课程目录

• 01_Python
• 20250320：01_尚硅谷大模型技术之Python基础
• 1.笔记.exe
• 2.资料.exe
• 3.代码.exe
• -
• 4.视频
• day01
• 00_AI大模型之Python基础_课程介绍
• 01_AI大模型之Python基础_计算机组成
• 02_AI大模型之Python基础_计算机发展以及语言发展
• 03_AI大模型之Python基础_计算机语言发展画图说明
• 04_AI大模型之Python基础_编译型语言和解释型语言
• 05_AI大模型之Python基础_Python语言的运行方式
• 06_AI大模型之Python基础_Python语言特点
• 07_AI大模型之Python基础_Python解释器介绍
• 08_AI大模型之Python基础_Python的安装
• 09_AI大模型之Python基础_卸载问题说明
• 10_AI大模型之Python基础_PyCharm的安装
• 11_AI大模型之Python基础_科学使用PyCharm
• 12_AI大模型之Python基础_Pycharm的设置
• 13_AI大模型之Python基础_交互式命令行方式运行程序
• 14_AI大模型之Python基础_脚本方式运行程序
• 15_AI大模型之Python基础_PyCharm破解问题说明
• 16_AI大模型之Python基础_通过PyCharm运行程序
• 17_AI大模型之Python基础_注释
• 18_AI大模型之Python基础_变量的声明和赋值
• 19_AI大模型之Python基础_标识符的命名
• 20_AI大模型之Python基础_变量的修改以及常量
• 21_AI大模型之Python基础_总结
• -
• day02
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_常见的进制介绍
• 02_AI大模型之Python基础_不同进制的表现形式
• 03_AI大模型之Python基础_二进制和十进制之间的转换
• 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
• 05_AI大模型之Python基础_二进制和十六进制之间的转换
• 06_AI大模型之Python基础_原码、反码、补码概念
• 07_AI大模型之Python基础_计算机为什么使用补码
• 08_AI大模型之Python基础_计算机减法转加法思路
• 09_AI大模型之Python基础_补码计算原理说明
• 10_AI大模型之Python基础_数据类型分类
• 11_AI大模型之Python基础_整数类型
• 12_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 13_AI大模型之Python基础_浮点数类型
• 14_AI大模型之Python基础_布尔类型
• 15_AI大模型之Python基础_字符串类型
• 16_AI大模型之Python基础_自动类型转换
• 17_AI大模型之Python基础_强制类型转换
• 18_AI大模型之Python基础_编码和解码
• 19_AI大模型之Python基础_input输入
• 20_AI大模型之Python基础_普通输出和字符串中使用%占位
• 21_AI大模型之Python基础_字符串的format方法
• 22_AI大模型之Python基础_f加字符串输出
• 23_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day03
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_算术、赋值运算符
• 02_AI大模型之Python基础_问题解答
• 03_AI大模型之Python基础_比较、逻辑运算符
• 04_AI大模型之Python基础_位运算符
• 05_AI大模型之Python基础_问题解答
• 06_AI大模型之Python基础_成员、身份运算符
• 07_AI大模型之Python基础_Python编码规范
• 08_AI大模型之Python基础_流程控制语句单分支介绍
• 09_AI大模型之Python基础_单分支if
• 10_AI大模型之Python基础_双分支
• 11_AI大模型之Python基础_多分支
• 12_AI大模型之Python基础_多分支案例
• 13_AI大模型之Python基础_嵌套分支
• 14_AI大模型之Python基础_match-case
• 15_AI大模型之Python基础_三目运算符
• 16_AI大模型之Python基础_while循环
• 17_AI大模型之Python基础_while打印进度条
• 18_AI大模型之Python基础_whileElse
• 19_AI大模型之Python基础_总结以及作业布置
• 代码.exe
• -
• day04
• 00_AI大模型之Python基础_作业题讲解
• 01_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 02_AI大模型之Python基础_for循环语法介绍
• 03_AI大模型之Python基础_for循环遍历案例
• 04_AI大模型之Python基础_range函数说明
• 05_AI大模型之Python基础_循环的嵌套
• 06_AI大模型之Python基础_continue、break、pass关键字以及else语句
• 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 08_AI大模型之Python基础_序列介绍
• 09_AI大模型之Python基础_列表的介绍以及创建
• 10_AI大模型之Python基础_列表切片
• 11_AI大模型之Python基础_列表中的常用方法1
• 12_AI大模型之Python基础_列表的遍历
• 13_AI大模型之Python基础_列表中的常用方法2
• 14_AI大模型之Python基础_列表推导式
• 15_AI大模型之Python基础_列表常用方法3
• 代码.exe
• -
• day05
• 00_AI大模型之Python基础_每日一考讲解
• 01_AI大模型之Python基础_字符串介绍
• 02_AI大模型之Python基础_字符串基本操作
• 03_AI大模型之Python基础_字符串常用函数
• 04_AI大模型之Python基础_元组
• 05_AI大模型之Python基础_集合基本操作
• 06_AI大模型之Python基础_集合常用的函数
• 07_AI大模型之Python基础_字典基本介绍
• 08_AI大模型之Python基础_字典对象的创建以及访问方式
• 09_AI大模型之Python基础_字典的基础操作
• 10_AI大模型之Python基础_字典的遍历以及常用函数
• 11_AI大模型之Python基础_各个容器类型总结
• 代码.exe
• -
• day06
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_函数的定义以及为什么抽取函数
• 02_AI大模型之Python基础_函数的抽取
• 03_AI大模型之Python基础_函数的形参和实参
• 04_AI大模型之Python基础_函数执行内存分析
• 05_AI大模型之Python基础_传递不可变对象
• 06_AI大模型之Python基础_传递可变对象
• 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 08_AI大模型之Python基础_赋值操作情况说明
• 09_AI大模型之Python基础_参数传递的形式
• 10_AI大模型之Python基础_解包传参
• 11_AI大模型之Python基础_浅拷贝
• 12_AI大模型之Python基础_浅拷贝原理图示
• 13_AI大模型之Python基础_深拷贝原理图示
• 14_AI大模型之Python基础_方法的返回值
• 15_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day07
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_考试题讲解
• 02_AI大模型之Python基础_函数嵌套调用
• 03_AI大模型之Python基础_作用域
• 04_AI大模型之Python基础_闭包
• 05_AI大模型之Python基础_作用域
• 06_AI大模型之Python基础_全局变量和局部变量
• 07_AI大模型之Python基础_global和nonlocal关键字
• 08_AI大模型之Python基础_函数的递归
• 09_AI大模型之Python基础_函数递归调用内存分析
• 10_AI大模型之Python基础_匿名函数的定义
• 11_AI大模型之Python基础_匿名函数应用
• 12_AI大模型之Python基础_匿名函数实现说明
• 13_AI大模型之Python基础_函数注释
• 14_AI大模型之Python基础_文件操作模式介绍
• 15_AI大模型之Python基础_读写数据
• 代码.exe
• -
• day08
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_图片拷贝
• 02_AI大模型之Python基础_图片拷贝优化
• 03_AI大模型之Python基础_面向过程与面向函数式编程
• 04_AI大模型之Python基础_面向对象编程思想
• 05_AI大模型之Python基础_类和对象的概念
• 06_AI大模型之Python基础_通过类创建对象案例
• 07_AI大模型之Python基础_对象创建内存分析
• 08_AI大模型之Python基础_补充
• 09_AI大模型之Python基础_类的定义以及类的操作
• 10_AI大模型之Python基础_init方法
• 11_AI大模型之Python基础_self
• 12_AI大模型之Python基础_类属性
• 13_AI大模型之Python基础_实例属性
• 14_AI大模型之Python基础_实例方法和类方法
• 15_AI大模型之Python基础_静态方法和特殊方法
• 16_AI大模型之Python基础_动态添加属性以及方法
• 17_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day09
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_面向对象的三大特性整体介绍
• 02_AI大模型之Python基础_私有化属性和方法
• 03_AI大模型之Python基础_成员私有化本质
• 04_AI大模型之Python基础_@property用法
• 05_AI大模型之Python基础_读写属性
• 06_AI大模型之Python基础_封装案例
• 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 08_AI大模型之Python基础_随堂案例
• 09_AI大模型之Python基础_单继承案例
• 10_AI大模型之Python基础_多继承
• 11_AI大模型之Python基础_super方法父类的属性和方法
• 12_AI大模型之Python基础_方法调用顺序
• 13_AI大模型之Python基础_方法的重写
• 14_AI大模型之Python基础_多态
• 15_AI大模型之Python基础_总结以及愤怒的小鸟案例说明
• 代码.exe
• -
• day10
• 00_AI大模型之Python基础_习题讲解
• 01_AI大模型之Python基础_鸟基类的创建
• 02_AI大模型之Python基础_鸟子类的创建
• 03_AI大模型之Python基础_障碍物类的创建
• 04_AI大模型之Python基础_创建相关对象完成攻击
• 05_AI大模型之Python基础_异常处理基本语法
• 06_AI大模型之Python基础_捕获不同类型的异常
• 07_AI大模型之Python基础_Else语句块
• 08_AI大模型之Python基础_Finally
• 09_AI大模型之Python基础_Raise抛出异常
• 10_AI大模型之Python基础_assert断言机制
• 11_AI大模型之Python基础_自定义异常
• 12_AI大模型之Python基础_异常的传递
• 13_AI大模型之Python基础_With关键字介绍
• 14_AI大模型之Python基础_With关键字案例
• 15_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day11
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_模块介绍
• 02_AI大模型之Python基础_全局导入模块
• 03_AI大模型之Python基础_局部导入模块情况1
• 04_AI大模型之Python基础_局部导入模块情况2
• 05_AI大模型之Python基础_模块搜索顺序
• 06_AI大模型之Python基础___all__限制导入成员
• 07_AI大模型之Python基础___name__变量
• 08_AI大模型之Python基础_dir函数
• 09_AI大模型之Python基础_包的创建
• 10_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 11_AI大模型之Python基础_带包的全局导入
• 12_AI大模型之Python基础_局部导入1
• 13_AI大模型之Python基础_局部导入2
• 14_AI大模型之Python基础_安装第三方库介绍
• 15_AI大模型之Python基础_打包自己开发的代码
• 16_AI大模型之Python基础_通过命令的方式安装自己打包的库
• 17_AI大模型之Python基础_pycharm界面方式安装自己打包的库
• 18_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day12
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_浅拷贝案例
• 02_AI大模型之Python基础_深拷贝案例
• 03_AI大模型之Python基础_迭代器介绍
• 04_AI大模型之Python基础_通过容器创建迭代器对象
• 05_AI大模型之Python基础_自定义迭代器
• 06_AI大模型之Python基础_生成器介绍以及斐波那契数列
• 07_AI大模型之Python基础_通过函数创建生成器对象
• 08_AI大模型之Python基础_通过send向生成器发送数据
• 09_AI大模型之Python基础_命名空间
• 10_AI大模型之Python基础_四种作用域
• 11_AI大模型之Python基础_闭包
• 12_AI大模型之Python基础_闭包实现装饰器
• 13_AI大模型之Python基础_装饰器语法糖实现装饰器
• 14_AI大模型之Python基础_多层装饰器
• 15_AI大模型之Python基础_多层装饰器内存图
• 16_AI大模型之Python基础_带参数的装饰器
• 17_AI大模型之Python基础_类装饰器
• 18_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day13
• 00_AI大模型之Python基础_考题讲解以及内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_同步异步以及并发和并行概念
• 02_AI大模型之Python基础_多进程以及创建方式说明
• 03_AI大模型之Python基础_多进程方式读写文件
• 04_AI大模型之Python基础_自定义进程类
• 05_AI大模型之Python基础_进程池
• 06_AI大模型之Python基础_进程池案例
• 07_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 08_AI大模型之Python基础_多进程间不共享全局变量
• 09_AI大模型之Python基础_Queue介绍
• 10_AI大模型之Python基础_进程间通过Quque共享数据
• 11_AI大模型之Python基础_线程相关概念
• 12_AI大模型之Python基础_线程对象的创建
• 13_AI大模型之Python基础_线程池
• 14_AI大模型之Python基础_线程不安全问题说明
• 15_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day14
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_加锁解决线程安全问题
• 02_AI大模型之Python基础_进程和线程对比
• 03_AI大模型之Python基础_网络相关概念
• 04_AI大模型之Python基础_UDP通信介绍
• 05_AI大模型之Python基础_UDP开发案例
• 06_AI大模型之Python基础_上午内容回顾
• 07_AI大模型之Python基础_TCP通信介绍
• 08_AI大模型之Python基础_TCP开发案例
• 09_AI大模型之Python基础_TCP开发案例优化
• 10_AI大模型之Python基础_加入多线程以及异常处理
• 11_AI大模型之Python基础_Http以及一言网介绍
• 12_AI大模型之Python基础_请求一言网
• 13_AI大模型之Python基础_starlette部署web服务
• 14_AI大模型之Python基础_总结
• 代码.exe
• -
• day15
• 00_AI大模型之Python基础_内容回顾
• 01_AI大模型之Python基础_正则表达式介绍
• 02_AI大模型之Python基础_正则表达式案例
• 03_AI大模型之Python基础_客户管理系统需求介绍
• 04_AI大模型之Python基础_创建客户类
• 05_AI大模型之Python基础_初始化两个字典用于存放客户信息
• 06_AI大模型之Python基础_主菜单页的开发
• 07_AI大模型之Python基础_将用户添加到集合中
• 08_AI大模型之Python基础_添加用户id
• 09_AI大模型之Python基础_添加用户其它功能的实现
• 10_AI大模型之Python基础_显示所有用户以及作业布置
• 代码.exe
• -
• 02_数据结构与算法
• 1.笔记.exe
• 2.资料.exe
• 3.代码.exe
• -
• 4.视频
• day01
• 00_AI大模型之数据结构与算法_案例问题说明
• 01_AI大模型之数据结构与算法_如何学
• 02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构分类
• 03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度
• 04_AI大模型之数据结构与算法_最坏时间复杂度
• 05_AI大模型之数据结构与算法_大O表示法常见的情况
• 06_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度
• 07_AI大模型之数据结构与算法_数组和list区别
• 08_AI大模型之数据结构与算法_自定义数组
• 09_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容
• 10_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素
• 11_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾
• 12_AI大模型之数据结构与算法_数组的删除以及其它操作
• 13_AI大模型之数据结构与算法_数组实现需要注意的问题
• 14_AI大模型之数据结构与算法_链表类创建
• 15_AI大模型之数据结构与算法_向链表中插入元素
• 16_AI大模型之数据结构与算法_删除链表元素
• 17_AI大模型之数据结构与算法_链表其它操作
• 18_AI大模型之数据结构与算法_总结
• 代码.exe
• -
• day02
• 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾
• 01_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构介绍
• 02_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构实现
• 03_AI大模型之数据结构与算法_栈应用
• 04_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍
• 05_AI大模型之数据结构与算法_入队代码实现
• 06_AI大模型之数据结构与算法_出队代码以及队列测试
• 07_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾
• 08_AI大模型之数据结构与算法_哈希表介绍
• 09_AI大模型之数据结构与算法_哈希表类创建
• 10_AI大模型之数据结构与算法_显示哈希表中所有元素
• 11_AI大模型之数据结构与算法_向哈希表中添加元素
• 12_AI大模型之数据结构与算法_扩容
• 13_AI大模型之数据结构与算法_从哈希表中删除元素
• 14_AI大模型之数据结构与算法_获取元素以及遍历
• 15_AI大模型之数据结构与算法_哈希表整体测试
• 16_AI大模型之数据结构与算法_总结
• 代码.exe
• -
• day03
• 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾
• 01_AI大模型之数据结构与算法_树介绍
• 02_AI大模型之数据结构与算法_二叉树的存储方式介绍
• 03_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树
• 04_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树动画演示
• 05_AI大模型之数据结构与算法_定义节点类以及树类
• 06_AI大模型之数据结构与算法_查询方法的实现
• 07_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素
• 08_AI大模型之数据结构与算法_删除元素的几种情况说明
• 09_AI大模型之数据结构与算法_删除没有子节点的节点
• 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
• 11_AI大模型之数据结构与算法_删除有两个子节点的节点
• 12_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾
• 13_AI大模型之数据结构与算法_树的遍历
• 14_AI大模型之数据结构与算法_图的介绍
• 15_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法
• 16_AI大模型之数据结构与算法_查找多数元素
• 17_AI大模型之数据结构与算法_总结
• 代码.exe
• -
• day04
• 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾
• 01_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序
• 02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序
• 03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序
• 04_AI大模型之数据结构与算法_归并排序
• 05_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾
• 06_AI大模型之数据结构与算法_快速排序
• 07_AI大模型之数据结构与算法_堆排序
• 08_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_1
• 09_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_2
• 代码.exe
• -
• day05
• 00_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法
• 01_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法代码分析
• 02_AI大模型之数据结构与算法_动态规划爬楼梯
• 03_AI大模型之数据结构与算法_最大的连续子数组之和
• 04_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路分析
• 05_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码分析
• 06_AI大模型之数据结构与算法_完全背包
• 07_AI大模型之数据结构与算法_回溯算法_全排列
• 08_AI大模型之数据结构与算法_全排列代码分析
• 09_AI大模型之数据结构与算法_贪心算法_最大交换
• 代码.exe
• -
• 03_Linux及Shell
• 1.笔记.exe
• -
• 2.资料
• ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso
• VMware 17的许可密钥.txt
• VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe
• Xftp-8.0.0068p.exe
• Xshell-8.0.0069p.exe
• -
• 4.视频
• day01
• 00_AI大模型之Linux与Shell_阶段考试题讲解
• 01_AI大模型之Linux与Shell_Linux介绍
• 02_AI大模型之Linux与Shell_安装VMWare虚拟机
• 03_AI大模型之Linux与Shell_配置虚拟电脑
• 04_AI大模型之Linux与Shell_Ubuntu系统安装
• 05_AI大模型之Linux与Shell_配置网络
• 06_AI大模型之Linux与Shell_安装Xshell并配置连接
• 07_AI大模型之Linux与Shell_Xshell版本说明
• 08_AI大模型之Linux与Shell_目录结构介绍
• 09_AI大模型之Linux与Shell_软件包管理器
• 10_AI大模型之Linux与Shell_帮助命令
• 11_AI大模型之Linux与Shell_pwd,ls,cd命令
• 12_AI大模型之Linux与Shell_mkdir,touch,cp命令
• 13_AI大模型之Linux与Shell_rm,mv,cat,tail,echo命令
• 14_AI大模型之Linux与Shell_重定向,ln,history命令
• 15_AI大模型之Linux与Shell_vim编辑器模式
• 16_AI大模型之Linux与Shell_vim演示
• 17_AI大模型之Linux与Shell_root用户
• 18_AI大模型之Linux与Shell_用户管理命令
• 19_AI大模型之Linux与Shell_用户组管理命令
• 20_AI大模型之Linux与Shell_文件权限命令
• -
• day02
• 00_AI大模型之Linux与Shell_内容回顾
• 01_AI大模型之Linux与Shell_find命令
• 02_AI大模型之Linux与Shell_管道符和grep
• 03_AI大模型之Linux与Shell_打包和解包
• 04_AI大模型之Linux与Shell_df,du,top和free命令
• 05_AI大模型之Linux与Shell_ps和netstat命令
• 06_AI大模型之Linux与Shell_定时任务
• 07_AI大模型之Linux与Shell_Shell介绍
• 08_AI大模型之Linux与Shell_第一个Shell程序
• 09_AI大模型之Linux与Shell_变量定义
• 10_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量
• 11_AI大模型之Linux与Shell_上午内容回顾
• 12_AI大模型之Linux与Shell_算术运算与条件判断
• 13_AI大模型之Linux与Shell_if分支
• 14_AI大模型之Linux与Shell_case分支
• 15_AI大模型之Linux与Shell_for循环
• 16_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量对比
• 17_AI大模型之Linux与Shell_while循环
• 18_AI大模型之Linux与Shell_read
• 19_AI大模型之Linux与Shell_自定义函数
• 20_AI大模型之Linux与Shell_cut命令
• 21_AI大模型之Linux与Shell_awk命令
• 每日一考.md
• -
• 04_MySQL
• 1.笔记.exe
• 2.资料.exe
• -
• 3.代码
• 4.视频
• day01
• 00_AI大模型之MySQL_每日一考讲解
• 01_AI大模型之MySQL_MySQL介绍
• 02_AI大模型之MySQL_表之间关系
• 03_AI大模型之MySQL_MySQL的安装
• 04_AI大模型之MySQL_客户端工具的使用
• 05_AI大模型之MySQL_命令行客户端基本操作
• 06_AI大模型之MySQL_可视化客户端基本操作
• 07_AI大模型之MySQL_SQL语句分类以及规范和注释
• 08_AI大模型之MySQL_DDL_库相关
• 09_AI大模型之MySQL_DDL_创建表
• 10_AI大模型之MySQL_DDL_其它表相关操作
• 11_AI大模型之MySQL_DML_向表中添加数据
• 12_AI大模型之MySQL_DML_从表中删除数据
• 13_AI大模型之MySQL_DML_修改表中数据
• 14_AI大模型之MySQL_DML_查询以及总结
• 15_AI大模型之MySQL_算术、比较、区间运算符
• 16_AI大模型之MySQL_模糊匹配
• 17_AI大模型之MySQL_逻辑运算以及空值处理
• 每日一考.md
• -
• day02
• 00_AI大模型之MySQL_内容回顾
• 01_AI大模型之MySQL_整数类型
• 02_AI大模型之MySQL_浮点数类型
• 03_AI大模型之MySQL_定长与变长字符串
• 04_AI大模型之MySQL_枚举与集合
• 05_AI大模型之MySQL_日期时间类型
• 06_AI大模型之MySQL_常用的数学函数
• 07_AI大模型之MySQL_常用数学函数案例
• 08_AI大模型之MySQL_上午内容回顾
• 09_AI大模型之MySQL_常用字符串函数
• 10_AI大模型之MySQL_常用字符函数案例
• 11_AI大模型之MySQL_日期函数
• 12_AI大模型之MySQL_加密函数
• 13_AI大模型之MySQL_条件判断函数
• 14_AI大模型之MySQL_聚合函数
• 15_AI大模型之MySQL_窗口函数
• 16_AI大模型之MySQL_分组函数案例
• 每日一考.md
• -
• day03
• 00_AI大模型之MySQL_内容回顾
• 01_AI大模型之MySQL_关联查询介绍
• 02_AI大模型之MySQL_内连接
• 03_AI大模型之MySQL_左外连接
• 04_AI大模型之MySQL_右外连接
• 05_AI大模型之MySQL_全外连接
• 06_AI大模型之MySQL_自连接
• 07_AI大模型之MySQL_from,where,join,groupby子句
• 08_AI大模型之MySQL_having,orderby,limit
• 09_AI大模型之MySQL_上午内容回顾
• 10_AI大模型之MySQL_select子句执行顺序
• 11_AI大模型之MySQL_select中使用子查询
• 12_AI大模型之MySQL_where中使用子查询
• 13_AI大模型之MySQL_having中使用子查询
• 14_AI大模型之MySQL_exists子查询
• 15_AI大模型之MySQL_from中使用子查询
• 16_AI大模型之MySQL_update中使用子查询
• 17_AI大模型之MySQL_子查询建表以及通用表达式
• 数据结构与算法.bmpr
• 每日一考.md
• -
• day04
• 00_AI大模型之MySQL_内容回顾
• 01_AI大模型之MySQL_约束介绍
• 02_AI大模型之MySQL_非空约束
• 03_AI大模型之MySQL_唯一键索引
• 04_AI大模型之MySQL_主键约束
• 05_AI大模型之MySQL_自增约束
• 06_AI大模型之MySQL_默认值约束
• 07_AI大模型之MySQL_检查约束
• 08_AI大模型之MySQL_外键约束
• 09_AI大模型之MySQL_事务
• 10_AI大模型之MySQL_事务隔离级别
• 11_AI大模型之MySQL_用户管理
• 12_AI大模型之MySQL_从本地MySQL中查询数据
• 13_AI大模型之MySQL_添加，修改，删除数据
• 14_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安装MySQL
• 15_AI大模型之MySQL_操作Ubuntu上的MySQL
• 16_AI大模型之MySQL_操作Redis
• 17_AI大模型之MySQL_操作Hive
• Python连接外部数据源.exe
• 代码.exe
• -
• 05_Numpy&Pandas
• 1.笔记.exe
• 2.资料.exe
• -
• 3.代码
• 4.视频
• day01
• 00_AI大模型之Numpy_Pandas_前面内容梳理
• 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍
• 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Window上安装Anaconda
• 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda
• 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter
• 05_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾
• 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用远程Jupyter
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy介绍
• 08_AI大模型之Numpy_Pandas_ndArray常用的属性
• 09_AI大模型之Numpy_Pandas_array与asarray
• 10_AI大模型之Numpy_Pandas_zeros、ones、empty
• 11_AI大模型之Numpy_Pandas_full、arange、linspace、logspace
• 12_AI大模型之Numpy_Pandas_随机数数组以及matrix
• 13_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray数据类型
• 14_AI大模型之Numpy_Pandas_切片和索引
• 15_AI大模型之Numpy_Pandas_基本函数
• 代码.exe
• -
• day02
• 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾
• 01_AI大模型之Numpy_Pandas_统计函数
• 02_AI大模型之Numpy_Pandas_比较、排序、去重函数
• 03_AI大模型之Numpy_Pandas_广播
• 04_AI大模型之Numpy_Pandas_矩阵乘法
• 05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介绍
• 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Series对象的创建
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用属性
• 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法_1
• 09_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方式_2
• 10_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的计算
• 11_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame对象的创建
• 12_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的属性
• 代码.exe
• -
• day03
• 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾
• 01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法
• 02_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引以及DataFrame的运算
• 03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作
• 04_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导出
• 05_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及日期处理初识
• 06_AI大模型之Numpy_Pandas_简单数据分析
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计
• 08_AI大模型之Numpy_Pandas_员工分析练习
• 09_AI大模型之Numpy_Pandas_concat
• 10_AI大模型之Numpy_Pandas_merge基本连接
• 11_AI大模型之Numpy_Pandas_merge实现内外连接以及join连接
• 代码.exe
• -
• day04
• 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾
• 01_AI大模型之Numpy_Pandas_查看缺失值
• 02_AI大模型之Numpy_Pandas_剔除以及填充缺失值
• 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Series中使用apply
• 04_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame中使用apply以及向量化函数
• 05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrameGroupBy对象
• 06_AI大模型之Numpy_Pandas_cut函数
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾
• 08_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合
• 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组转换以及分组过滤
• 10_AI大模型之Numpy_Pandas_按睡眠时间和压力等级统计睡眠质量
• 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
• 12_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas日期类型
• 13_AI大模型之Numpy_Pandas_时间序列
• 14_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib绘图
• 代码.exe
• -
• day05
• 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾
• 01_AI大模型之Numpy_Pandas_面向对象的方式显示正余弦
• 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib直方图以及散点图
• 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的Plot的绘图展示
• 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可视化
• 05_AI大模型之Numpy_Pandas_房价评估项目介绍
• 06_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及清洗
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征(1)
• 07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征
• 08_AI大模型之Numpy_Pandas_描述性和相关性统计
• 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计以及可视化
• 10_AI大模型之Numpy_Pandas_总结
• 代码.exe
• -
• 06_机器学习核心
• 1.笔记.exe
• 2.资料.exe
• -
• 3.代码
• 4.视频
• day01
• 10_概率和概率分布
• 11_练习_生成随机数
• 12_贝叶斯定理
• 13_极大似然估计
• 14_机器学习概述
• 15_机器学习发展历史
• 1_课程整体介绍
• 2_数学基础_导数
• 3_练习_函数和导数
• 4_偏导数和梯度
• 5_向量运算
• 6_矩阵运算
• 7_矩阵求导
• 8_梯度矩阵
• 9_练习_计算梯度
• -
• day02
• 10_PCA补充说明
• 11_PCA补充说明2
• 1_机器学习应用领域
• 2_机器学习基本术语
• 3_机器学习方法分类
• 4_机器学习建模流程
• 5_特征工程的内容
• 6_特征工程方法_低方差过滤法
• 7_特征工程方法_皮尔逊相关系数法
• 8_特征工程方法_斯皮尔曼相关系数法
• 9_特征工程方法_PCA
• -
• day03
• 10_正则化_案例
• 11_交叉验证
• 12_交叉验证_补充说明
• 13_模型求解算法_解析法
• 14_交叉验证_补充说明2
• 1_损失函数
• 2_经验误差和泛化误差
• 3_欠拟合和过拟合
• 4_拟合案例_欠拟合
• 5_拟合案例_恰好拟合和过拟合
• 6_拟合案例_问题解答
• 7_拟合案例_问题解答补充
• 8_正则化
• 9_正则化_问题解答
• ch02_base.exe
• -
• Day04
• 10_回归模型评价指标
• 11_分类模型评价指标_混淆矩阵
• 12_分类模型评价指标_精确率和召回率
• 13_分类模型评价指标_f1和分类报告
• 14_分类模型评价指标_ROC和AUC
• 1_机器学习流程总结
• 2_梯度下降法
• 3_梯度下降法分类
• 4_梯度下降法具体步骤
• 5_梯度下降法案例_求函数最小值
• 6_梯度下降法案例_求函数目标值的位置
• 7_学习率的调整
• 8_梯度下降法应用
• 9_牛顿法和逆牛顿法
• ml_tutorial.exe
• -
• day05
• 10_心脏病案例_数据集说明和加载
• 11_心脏病案例_数据集划分
• 12_心脏病案例_特征工程
• 13_心脏病案例_模型训练和评估
• 14_心脏病案例_模型保存加载和预测
• 15_心脏病案例_网格搜索和交叉验证
• 1_机器学习基本理论复习总结
• 2_ROC_补充说明
• 3_KNN_原理介绍
• 4_KNN_API示例_分类
• 5_KNN_API示例_回归
• 6_补充说明_距离计算和权重
• 7_KNN_距离度量方法
• 8_归一化
• 9_标准化
• ml_tutorial.exe
• -
• day06
• 10_线性回归_梯度下降法主要问题
• 11_线性回归_梯度下降法API调用
• 12_线性回归案例_广告效果预测
• 1_复习回顾_KNN
• 2_补充说明_网格搜索和交叉验证
• 3_线性回归_原理和应用
• 4_线性回归_API应用示例
• 5_线性回归_损失函数
• 6_线性回归_最小二乘法求解一元线性回归
• 7_线性回归_正规方程法求解
• 8_线性回归_API_截距参数
• 9_线性回归_梯度下降法
• ml_tutorial_Day06.exe
• -
• day07
• 10_逻辑回归_多分类任务
• 11_逻辑回归案例_手写数字识别
• 12_感知机_基本介绍
• 13_感知机_逻辑门电路
• 14_感知机_简单实现与门
• 15_感知机_实现逻辑门电路
• 16_感知机_感知机的局限
• 17_感知机_多层感知机实现异或门
• 1_复习回顾_线性回归
• 2_问题解答_梯度下降tol参数
• 3_逻辑回归_基本概念和原理
• 4_逻辑回归_函数表达式补充说明
• 5_逻辑回归_应用场景
• 6_逻辑回归_损失函数
• 7_逻辑回归_损失函数的梯度
• 8_逻辑回归_API参数介绍
• 9_逻辑回归_应用案例_心脏病检测
• ml_tutorial_Day07.exe
• -
• day08
• 10_支持向量机
• 11_集成学习_基本介绍
• 12_集成学习_AdaBoost
• 13_集成学习_随机森林
• 14_聚类_原理简介和聚类算法
• 1_复习回顾_逻辑回归和感知机
• 2_朴素贝叶斯_基本原理
• 3_朴素贝叶斯_贝叶斯估计
• 4_决策树_基本原理和工作过程
• 5_决策树_信息熵和条件熵
• 6_决策树_信息增益
• 7_决策树_信息增益率和基尼系数
• 8_决策树_回归树
• 9_决策树_剪枝
• ml_tutorial.exe
• -
• day09
• 1_复习回顾_其它监督学习和聚类算法.wmv
• 2_聚类_KMeans代码示例.wmv
• 3_聚类_评价指标.wmv
• 4_降维_奇异值分解.wmv
• 5_降维_主成分分析.wmv
• 6_机器学习总体复习.wmv
• ml_tutorial.exe