课程目录：

├── 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
│ ├── 2.资料.exe
│ └── 3.代码.exe
├── 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
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_如何学.mkv
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_数据结构分类.mkv
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_时间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_最坏时间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_大O表示法常见的情况.mkv
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_空间复杂度.mkv
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_数组和list区别.mkv
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_自定义数组.mkv
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_数组扩容.mkv
│ │ │ ├── 10_AI大模型之数据结构与算法_向数组中添加元素.mkv
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_链表类创建.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_向链表中插入元素.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_删除链表元素.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之数据结构与算法_链表其它操作.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_栈数据结构介绍.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
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_队列介绍.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_入队代码实现.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
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_哈希表介绍.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_哈希表类创建.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
│ │ │ ├── 11_AI大模型之数据结构与算法_向哈希表中添加元素.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之数据结构与算法_扩容.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之数据结构与算法_从哈希表中删除元素.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_获取元素以及遍历.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_哈希表整体测试.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_树介绍.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
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_常见的二叉树.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
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_定义节点类以及树类.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_查询方法的实现.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_向树中添加元素.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
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_删除没有子节点的节点.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
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 12_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_树的遍历.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之数据结构与算法_图的介绍.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之数据结构与算法_二分查找法.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之数据结构与算法_查找多数元素.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之数据结构与算法_总结.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_冒泡排序.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_选择排序.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_插入排序.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_归并排序.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_快速排序.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_堆排序.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_1.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_分治_汉诺塔思路_2.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ └── day05
│ │ ├── 00_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法.mp4
│ │ ├── 01_AI大模型之数据结构与算法_卡拉楚巴算法代码分析.mp4
│ │ ├── 02_AI大模型之数据结构与算法_动态规划爬楼梯.mp4
│ │ ├── 03_AI大模型之数据结构与算法_最大的连续子数组之和.mp4
│ │ ├── 04_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包思路分析.mp4
│ │ ├── 05_AI大模型之数据结构与算法_0-1背包代码分析.mp4
│ │ ├── 06_AI大模型之数据结构与算法_完全背包.mp4
│ │ ├── 07_AI大模型之数据结构与算法_回溯算法_全排列.mp4
│ │ ├── 08_AI大模型之数据结构与算法_全排列代码分析.mp4
│ │ ├── 09_AI大模型之数据结构与算法_贪心算法_最大交换.mp4
│ │ └── 代码.exe
│ ├── 1.笔记.exe
│ ├── 2.资料.exe
│ └── 3.代码.exe
├── 03_Linux及Shell
│ ├── 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.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Linux与Shell_Linux介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Linux与Shell_安装VMWare虚拟机.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Linux与Shell_配置虚拟电脑.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
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Linux与Shell_安装Xshell并配置连接.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Linux与Shell_Xshell版本说明.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Linux与Shell_目录结构介绍.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Linux与Shell_软件包管理器.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Linux与Shell_帮助命令.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Linux与Shell_pwd,ls,cd命令.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Linux与Shell_mkdir,touch,cp命令.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Linux与Shell_rm,mv,cat,tail,echo命令.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Linux与Shell_重定向,ln,history命令.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Linux与Shell_vim编辑器模式.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之Linux与Shell_vim演示.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之Linux与Shell_root用户.mp4
│ │ │ ├── 18_AI大模型之Linux与Shell_用户管理命令.mp4
│ │ │ ├── 19_AI大模型之Linux与Shell_用户组管理命令.mp4
│ │ │ └── 20_AI大模型之Linux与Shell_文件权限命令.mp4
│ │ └── day02
│ │ ├── 00_AI大模型之Linux与Shell_内容回顾.mp4
│ │ ├── 01_AI大模型之Linux与Shell_find命令.mp4
│ │ ├── 02_AI大模型之Linux与Shell_管道符和grep.mp4
│ │ ├── 03_AI大模型之Linux与Shell_打包和解包.mp4
│ │ ├── 04_AI大模型之Linux与Shell_df,du,top和free命令.mp4
│ │ ├── 05_AI大模型之Linux与Shell_ps和netstat命令.mp4
│ │ ├── 06_AI大模型之Linux与Shell_定时任务.mp4
│ │ ├── 07_AI大模型之Linux与Shell_Shell介绍.mp4
│ │ ├── 08_AI大模型之Linux与Shell_第一个Shell程序.mp4
│ │ ├── 09_AI大模型之Linux与Shell_变量定义.mp4
│ │ ├── 10_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量.mp4
│ │ ├── 11_AI大模型之Linux与Shell_上午内容回顾.mp4
│ │ ├── 12_AI大模型之Linux与Shell_算术运算与条件判断.mp4
│ │ ├── 13_AI大模型之Linux与Shell_if分支.mp4
│ │ ├── 14_AI大模型之Linux与Shell_case分支.mp4
│ │ ├── 15_AI大模型之Linux与Shell_for循环.mp4
│ │ ├── 16_AI大模型之Linux与Shell_特殊变量对比.mp4
│ │ ├── 17_AI大模型之Linux与Shell_while循环.mp4
│ │ ├── 18_AI大模型之Linux与Shell_read.mp4
│ │ ├── 19_AI大模型之Linux与Shell_自定义函数.mp4
│ │ ├── 20_AI大模型之Linux与Shell_cut命令.mp4
│ │ ├── 21_AI大模型之Linux与Shell_awk命令.mp4
│ │ └── 每日一考.md
│ └── 1.笔记.exe
├── 04_MySQL
│ ├── 3.代码
│ │ └── []
│ ├── 4.视频
│ │ ├── day01
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_表之间关系.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_MySQL的安装.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_客户端工具的使用.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_命令行客户端基本操作.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_可视化客户端基本操作.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_SQL语句分类以及规范和注释.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_DDL_库相关.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_DDL_创建表.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_DDL_其它表相关操作.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_DML_向表中添加数据.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_DML_从表中删除数据.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_DML_修改表中数据.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
│ │ │ ├── 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
│ │ │ └── 每日一考.md
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_整数类型.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_浮点数类型.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_定长与变长字符串.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
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_常用的数学函数.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_常用数学函数案例.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_常用字符串函数.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_常用字符函数案例.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_日期函数.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_加密函数.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_条件判断函数.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_聚合函数.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_窗口函数.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_分组函数案例.mp4
│ │ │ └── 每日一考.md
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_关联查询介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_内连接.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_左外连接.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_右外连接.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_全外连接.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_自连接.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_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_select子句执行顺序.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
│ │ │ ├── 14_AI大模型之MySQL_exists子查询.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之MySQL_from中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_update中使用子查询.mp4
│ │ │ ├── 17_AI大模型之MySQL_子查询建表以及通用表达式.mp4
│ │ │ ├── 每日一考.md
│ │ │ └── 数据结构与算法.bmpr
│ │ └── day04
│ │ ├── 00_AI大模型之MySQL_内容回顾.mp4
│ │ ├── 01_AI大模型之MySQL_约束介绍.mp4
│ │ ├── 02_AI大模型之MySQL_非空约束.mp4
│ │ ├── 03_AI大模型之MySQL_唯一键索引.mp4
│ │ ├── 04_AI大模型之MySQL_主键约束.mp4
│ │ ├── 05_AI大模型之MySQL_自增约束.mp4
│ │ ├── 06_AI大模型之MySQL_默认值约束.mp4
│ │ ├── 07_AI大模型之MySQL_检查约束.mp4
│ │ ├── 08_AI大模型之MySQL_外键约束.mp4
│ │ ├── 09_AI大模型之MySQL_事务.mp4
│ │ ├── 10_AI大模型之MySQL_事务隔离级别.mp4
│ │ ├── 11_AI大模型之MySQL_用户管理.mp4
│ │ ├── 12_AI大模型之MySQL_从本地MySQL中查询数据.mp4
│ │ ├── 13_AI大模型之MySQL_添加，修改，删除数据.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
│ │ ├── 16_AI大模型之MySQL_操作Redis.mp4
│ │ ├── 17_AI大模型之MySQL_操作Hive.mp4
│ │ ├── Python连接外部数据源.exe
│ │ └── 代码.exe
│ ├── 1.笔记.exe
│ └── 2.资料.exe
├── 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
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Window上安装Anaconda.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中使用远程Jupyter.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Numpy介绍.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Numpy_Pandas_ndArray常用的属性.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_array()与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_随机数数组以及matrix.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Numpy_Pandas_ndarray数据类型.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Numpy_Pandas_切片和索引.mp4
│ │ │ ├── 15_AI大模型之Numpy_Pandas_基本函数.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day02
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_统计函数.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Numpy_Pandas_比较、排序、去重函数.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Numpy_Pandas_广播.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Numpy_Pandas_矩阵乘法.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas介绍.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_Series对象的创建.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用属性.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Numpy_Pandas_Series常用方法_1.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的计算.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame对象的创建.mp4
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用的属性.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day03
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame常用方法.mp4
│ │ │ ├── 02_AI大模型之Numpy_Pandas_布尔索引以及DataFrame的运算.mp4
│ │ │ ├── 03_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrame的修改操作.mp4
│ │ │ ├── 04_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导出.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及日期处理初识.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_简单数据分析.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Numpy_Pandas_员工分析练习.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_concat.mp4
│ │ │ ├── 10_AI大模型之Numpy_Pandas_merge基本连接.mp4
│ │ │ ├── 11_AI大模型之Numpy_Pandas_merge实现内外连接以及join连接.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ ├── day04
│ │ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.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以及向量化函数.mp4
│ │ │ ├── 05_AI大模型之Numpy_Pandas_DataFrameGroupBy对象.mp4
│ │ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_cut函数.mp4
│ │ │ ├── 07_AI大模型之Numpy_Pandas_上午内容回顾.mp4
│ │ │ ├── 08_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合.mp4
│ │ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组转换以及分组过滤.mp4
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 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
│ │ │ ├── 12_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas日期类型.mp4
│ │ │ ├── 13_AI大模型之Numpy_Pandas_时间序列.mp4
│ │ │ ├── 14_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib绘图.mp4
│ │ │ └── 代码.exe
│ │ └── day05
│ │ ├── 00_AI大模型之Numpy_Pandas_内容回顾.mp4
│ │ ├── 01_AI大模型之Numpy_Pandas_面向对象的方式显示正余弦.mp4
│ │ ├── 02_AI大模型之Numpy_Pandas_Matplotlib直方图以及散点图.mp4
│ │ ├── 03_AI大模型之Numpy_Pandas_Pandas的Plot的绘图展示.mp4
│ │ ├── 04_AI大模型之Numpy_Pandas_Seaborn可视化.mp4
│ │ ├── 05_AI大模型之Numpy_Pandas_房价评估项目介绍.mp4
│ │ ├── 06_AI大模型之Numpy_Pandas_数据的导入以及清洗.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_描述性和相关性统计.mp4
│ │ ├── 09_AI大模型之Numpy_Pandas_分组聚合统计以及可视化.mp4
│ │ ├── 10_AI大模型之Numpy_Pandas_总结.mp4
│ │ └── 代码.exe
│ ├── 1.笔记.exe
│ └── 2.资料.exe
└── 06_机器学习核心
├── 3.代码
│ └── []
├── 4.视频
│ ├── day01
│ │ ├── 10_概率和概率分布.wmv
│ │ ├── 11_练习_生成随机数.wmv
│ │ ├── 12_贝叶斯定理.wmv
│ │ ├── 13_极大似然估计.wmv
│ │ ├── 14_机器学习概述.wmv
│ │ ├── 15_机器学习发展历史.wmv
│ │ ├── 1_课程整体介绍.wmv
│ │ ├── 2_数学基础_导数.wmv
│ │ ├── 3_练习_函数和导数.wmv
│ │ ├── 4_偏导数和梯度.wmv
│ │ ├── 5_向量运算.wmv
│ │ ├── 6_矩阵运算.wmv
│ │ ├── 7_矩阵求导.wmv
│ │ ├── 8_梯度矩阵.wmv
│ │ └── 9_练习_计算梯度.wmv
│ ├── day02
│ │ ├── 10_PCA补充说明.wmv
│ │ ├── 11_PCA补充说明2.wmv
│ │ ├── 1_机器学习应用领域.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
│ │ ├── 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
│ │ ├── 8_特征工程方法_斯皮尔曼相关系数法.wmv
│ │ └── 9_特征工程方法_PCA.wmv
│ ├── day03
│ │ ├── 10_正则化_案例.wmv
│ │ ├── 11_交叉验证.wmv
│ │ ├── 12_交叉验证_补充说明.wmv
│ │ ├── 13_模型求解算法_解析法.wmv
│ │ ├── 14_交叉验证_补充说明2.wmv
│ │ ├── 1_损失函数.wmv
│ │ ├── 2_经验误差和泛化误差.wmv
│ │ ├── 3_欠拟合和过拟合.wmv
│ │ ├── 4_拟合案例_欠拟合.wmv
│ │ ├── 5_拟合案例_恰好拟合和过拟合.wmv
│ │ ├── 6_拟合案例_问题解答.wmv
│ │ ├── 7_拟合案例_问题解答补充.wmv
│ │ ├── 8_正则化.wmv
│ │ ├── 9_正则化_问题解答.wmv
│ │ └── ch02_base.exe
│ ├── Day04
│ │ ├── 10_回归模型评价指标.wmv
│ │ ├── 11_分类模型评价指标_混淆矩阵.wmv
│ │ ├── 12_分类模型评价指标_精确率和召回率.wmv
│ │ ├── 13_分类模型评价指标_f1和分类报告.wmv
│ │ ├── 14_分类模型评价指标_ROC和AUC.wmv
│ │ ├── 1_机器学习流程总结.wmv
│ │ ├── 2_梯度下降法.wmv
│ │ ├── 3_梯度下降法分类.wmv
│ │ ├── 4_梯度下降法具体步骤.wmv
│ │ ├── 5_梯度下降法案例_求函数最小值.wmv
│ │ ├── 6_梯度下降法案例_求函数目标值的位置.wmv
│ │ ├── 7_学习率的调整.wmv
│ │ ├── 8_梯度下降法应用.wmv
│ │ ├── 9_牛顿法和逆牛顿法.wmv
│ │ └── ml_tutorial.exe
│ ├── day05
│ │ ├── 10_心脏病案例_数据集说明和加载.wmv
│ │ ├── 11_心脏病案例_数据集划分.wmv
│ │ ├── 12_心脏病案例_特征工程.wmv
│ │ ├── 13_心脏病案例_模型训练和评估.wmv
│ │ ├── 14_心脏病案例_模型保存加载和预测.wmv
│ │ ├── 15_心脏病案例_网格搜索和交叉验证.wmv
│ │ ├── 1_机器学习基本理论复习总结.wmv
│ │ ├── 2_ROC_补充说明.wmv
│ │ ├── 3_KNN_原理介绍.wmv
│ │ ├── 4_KNN_API示例_分类.wmv
│ │ ├── 5_KNN_API示例_回归.wmv
│ │ ├── 6_补充说明_距离计算和权重.wmv
│ │ ├── 7_KNN_距离度量方法.wmv
│ │ ├── 8_归一化.wmv
│ │ ├── 9_标准化.wmv
│ │ └── ml_tutorial.exe
│ ├── day06
│ │ ├── 10_线性回归_梯度下降法主要问题.wmv
│ │ ├── 11_线性回归_梯度下降法API调用.wmv
│ │ ├── 12_线性回归案例_广告效果预测.wmv
│ │ ├── 1_复习回顾_KNN.wmv
│ │ ├── 2_补充说明_网格搜索和交叉验证.wmv
│ │ ├── 3_线性回归_原理和应用.wmv
│ │ ├── 4_线性回归_API应用示例.wmv
│ │ ├── 5_线性回归_损失函数.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
│ │ ├── 8_线性回归_API_截距参数.wmv
│ │ ├── 9_线性回归_梯度下降法.wmv
│ │ └── ml_tutorial_Day06.exe
│ ├── day07
│ │ ├── 10_逻辑回归_多分类任务.wmv
│ │ ├── 11_逻辑回归案例_手写数字识别.wmv
│ │ ├── 12_感知机_基本介绍.wmv
│ │ ├── 13_感知机_逻辑门电路.wmv
│ │ ├── 14_感知机_简单实现与门.wmv
│ │ ├── 15_感知机_实现逻辑门电路.wmv
│ │ ├── 16_感知机_感知机的局限.wmv
│ │ ├── 17_感知机_多层感知机实现异或门.wmv
│ │ ├── 1_复习回顾_线性回归.wmv
│ │ ├── 2_问题解答_梯度下降tol参数.wmv
│ │ ├── 3_逻辑回归_基本概念和原理.wmv
│ │ ├── 4_逻辑回归_函数表达式补充说明.wmv
│ │ ├── 5_逻辑回归_应用场景.wmv
│ │ ├── 6_逻辑回归_损失函数.wmv
│ │ ├── 7_逻辑回归_损失函数的梯度.wmv
│ │ ├── 8_逻辑回归_API参数介绍.wmv
│ │ ├── 9_逻辑回归_应用案例_心脏病检测.wmv
│ │ └── ml_tutorial_Day07.exe
│ ├── day08
│ │ ├── 10_支持向量机.wmv
│ │ ├── 11_集成学习_基本介绍.wmv
│ │ ├── 12_集成学习_AdaBoost.wmv
│ │ ├── 13_集成学习_随机森林.wmv
│ │ ├── 14_聚类_原理简介和聚类算法.wmv
│ │ ├── 1_复习回顾_逻辑回归和感知机.wmv
│ │ ├── 2_朴素贝叶斯_基本原理.wmv
│ │ ├── 3_朴素贝叶斯_贝叶斯估计.wmv
│ │ ├── 4_决策树_基本原理和工作过程.wmv
│ │ ├── 5_决策树_信息熵和条件熵.wmv
│ │ ├── 6_决策树_信息增益.wmv
│ │ ├── 7_决策树_信息增益率和基尼系数.wmv
│ │ ├── 8_决策树_回归树.wmv
│ │ ├── 9_决策树_剪枝.wmv
│ │ └── 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
├── 1.笔记.exe
└── 2.资料.exe