資料目錄：
├─01_Python
│ └─20250320：01大模型技術之Python基礎
│ │ 代碼.7z
│ │ 筆記.7z
│ │ 資料.7z
│ │
│ └─視頻
│ ├─day01
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_課程介紹.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_計算機組成.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_計算機發(fā)展以及語言發(fā)展.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_計算機語言發(fā)展畫圖說明.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_編譯型語言和解釋型語言.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_Python語言的運行方式.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_Python語言特點.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_Python解釋器介紹.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_Python的安裝.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_卸載問題說明.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_PyCharm的安裝.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_科學使用PyCharm.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_Pycharm的設置.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_交互式命令行方式運行程序.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_腳本方式運行程序.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_PyCharm破解問題說明.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_通過PyCharm運行程序.mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_注釋.mp4
│ │ 18_AI大模型之Python基礎_變量的聲明和賦值.mp4
│ │ 19_AI大模型之Python基礎_標識符的命名.mp4
│ │ 20_AI大模型之Python基礎_變量的修改以及常量.mp4
│ │ 21_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │
│ ├─day02
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_常見的進制介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_不同進制的表現(xiàn)形式.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_二進制和十進制之間的轉(zhuǎn)換.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_十六進制（八進制）和十進制之間的轉(zhuǎn)換.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_二進制和十六進制之間的轉(zhuǎn)換.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_原碼、反碼、補碼概念.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_計算機為什么使用補碼.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_計算機減法轉(zhuǎn)加法思路.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_補碼計算原理說明.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_數(shù)據(jù)類型分類.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_整數(shù)類型.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_浮點數(shù)類型.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_布爾類型.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_字符串類型.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_自動類型轉(zhuǎn)換.mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_強制類型轉(zhuǎn)換.mp4
│ │ 18_AI大模型之Python基礎_編碼和解碼.mp4
│ │ 19_AI大模型之Python基礎_input輸入.mp4
│ │ 20_AI大模型之Python基礎_普通輸出和字符串中使用%占位.mp4
│ │ 21_AI大模型之Python基礎_字符串的format方法.mp4
│ │ 22_AI大模型之Python基礎_f加字符串輸出.mp4
│ │ 23_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day03
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_算術、賦值運算符.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_問題解答.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_比較、邏輯運算符.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_位運算符.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_問題解答.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_成員、身份運算符.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_Python編碼規(guī)范.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_流程控制語句單分支介紹.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_單分支if.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_雙分支.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_多分支.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_多分支案例.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_嵌套分支.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_match-case.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_三目運算符.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_while循環(huán).mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_while打印進度條.mp4
│ │ 18_AI大模型之Python基礎_whileElse.mp4
│ │ 19_AI大模型之Python基礎_總結以及作業(yè)布置.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day04
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_作業(yè)題講解.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_for循環(huán)語法介紹.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_for循環(huán)遍歷案例.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_range函數(shù)說明.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_循環(huán)的嵌套.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_continue、break、pass關鍵字以及else語句.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_序列介紹.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_列表的介紹以及創(chuàng)建.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_列表切片.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_列表中的常用方法1.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_列表的遍歷.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_列表中的常用方法2.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_列表推導式.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_列表常用方法3.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day05
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_每日一考講解.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_字符串介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_字符串基本操作.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_字符串常用函數(shù).mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_元組.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_集合基本操作.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_集合常用的函數(shù).mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_字典基本介紹.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_字典對象的創(chuàng)建以及訪問方式.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_字典的基礎操作.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_字典的遍歷以及常用函數(shù).mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_各個容器類型總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day06
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_函數(shù)的定義以及為什么抽取函數(shù).mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_函數(shù)的抽取.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_函數(shù)的形參和實參.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_函數(shù)執(zhí)行內(nèi)存分析.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_傳遞不可變對象.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_傳遞可變對象.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_賦值操作情況說明.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_參數(shù)傳遞的形式.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_解包傳參.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_淺拷貝.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_淺拷貝原理圖示.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_深拷貝原理圖示.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_方法的返回值.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day07
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_考試題講解.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_函數(shù)嵌套調(diào)用.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_作用域.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_閉包.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_作用域.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_全局變量和局部變量.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_global和nonlocal關鍵字.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_函數(shù)的遞歸.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_函數(shù)遞歸調(diào)用內(nèi)存分析.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_匿名函數(shù)的定義.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_匿名函數(shù)應用.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_匿名函數(shù)實現(xiàn)說明.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_函數(shù)注釋.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_文件操作模式介紹.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_讀寫數(shù)據(jù).mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day08
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_圖片拷貝.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_圖片拷貝優(yōu)化.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_面向過程與面向函數(shù)式編程.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_面向?qū)ο缶幊趟枷?mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_類和對象的概念.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_通過類創(chuàng)建對象案例.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_對象創(chuàng)建內(nèi)存分析.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_補充.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_類的定義以及類的操作.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_init方法.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_self.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_類屬性.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_實例屬性.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_實例方法和類方法.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_靜態(tài)方法和特殊方法.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_動態(tài)添加屬性以及方法.mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day09
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_面向?qū)ο蟮娜筇匦哉w介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_私有化屬性和方法.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_成員私有化本質(zhì).mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_@property用法.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_讀寫屬性.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_封裝案例.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_隨堂案例.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_單繼承案例.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_多繼承.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_super方法父類的屬性和方法.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_方法調(diào)用順序.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_方法的重寫.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_多態(tài).mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_總結以及憤怒的小鳥案例說明.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day10
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_習題講解.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_鳥基類的創(chuàng)建.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_鳥子類的創(chuàng)建.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_障礙物類的創(chuàng)建.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_創(chuàng)建相關對象完成攻擊.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_異常處理基本語法.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_捕獲不同類型的異常.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_Else語句塊.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_Finally.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_Raise拋出異常.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_assert斷言機制.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_自定義異常.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_異常的傳遞.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_With關鍵字介紹.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_With關鍵字案例.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day11
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_模塊介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_全局導入模塊.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_局部導入模塊情況1.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_局部導入模塊情況2.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_模塊搜索順序.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎___all__限制導入成員.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎___name__變量.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_dir函數(shù).mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_包的創(chuàng)建.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_帶包的全局導入.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_局部導入1.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_局部導入2.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_安裝第三方庫介紹.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_打包自己開發(fā)的代碼.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_通過命令的方式安裝自己打包的庫.mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_pycharm界面方式安裝自己打包的庫.mp4
│ │ 18_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day12
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧【海量資源：kebaiwan.net】.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_淺拷貝案例.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_深拷貝案例.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_迭代器介紹.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_通過容器創(chuàng)建迭代器對象.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_自定義迭代器.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_生成器介紹以及斐波那契數(shù)列.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_通過函數(shù)創(chuàng)建生成器對象.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_通過send向生成器發(fā)送數(shù)據(jù).mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_命名空間.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_四種作用域.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_閉包.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_閉包實現(xiàn)裝飾器.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_裝飾器語法糖實現(xiàn)裝飾器.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_多層裝飾器.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_多層裝飾器內(nèi)存圖.mp4
│ │ 16_AI大模型之Python基礎_帶參數(shù)的裝飾器.mp4
│ │ 17_AI大模型之Python基礎_類裝飾器.mp4
│ │ 18_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day13
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_考題講解以及內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_同步異步以及并發(fā)和并行概念.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_多進程以及創(chuàng)建方式說明.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_多進程方式讀寫文件.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_自定義進程類.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_進程池.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_進程池案例.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_多進程間不共享全局變量.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_Queue介紹.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_進程間通過Quque共享數(shù)據(jù).mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_線程相關概念.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_線程對象的創(chuàng)建.mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_線程池.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_線程不安全問題說明.mp4
│ │ 15_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day14
│ │ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Python基礎_加鎖解決線程安全問題.mp4
│ │ 02_AI大模型之Python基礎_進程和線程對比.mp4
│ │ 03_AI大模型之Python基礎_網(wǎng)絡相關概念.mp4
│ │ 04_AI大模型之Python基礎_UDP通信介紹.mp4
│ │ 05_AI大模型之Python基礎_UDP開發(fā)案例.mp4
│ │ 06_AI大模型之Python基礎_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 07_AI大模型之Python基礎_TCP通信介紹.mp4
│ │ 08_AI大模型之Python基礎_TCP開發(fā)案例.mp4
│ │ 09_AI大模型之Python基礎_TCP開發(fā)案例優(yōu)化.mp4
│ │ 10_AI大模型之Python基礎_加入多線程以及異常處理.mp4
│ │ 11_AI大模型之Python基礎_Http以及一言網(wǎng)介紹.mp4
│ │ 12_AI大模型之Python基礎_請求一言網(wǎng).mp4
│ │ 13_AI大模型之Python基礎_starlette部署web服務.mp4
│ │ 14_AI大模型之Python基礎_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ └─day15
│ 00_AI大模型之Python基礎_內(nèi)容回顧.mp4
│ 01_AI大模型之Python基礎_正則表達式介紹.mp4
│ 02_AI大模型之Python基礎_正則表達式案例.mp4
│ 03_AI大模型之Python基礎_客戶管理系統(tǒng)需求介紹.mp4
│ 04_AI大模型之Python基礎_創(chuàng)建客戶類.mp4
│ 05_AI大模型之Python基礎_初始化兩個字典用于存放客戶信息.mp4
│ 06_AI大模型之Python基礎_主菜單頁的開發(fā).mp4
│ 07_AI大模型之Python基礎_將用戶添加到集合中.mp4
│ 08_AI大模型之Python基礎_添加用戶id.mp4
│ 09_AI大模型之Python基礎_添加用戶其它功能的實現(xiàn).mp4
│ 10_AI大模型之Python基礎_顯示所有用戶以及作業(yè)布置.mp4
│ 代碼.7z
│
├─02_數(shù)據(jù)結構與算法
│ │ 筆記.7z
│ │
│ ├─day01
│ │ 00_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_案例問題說明.mkv
│ │ 01_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_如何學.mkv
│ │ 02_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_數(shù)據(jù)結構分類.mkv
│ │ 03_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_時間復雜度.mkv
│ │ 04_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_最壞時間復雜度.mkv
│ │ 05_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_大O表示法常見的情況.mkv
│ │ 06_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_空間復雜度.mkv
│ │ 07_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_數(shù)組和list區(qū)別.mkv
│ │ 08_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_自定義數(shù)組.mkv
│ │ 09_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_數(shù)組擴容.mkv
│ │ 10_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_向數(shù)組中添加元素.mkv
│ │ 11_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 12_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_數(shù)組的刪除以及其它操作.mp4
│ │ 13_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_數(shù)組實現(xiàn)需要注意的問題.mp4
│ │ 14_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_鏈表類創(chuàng)建.mp4
│ │ 15_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_向鏈表中插入元素.mp4
│ │ 16_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_刪除鏈表元素.mp4
│ │ 17_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_鏈表其它操作.mp4
│ │ 18_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day02
│ │ 00_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_棧數(shù)據(jù)結構介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_棧數(shù)據(jù)結構實現(xiàn).mp4
│ │ 03_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_棧應用.mp4
│ │ 04_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_隊列介紹.mp4
│ │ 05_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_入隊代碼實現(xiàn).mp4
│ │ 06_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_出隊代碼以及隊列測試.mp4
│ │ 07_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_哈希表介紹.mp4
│ │ 09_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_哈希表類創(chuàng)建.mp4
│ │ 10_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_顯示哈希表中所有元素.mp4
│ │ 11_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_向哈希表中添加元素.mp4
│ │ 12_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_擴容.mp4
│ │ 13_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_從哈希表中刪除元素.mp4
│ │ 14_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_獲取元素以及遍歷.mp4
│ │ 15_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_哈希表整體測試.mp4
│ │ 16_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day03
│ │ 00_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_樹介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_二叉樹的存儲方式介紹.mp4
│ │ 03_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_常見的二叉樹.mp4
│ │ 04_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_常見的二叉樹動畫演示.mp4
│ │ 05_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_定義節(jié)點類以及樹類.mp4
│ │ 06_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_查詢方法的實現(xiàn).mp4
│ │ 07_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_向樹中添加元素.mp4
│ │ 08_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_刪除元素的幾種情況說明.mp4
│ │ 09_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_刪除沒有子節(jié)點的節(jié)點.mp4
│ │ 10_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_刪除只有一個子節(jié)點的節(jié)點.mp4
│ │ 11_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_刪除有兩個子節(jié)點的節(jié)點.mp4
│ │ 12_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 13_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_樹的遍歷.mp4
│ │ 14_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_圖的介紹.mp4
│ │ 15_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_二分查找法.mp4
│ │ 16_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_查找多數(shù)元素.mp4
│ │ 17_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_總結.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day04
│ │ 00_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_冒泡排序.mp4
│ │ 02_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_選擇排序.mp4
│ │ 03_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_插入排序.mp4
│ │ 04_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_歸并排序.mp4
│ │ 05_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 06_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_快速排序.mp4
│ │ 07_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_堆排序.mp4
│ │ 08_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_分治_漢諾塔思路.mp4
│ │ 09_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_分治_漢諾塔思路_2.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ └─day05
│ 00_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_卡拉楚巴算法.mp4
│ 01_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_卡拉楚巴算法代碼分析.mp4
│ 02_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_動態(tài)規(guī)劃爬樓梯.mp4
│ 03_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_最大的連續(xù)子數(shù)組之和.mp4
│ 04_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_0-1背包思路分析.mp4
│ 05_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_0-1背包代碼分析.mp4
│ 06_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_完全背包.mp4
│ 07_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_回溯算法_全排列.mp4
│ 08_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_全排列代碼分析.mp4
│ 09_AI大模型之數(shù)據(jù)結構與算法_貪心算法_最大交換.mp4
│ 代碼.7z
│
├─03_Linux及Shell
│ │ 筆記.7z
│ │ 資料.7z
│ │
│ └─視頻
│ ├─day01
│ │ 00_AI大模型之Linux與Shell_階段考試題講解.mp4
│ │ 01_AI大模型之Linux與Shell_Linux介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Linux與Shell_安裝VMWare虛擬機.mp4
│ │ 03_AI大模型之Linux與Shell_配置虛擬電腦.mp4
│ │ 04_AI大模型之Linux與Shell_Ubuntu系統(tǒng)安裝.mp4
│ │ 05_AI大模型之Linux與Shell_配置網(wǎng)絡.mp4
│ │ 06_AI大模型之Linux與Shell_安裝Xshell并配置連接.mp4
│ │ 07_AI大模型之Linux與Shell_Xshell版本說明.mp4
│ │ 08_AI大模型之Linux與Shell_目錄結構介紹.mp4
│ │ 09_AI大模型之Linux與Shell_軟件包管理器.mp4
│ │ 10_AI大模型之Linux與Shell_幫助命令.mp4
│ │ 11_AI大模型之Linux與Shell_pwd,ls,cd命令.mp4
│ │ 12_AI大模型之Linux與Shell_mkdir,touch,cp命令.mp4
│ │ 13_AI大模型之Linux與Shell_rm,mv,cat,tail,echo命令.mp4
│ │ 14_AI大模型之Linux與Shell_重定向,ln,history命令.mp4
│ │ 15_AI大模型之Linux與Shell_vim編輯器模式.mp4
│ │ 16_AI大模型之Linux與Shell_vim演示.mp4
│ │ 17_AI大模型之Linux與Shell_root用戶.mp4
│ │ 18_AI大模型之Linux與Shell_用戶管理命令.mp4
│ │ 19_AI大模型之Linux與Shell_用戶組管理命令.mp4
│ │ 20_AI大模型之Linux與Shell_文件權限命令.mp4
│ │
│ └─day02
│ 00_AI大模型之Linux與Shell_內(nèi)容回顧.mp4
│ 01_AI大模型之Linux與Shell_find命令.mp4
│ 02_AI大模型之Linux與Shell_管道符和grep.mp4
│ 03_AI大模型之Linux與Shell_打包和解包.mp4
│ 04_AI大模型之Linux與Shell_df,du,top和free命令.mp4
│ 05_AI大模型之Linux與Shell_ps和netstat命令.mp4
│ 06_AI大模型之Linux與Shell_定時任務.mp4
│ 07_AI大模型之Linux與Shell_Shell介紹.mp4
│ 08_AI大模型之Linux與Shell_第一個Shell程序.mp4
│ 09_AI大模型之Linux與Shell_變量定義.mp4
│ 10_AI大模型之Linux與Shell_特殊變量.mp4
│ 11_AI大模型之Linux與Shell_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ 12_AI大模型之Linux與Shell_算術運算與條件判斷.mp4
│ 13_AI大模型之Linux與Shell_if分支.mp4
│ 14_AI大模型之Linux與Shell_case分支.mp4
│ 15_AI大模型之Linux與Shell_for循環(huán).mp4
│ 16_AI大模型之Linux與Shell_特殊變量對比.mp4
│ 17_AI大模型之Linux與Shell_while循環(huán).mp4
│ 18_AI大模型之Linux與Shell_read.mp4
│ 19_AI大模型之Linux與Shell_自定義函數(shù).mp4
│ 20_AI大模型之Linux與Shell_cut命令.mp4
│ 21_AI大模型之Linux與Shell_awk命令.mp4
│ 每日一考.md
│
├─04_MySQL
│ │ 筆記.7z
│ │ 資料.7z
│ │
│ ├─day01
│ │ 00_AI大模型之MySQL_每日一考講解.mp4
│ │ 01_AI大模型之MySQL_MySQL介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之MySQL_表之間關系.mp4
│ │ 03_AI大模型之MySQL_MySQL的安裝.mp4
│ │ 04_AI大模型之MySQL_客戶端工具的使用.mp4
│ │ 05_AI大模型之MySQL_命令行客戶端基本操作.mp4
│ │ 06_AI大模型之MySQL_可視化客戶端基本操作.mp4
│ │ 07_AI大模型之MySQL_SQL語句分類以及規(guī)范和注釋.mp4
│ │ 08_AI大模型之MySQL_DDL_庫相關.mp4
│ │ 09_AI大模型之MySQL_DDL_創(chuàng)建表.mp4
│ │ 10_AI大模型之MySQL_DDL_其它表相關操作.mp4
│ │ 11_AI大模型之MySQL_DML_向表中添加數(shù)據(jù).mp4
│ │ 12_AI大模型之MySQL_DML_從表中刪除數(shù)據(jù).mp4
│ │ 13_AI大模型之MySQL_DML_修改表中數(shù)據(jù).mp4
│ │ 14_AI大模型之MySQL_DML_查詢以及總結.mp4
│ │ 15_AI大模型之MySQL_算術、比較、區(qū)間運算符.mp4
│ │ 16_AI大模型之MySQL_模糊匹配.mp4
│ │ 17_AI大模型之MySQL_邏輯運算以及空值處理.mp4
│ │ 每日一考.md
│ │
│ ├─day02
│ │ 00_AI大模型之MySQL_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之MySQL_整數(shù)類型.mp4
│ │ 02_AI大模型之MySQL_浮點數(shù)類型.mp4
│ │ 03_AI大模型之MySQL_定長與變長字符串.mp4
│ │ 04_AI大模型之MySQL_枚舉與集合.mp4
│ │ 05_AI大模型之MySQL_日期時間類型.mp4
│ │ 06_AI大模型之MySQL_常用的數(shù)學函數(shù).mp4
│ │ 07_AI大模型之MySQL_常用數(shù)學函數(shù)案例.mp4
│ │ 08_AI大模型之MySQL_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 09_AI大模型之MySQL_常用字符串函數(shù).mp4
│ │ 10_AI大模型之MySQL_常用字符函數(shù)案例.mp4
│ │ 11_AI大模型之MySQL_日期函數(shù).mp4
│ │ 12_AI大模型之MySQL_加密函數(shù).mp4
│ │ 13_AI大模型之MySQL_條件判斷函數(shù).mp4
│ │ 14_AI大模型之MySQL_聚合函數(shù).mp4
│ │ 15_AI大模型之MySQL_窗口函數(shù).mp4
│ │ 16_AI大模型之MySQL_分組函數(shù)案例.mp4
│ │ 每日一考.md
│ │
│ ├─day03
│ │ 00_AI大模型之MySQL_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之MySQL_關聯(lián)查詢介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之MySQL_內(nèi)連接.mp4
│ │ 03_AI大模型之MySQL_左外連接.mp4
│ │ 04_AI大模型之MySQL_右外連接.mp4
│ │ 05_AI大模型之MySQL_全外連接.mp4
│ │ 06_AI大模型之MySQL_自連接.mp4
│ │ 07_AI大模型之MySQL_from,where,join,groupby子句.mp4
│ │ 08_AI大模型之MySQL_having,orderby,limit.mp4
│ │ 09_AI大模型之MySQL_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 10_AI大模型之MySQL_select子句執(zhí)行順序.mp4
│ │ 11_AI大模型之MySQL_select中使用子查詢.mp4
│ │ 12_AI大模型之MySQL_where中使用子查詢.mp4
│ │ 13_AI大模型之MySQL_having中使用子查詢.mp4
│ │ 14_AI大模型之MySQL_exists子查詢.mp4
│ │ 15_AI大模型之MySQL_from中使用子查詢.mp4
│ │ 16_AI大模型之MySQL_update中使用子查詢.mp4
│ │ 17_AI大模型之MySQL_子查詢建表以及通用表達式.mp4
│ │ 數(shù)據(jù)結構與算法.bmpr
│ │ 每日一考.md
│ │
│ └─day04
│ 00_AI大模型之MySQL_內(nèi)容回顧.mp4
│ 01_AI大模型之MySQL_約束介紹.mp4
│ 02_AI大模型之MySQL_非空約束.mp4
│ 03_AI大模型之MySQL_唯一鍵索引.mp4
│ 04_AI大模型之MySQL_主鍵約束.mp4
│ 05_AI大模型之MySQL_自增約束.mp4
│ 06_AI大模型之MySQL_默認值約束.mp4
│ 07_AI大模型之MySQL_檢查約束.mp4
│ 08_AI大模型之MySQL_外鍵約束.mp4
│ 09_AI大模型之MySQL_事務.mp4
│ 10_AI大模型之MySQL_事務隔離級別.mp4
│ 11_AI大模型之MySQL_用戶管理.mp4
│ 12_AI大模型之MySQL_從本地MySQL中查詢數(shù)據(jù).mp4
│ 13_AI大模型之MySQL_添加，修改，刪除數(shù)據(jù).mp4
│ 14_AI大模型之MySQL_Ubuntu上安裝MySQL.mp4
│ 15_AI大模型之MySQL_操作Ubuntu上的MySQL.mp4
│ 16_AI大模型之MySQL_操作Redis.mp4
│ 17_AI大模型之MySQL_操作Hive.mp4
│ Python連接外部數(shù)據(jù)源.7z
│ 代碼.7z
│
├─05_Numpy&Pandas
│ │ 筆記.7z
│ │ 資料.7z
│ │
│ ├─day01
│ │ 00_AI大模型之Numpy_Pandas_前面內(nèi)容梳理.mp4
│ │ 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介紹.mp4
│ │ 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Window上安裝Anaconda.mp4
│ │ 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安裝Anaconda.mp4
│ │ 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4
│ │ 05_AI大模型之Numpy_Pandas_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用遠程Jupyter.mp4
│ │ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy介紹.mp4
│ │ 08_AI大模型之Numpy_Pandas_ndArray常用的屬性.mp4
│ │ 09_AI大模型之Numpy_Pandas_array()與asarray().mp4
│ │ 10_AI大模型之Numpy_Pandas_zeros、ones、empty.mp4
│ │ 11_AI大模型之Numpy_Pandas_full、arange、linspace、logspace.mp4
│ │ 12_AI大模型之Numpy_Pandas_隨機數(shù)數(shù)組以及matrix.mp4
│ │ 13_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray數(shù)據(jù)類型.mp4
│ │ 14_AI大模型之Numpy_Pandas_切片和索引.mp4
│ │ 15_AI大模型之Numpy_Pandas_基本函數(shù).mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day02
│ │ 00_AI大模型之Numpy_Pandas_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Numpy_Pandas_統(tǒng)計函數(shù).mp4
│ │ 02_AI大模型之Numpy_Pandas_比較、排序、去重函數(shù).mp4
│ │ 03_AI大模型之Numpy_Pandas_廣播.mp4
│ │ 04_AI大模型之Numpy_Pandas_矩陣乘法.mp4
│ │ 05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介紹.mp4
│ │ 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Series對象的創(chuàng)建.mp4
│ │ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用屬性.mp4
│ │ 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法.mp4
│ │ 09_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方式_2.mp4
│ │ 10_AI大模型之Numpy_Pandas_Series的計算.mp4
│ │ 11_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame對象的創(chuàng)建.mp4
│ │ 12_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的屬性.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day03
│ │ 00_AI大模型之Numpy_Pandas_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法.mp4
│ │ 02_AI大模型之Numpy_Pandas_布爾索引以及DataFrame的運算.mp4
│ │ 03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作.mp4
│ │ 04_AI大模型之Numpy_Pandas_數(shù)據(jù)的導出.mp4
│ │ 05_AI大模型之Numpy_Pandas_數(shù)據(jù)的導入以及日期處理初識.mp4
│ │ 06_AI大模型之Numpy_Pandas_簡單數(shù)據(jù)分析.mp4
│ │ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_分組聚合統(tǒng)計.mp4
│ │ 08_AI大模型之Numpy_Pandas_員工分析練習.mp4
│ │ 09_AI大模型之Numpy_Pandas_concat.mp4
│ │ 10_AI大模型之Numpy_Pandas_merge基本連接.mp4
│ │ 11_AI大模型之Numpy_Pandas_merge實現(xiàn)內(nèi)外連接以及join連接.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ ├─day04
│ │ 00_AI大模型之Numpy_Pandas_內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 01_AI大模型之Numpy_Pandas_查看缺失值.mp4
│ │ 02_AI大模型之Numpy_Pandas_剔除以及填充缺失值.mp4
│ │ 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Series中使用apply.mp4
│ │ 04_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame中使用apply以及向量化函數(shù).mp4
│ │ 05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrameGroupBy對象.mp4
│ │ 06_AI大模型之Numpy_Pandas_cut函數(shù).mp4
│ │ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_上午內(nèi)容回顧.mp4
│ │ 08_AI大模型之Numpy_Pandas_分組聚合.mp4
│ │ 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分組轉(zhuǎn)換以及分組過濾.mp4
│ │ 10_AI大模型之Numpy_Pandas_按睡眠時間和壓力等級統(tǒng)計睡眠質(zhì)量.mp4
│ │ 11_AI大模型之Numpy_Pandas_睡眠時間、壓力等級、職業(yè)、性別統(tǒng)計睡眠質(zhì)量.mp4
│ │ 12_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas日期類型.mp4
│ │ 13_AI大模型之Numpy_Pandas_時間序列.mp4
│ │ 14_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib繪圖.mp4
│ │ 代碼.7z
│ │
│ └─day05
│ 00_AI大模型之Numpy_Pandas_內(nèi)容回顧.mp4
│ 01_AI大模型之Numpy_Pandas_面向?qū)ο蟮姆绞斤@示正余弦.mp4
│ 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib直方圖以及散點圖.mp4
│ 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的Plot的繪圖展示.mp4
│ 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可視化.mp4
│ 05_AI大模型之Numpy_Pandas_房價評估項目介紹.mp4
│ 06_AI大模型之Numpy_Pandas_數(shù)據(jù)的導入以及清洗.mp4
│ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征(1).mp4
│ 07_AI大模型之Numpy_Pandas_添加新的特征.mp4
│ 08_AI大模型之Numpy_Pandas_描述性和相關性統(tǒng)計.mp4
│ 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分組聚合統(tǒng)計以及可視化.mp4
│ 10_AI大模型之Numpy_Pandas_總結.mp4
│ 代碼.7z
│
└─06_機器學習核心
│ 筆記.7z
│ 資料.7z
│
├─day01
│ 1_課程整體介紹.wmv
│ 2_數(shù)學基礎_導數(shù).wmv
│ 3_練習_函數(shù)和導數(shù).wmv
│ 4_偏導數(shù)和梯度.wmv
│ 5_向量運算.wmv
│ 6_矩陣運算.wmv
│ 7_矩陣求導.wmv
│ 8_梯度矩陣.wmv
│ 9_練習_計算梯度.wmv
│ 10_概率和概率分布.wmv
│ 11_練習_生成隨機數(shù).wmv
│ 12_貝葉斯定理.wmv
│ 13_極大似然估計.wmv
│ 14_機器學習概述.wmv
│ 15_機器學習發(fā)展歷史.wmv
│
├─day02
│ 1_機器學習應用領域.wmv
│ 2_機器學習基本術語.wmv
│ 3_機器學習方法分類.wmv
│ 4_機器學習建模流程.wmv
│ 5_特征工程的內(nèi)容.wmv
│ 6_特征工程方法_低方差過濾法.wmv
│ 7_特征工程方法_皮爾遜相關系數(shù)法.wmv
│ 8_特征工程方法_斯皮爾曼相關系數(shù)法.wmv
│ 9_特征工程方法_PCA.wmv
│ 10_PCA補充說明.wmv
│ 11_PCA補充說明2.wmv
│
├─day03
│ 1_損失函數(shù).wmv
│ 2_經(jīng)驗誤差和泛化誤差.wmv
│ 3_欠擬合和過擬合.wmv
│ 4_擬合案例_欠擬合.wmv
│ 5_擬合案例_恰好擬合和過擬合.wmv
│ 6_擬合案例_問題解答.wmv
│ 7_擬合案例_問題解答補充.wmv
│ 8_正則化.wmv
│ 9_正則化_問題解答.wmv
│ 10_正則化_案例.wmv
│ 11_交叉驗證.wmv
│ 12_交叉驗證_補充說明.wmv
│ 13_模型求解算法_解析法.wmv
│ 14_交叉驗證_補充說明2.wmv
│ ch02_base.7z
│
├─Day04
│ 1_機器學習流程總結.wmv
│ 2_梯度下降法.wmv
│ 3_梯度下降法分類.wmv
│ 4_梯度下降法具體步驟.wmv
│ 5_梯度下降法案例_求函數(shù)最小值.wmv
│ 6_梯度下降法案例_求函數(shù)目標值的位置.wmv
│ 7_學習率的調(diào)整.wmv
│ 8_梯度下降法應用.wmv
│ 9_牛頓法和逆牛頓法.wmv
│ 10_回歸模型評價指標.wmv
│ 11_分類模型評價指標_混淆矩陣.wmv
│ 12_分類模型評價指標_精確率和召回率.wmv
│ 13_分類模型評價指標_f1和分類報告.wmv
│ 14_分類模型評價指標_ROC和AUC.wmv
│ ml_tutorial.7z
│
├─day05
│ 1_機器學習基本理論復習總結.wmv
│ 2_ROC_補充說明.wmv
│ 3_KNN_原理介紹.wmv
│ 4_KNN_API示例_分類.wmv
│ 5_KNN_API示例_回歸.wmv
│ 6_補充說明_距離計算和權重.wmv
│ 7_KNN_距離度量方法.wmv
│ 8_歸一化.wmv
│ 9_標準化.wmv
│ 10_心臟病案例_數(shù)據(jù)集說明和加載.wmv
│ 11_心臟病案例_數(shù)據(jù)集劃分.wmv
│ 12_心臟病案例_特征工程.wmv
│ 13_心臟病案例_模型訓練和評估.wmv
│ 14_心臟病案例_模型保存加載和預測.wmv
│ 15_心臟病案例_網(wǎng)格搜索和交叉驗證.wmv
│ ml_tutorial.7z
│
├─day06
│ 1_復習回顧_KNN.wmv
│ 2_補充說明_網(wǎng)格搜索和交叉驗證.wmv
│ 3_線性回歸_原理和應用.wmv
│ 4_線性回歸_API應用示例.wmv
│ 5_線性回歸_損失函數(shù).wmv
│ 6_線性回歸_最小二乘法求解一元線性回歸.wmv
│ 7_線性回歸_正規(guī)方程法求解.wmv
│ 8_線性回歸_API_截距參數(shù).wmv
│ 9_線性回歸_梯度下降法.wmv
│ 10_線性回歸_梯度下降法主要問題.wmv
│ 11_線性回歸_梯度下降法API調(diào)用.wmv
│ 12_線性回歸案例_廣告效果預測.wmv
│ ml_tutorial_Day06.7z
│
├─day07
│ 1_復習回顧_線性回歸.wmv
│ 2_問題解答_梯度下降tol參數(shù).wmv
│ 3_邏輯回歸_基本概念和原理.wmv
│ 4_邏輯回歸_函數(shù)表達式補充說明.wmv
│ 5_邏輯回歸_應用場景.wmv
│ 6_邏輯回歸_損失函數(shù).wmv
│ 7_邏輯回歸_損失函數(shù)的梯度.wmv
│ 8_邏輯回歸_API參數(shù)介紹.wmv
│ 9_邏輯回歸_應用案例_心臟病檢測.wmv
│ 10_邏輯回歸_多分類任務.wmv
│ 11_邏輯回歸案例_手寫數(shù)字識別.wmv
│ 12_感知機_基本介紹.wmv
│ 13_感知機_邏輯門電路.wmv
│ 14_感知機_簡單實現(xiàn)與門.wmv
│ 15_感知機_實現(xiàn)邏輯門電路.wmv
│ 16_感知機_感知機的局限.wmv
│ 17_感知機_多層感知機實現(xiàn)異或門.wmv
│ ml_tutorial_Day07.7z
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├─day08
│ 1_復習回顧_邏輯回歸和感知機.wmv
│ 2_樸素貝葉斯_基本原理.wmv
│ 3_樸素貝葉斯_貝葉斯估計.wmv
│ 4_決策樹_基本原理和工作過程.wmv
│ 5_決策樹_信息熵和條件熵.wmv
│ 6_決策樹_信息增益.wmv
│ 7_決策樹_信息增益率和基尼系數(shù).wmv
│ 8_決策樹_回歸樹.wmv
│ 9_決策樹_剪枝.wmv
│ 10_支持向量機.wmv
│ 11_集成學習_基本介紹.wmv
│ 12_集成學習_AdaBoost.wmv
│ 13_集成學習_隨機森林.wmv
│ 14_聚類_原理簡介和聚類算法.wmv
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└─day09
1_復習回顧_其它監(jiān)督學習和聚類算法.wmv
2_聚類_KMeans代碼示例.wmv
3_聚類_評價指標.wmv
4_降維_奇異值分解.wmv
5_降維_主成分分析.wmv
6_機器學習總體復習.wmv
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