AI特训营
2025期扩展项目：基于pytorch的语音唤醒系统
2:26:20
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2025期项目Day4: 基于RAG的法律条文智能助手【实现篇】
2:57:33
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2025期项目Day3: 基于RAG的法律条文智能助手【方案篇】
2:21:11
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2025期Day16: HuggingFace模型GGUF格式转换以及使用ollama部署
2:37:05
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2025期项目Day2: 基于本地大模型的AI试题系统（实现篇）
2:50:56
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2025期项目Day1: 基于本地大模型的AI试题系统（方案篇）
2:35:39
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2025期Day26: DeepDeek深入理解及多卡分布式微调
2:34:54
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2025期Day25: 多模态大模型的概念与本地部署调用
1:55:39
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实战 Build Spring AI Application with DeepSeek
3:01:04
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2025期Day24: AutoGen Studio搭建多智能体应用
2:39:20
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2025期Day23: LlamaIndex实现RAG
2:23:43
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2025期Day22: LlamaIndex入门实操
2:23:29
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2025期Day21: LlamaIndex核心组件介绍
2:32:14
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2025期Day20: OpenCompass大模型评估
2:12:09
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2025期Day19: LMDeploy部署大模型
2:22:45
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2025期Day18: Xtuner微调大模型（QLora与Lora）
2:08:33
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2025期Day17: Qwen模型打包部署（HF转GGUF&ollama+open webui部署）
2:09:56
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2025期Day16: HF模型转GGUF以及使用ollama部署
2:37:05
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2025期Day15: LLama Factory模型评估与QLora微调
2:19:59
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2025期Day14: LLaMA Factory模型导出量化
2:39:46
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2025期Day13: Lora模型合并与推理测试
2:14:19
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2025期Day12: Llama3模型Lora微调
2:19:57
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2025期Day11: Llama3大模型本地调用
2:31:56
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2025期Day10: 远程GPU服务器配置与使用
1:55:15
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2025期Day18补: 完整实操XTuner LoRA Fine-tuning
39:20
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2025期Day09: GPT2 中文生成模型定制化微调训练
2:28:52
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2025期Day08: 如何处理超长文本训练问题
2:07:47
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2025期 Day7: 自定义模型编码字典vocab
2:22:26
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2025期Day15补: LLaMA-Factory on GPU Server Host
5:39
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ML实战1.6 总结与答疑
13:36
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ML实战1.5 神经网络
14:37
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ML实战1.4 回归问题
14:44
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ML实战1.3 过拟合
14:58
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ML实战1.2 分类问题
14:36
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ML实战1.1 监督学习
15:46
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ML1.1 机器学习与⼈工智能
15:09
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ML1.2 ⼈工智能领航者
12:10
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ML1.3 什么是机器学习
11:54
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ML1.4 机器学习之统计回归
12:14
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ML2.1 课间答疑
6:12
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ML2.2 机器学习之聚类
15:28
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ML2.3 机器学习之⼤大数据
6:22
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ML2.4 机器学习之数据科学之路
13:52
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ML2.5 数据科学家前景
6:01
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ML2.6 答疑
12:31
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DL1.1 神经元工作原理
16:05
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DL1.2 神经网络介绍
15:17
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DL1.3 深度神经网络
15:21
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DL1.4 卷积神经网络
14:57
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DL1.5 循环神经网络
14:43
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DL1.6 ⽣产判别式⽹络
15:52
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DL1.7 深度学习的应用
15:33
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DL1.8 图⽚生产
13:21
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DL1.9 课后解答
4:16
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3 9 概率统计例题
8:54
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3 8 ⼆维随机变量联合分布例题解析2
21:35
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3 7 ⼆维随机变量联合分布例题解析1
15:26
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3 6 概率统计例题
19:03
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3 5 随机变量例题解析
24:58
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3 4 随机变量和概率密度函数
12:03
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3 3 历年真题解析
20:27
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3 2 相同概率密度函数例题解析
16:13
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3 1 开⽅分布 t分布 F分布
18:02
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2 11 ⼤量事件中的概率性质
18:16
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2 10 概率统计
25:52
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2 9 证明两个正态分布的和还是正态分布
33:52
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2 8 中⼼极限定理
9:37
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16 爬虫（3）
49:16
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17 爬虫（4）
47:57
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18 字符串处理
31:02
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19 dotenv使用
20:27
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20 FastAPI的使用
35:19
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15 爬虫（2）
44:51
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14 爬虫（1）
24:40
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13 文件IO
15:48
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12 JSON应用
25:19
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11 Python程序调式和异常处理技巧
1:00:43
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10 字符编码的处理
39:04
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9 如何使用注解
18:21
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8 Python文档化应用场景
12:11
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7 Python工程应用 字符串
27:37
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2 1 概率密度
33:44
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6 pip包管理工具
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5 PyCharn安装与应用
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4 VSCode安装与应用
11:54
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3 macOS环境安装
5:26
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2 Windows环境安装
4:54
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1 初始Python
9:14
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2 7 ρ的公式推导
23:00
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2 5 泊松定理的推导及例例题
21:37
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2 4 ⼆项分布与泊松分布
21:11
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2 6 多随机变量
15:26
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2 2 PyY的概率密度运算
20:59
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2 3 指数分布
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1 1 概率统计课程介绍
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14 3 厄⽶矩阵
15:17
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14 2 对偶空间与欧⽒空间二
11:04
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14 1 对偶空间与欧⽒空间一
11:17
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13 3 线性代数核心定理
7:51