ │ │ ├── P07_Dict.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P06_Set_Func.py
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_字典的基础操作.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_字典基本介绍.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_字典对象的创建以及访问方式.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_元组.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_集合常用的函数.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_各个容器类型总结.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_字符串基本操作.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_字符串介绍.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_集合基本操作.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_字符串常用函数.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_每日一考讲解.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_字典的遍历以及常用函数.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ ├── day14
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── P02_UDP_Server.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── P03_UDP_Client.py
│ │ │ │ ├── P01_Thread_Safe.py
│ │ │ │ ├── P02_UDP_Server.py
│ │ │ │ ├── P04_TCP_Server.py
│ │ │ │ ├── P07_Starlette.py
│ │ │ │ ├── P05_TCP_Client.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P06_Http.py
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_Http以及一言网介绍.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_UDP通信介绍.mp4
│ │ │ ├── day13.md
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_加锁解决线程安全问题.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_加入多线程以及异常处理.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_TCP开发案例.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_UDP开发案例.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_TCP开发案例优化.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_请求一言网.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_进程和线程对比.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_starlette部署web服务.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_网络相关概念.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_TCP通信介绍.mp4
│ │ ├── day06
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── P04_Param_Pass.py
│ │ │ │ ├── P07_Return.py
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P03_Func_Param.py
│ │ │ │ ├── P01_No_Func.py
│ │ │ │ ├── P06_ChangeList.py
│ │ │ │ ├── P02_Func.py
│ │ │ │ ├── P05_Param_Pass_Type.py
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_函数的抽取.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_传递可变对象.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_参数传递的形式.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_浅拷贝原理图示.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_解包传参.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_赋值操作情况说明.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_函数的形参和实参.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_深拷贝原理图示.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_总结.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_函数执行内存分析.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_函数的定义以及为什么抽取函数.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_传递不可变对象.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_方法的返回值.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_浅拷贝.mp4
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── 代码
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P07_List_Ope.py
│ │ │ │ ├── P04_Nest.py
│ │ │ │ ├── P03_Range.py
│ │ │ │ ├── P06_List.py
│ │ │ │ ├── P02_For.py
│ │ │ │ ├── P01_Test.py
│ │ │ │ ├── P05_ContinueAndBreak.py
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Python基础_列表切片.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础_循环的嵌套.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础_for循环语法介绍.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Python基础_列表中的常用方法1.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Python基础_continue、break、pass关键字以及else语句.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础_作业题讲解.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础_for循环遍历案例.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Python基础_序列介绍.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Python基础_列表的遍历.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Python基础_列表中的常用方法2.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Python基础_列表推导式.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Python基础_列表的介绍以及创建.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础_range函数说明.mp4
│ │ │ ├── day03每日一考.md
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Python基础_列表常用方法3.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾.mp4
│ ├── 3.代码
│ │ ├── Hello
│ │ │ ├── Hello.py
│ │ ├── python-250319
│ │ │ ├── .venv
│ │ │ │ ├── Scripts
│ │ │ │ │ ├── pip3.exe
│ │ │ │ │ ├── activate_this.py
│ │ │ │ │ ├── activate
│ │ │ │ │ ├── pythonw.exe
│ │ │ │ │ ├── python.exe
│ │ │ │ │ ├── activate.ps1
│ │ │ │ │ ├── pydoc.bat
│ │ │ │ │ ├── activate.nu
│ │ │ │ │ ├── deactivate.bat
│ │ │ │ │ ├── pip-3.12.exe
│ │ │ │ │ ├── activate.bat
│ │ │ │ │ ├── activate.fish
│ │ │ │ │ ├── pip3.12.exe
│ │ │ │ │ ├── pip.exe
│ │ │ │ ├── Lib
│ │ │ │ │ ├── site-packages
│ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ ├── _virtualenv.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── pip-23.2.1.dist-info
│ │ │ │ │ │ │ ├── top_level.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── METADATA
│ │ │ │ │ │ │ ├── INSTALLER
│ │ │ │ │ │ │ ├── LICENSE.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── RECORD
│ │ │ │ │ │ │ ├── AUTHORS.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── entry_points.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── WHEEL
│ │ │ │ │ │ ├── pip
│ │ │ │ │ │ │ ├── _vendor
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── colorama
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tests
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansi_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansitowin32_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── isatty_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── initialise_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── winterm_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── initialise.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansitowin32.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── win32.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansi.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── winterm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── chardet
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── languages.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cli
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── chardetect.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── jisfreq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── gb2312prober.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── johabfreq.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── charsetprober.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── macos.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── codec.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssl_.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── request.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── proxy.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── timeout.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── retry.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── low_level.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── appengine.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _appengine_environ.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyopenssl.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── packages
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── weakref_finalize.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _structures.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── tomli
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── other.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pangomarkup.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── irc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filters
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── styles
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── lexers
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── python.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _mapping.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modeline.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── plugin.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── style.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── unistring.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── formatter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cmdline.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── console.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scanner.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── regexopt.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── token.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── lexer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── util.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sphinxext.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── distro
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── distro.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyproject_hooks
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _in_process
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _in_process.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _impl.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyparsing
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── diagram
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── core.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── common.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── actions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── util.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── testing.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── results.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── helpers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── unicode.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── rich
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── rule.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filesize.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tree.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _emoji_codes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── file_proxy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── table.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _loop.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── syntax.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── repr.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _palettes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── live.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _null_file.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── color_triplet.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _pick.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── palette.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── console.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── columns.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _export_format.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _emoji_replace.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── traceback.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pager.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _windows_renderer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── box.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── json.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── errors.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _win32_console.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── live_render.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── segment.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── diagnose.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _extension.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── color.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── theme.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress_bar.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── default_styles.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── emoji.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── text.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansi.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── align.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── containers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── abc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── region.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── panel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── constrain.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── measure.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _wrap.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── spinner.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── styled.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── padding.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── control.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scope.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── logging.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _log_render.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _spinners.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── status.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bar.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _inspect.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── layout.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _cell_widths.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── markup.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── screen.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _windows.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cells.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _stack.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _timer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── terminal_theme.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _ratio.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── style.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pkg_resources
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── cachecontrol
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── caches
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── file_cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── redis_cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── heuristics.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── controller.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filewrapper.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── adapter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _cmd.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wrapper.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── serialize.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolvelib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── collections_abc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── providers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolvers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── structs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── reporters.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── certifi
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── core.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cacert.pem
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── typing_extensions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── vendor.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── six.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── _internal
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── importlib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _dists.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _envs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pkg_resources.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _json.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── index
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sources.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── collector.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── package_finder.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── cli
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base_command.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_command.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── autocompletion.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress_bars.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── command_context.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── main_parser.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── parser.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── spinners.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── status_codes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cmdoptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolution
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolvelib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── candidates.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── provider.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── found_candidates.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolver.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── reporter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── factory.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── requirements.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── legacy
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolver.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── req
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_uninstall.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_install.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_set.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── constructors.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_file.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── network
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── xmlrpc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── session.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── download.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── auth.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── lazy_wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── models
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── candidate.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── selection_prefs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scheme.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── search_scope.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── link.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── direct_url.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── index.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── format_control.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── target_python.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── installation_report.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── distributions
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sdist.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── installed.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── vcs
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mercurial.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── subversion.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bazaar.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── git.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── versioncontrol.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── commands
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── index.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── hash.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── search.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── list.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── uninstall.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── configuration.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── completion.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── show.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── install.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── inspect.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── help.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── check.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── debug.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── download.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── freeze.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filesystem.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── models.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── egg_link.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── appdirs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _jaraco_text.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── inject_securetransport.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── encoding.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── unpacking.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── subprocess.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── hashes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── direct_url_helpers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── virtualenv.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── packaging.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── misc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── temp_dir.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compatibility_tags.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── deprecation.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── logging.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── entrypoints.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── setuptools_build.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _log.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── urls.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filetypes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── glibc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── locations
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _distutils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _sysconfig.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── operations
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── install
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── editable_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata_editable.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build_tracker.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_editable.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── freeze.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── prepare.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── check.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_builder.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyproject.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── build_env.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── py.typed
│ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pip-runner__.py
│ │ │ │ │ │ ├── _virtualenv.pth
│ │ │ │ │ │ ├── _virtualenv.py
│ │ │ │ │ │ ├── pip-23.2.1.virtualenv
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── pyvenv.cfg
│ │ │ ├── day01
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── P01_HelloWorld.py
│ │ │ │ ├── P02_zs.py
│ │ │ │ ├── P03_Var.py
│ │ │ ├── .idea
│ │ │ │ ├── inspectionProfiles
│ │ │ │ │ ├── profiles_settings.xml
│ │ │ │ ├── modules.xml
│ │ │ │ ├── .gitignore
│ │ │ │ ├── misc.xml
│ │ │ │ ├── workspace.xml
│ │ │ │ ├── python-250319.iml
│ │ ├── 3.����
│ │ │ ├── python-250319
│ │ │ │ ├── .venv
│ │ │ │ │ ├── Scripts
│ │ │ │ │ │ ├── activate.nu
│ │ │ │ │ │ ├── activate.bat
│ │ │ │ │ │ ├── pip3.exe
│ │ │ │ │ │ ├── pip-3.12.exe
│ │ │ │ │ │ ├── activate_this.py
│ │ │ │ │ │ ├── activate
│ │ │ │ │ │ ├── pip3.12.exe
│ │ │ │ │ │ ├── activate.ps1
│ │ │ │ │ │ ├── pip.exe
│ │ │ │ │ │ ├── activate.fish
│ │ │ │ │ │ ├── deactivate.bat
│ │ │ │ │ │ ├── pydoc.bat
│ │ │ │ │ │ ├── python.exe
│ │ │ │ │ │ ├── pythonw.exe
│ │ │ │ │ ├── Lib
│ │ │ │ │ │ ├── site-packages
│ │ │ │ │ │ │ ├── pip
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── _internal
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── importlib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _envs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _dists.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pkg_resources.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _json.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── index
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── package_finder.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── collector.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sources.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolution
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolvelib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── factory.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── reporter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── requirements.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── candidates.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── provider.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resolver.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vcs
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── versioncontrol.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bazaar.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filesystem.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── appdirs.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── entrypoints.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── session.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── download.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── operations
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── install
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── editable_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_editable.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata_editable.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build_tracker.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata_legacy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── freeze.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── prepare.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── check.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── locations
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _distutils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _sysconfig.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cli
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── req_command.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── main_parser.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── autocompletion.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── base_command.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress_bars.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cmdoptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── status_codes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── spinners.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── command_context.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── parser.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── main.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyproject.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── configuration.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build_env.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel_builder.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── self_outdated_check.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── _vendor
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pygments
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── formatters
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── irc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── html.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── latex.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── rtf.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── terminal256.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── groff.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pangomarkup.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── svg.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _mapping.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bbcode.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── other.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── terminal.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── styles
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filters
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── lexers
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _mapping.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── python.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── style.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── util.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cmdline.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── regexopt.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── formatter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sphinxext.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── console.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── lexer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── plugin.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── token.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── unistring.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scanner.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modeline.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── msgpack
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── fallback.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ext.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── urllib3
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── contrib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _securetransport
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── low_level.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bindings.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyopenssl.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── socks.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── appengine.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── securetransport.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ntlmpool.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _appengine_environ.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── util
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssltransport.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── queue.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── request.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── connection.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── url.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wait.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssl_match_hostname.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssl_.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── timeout.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── response.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── retry.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── proxy.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── packages
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── backports
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── weakref_finalize.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── makefile.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── six.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── connection.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filepost.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── fields.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── poolmanager.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _version.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── request.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── response.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _collections.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── connectionpool.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── colorama
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tests
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── winterm_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── isatty_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansitowin32_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansi_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── initialise_test.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansi.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ansitowin32.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── winterm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── initialise.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── win32.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── distlib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── version.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wheel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resources.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── t64.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── w64-arm.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── w64.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── t64-arm.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scripts.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── manifest.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── index.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── util.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── markers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── database.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── w32.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── locators.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── t32.exe
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tenacity
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── after.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── stop.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tornadoweb.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nap.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── retry.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── before.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── before_sleep.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wait.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _asyncio.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── distro
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── distro.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── idna
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── codec.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── uts46data.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── package_data.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── idnadata.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── core.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── intranges.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── chardet
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── metadata
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── languages.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cli
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── chardetect.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── euckrfreq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── escsm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── gb2312prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langgreekmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langthaimodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langbulgarianmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langhebrewmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── eucjpprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mbcssm.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── chardistribution.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── johabfreq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── version.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utf1632prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sbcharsetprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── euckrprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── big5prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sjisprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── hebrewprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── enums.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resultdict.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── macromanprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mbcsgroupprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── euctwprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── gb2312freq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── jisfreq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── jpcntx.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── codingstatemachine.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── latin1prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── euctwfreq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── escprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── charsetgroupprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── codingstatemachinedict.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── sbcsgroupprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mbcharsetprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── charsetprober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utf8prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langrussianmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langhungarianmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── universaldetector.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── langturkishmodel.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── big5freq.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cp949prober.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── packaging
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── markers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── version.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── requirements.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _musllinux.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── specifiers.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _structures.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __about__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tags.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _manylinux.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cachecontrol
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── caches
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── file_cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── redis_cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── wrapper.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── serialize.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── heuristics.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cache.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── adapter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── controller.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _cmd.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── filewrapper.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── rich
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _win32_console.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _emoji_codes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _windows.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── progress_bar.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── style.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __main__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── markup.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── abc.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── highlighter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── styled.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── jupyter.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _loop.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── emoji.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── prompt.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── theme.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── syntax.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── color_triplet.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── default_styles.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── console.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _timer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pretty.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── spinner.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _inspect.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tree.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── themes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── repr.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _spinners.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── layout.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _palettes.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _emoji_replace.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _extension.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── constrain.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── errors.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── protocol.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── text.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── json.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── compat.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── exceptions.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cookies.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── collections_abc.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pyproject_hooks
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _in_process
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _in_process.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
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│ │ │ │ │ │ │ │ ├── entry_points.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── RECORD
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── AUTHORS.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── METADATA
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── INSTALLER
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── top_level.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── LICENSE.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── WHEEL
│ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── _virtualenv.cpython-312.pyc
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│ │ │ ├── Git的安装与使用.md
├── 11_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
│ ├── 2.资料
│ │ ├── address-alignment
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│ │ │ │ │ ├── model.safetensors
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│ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之地址对齐.docx
│ ├── 3.代码
│ │ ├── 地址对齐参考代码四
│ │ │ ├── configuration
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│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ ├── 地址对齐参考代码三
│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── static
│ │ │ │ │ ├── marked.min.js
│ │ │ │ │ ├── purify.min.js
│ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ ├── index.html
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│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── postprocess.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── evaluate.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── reson.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── train.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── reson.py
│ │ │ │ ├── evaluate.py
│ │ │ │ ├── postprocess.py
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── bert_adress.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── bert_adress.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ ├── 地址对齐参考代码一
│ │ │ ├── running
│ │ │ │ ├── evaluate.py
│ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── train_valid.py
│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ ├── static
│ │ │ │ │ ├── purify.min.js
│ │ │ │ │ ├── marked.min.js
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ │ ├── service.py
│ │ │ │ ├── predict_router.py
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── model.py
│ │ │ ├── config
│ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ ├── processing
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ ├── address-alignment
│ │ │ ├── train.py
│ │ │ ├── config.py
│ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── main.py
│ │ │ ├── address_alignment.py
│ │ │ ├── preprocess.py
│ │ │ ├── data_prepare.py
│ │ │ ├── desc
│ │ │ ├── models_def.py
│ │ ├── 地址对齐参考代码六
│ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── test
│ │ │ │ ├── test.ipynb
│ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ │ ├── process_new.py
│ │ │ │ ├── add_special_key.py
│ │ │ │ ├── data_prepare.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ ├── runner
│ │ │ │ ├── address_alignment.py
│ │ │ │ ├── alignment.py
│ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── evaluate.py
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── SequenceTaggingBert.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ ├── 地址对齐参考代码二
│ │ │ ├── process
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── make_datasets.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── make_datasets.py
│ │ │ │ ├── preprocess.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── templates
│ │ │ │ │ ├── index.html
│ │ │ │ │ ├── marked.min.js
│ │ │ │ │ ├── purify.min.js
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── app.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── serve.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── serve.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── BertClassify.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── BertClassify.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ ├── run
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── data_alignment.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── data_alignment.py
│ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── validate.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── data_test.ipynb
│ │ │ ├── pysql.ipynb
│ │ │ ├── BIE_func.ipynb
│ │ ├── 地址对齐参考代码五
│ │ │ ├── preprocess
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── dataset.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── process.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── dataset.py
│ │ │ │ ├── abc.py
│ │ │ │ ├── process.py
│ │ │ │ ├── read_data.py
│ │ │ ├── configuration
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── config.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── web
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── schemas.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── extract_router.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── app.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── service.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── service.py
│ │ │ │ ├── extract_router.py
│ │ │ │ ├── schemas.py
│ │ │ │ ├── app.py
│ │ │ ├── runner
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── bidirectional_address_align.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── evaluation.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── predict.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── extract.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── train.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── extract.py
│ │ │ │ ├── evaluation.py
│ │ │ │ ├── predict.py
│ │ │ │ ├── bidirectional_address_align.py
│ │ │ │ ├── train.py
│ │ │ ├── model
│ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ ├── bert_ner.cpython-312.pyc
│ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-312.pyc
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── bert_ner.py
│ │ │ ├── main.py
│ ├── 4.视频
├── 18_大模型技术之大模型微调核心
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 02_尚硅谷大模型技术之微调理论v1.0.docx
│ │ ├── 01_尚硅谷大模型技术之主流大模型原理v1.0.docx
│ ├── 2.资料
│ │ ├── 部分原理实现代码.txt
│ │ ├── GPT-1架构-细节.drawio
│ ├── 3.代码
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 09_GPT_前置知识_AdamW.mp4
│ │ │ ├── 12_GPT_与transformer总体对比2.mp4
│ │ │ ├── 15_GPT_微调细节梳理_掩码自注意力子层.mp4
│ │ │ ├── 06_GPT_前置知识回顾.mp4
│ │ │ ├── 16_GPT_微调细节熟悉_FFN子层.mp4
│ │ │ ├── 05_GPT_模型发布时间线.mp4
│ │ │ ├── 08_GPT_前置知识_Adam和L2的问题.mp4
│ │ │ ├── 02_原理_模型的开源.mp4
│ │ │ ├── 19_当日小结.mp4
│ │ │ ├── 17_GPT_微调细节熟悉_输出的处理和融合.mp4
│ │ │ ├── 03_原理_大模型的开源现状.mp4
│ │ │ ├── 11_GPT_与transformer总体对比.mp4
│ │ │ ├── 01_原理_基本特点.mp4
│ │ │ ├── 14_GPT_微调阶段总体认识.mp4
│ │ │ ├── 04_原理_常用网站推荐.mp4
│ │ │ ├── 07_GPT_前置知识_Adam回顾.mp4
│ │ │ ├── 10_GPT_概述.mp4
│ │ │ ├── 13_GPT_预训练阶段总体认识.mp4
│ │ │ ├── 18_GPT_参数量计算.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 01_每日一考.mp4
│ │ │ ├── 每日一考day02.txt
│ │ │ ├── 10_Llama3_后训练总体流程&数据准备.mp4
│ │ │ ├── 08_Llama3_缩放定律1.mp4
│ │ │ ├── 15_Qwen3_MOE模型.mp4
│ │ │ ├── 02_Llama-chat_总体训练流程.mp4
│ │ │ ├── 03_Llama-chat_奖励模型&拒绝采样.mp4
│ │ │ ├── 13_Qwen3_前置知识_思维链.mp4
│ │ │ ├── 11_Llama3_后训练流程.mp4
│ │ │ ├── 16_关于模型结构的代码学习参考.mp4
│ │ │ ├── 14_Qwen3_稠密架构.mp4
│ │ │ ├── 12_Llama3_小结.mp4
│ │ │ ├── 06_Llama3_关于数据质量的重要性.mp4
│ │ │ ├── 07_Llama3_模型架构.mp4
│ │ │ ├── 05_Llama3_预训练阶段.mp4
│ │ │ ├── 04_Llama3_主要改进.mp4
│ │ │ ├── 09_Llama3_缩放定律2.mp4
│ │ │ ├── 18_Qwen3_后训练流程.mp4
│ │ │ ├── 17_Qwen3_预训练流程.mp4
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 17_InstructGPT_PPO-ptx.mp4
│ │ │ ├── 13_GPT3_稀疏的效果.mp4
│ │ │ ├── 09_GPT3_与GPT2的区别.mp4
│ │ │ ├── 20_LLama1_与transformer区别.mp4
│ │ │ ├── 04_GPT2_与GPT1的主要区别.mp4
│ │ │ ├── 11_GPT3_稠密的代价.mp4
│ │ │ ├── 21_LLama1_架构优化1.mp4
│ │ │ ├── 02_GPT2_概述.mp4
│ │ │ ├── 06_GPT2_小结.mp4
│ │ │ ├── 07_GPT3_概述.mp4
│ │ │ ├── 15_InstructGPT_概述&扫盲.mp4
│ │ │ ├── 10_GPT3_稀疏与稠密的含义.mp4
│ │ │ ├── 03_GPT2_概述2.mp4
│ │ │ ├── 14_GPT3_稀疏的补充说明.mp4
│ │ │ ├── 19_LLama_发展历史&LLama1概述.mp4
│ │ │ ├── 23_LLama2_分组查询注意力.mp4
│ │ │ ├── 01_每日一考.mp4
│ │ │ ├── 16_InstructGPT_训练流程.mp4
│ │ │ ├── 22_LLama1_架构优化2.mp4
│ │ │ ├── 08_GPT3_元学习.mp4
│ │ │ ├── 12_GPT3_二维分解注意力.mp4
│ │ │ ├── 18_GPT发展梳理&系列产品.mp4
│ │ │ ├── 05_GPT2_层归一化位置的对比分析.mp4
├── 22_大模型项目实战之AI学情
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之AI学情1.0.0.docx
│ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之AI学情1.0.0-1.docx
│ ├── 2.资料
│ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之AI学情-1
│ │ │ ├── edu.sql
│ │ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之AI学情-1-项目说明.docx
│ │ ├── 尚硅谷大模型项目实战之AI学情-2-项目说明.docx
│ ├── 3.代码
│ │ ├── rasa-edu
│ │ │ ├── domain
│ │ │ │ ├── domain.yml
│ │ │ ├── addons
│ │ │ │ ├── embed_service.py
│ │ │ │ ├── information_retrieval.py
│ │ │ │ ├── create_indexing.py
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── flow.yml
│ │ │ │ ├── flow_cart.yml
│ │ │ │ ├── flow_enterprise_search.yml
│ │ │ │ ├── flow_favor.yml
│ │ │ ├── actions
│ │ │ │ ├── db.py
│ │ │ │ ├── action_favor.py
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│ │ │ │ ├── action.py
│ │ │ │ ├── action_order.py
│ │ │ ├── others
│ │ │ │ ├── desc
│ │ │ ├── endpoints.yml
│ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── config.yml
│ │ │ ├── credentials.yml
│ │ ├── rasa-edu-1
│ │ │ ├── addons
│ │ │ │ ├── create_indexing.py
│ │ │ │ ├── embed_service.py
│ │ │ ├── domain
│ │ │ │ ├── domain.yml
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── flow_cart.yml
│ │ │ │ ├── flow_favor.yml
│ │ │ │ ├── flow.yml
│ │ │ ├── actions
│ │ │ │ ├── action_order.py
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│ │ │ │ ├── action_cart.py
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│ │ │ ├── endpoints.yml
│ │ │ ├── config.yml
│ │ │ ├── .env
├── 00_课程大纲
│ ├── 人工智能大模型课程大纲250202(2).xlsx
│ ├── 20250326人工智能大模型手册-pdf单页版(1).pdf
├── 姜夏老师AI大模型深度学习串讲
│ ├── 视频
│ │ ├── 串讲笔记.txt
│ │ ├── 06-课间提问.mp4
│ │ ├── Attention is all you need.pdf
│ │ ├── 05-开源数据集使用.mp4
│ │ ├── 07-划重点.mp4
│ │ ├── 09-课间问题01.mp4
│ │ ├── 08-学习建议.mp4
│ │ ├── 01-算法工程师的日常工作.mp4
│ │ ├── 04-豆包的使用.mp4
│ │ ├── 03-大家关心的问题02.mp4
│ │ ├── 深度学习阶段.pdf
│ │ ├── 02-大家关心的问题01.mp4
├── 19_企业级LLM部署与RAG&Agent开发实战
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 笔记2
│ │ │ ├── images
│ │ │ │ ├── image-20250311151819983.png
│ │ │ │ ├── image-20250311094329959.png
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│ │ ├── 笔记1
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│ │ │ ├── 第1章：企业级大模型的部署.md
│ │ │ ├── 第2章：Dify构建企业级RAG与Agent应用.md
│ │ ├── 笔记3
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│ │ │ ├── Dify案例：一键生成行业调研报告.md
│ │ │ ├── Python调用Dify平台工作流.md
│ │ │ ├── Python调用Coze平台工作流.md
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 05-部署docker.mp4
│ │ │ ├── 08-使用老师共享的镜像的方式如何启动dify.mp4
│ │ │ ├── 15-Dify平台打通隧道_添加嵌入&重排序模型.mp4
│ │ │ ├── 13-新建的AutoDL服务器实例上安装Xinference及嵌入&重排序模型.mp4
│ │ │ ├── 04-腾讯云服务器的部署.mp4
│ │ │ ├── 01-为何需要企业级部署大模型.mp4
│ │ │ ├── 06-部署dify.mp4
│ │ │ ├── 07-访问dify_体会配置deepseek大模型.mp4
│ │ │ ├── 10-ollama的下载.mp4
│ │ │ ├── 09-创建AutoDL上的实例并通过XShell连接.mp4
│ │ │ ├── 03-整体要部署的三条主线.mp4
│ │ │ ├── 16-如何使用部署好的模型.mp4
│ │ │ ├── 12-Dify中接入Ollama中的大语言模型.mp4
│ │ │ ├── 14-Dify添加Ollama的大语言模型出现的问题的解决.mp4
│ │ │ ├── 02-大模型的应用场景：RAG、Agent.mp4
│ │ │ ├── 11-ollama下下载选中的大模型.mp4
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 实战
│ │ │ │ ├── 实战-任务书
│ │ │ │ │ ├── Dify_一键生成PPT任务书
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│ │ │ │ │ │ ├── Dify_一键生成PPT任务书.md
│ │ │ │ │ ├── Dify_复刻爆款视频任务书
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│ │ │ │ │ │ ├── Dify_复刻爆款视频任务书.md
│ │ │ │ │ ├── Coze_一键生成行业调研报告任务书
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│ │ │ │ │ │ ├── Coze_一键生成行业调研报告任务书.md
│ │ │ │ ├── 实战-最终实现
│ │ │ │ │ ├── Dify_一键生成PPT
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│ │ │ │ │ │ ├── Dify_一键生成PPT.md
│ │ │ │ │ │ ├── Dify_一键生成PPT.yml
│ │ │ │ │ ├── Coze_一键生成行业调研报告
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│ │ │ │ │ │ ├── Coze_一键生成行业调研报告.md
│ │ │ │ │ ├── Dify_复刻爆款视频
│ │ │ │ │ │ ├── images
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│ │ │ │ │ │ ├── Dify_复刻爆款视频.yml
│ │ │ │ │ │ ├── Dify_复刻爆款视频.md
│ │ │ ├── 02-Dify平台工作流的准备工作：工具的授权_大模型的配置.mp4
│ │ │ ├── 03-Dify平台工作流：一键生成行业深度报告1.mp4
│ │ │ ├── 07-Python程序调用Coze的工作流.mp4
│ │ │ ├── 06-Python程序调用Dify的工作流.mp4
│ │ │ ├── 08-实战的任务书说明.mp4
│ │ │ ├── 04-Dify平台工作流：一键生成行业深度报告2.mp4
│ │ │ ├── 01-今天的三个任务.mp4
│ │ │ ├── 05-Dify平台API的讲解与Postman的请求说明.mp4
│ │ │ ├── Dify_Coze_Demo.zip
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 14-coze工作流之复刻爆款视频的说明.mp4
│ │ │ ├── 18-明天我们要做的3个事.mp4
│ │ │ ├── 11-coze平台搭建智能体3：家庭记账助手.mp4
│ │ │ ├── 15-coze工作流之复刻爆款视频的工作流.mp4
│ │ │ ├── 10-coze平台搭建智能体2：高校百事通.mp4
│ │ │ ├── 01-课程的介绍.mp4
│ │ │ ├── 08-coze平台搭建智能体1：深夜情感主持1.mp4
│ │ │ ├── 17-coze工作流之生成行业ppt的实现.mp4
│ │ │ ├── 03-CherryStudio的个人知识库的搭建.mp4
│ │ │ ├── 05-智能体概述_3种不同层次的智能体.mp4
│ │ │ ├── 16-coze工作流之复刻爆款视频的用户界面的设置.mp4
│ │ │ ├── 04-ima平台构造知识库.mp4
│ │ │ ├── 06-level 1级别的智能体的开发.mp4
│ │ │ ├── 07-level3级别中coze平台的介绍.mp4
│ │ │ ├── 13-Dify平台构建智能体：英语学习助手.mp4
│ │ │ ├── 09-coze平台搭建智能体1：深夜情感主持2.mp4
│ │ │ ├── 02-个人知识库的概述.mp4
│ │ │ ├── 12-Dify平台配置大模型.mp4
│ ├── 2.资料
│ │ ├── 资料1
│ │ │ ├── AutoDL使用文档.pdf
│ │ │ ├── Xshell-8.0.0057p.exe
│ │ │ ├── 刑法.txt
│ │ │ ├── finalshell_windows_x64.exe
│ │ │ ├── 使用讲师共享的镜像的操作步骤.txt
│ │ ├── 资料2
│ │ │ ├── 抖音编程文案-康师傅
│ │ │ │ ├── 云计算运维：这其实算是俩方向.docx
│ │ │ │ ├── Python：非专业开发的首选语言？.docx
│ │ │ │ ├── 成为Java工程师，要掌握全栈、分布式、嵌入式和C++吗？.docx
│ │ │ │ ├── 什么人适合学习Go.docx
│ │ │ │ ├── C语言到底要不要学？.docx
│ │ │ │ ├── 已经从事软件开发，要不要转投鸿蒙？.docx
│ │ │ │ ├── Java转GO，是越走越窄，还是柳暗花明？.docx
│ │ │ │ ├── 计科相关专业的哪些课程比较重要呢.docx
│ │ │ │ ├── 哪些人适合入手C++.docx
│ │ │ │ ├── 剖析Java死不透的底层逻辑.docx
│ │ │ │ ├── 人工智能：看看2025年高薪机遇.docx
│ │ │ │ ├── 听说Java入行要学很多技术栈，零基础，非科班，如何规划学习？.docx
│ │ │ │ ├── AI的火爆，会不会让程序员大量失业.docx
│ │ │ │ ├── 想入行软件开发，不知道选啥语言？.docx
│ │ │ │ ├── 网络&信息安全：想说爱你不容易.docx
│ │ │ ├── 北京市高考试卷
│ │ │ │ ├── 2024年北京市高考数学卷含答案..docx
│ │ │ │ ├── 2020年北京市高考数学试卷-(答案与解析).doc
│ │ │ │ ├── 2025年高考北京卷数学历年真题试卷.docx
│ │ │ │ ├── 2023年高考数学真题试卷(北京卷)附详细解答.docx
│ │ │ │ ├── 2021年北京市高考数学试卷含答案解析(原卷版).doc
│ │ │ ├── 讯飞星火_1.10.32.exe
│ │ │ ├── ima.copilot-win-x64-10000028-1.10.0(3007).exe
│ │ │ ├── 一键生成行业调研报告.yml
│ │ │ ├── 智能体的交互.mp4
│ │ │ ├── Cherry-Studio-1.5.5-x64-setup.exe
│ ├── 3.代码
├── 大模型技术之面试大保健
│ ├── 1.笔记
│ │ ├── 尚硅谷大模型技术之高频面试题V1.1.0.docx
│ ├── 4.视频
│ │ ├── RAG&微调&智能客服
│ │ │ ├── 03_智能客服项目_5个细节梳理.mp4
│ │ │ ├── 04_智能客服项目_微调参数&项目串讲准备稿.mp4
│ │ │ ├── 02_智能客服项目_总体功能&实现流程&Rasa原理.mp4
│ │ │ ├── 05_微调理论串讲&一些要点.mp4
│ │ │ ├── 01_RAG_串讲.mp4
│ │ ├── 面试题串讲_深度学习
│ │ │ ├── 5_神经网络的优化.wmv
│ │ │ ├── 8_问题补充说明_数据不平衡.wmv
│ │ │ ├── 1_基础概念.wmv
│ │ │ ├── 7_RNN.wmv
│ │ │ ├── 2_激活函数.wmv
│ │ │ ├── 4_神经网络的超参数.wmv
│ │ │ ├── 3_神经网络的训练.wmv
│ │ │ ├── 6_CNN.wmv
│ │ ├── NLP串讲
│ │ │ ├── 07-面试大保健-预训练模型.mp4
│ │ │ ├── 03-面试大保健-NLP-传统序列模型-回顾.mp4
│ │ │ ├── 10-面试大保健-BPE分词算法.mp4
│ │ │ ├── 02-面试大保健-NLP-文本表示方法.mp4
│ │ │ ├── 01-面试大保健-NLP-基础概念.mp4
│ │ │ ├── 05-面试大保健-NLP-Seq2Seq+Attention.mp4
│ │ │ ├── 08-面试大保健-评估指标.mp4
│ │ │ ├── 09-面试大保健-其他.mp4
│ │ │ ├── 04-面试大保健-NLP-传统序列模型-面试题.mp4
│ │ │ ├── 06-面试大保健-Transformer.mp4
│ │ ├── Python基础串讲
│ │ │ ├── 尚硅谷大模型技术之高频面试题V1.0.3.docx
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Python基础串讲_面向对象后.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Python基础串讲_算法.mp4
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Python基础串讲_面向对象前.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Python基础串讲_numpy和pandas.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Python基础串讲_相关面试题.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Python基础串讲_数据结构.mp4
│ │ ├── 机器学习串讲
│ │ │ ├── 2_特征工程.wmv
│ │ │ ├── 6_KNN.wmv
│ │ │ ├── 3_模型评估与模型选择.wmv
│ │ │ ├── 8_逻辑回归.wmv
│ │ │ ├── 7_线性回归.wmv
│ │ │ ├── 4_模型训练求解和优化.wmv
│ │ │ ├── 9_朴素贝叶斯和决策树.wmv
│ │ │ ├── 5_模型评价指标.wmv
│ │ │ ├── 1_基础概念.wmv
│ │ │ ├── 10_SVM和集成学习.wmv
│ │ │ ├── 11_聚类和降维.wmv