尚硅谷AI大模型技术人工智能系列课程

【资源目录】：

├──01_Python

| └──20250320：01_尚硅谷大模型技术之Python基础

| | ├──4.视频

| | | ├──day01

| | | ├──day02

| | | ├──day03

| | | ├──day04

| | | ├──day05

| | | ├──day06

| | | ├──day07

| | | ├──day08

| | | ├──day09

| | | ├──day10

| | | ├──day11

| | | ├──day12

| | | ├──day13

| | | ├──day14

| | | └──day15

| | ├──1.笔记.exe 13.18M

| | ├──2.资料.exe 917.32M

| | └──3.代码.exe 5.33M

├──02_数据结构与算法

| ├──4.视频

| | ├──day01

| | | ├──00_AI大模型之数据结构与算法_案例问题说明.mkv 104.20M

| | | ├──01_AI大模型之数据结构与算法_如何学.mkv 213.68M

| | | ├──02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构分类.mkv 286.95M

| | | ├──03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度.mkv 481.84M

| | | ├──04_AI大模型之数据结构与算法_最坏时间复杂度.mkv 143.31M

| | | ├──05_AI大模型之数据结构与算法_大O表示法常见的情况.mkv 250.78M

| | | ├──06_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度.mkv 67.02M

| | | ├──07_AI大模型之数据结构与算法_数组和list区别.mkv 545.99M

| | | ├──08_AI大模型之数据结构与算法_自定义数组.mkv 176.46M

| | | ├──09_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容.mkv 181.60M

| | | ├──10_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素.mkv 407.38M

| | | ├──11_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4 69.35M

| | | ├──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 192.66M

| | | ├──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 51.48M

| | | ├──14_AI大模型之数据结构与算法_链表类创建.mp4 115.02M

| | | ├──15_AI大模型之数据结构与算法_向链表中插入元素.mp4 130.56M

| | | ├──16_AI大模型之数据结构与算法_删除链表元素.mp4 41.16M

| | | ├──17_AI大模型之数据结构与算法_链表其它操作.mp4 67.34M

| | | ├──18_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4 14.92M

| | | └──代码.exe 320.56kb

| | ├──day02

| | | ├──00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4 54.00M

| | | ├──01_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构介绍.mp4 81.35M

| | | ├──02_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构实现.mp4 111.57M

| | | ├──03_AI大模型之数据结构与算法_栈应用.mp4 173.31M

| | | ├──04_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍.mp4 82.28M

| | | ├──05_AI大模型之数据结构与算法_入队代码实现.mp4 71.79M

| | | ├──06_AI大模型之数据结构与算法_出队代码以及队列测试.mp4 63.72M

| | | ├──07_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4 37.60M

| | | ├──08_AI大模型之数据结构与算法_哈希表介绍.mp4 237.08M

| | | ├──09_AI大模型之数据结构与算法_哈希表类创建.mp4 64.29M

| | | ├──10_AI大模型之数据结构与算法_显示哈希表中所有元素.mp4 38.85M

| | | ├──11_AI大模型之数据结构与算法_向哈希表中添加元素.mp4 133.90M

| | | ├──12_AI大模型之数据结构与算法_扩容.mp4 53.23M

| | | ├──13_AI大模型之数据结构与算法_从哈希表中删除元素.mp4 84.60M

| | | ├──14_AI大模型之数据结构与算法_获取元素以及遍历.mp4 33.59M

| | | ├──15_AI大模型之数据结构与算法_哈希表整体测试.mp4 59.16M

| | | ├──16_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4 43.35M

| | | └──代码.exe 359.19kb

| | ├──day03

| | | ├──00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4 200.75M

| | | ├──01_AI大模型之数据结构与算法_树介绍.mp4 64.76M

| | | ├──02_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的存储方式介绍.mp4 62.75M

| | | ├──03_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树.mp4 84.08M

| | | ├──04_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树动画演示.mp4 31.30M

| | | ├──05_AI大模型之数据结构与算法_定义节点类以及树类.mp4 57.97M

| | | ├──06_AI大模型之数据结构与算法_查询方法的实现.mp4 94.49M

| | | ├──07_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素.mp4 70.23M

| | | ├──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 51.48M

| | | ├──09_AI大模型之数据结构与算法_删除没有子节点的节点.mp4 63.80M

| | | ├──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 41.87M

| | | ├──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 64.04M

| | | ├──12_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4 72.03M

| | | ├──13_AI大模型之数据结构与算法_树的遍历.mp4 174.92M

| | | ├──14_AI大模型之数据结构与算法_图的介绍.mp4 82.67M

| | | ├──15_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法.mp4 93.05M

| | | ├──16_AI大模型之数据结构与算法_查找多数元素.mp4 133.33M

| | | ├──17_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4 16.17M

| | | └──代码.exe 318.64kb

| | ├──day04

| | | ├──00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4 122.08M

| | | ├──01_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序.mp4 147.33M

| | | ├──02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序.mp4 187.54M

| | | ├──03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序.mp4 160.88M

| | | ├──04_AI大模型之数据结构与算法_归并排序.mp4 197.36M

| | | ├──05_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4 147.14M

| | | ├──06_AI大模型之数据结构与算法_快速排序.mp4 187.45M

| | | ├──07_AI大模型之数据结构与算法_堆排序.mp4 243.76M

| | | ├──08_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_1.mp4 96.75M

| | | ├──09_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_2.mp4 240.78M

| | | └──代码.exe 691.05kb

| | └──day05

| | | ├──00_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法.mp4 139.78M

| | | ├──01_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法代码分析.mp4 83.77M

| | | ├──02_AI大模型之数据结构与算法_动态规划爬楼梯.mp4 111.20M

| | | ├──03_AI大模型之数据结构与算法_最大的连续子数组之和.mp4 76.78M

| | | ├──04_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路分析.mp4 138.67M

| | | ├──05_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码分析.mp4 76.73M

| | | ├──06_AI大模型之数据结构与算法_完全背包.mp4 75.88M

| | | ├──07_AI大模型之数据结构与算法_回溯算法_全排列.mp4 63.46M

| | | ├──08_AI大模型之数据结构与算法_全排列代码分析.mp4 349.15M

| | | ├──09_AI大模型之数据结构与算法_贪心算法_最大交换.mp4 120.79M

| | | └──代码.exe 813.68kb

| ├──1.笔记.exe 14.38M

| ├──2.资料.exe 316.80kb

| └──3.代码.exe 316.80kb

├──03_Linux及Shell

| ├──2.资料

| | ├──ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso 4.67G

| | ├──VMware 17的许可密钥.txt 0.03kb

| | ├──VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe 594.29M

| | ├──Xftp-8.0.0068p.exe 35.95M

| | └──Xshell-8.0.0069p.exe 44.48M

| ├──4.视频

| | ├──day01

| | | ├──00_AI大模型之Linux与Shell_阶段考试题讲解.mp4 189.51M

| | | ├──01_AI大模型之Linux与Shell_Linux介绍.mp4 118.71M

| | | ├──02_AI大模型之Linux与Shell_安装VMWare虚拟机.mp4 78.24M

| | | ├──03_AI大模型之Linux与Shell_配置虚拟电脑.mp4 112.16M

| | | ├──04_AI大模型之Linux与Shell_Ubuntu系统安装.mp4 127.91M

| | | ├──05_AI大模型之Linux与Shell_配置网络.mp4 136.80M

| | | ├──06_AI大模型之Linux与Shell_安装Xshell并配置连接.mp4 143.67M

| | | ├──07_AI大模型之Linux与Shell_Xshell版本说明.mp4 9.56M

| | | ├──08_AI大模型之Linux与Shell_目录结构介绍.mp4 103.64M

| | | ├──09_AI大模型之Linux与Shell_软件包管理器.mp4 39.49M

| | | ├──10_AI大模型之Linux与Shell_帮助命令.mp4 116.84M

| | | ├──11_AI大模型之Linux与Shell_pwd,ls,cd命令.mp4 58.73M

| | | ├──12_AI大模型之Linux与Shell_mkdir,touch,cp命令.mp4 67.54M

| | | ├──13_AI大模型之Linux与Shell_rm,mv,cat,tail,echo命令.mp4 128.83M

| | | ├──14_AI大模型之Linux与Shell_重定向,ln,history命令.mp4 75.87M

| | | ├──15_AI大模型之Linux与Shell_vim编辑器模式.mp4 98.07M

| | | ├──16_AI大模型之Linux与Shell_vim演示.mp4 45.92M

| | | ├──17_AI大模型之Linux与Shell_root用户.mp4 71.14M

| | | ├──18_AI大模型之Linux与Shell_用户管理命令.mp4 99.43M

| | | ├──19_AI大模型之Linux与Shell_用户组管理命令.mp4 60.01M

| | | └──20_AI大模型之Linux与Shell_文件权限命令.mp4 100.49M

| | └──day02

| | | ├──00_AI大模型之Linux与Shell_内容回顾.mp4 184.75M

| | | ├──01_AI大模型之Linux与Shell_find命令.mp4 52.13M

| | | ├──02_AI大模型之Linux与Shell_管道符和grep.mp4 41.54M

| | | ├──03_AI大模型之Linux与Shell_打包和解包.mp4 65.58M

| | | ├──04_AI大模型之Linux与Shell_df,du,top和free命令.mp4 120.10M

| | | ├──05_AI大模型之Linux与Shell_ps和netstat命令.mp4 59.64M

| | | ├──06_AI大模型之Linux与Shell_定时任务.mp4 133.57M

| | | ├──07_AI大模型之Linux与Shell_Shell介绍.mp4 73.78M

| | | ├──08_AI大模型之Linux与Shell_第一个Shell程序.mp4 95.34M

| | | ├──09_AI大模型之Linux与Shell_变量定义.mp4 89.53M

| | | ├──10_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量.mp4 80.85M

| | | ├──11_AI大模型之Linux与Shell_上午内容回顾.mp4 95.84M

| | | ├──12_AI大模型之Linux与Shell_算术运算与条件判断.mp4 136.72M

| | | ├──13_AI大模型之Linux与Shell_if分支.mp4 78.94M

| | | ├──14_AI大模型之Linux与Shell_case分支.mp4 52.98M

| | | ├──15_AI大模型之Linux与Shell_for循环.mp4 76.83M

| | | ├──16_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量对比.mp4 60.66M

| | | ├──17_AI大模型之Linux与Shell_while循环.mp4 52.15M

| | | ├──18_AI大模型之Linux与Shell_read.mp4 31.82M

| | | ├──19_AI大模型之Linux与Shell_自定义函数.mp4 50.55M

| | | ├──20_AI大模型之Linux与Shell_cut命令.mp4 92.34M

| | | ├──21_AI大模型之Linux与Shell_awk命令.mp4 132.28M

| | | └──每日一考.md 3.18kb

| └──1.笔记.exe 11.33M

├──04_MySQL

| ├──3.代码

| ├──4.视频

| | ├──day01

| | | ├──00_AI大模型之MySQL_每日一考讲解.mp4 82.33M

| | | ├──01_AI大模型之MySQL_MySQL介绍.mp4 134.52M

| | | ├──02_AI大模型之MySQL_表之间关系.mp4 32.56M

| | | ├──03_AI大模型之MySQL_MySQL的安装.mp4 175.04M

| | | ├──04_AI大模型之MySQL_客户端工具的使用.mp4 109.05M

| | | ├──05_AI大模型之MySQL_命令行客户端基本操作.mp4 112.68M

| | | ├──06_AI大模型之MySQL_可视化客户端基本操作.mp4 78.89M

| | | ├──07_AI大模型之MySQL_SQL语句分类以及规范和注释.mp4 64.50M

| | | ├──08_AI大模型之MySQL_DDL_库相关.mp4 64.95M

| | | ├──09_AI大模型之MySQL_DDL_创建表.mp4 78.88M

| | | ├──10_AI大模型之MySQL_DDL_其它表相关操作.mp4 143.24M

| | | ├──11_AI大模型之MySQL_DML_向表中添加数据.mp4 57.19M

| | | ├──12_AI大模型之MySQL_DML_从表中删除数据.mp4 51.53M

| | | ├──13_AI大模型之MySQL_DML_修改表中数据.mp4 32.69M

| | | ├──14_AI大模型之MySQL_DML_查询以及总结.mp4 78.51M

| | | ├──15_AI大模型之MySQL_算术、比较、区间运算符.mp4 117.80M

| | | ├──16_AI大模型之MySQL_模糊匹配.mp4 48.78M

| | | ├──17_AI大模型之MySQL_逻辑运算以及空值处理.mp4 74.70M

| | | └──每日一考.md 4.48kb

| | ├──day02

| | | ├──00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4 75.72M

| | | ├──01_AI大模型之MySQL_整数类型.mp4 105.56M

| | | ├──02_AI大模型之MySQL_浮点数类型.mp4 150.10M

| | | ├──03_AI大模型之MySQL_定长与变长字符串.mp4 148.16M

| | | ├──04_AI大模型之MySQL_枚举与集合.mp4 97.01M

| | | ├──05_AI大模型之MySQL_日期时间类型.mp4 129.90M

| | | ├──06_AI大模型之MySQL_常用的数学函数.mp4 91.97M

| | | ├──07_AI大模型之MySQL_常用数学函数案例.mp4 67.04M

| | | ├──08_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4 37.57M

| | | ├──09_AI大模型之MySQL_常用字符串函数.mp4 189.47M

| | | ├──10_AI大模型之MySQL_常用字符函数案例.mp4 86.98M

| | | ├──11_AI大模型之MySQL_日期函数.mp4 142.14M

| | | ├──12_AI大模型之MySQL_加密函数.mp4 90.39M

| | | ├──13_AI大模型之MySQL_条件判断函数.mp4 168.87M

| | | ├──14_AI大模型之MySQL_聚合函数.mp4 123.96M

| | | ├──15_AI大模型之MySQL_窗口函数.mp4 160.39M

| | | ├──16_AI大模型之MySQL_分组函数案例.mp4 131.08M

| | | └──每日一考.md 1.50kb

| | ├──day03

| | | ├──00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4 122.35M

| | | ├──01_AI大模型之MySQL_关联查询介绍.mp4 148.93M

| | | ├──02_AI大模型之MySQL_内连接.mp4 93.29M

| | | ├──03_AI大模型之MySQL_左外连接.mp4 58.31M

| | | ├──04_AI大模型之MySQL_右外连接.mp4 67.20M

| | | ├──05_AI大模型之MySQL_全外连接.mp4 86.75M

| | | ├──06_AI大模型之MySQL_自连接.mp4 41.63M

| | | ├──07_AI大模型之MySQL_from,where,join,groupby子句.mp4 137.46M

| | | ├──08_AI大模型之MySQL_having,orderby,limit.mp4 123.37M

| | | ├──09_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4 42.96M

| | | ├──10_AI大模型之MySQL_select子句执行顺序.mp4 115.18M

| | | ├──11_AI大模型之MySQL_select中使用子查询.mp4 122.18M

| | | ├──12_AI大模型之MySQL_where中使用子查询.mp4 91.21M

| | | ├──13_AI大模型之MySQL_having中使用子查询.mp4 62.34M

| | | ├──14_AI大模型之MySQL_exists子查询.mp4 96.24M

| | | ├──15_AI大模型之MySQL_from中使用子查询.mp4 86.68M

| | | ├──16_AI大模型之MySQL_update中使用子查询.mp4 94.38M

| | | ├──17_AI大模型之MySQL_子查询建表以及通用表达式.mp4 174.55M

| | | ├──每日一考.md 2.07kb

| | | └──数据结构与算法.bmpr 1.52M

| | └──day04

| | | ├──00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4 80.90M

| | | ├──01_AI大模型之MySQL_约束介绍.mp4 110.86M

| | | ├──02_AI大模型之MySQL_非空约束.mp4 91.87M

| | | ├──03_AI大模型之MySQL_唯一键索引.mp4 143.04M

| | | ├──04_AI大模型之MySQL_主键约束.mp4 133.11M

| | | ├──05_AI大模型之MySQL_自增约束.mp4 80.43M

| | | ├──06_AI大模型之MySQL_默认值约束.mp4 38.58M

| | | ├──07_AI大模型之MySQL_检查约束.mp4 101.14M

| | | ├──08_AI大模型之MySQL_外键约束.mp4 220.22M

| | | ├──09_AI大模型之MySQL_事务.mp4 196.57M

| | | ├──10_AI大模型之MySQL_事务隔离级别.mp4 161.29M

| | | ├──11_AI大模型之MySQL_用户管理.mp4 76.87M

| | | ├──12_AI大模型之MySQL_从本地MySQL中查询数据.mp4 100.16M

| | | ├──13_AI大模型之MySQL_添加，修改，删除数据.mp4 77.97M

| | | ├──14_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安装MySQL.mp4 108.69M

| | | ├──15_AI大模型之MySQL_操作Ubuntu上的MySQL.mp4 109.28M

| | | ├──16_AI大模型之MySQL_操作Redis.mp4 97.67M

| | | ├──17_AI大模型之MySQL_操作Hive.mp4 168.66M

| | | ├──Python连接外部数据源.exe 1.17G

| | | └──代码.exe 319.37kb

| ├──1.笔记.exe 9.94M

| └──2.资料.exe 594.48M

├──05_Numpy&Pandas

| ├──3.代码

| ├──4.视频

| | ├──day01

| | | ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_前面内容梳理.mp4 48.94M

| | | ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4 96.34M

| | | ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_Window上安装Anaconda.mp4 156.22M

| | | ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4 110.88M

| | | ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4 129.18M

| | | ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4 104.81M

| | | ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用远程Jupyter.mp4 125.59M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy介绍.mp4 119.67M

| | | ├──08_AI大模型之Numpy_Pandas_ndArray常用的属性.mp4 41.52M

| | | ├──09_AI大模型之Numpy_Pandas_array()与asarray().mp4 52.70M

| | | ├──10_AI大模型之Numpy_Pandas_zeros、ones、empty.mp4 58.54M

| | | ├──11_AI大模型之Numpy_Pandas_full、arange、linspace、logspace.mp4 81.31M

| | | ├──12_AI大模型之Numpy_Pandas_随机数数组以及matrix.mp4 52.60M

| | | ├──13_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray数据类型.mp4 68.26M

| | | ├──14_AI大模型之Numpy_Pandas_切片和索引.mp4 43.57M

| | | ├──15_AI大模型之Numpy_Pandas_基本函数.mp4 115.04M

| | | └──代码.exe 321.68kb

| | ├──day02

| | | ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4 171.36M

| | | ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_统计函数.mp4 144.96M

| | | ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_比较、排序、去重函数.mp4 66.09M

| | | ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_广播.mp4 139.59M

| | | ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_矩阵乘法.mp4 97.54M

| | | ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介绍.mp4 85.55M

| | | ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_Series对象的创建.mp4 135.29M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用属性.mp4 87.69M

| | | ├──08_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法_1.mp4 221.82M

| | | ├──09_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方式_2.mp4 204.59M

| | | ├──10_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的计算.mp4 77.65M

| | | ├──11_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame对象的创建.mp4 93.28M

| | | ├──12_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的属性.mp4 130.80M

| | | └──代码.exe 7.33M

| | ├──day03

| | | ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4 273.67M

| | | ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法.mp4 215.87M

| | | ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引以及DataFrame的运算.mp4 53.83M

| | | ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作.mp4 116.76M

| | | ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导出.mp4 177.83M

| | | ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及日期处理初识.mp4 124.70M

| | | ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_简单数据分析.mp4 205.15M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计.mp4 203.06M

| | | ├──08_AI大模型之Numpy_Pandas_员工分析练习.mp4 58.36M

| | | ├──09_AI大模型之Numpy_Pandas_concat.mp4 89.77M

| | | ├──10_AI大模型之Numpy_Pandas_merge基本连接.mp4 90.86M

| | | ├──11_AI大模型之Numpy_Pandas_merge实现内外连接以及join连接.mp4 205.04M

| | | └──代码.exe 338.17kb

| | ├──day04

| | | ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4 159.86M

| | | ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_查看缺失值.mp4 177.84M

| | | ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_剔除以及填充缺失值.mp4 157.24M

| | | ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_Series中使用apply.mp4 109.14M

| | | ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame中使用apply以及向量化函数.mp4 112.96M

| | | ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrameGroupBy对象.mp4 158.74M

| | | ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_cut函数.mp4 87.19M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4 122.11M

| | | ├──08_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合.mp4 178.09M

| | | ├──09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组转换以及分组过滤.mp4 188.95M

| | | ├──10_AI大模型之Numpy_Pandas_按睡眠时间和压力等级统计睡眠质量.mp4 255.98M

| | | ├──11_AI大模型之Numpy_Pandas_睡眠时间、压力等级、职业、性别统计睡眠质量.mp4 128.71M

| | | ├──12_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas日期类型.mp4 187.63M

| | | ├──13_AI大模型之Numpy_Pandas_时间序列.mp4 155.58M

| | | ├──14_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib绘图.mp4 113.86M

| | | └──代码.exe 7.38M

| | └──day05

| | | ├──00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4 175.78M

| | | ├──01_AI大模型之Numpy_Pandas_面向对象的方式显示正余弦.mp4 121.86M

| | | ├──02_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib直方图以及散点图.mp4 163.16M

| | | ├──03_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的Plot的绘图展示.mp4 157.34M

| | | ├──04_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可视化.mp4 140.08M

| | | ├──05_AI大模型之Numpy_Pandas_房价评估项目介绍.mp4 137.99M

| | | ├──06_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及清洗.mp4 102.82M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征(1).mp4 72.16M

| | | ├──07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征.mp4 72.16M

| | | ├──08_AI大模型之Numpy_Pandas_描述性和相关性统计.mp4 115.97M

| | | ├──09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计以及可视化.mp4 167.16M

| | | ├──10_AI大模型之Numpy_Pandas_总结.mp4 119.62M

| | | └──代码.exe 715.37kb

| ├──1.笔记.exe 7.31M

| └──2.资料.exe 1.94G

└──06_机器学习核心

| ├──3.代码

| ├──4.视频

| | ├──day01

| | | ├──10_概率和概率分布.wmv 54.05M

| | | ├──11_练习_生成随机数.wmv 10.50M

| | | ├──12_贝叶斯定理.wmv 33.48M

| | | ├──13_极大似然估计.wmv 41.23M

| | | ├──14_机器学习概述.wmv 30.22M

| | | ├──15_机器学习发展历史.wmv 45.94M

| | | ├──1_课程整体介绍.wmv 23.09M

| | | ├──2_数学基础_导数.wmv 53.63M

| | | ├──3_练习_函数和导数.wmv 27.45M

| | | ├──4_偏导数和梯度.wmv 21.98M

| | | ├──5_向量运算.wmv 36.91M

| | | ├──6_矩阵运算.wmv 68.98M

| | | ├──7_矩阵求导.wmv 19.72M

| | | ├──8_梯度矩阵.wmv 64.06M

| | | └──9_练习_计算梯度.wmv 13.63M

| | ├──day02

| | | ├──10_PCA补充说明.wmv 33.02M

| | | ├──11_PCA补充说明2.wmv 15.38M

| | | ├──1_机器学习应用领域.wmv 29.39M

| | | ├──2_机器学习基本术语.wmv 21.06M

| | | ├──3_机器学习方法分类.wmv 51.62M

| | | ├──4_机器学习建模流程.wmv 24.56M

| | | ├──5_特征工程的内容.wmv 77.09M

| | | ├──6_特征工程方法_低方差过滤法.wmv 56.24M

| | | ├──7_特征工程方法_皮尔逊相关系数法.wmv 51.10M

| | | ├──8_特征工程方法_斯皮尔曼相关系数法.wmv 22.60M

| | | └──9_特征工程方法_PCA.wmv 74.49M

| | ├──day03

| | | ├──10_正则化_案例.wmv 82.32M

| | | ├──11_交叉验证.wmv 26.39M

| | | ├──12_交叉验证_补充说明.wmv 30.53M

| | | ├──13_模型求解算法_解析法.wmv 33.46M

| | | ├──14_交叉验证_补充说明2.wmv 6.60M

| | | ├──1_损失函数.wmv 20.73M

| | | ├──2_经验误差和泛化误差.wmv 14.36M

| | | ├──3_欠拟合和过拟合.wmv 58.97M

| | | ├──4_拟合案例_欠拟合.wmv 78.07M

| | | ├──5_拟合案例_恰好拟合和过拟合.wmv 58.62M

| | | ├──6_拟合案例_问题解答.wmv 8.60M

| | | ├──7_拟合案例_问题解答补充.wmv 17.57M

| | | ├──8_正则化.wmv 65.10M

| | | ├──9_正则化_问题解答.wmv 6.48M

| | | └──ch02_base.exe 461.44kb

| | ├──Day04

| | | ├──10_回归模型评价指标.wmv 30.05M

| | | ├──11_分类模型评价指标_混淆矩阵.wmv 35.99M

| | | ├──12_分类模型评价指标_精确率和召回率.wmv 32.97M

| | | ├──13_分类模型评价指标_f1和分类报告.wmv 49.99M

| | | ├──14_分类模型评价指标_ROC和AUC.wmv 111.44M

| | | ├──1_机器学习流程总结.wmv 27.08M

| | | ├──2_梯度下降法.wmv 33.63M

| | | ├──3_梯度下降法分类.wmv 26.57M

| | | ├──4_梯度下降法具体步骤.wmv 18.18M

| | | ├──5_梯度下降法案例_求函数最小值.wmv 46.87M

| | | ├──6_梯度下降法案例_求函数目标值的位置.wmv 45.80M

| | | ├──7_学习率的调整.wmv 24.35M

| | | ├──8_梯度下降法应用.wmv 37.15M

| | | ├──9_牛顿法和逆牛顿法.wmv 22.80M

| | | └──ml_tutorial.exe 8.40M

| | ├──day05

| | | ├──10_心脏病案例_数据集说明和加载.wmv 30.52M

| | | ├──11_心脏病案例_数据集划分.wmv 8.70M

| | | ├──12_心脏病案例_特征工程.wmv 70.86M

| | | ├──13_心脏病案例_模型训练和评估.wmv 11.60M

| | | ├──14_心脏病案例_模型保存加载和预测.wmv 20.25M

| | | ├──15_心脏病案例_网格搜索和交叉验证.wmv 68.01M

| | | ├──1_机器学习基本理论复习总结.wmv 107.01M

| | | ├──2_ROC_补充说明.wmv 36.96M

| | | ├──3_KNN_原理介绍.wmv 24.80M

| | | ├──4_KNN_API示例_分类.wmv 25.57M

| | | ├──5_KNN_API示例_回归.wmv 7.51M

| | | ├──6_补充说明_距离计算和权重.wmv 14.72M

| | | ├──7_KNN_距离度量方法.wmv 35.69M

| | | ├──8_归一化.wmv 34.33M

| | | ├──9_标准化.wmv 29.84M

| | | └──ml_tutorial.exe 8.42M

| | ├──day06

| | | ├──10_线性回归_梯度下降法主要问题.wmv 10.94M

| | | ├──11_线性回归_梯度下降法API调用.wmv 32.33M

| | | ├──12_线性回归案例_广告效果预测.wmv 49.26M

| | | ├──1_复习回顾_KNN.wmv 36.72M

| | | ├──2_补充说明_网格搜索和交叉验证.wmv 39.47M

| | | ├──3_线性回归_原理和应用.wmv 22.08M

| | | ├──4_线性回归_API应用示例.wmv 30.98M

| | | ├──5_线性回归_损失函数.wmv 78.07M

| | | ├──6_线性回归_最小二乘法求解一元线性回归.wmv 45.40M

| | | ├──7_线性回归_正规方程法求解.wmv 34.93M

| | | ├──8_线性回归_API_截距参数.wmv 11.69M

| | | ├──9_线性回归_梯度下降法.wmv 133.32M

| | | └──ml_tutorial_Day06.exe 8.44M

| | ├──day07

| | | ├──10_逻辑回归_多分类任务.wmv 46.98M

| | | ├──11_逻辑回归案例_手写数字识别.wmv 68.67M

| | | ├──12_感知机_基本介绍.wmv 10.59M

| | | ├──13_感知机_逻辑门电路.wmv 21.85M

| | | ├──14_感知机_简单实现与门.wmv 10.40M

| | | ├──15_感知机_实现逻辑门电路.wmv 23.20M

| | | ├──16_感知机_感知机的局限.wmv 15.93M

| | | ├──17_感知机_多层感知机实现异或门.wmv 14.46M

| | | ├──1_复习回顾_线性回归.wmv 42.07M

| | | ├──2_问题解答_梯度下降tol参数.wmv 10.62M

| | | ├──3_逻辑回归_基本概念和原理.wmv 39.84M

| | | ├──4_逻辑回归_函数表达式补充说明.wmv 6.56M

| | | ├──5_逻辑回归_应用场景.wmv 18.32M

| | | ├──6_逻辑回归_损失函数.wmv 36.70M

| | | ├──7_逻辑回归_损失函数的梯度.wmv 36.90M

| | | ├──8_逻辑回归_API参数介绍.wmv 39.02M

| | | ├──9_逻辑回归_应用案例_心脏病检测.wmv 25.08M

| | | └──ml_tutorial_Day07.exe 8.44M

| | ├──day08

| | | ├──10_支持向量机.wmv 90.09M

| | | ├──11_集成学习_基本介绍.wmv 30.75M

| | | ├──12_集成学习_AdaBoost.wmv 31.79M

| | | ├──13_集成学习_随机森林.wmv 16.06M

| | | ├──14_聚类_原理简介和聚类算法.wmv 90.31M

| | | ├──1_复习回顾_逻辑回归和感知机.wmv 47.61M

| | | ├──2_朴素贝叶斯_基本原理.wmv 44.03M

| | | ├──3_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.wmv 25.98M

| | | ├──4_决策树_基本原理和工作过程.wmv 48.34M

| | | ├──5_决策树_信息熵和条件熵.wmv 41.09M

| | | ├──6_决策树_信息增益.wmv 45.81M

| | | ├──7_决策树_信息增益率和基尼系数.wmv 27.68M

| | | ├──8_决策树_回归树.wmv 23.87M

| | | ├──9_决策树_剪枝.wmv 20.88M

| | | └──ml_tutorial.exe 8.46M

| | └──day09

| | | ├──1_复习回顾_其它监督学习和聚类算法.wmv 88.97M

| | | ├──2_聚类_KMeans代码示例.wmv 54.71M

| | | ├──3_聚类_评价指标.wmv 53.30M

| | | ├──4_降维_奇异值分解.wmv 65.83M

| | | ├──5_降维_主成分分析.wmv 66.11M

| | | ├──6_机器学习总体复习.wmv 210.27M

| | | └──ml_tutorial.exe 8.49M

| ├──1.笔记.exe 12.31M

| └──2.资料.exe 8.16M