课程目录：

├── 01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署（宋老师）
│ ├── day01
│ │ ├── 大模型概述
│ │ │ ├── 课件
│ │ │ └── 视频
│ │ └── 开课.pptx
│ ├── day02
│ │ ├── 课件
│ │ │ └── 课件 v1.1.zip
│ │ └── 视频
│ │ ├── 01-关于RAG的说明.mp4
│ │ ├── 02-关于模型微调的说明.mp4
│ │ ├── 03-关于模型续训的说明.mp4
│ │ ├── 04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）.mp4
│ │ ├── 05-RAG的基本执行流程.mp4
│ │ ├── 06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用.mp4
│ │ ├── 07-以Dify为例演示RAG知识库的使用.mp4
│ │ ├── 08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍.mp4
│ │ ├── 09-创建智能体1：深夜情感主播.mp4
│ │ ├── 10-创建智能体2：大学百事通.mp4
│ │ └── 11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示.mp4
│ ├── day03
│ │ ├── 课件
│ │ │ └── 课件 v1.2.zip
│ │ └── 视频
│ │ ├── 01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍.mp4
│ │ ├── 02-coze中如何导入现有的资源.mp4
│ │ ├── 03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4
│ │ ├── 04-大家几个问题的回复.mp4
│ │ ├── 05-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4
│ │ ├── 06-Dify案例：处理客户投诉助手.mp4
│ │ ├── 07-Coze案例：客服对话记录分析.mp4
│ │ ├── 08-Dify案例：客服对话记录分析.mp4
│ │ ├── 09-Coze与Dify案例：商品评论分析.mp4
│ │ └── 10-Coze案例：商品营销卖点提炼.mp4
│ └── day04
│ ├── 代码
│ │ ├── CozeWorkflowInvoke.py
│ │ └── DifyWorkflowInvoke.py
│ ├── 课件
│ │ └── 同day03的课件.txt
│ ├── 软件
│ │ ├── dify-0.15.5.tar.gz
│ │ ├── OllamaSetup.exe
│ │ ├── Postman-win64-9.15.2-Setup.exe
│ │ ├── Xftp-8.0.0068p.exe
│ │ └── Xshell-8.0.0084p.exe
│ ├── 视频
│ │ ├── 01-Python代码调用Coze平台的工作流.mp4
│ │ ├── 02-Python代码调用Dify平台的工作流.mp4
│ │ ├── 03-本地Ollama的部署说明.mp4
│ │ ├── 04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案.mp4
│ │ ├── 05-服务器配置的选择_Docker的安装.mp4
│ │ ├── 06-Dify的安装和部署.mp4
│ │ ├── 07-Dify平台部署在线大模型.mp4
│ │ ├── 08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM.mp4
│ │ ├── 09-部署嵌入模型_部署重排序模型.mp4
│ │ ├── 10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用.mp4
│ │ ├── 11-建议：相关资源的关闭.mp4
│ │ ├── 12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建.mp4
│ │ ├── 13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建.mp4
│ │ ├── 14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建.mp4
│ │ ├── 15-coze案例3之red_book_and_video_script工作流的搭建.mp4
│ │ └── 16-小结.mp4
│ └── 资料
│ ├── images
│ ├── 抖音编程文案-康师傅
│ └── 本地大模型的安装部署.md
├── 02-LangChain(阳哥)
│ ├── day01
│ │ ├── 01_vcr
│ │ │ ├── 01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4
│ │ │ ├── 02_langchain架构和未来趋势.mp4
│ │ │ ├── 03_模型调用入门.mp4
│ │ │ ├── 04_model_provider课间答疑.mp4
│ │ │ └── 05_模型调用企业版.mp4
│ │ ├── 02_note
│ │ │ ├── LangChain速通实战学生用(严禁预习)2026.1.21.mmap
│ │ │ ├── MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │ └── 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ └── 03_code
│ │ └── 01_helloworld
│ ├── day02
│ │ ├── 01_vcr
│ │ │ ├── 06_Model-IO大模型接口.mp4
│ │ │ ├── 07_Ollama本地大模型部署.mp4
│ │ │ ├── 08_模型调用方法6大方法.mp4
│ │ │ ├── 09_模型参数temperature补充.mp4
│ │ │ ├── 10_Prompt是什么.mp4
│ │ │ └── 11_提示词模板之构造方法.mp4
│ │ ├── 02_note
│ │ │ ├── LangChain速通实战学生用(严禁预习)2026.1.24.mmap
│ │ │ ├── MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │ └── 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ └── 03_code
│ │ ├── 01_helloworld
│ │ ├── 02_models_io
│ │ ├── 03_ollama
│ │ └── 04_prompt
│ ├── day03
│ │ ├── 01_vcr
│ │ │ ├── 12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4
│ │ │ ├── 13_提示词3大主要方法.mp4
│ │ │ ├── 14_ChatPromptTemplate对话提示词模板创建.mp4
│ │ │ ├── 15_ChatPromptTemplate实例化参数3大类型.mp4
│ │ │ ├── 16_MessagesPlaceholder消息占位符提示词模板.mp4
│ │ │ ├── 17_外部加载Prompt.mp4
│ │ │ ├── 18_输出解析器是什么及两大方法.mp4
│ │ │ └── 19_输出解析器进阶用法.mp4
│ │ ├── 02_note
│ │ │ ├── LangChain速通实战学生用(严禁预习)2026.1.25.mmap
│ │ │ ├── MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │ └── 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ └── 03_code
│ │ ├── 01_helloworld
│ │ ├── 02_models_io
│ │ ├── 03_ollama
│ │ ├── 04_prompt
│ │ └── 05_parser
│ ├── day04
│ │ ├── 01_vcr
│ │ │ ├── 20_Runnable统一接口和方法.mp4
│ │ │ ├── 21_LCEL理论入门.mp4
│ │ │ ├── 22_链式调用基础用法案例代码.mp4
│ │ │ ├── 23_RunnableLambda回答同学提问.mp4
│ │ │ ├── 24_记忆缓存为什么重要.mp4
│ │ │ ├── 25_记忆中间件简介.mp4
│ │ │ ├── 26_记忆缓存之内存版.mp4
│ │ │ ├── 27_记忆缓存之redis版.mp4
│ │ │ ├── 28_Tool工具调用理论.mp4
│ │ │ └── 29_Tools实战天气查询.mp4
│ │ ├── 02_note
│ │ │ ├── LangChain速通实战学生用(严禁预习)2026.1.28.mmap
│ │ │ ├── MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │ └── 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ └── 03_code
│ │ ├── 01_helloworld
│ │ ├── 02_models_io
│ │ ├── 03_ollama
│ │ ├── 04_prompt
│ │ ├── 05_parser
│ │ ├── 06_lcel
│ │ ├── 07_memory
│ │ └── 08_tools
│ ├── day05
│ │ └── 03_LangChain大模型智能体260111班(线上班1期)
│ │ ├── 01_vcr（30-40集）
│ │ ├── 02_note
│ │ └── 03_code
│ ├── day06
│ │ ├── 01_vcr（从41集开始）
│ │ │ ├── 01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4
│ │ │ ├── 02_langchain架构和未来趋势.mp4
│ │ │ ├── 03_模型调用入门.mp4
│ │ │ ├── 04_model_provider课间答疑.mp4
│ │ │ ├── 05_模型调用企业版.mp4
│ │ │ ├── 06_Model-IO大模型接口.mp4
│ │ │ ├── 07_Ollama本地大模型部署.mp4
│ │ │ ├── 08_模型调用方法6大方法.mp4
│ │ │ ├── 09_模型参数temperature补充.mp4
│ │ │ ├── 10_Prompt是什么.mp4
│ │ │ ├── 11_提示词模板之构造方法.mp4
│ │ │ ├── 12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4
│ │ │ ├── 13_提示词3大主要方法.mp4
│ │ │ ├── 14_ChatPromptTemplate对话提示词模板创建.mp4
│ │ │ ├── 15_ChatPromptTemplate实例化参数3大类型.mp4
│ │ │ ├── 16_MessagesPlaceholder消息占位符提示词模板.mp4
│ │ │ ├── 17_外部加载Prompt.mp4
│ │ │ ├── 18_输出解析器是什么及两大方法.mp4
│ │ │ ├── 19_输出解析器进阶用法.mp4
│ │ │ ├── 20_Runnable统一接口和方法.mp4
│ │ │ ├── 21_LCEL理论入门.mp4
│ │ │ ├── 22_链式调用基础用法案例代码.mp4
│ │ │ ├── 23_RunnableLambda回答同学提问.mp4
│ │ │ ├── 24_记忆缓存为什么重要.mp4
│ │ │ ├── 25_记忆中间件简介.mp4
│ │ │ ├── 26_记忆缓存之内存版.mp4
│ │ │ ├── 27_记忆缓存之redis版.mp4
│ │ │ ├── 28_Tool工具调用理论.mp4
│ │ │ ├── 29_Tools实战天气查询.mp4
│ │ │ ├── 30_向量化模型理论入门.mp4
│ │ │ ├── 31_向量数据库.mp4
│ │ │ ├── 32_文本向量化hello.mp4
│ │ │ ├── 33_文本嵌入模型常用编码模板.mp4
│ │ │ ├── 34_用redisStack作为向量存储.mp4
│ │ │ ├── 35_RAG是什么能干嘛.mp4
│ │ │ ├── 36_RAG流程和文档加载器理论.mp4
│ │ │ ├── 37_文档加载器-代码案例.mp4
│ │ │ ├── 38_使用split_text()方法进行文本分割.mp4
│ │ │ ├── 39_答疑和分割文档对象案例.mp4
│ │ │ ├── 40_AI智能运维助手大厂真实案例.mp4
│ │ │ ├── 41_MCP入门概念.mp4
│ │ │ ├── 42_MCP架构知识.mp4
│ │ │ ├── 43_MCP案例FastMCP调用.mp4
│ │ │ ├── 44_课堂答疑交流.mp4
│ │ │ ├── 45_Agent智能体入门理论.mp4
│ │ │ ├── 46_Agent演变过程.mp4
│ │ │ ├── 47_AgentReact推理执行案例.mp4
│ │ │ └── 48_A2A案例讲解.mp4
│ │ ├── 02_note
│ │ │ ├── LangChain速通实战学生用All2026.2.1.mmap
│ │ │ └── MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ └── 03_code
│ │ ├── 01_helloworld
│ │ ├── 02_models_io
│ │ ├── 03_ollama
│ │ ├── 04_prompt
│ │ ├── 05_parser
│ │ ├── 06_lcel
│ │ ├── 07_memory
│ │ ├── 08_tools
│ │ ├── 09_embedding
│ │ ├── 10_rag
│ │ ├── 11_mcp
│ │ └── 12_agent
│ ├── day07 langgraph
│ │ ├── 01_vcr
│ │ │ ├── 01_LangGraph理论概述.mp4
│ │ │ ├── 02_LangGraph的技术架构.mp4
│ │ │ ├── 03_LangGraphHelloWorld.mp4
│ │ │ ├── 04_加一点业务.mp4
│ │ │ ├── 05_图的构建流程-小总结.mp4
│ │ │ ├── 06_api之图的构建流程.mp4
│ │ │ ├── 07_api之基本的State定义.mp4
│ │ │ └── 08_api之state的schema.mp4
│ │ ├── 02_code
│ │ │ ├── 01_helloworld
│ │ │ ├── 02_graph
│ │ │ └── 03_state
│ │ └── 03_note
│ │ └── LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.4.mmap
│ ├── day08 LangGraph速通
│ │ ├── 01_vcr(今天从第9集开始)
│ │ │ ├── 01_LangGraph理论概述.mp4
│ │ │ ├── 02_LangGraph的技术架构.mp4
│ │ │ ├── 03_LangGraphHelloWorld.mp4
│ │ │ ├── 04_加一点业务.mp4
│ │ │ ├── 05_图的构建流程-小总结.mp4
│ │ │ ├── 06_api之图的构建流程.mp4
│ │ │ ├── 07_api之基本的State定义.mp4
│ │ │ ├── 08_api之state的schema.mp4
│ │ │ ├── 09_api之state的reducer更新策略.mp4
│ │ │ ├── 10_api之node的定义理论知识.mp4
│ │ │ ├── 11_api之node缓存策略.mp4
│ │ │ ├── 12_api之node的异常重试处理机制.mp4
│ │ │ ├── 13_api之edge普通边和条件边.mp4
│ │ │ ├── 14_api之条件和入口点.mp4
│ │ │ └── 15_api之send.mp4
│ │ ├── 02_code
│ │ │ ├── 01_helloworld
│ │ │ ├── 02_graph
│ │ │ ├── 03_state
│ │ │ ├── 04_node
│ │ │ ├── 05_edge
│ │ │ └── 06_specialApi
│ │ └── 03_note
│ │ └── LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.7.mmap
│ ├── day09 LangGraph速通
│ │ ├── 01_vcr（今天从16集开始）
│ │ │ ├── 01_LangGraph理论概述.mp4
│ │ │ ├── 02_LangGraph的技术架构.mp4
│ │ │ ├── 03_LangGraphHelloWorld.mp4
│ │ │ ├── 04_加一点业务.mp4
│ │ │ ├── 05_图的构建流程-小总结.mp4
│ │ │ ├── 06_api之图的构建流程.mp4
│ │ │ ├── 07_api之基本的State定义.mp4
│ │ │ ├── 08_api之state的schema.mp4
│ │ │ ├── 09_api之state的reducer更新策略.mp4
│ │ │ ├── 10_api之node的定义理论知识.mp4
│ │ │ ├── 11_api之node缓存策略.mp4
│ │ │ ├── 12_api之node的异常重试处理机制.mp4
│ │ │ ├── 13_api之edge普通边和条件边.mp4
│ │ │ ├── 14_api之条件和入口点.mp4
│ │ │ ├── 15_api之send.mp4
│ │ │ ├── 16_api之Command.mp4
│ │ │ ├── 17_api之RuntimeContext运行时上下文.mp4
│ │ │ ├── 18_高级特性之流式处理(Streaming).mp4
│ │ │ ├── 19_内存检查点.mp4
│ │ │ ├── 20_数据库检查点(sqlite).mp4
│ │ │ ├── 21_构建Agent实现记忆存储.mp4
│ │ │ ├── 22_时间回溯(Time-Travel).mp4
│ │ │ ├── 23_子图作为节点添加到父图.mp4
│ │ │ ├── 24_跨图状态交互.mp4
│ │ │ ├── 25_多智能体架构理论说明.mp4
│ │ │ ├── 26_A2A主管和交接案例.mp4
│ │ │ └── 27_智能体技能.mp4
│ │ ├── 02_code
│ │ │ ├── 01_helloworld
│ │ │ ├── 02_graph
│ │ │ ├── 03_state
│ │ │ ├── 04_node
│ │ │ ├── 05_edge
│ │ │ ├── 06_specialApi
│ │ │ ├── 07_senior
│ │ │ └── 08_multi_agent
│ │ └── 03_note
│ │ └── LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.8AllOver.mmap
│ └── FastMCP3.12版本支持.zip
├── 03-项目_掌柜问数
│ └── 尚硅谷大模型项目之掌柜问数
│ ├── 1.笔记
│ │ └── 尚硅谷大模型项目之掌柜问数.docx
│ ├── 2.资料
│ │ ├── docker
│ │ ├── node
│ │ └── prompts
│ ├── 3.代码
│ │ ├── data-agent-fronted.zip
│ │ └── data-agent.zip
│ └── 4.视频
│ ├── day_01
│ ├── day_02
│ ├── day_03
│ ├── day_04
│ ├── day_05（下午+晚上）
│ └── day_06（下午＋晚上）
├── 04-尚硅谷AI大模型之NLP教程【录播课】
│ ├── 1.笔记
│ │ └── 尚硅谷大模型技术之NLP1.0.3.docx
│ ├── 2.资料
│ │ ├── 1.词向量
│ │ │ └── sgns.weibo.word.bz2
│ │ ├── 2.数据集
│ │ │ ├── 1.评论数据集
│ │ │ ├── 2.对话数据集
│ │ │ └── 3.中英短句数据集
│ │ └── 3.预训练模型
│ │ └── bert-base-chinese
│ ├── 3.代码
│ │ └── 代码.zip
│ ├── 4.视频
│ │ ├── 001-NLP-课程简介.mp4
│ │ ├── 002-NLP-课程概述.mp4
│ │ ├── 003-NLP-导论-常见任务.mp4
│ │ ├── 004-NLP-导论-技术演进历史.mp4
│ │ ├── 005-NLP-环境准备.mp4
│ │ ├── 006-NLP-文本表示-概述.mp4
│ │ ├── 007-NLP-文本表示-分词-英文分词.mp4
│ │ ├── 008-NLP-文本表示-分词-英文分词-BPE算法.mp4
│ │ ├── 009-NLP-文本表示-分词-中文分词.mp4
│ │ ├── 010-NLP-文本表示-分词-分词工具-概述.mp4
│ │ ├── 011-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式.mp4
│ │ ├── 012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4
│ │ ├── 013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典.mp4
│ │ ├── 014-NLP-文本表示-词表示-one-hot&语义化词向量-概述.mp4
│ │ ├── 015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4
│ │ ├── 016-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-Skip-Gram.mp4
│ │ ├── 017-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-CBOW.mp4
│ │ ├── 018-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-说明.mp4
│ │ ├── 019-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-编码.mp4
│ │ ├── 020-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-概述.mp4
│ │ ├── 021-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-实操.mp4
│ │ ├── 022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述.mp4
│ │ ├── 023-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-编码.mp4
│ │ ├── 024-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-OOV问题.mp4
│ │ ├── 025-NLP-文本表示-词表示-上下文相关词向量.mp4
│ │ ├── 026-NLP-传统序列模型-RNN-概述.mp4
│ │ ├── 027-NLP-传统序列模型-RNN-基础结构.mp4
│ │ ├── 028-NLP-传统序列模型-RNN-示意图.mp4
│ │ ├── 029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4
│ │ ├── 030-NLP-传统序列模型-RNN-双向结构.mp4
│ │ ├── 031-NLP-传统序列模型-RNN-多层+双向结构.mp4
│ │ ├── 032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4
│ │ ├── 033-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-概述.mp4
│ │ ├── 034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4
│ │ ├── 035-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-形状分析.mp4
│ │ ├── 036-NLP-传统序列模型-RNN-API-小练习.mp4
│ │ ├── 037-NLP-传统序列模型-案例-概述.mp4
│ │ ├── 038-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-数据集说明.mp4
│ │ ├── 039-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-模型结构和训练思路.mp4
│ │ ├── 040-NLP-传统序列模型-RNN-案例-项目结构.mp4
│ │ ├── 041-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-思路分析.mp4
│ │ ├── 042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件.mp4
│ │ ├── 043-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径说明.mp4
│ │ ├── 044-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径处理.mp4
│ │ ├── 045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4
│ │ ├── 046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集.mp4
│ │ ├── 047-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-保存训练集&测试集.mp4
│ │ ├── 048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4
│ │ ├── 049-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-编码.mp4
│ │ ├── 050-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-初始化方法.mp4
│ │ ├── 051-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-前向传播.mp4
│ │ ├── 052-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-环境准备.mp4
│ │ ├── 053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4
│ │ ├── 054-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-单个轮次的训练逻辑.mp4
│ │ ├── 055-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-Tensorboard使用说明.mp4
│ │ ├── 056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型.mp4
│ │ ├── 057-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-说明.mp4
│ │ ├── 058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4
│ │ ├── 059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下.mp4
│ │ ├── 060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4
│ │ ├── 061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4
│ │ ├── 062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4
│ │ ├── 063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4
│ │ ├── 064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码.mp4
│ │ ├── 065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4
│ │ ├── 066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析.mp4
│ │ ├── 067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述.mp4
│ │ ├── 068-NLP-传统序列模型-LSTM-基础结构-说明.mp4
│ │ ├── 069-NLP-传统序列模型-LSTM-缓解梯度消失和爆炸.mp4
│ │ ├── 070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4
│ │ ├── 071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数.mp4
│ │ ├── 072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出.mp4
│ │ ├── 073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析.mp4
│ │ ├── 074-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-说明.mp4
│ │ ├── 075-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-上.mp4
│ │ ├── 076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下.mp4
│ │ ├── 077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4
│ │ ├── 078-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型定义.mp4
│ │ ├── 079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4
│ │ ├── 080-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型预测.mp4
│ │ ├── 081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估.mp4
│ │ ├── 082-NLP-传统序列模型-LSTM-存在问题.mp4
│ │ ├── 083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4
│ │ ├── 084-NLP-传统序列模型-GRU-复杂结构&API使用说明.mp4
│ │ ├── 085-NLP-传统序列模型-GRU-案例实操.mp4
│ │ ├── 086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4
│ │ ├── 087-NLP-Seq2Seq-概述.mp4
│ │ ├── 088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器.mp4
│ │ ├── 089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4
│ │ ├── 090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4
│ │ ├── 091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制.mp4
│ │ ├── 092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4
│ │ ├── 093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4
│ │ ├── 094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4
│ │ ├── 095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer.mp4
│ │ ├── 096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4
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