Go语言视频零基础入门到精通

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├─01 第一章【导学篇】：0基础学习导入
│   01 3月12日-AI大模型学习指南-1.mp4
│   02 0基础前置学习.mp4
│
├─02 第二章 第一阶段（L1）-0基础快速入门AI大模型应用与实战
│   03 recordclip-20250902140331-787f14.mp4
│   04 大模型核心概念和基础原理.mp4
│   05 提示词工程(Prompt Engineering).mp4
│   06 GPTs与 Function Calling开发Al大模型应用.mp4
│   07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用 .mp4
│   07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用.mp4
│   08 掌握Coze玩转Al大模型应用.mp4
│   09 自动化AI工作流原理与实战.mp4
│   10 Dify快速入门到应用实战.mp4
│   11 N8N 快速入门到应用实战.mp4
│
├─03 第三章 第二阶段（L2）：AI大模型的企业级应用
│   12 RAG检索增强生成技术实战.mp4
│   13 Embeddings和向量数据库.mp4
│   14 Embeddings和向量数据库（二）.mp4
│   15 RAG 企业级落地实战优化.mp4
│   16 掌握LangChain实现Al大模型应用.mp4
│   17 大模型应用开发框架Llamalndex.mp4
│   18 LangChain实现企业级Agent智能体.mp4
│   19 AI工作流应用开发实战.mp4
│   20 MCP模型上下文协议概述与应用实战.mp4
│   21 深入浅出 A2A协议以及应用实战.mp4
│
├─04 第四章 第三阶段（L3）-AI大模型的工作原理与优化
│   22 AI大模型产品设计与落地.mp4
│   23 从“NLP 技术”到“Al大模型”.mp4
│   24 探索揭秘神经网络奥秘.mp4
│   25 揭秘神经网络及Transformer的工作原理.mp4
│   26 揭秘Transformer的工作原理.mp4
│   27 揭秘Transformer的工作原理（二）.mp4
│   28 深入浅出了解多模态模型.mp4
│   29 国产大模型 DeepSeek深度剖析.mp4
│   30 AI大模型微调实战(上).mp4
│   31 AI大模型微调实战(下).mp4
│   32 大模型微调项目实践.mp4
│   33 GPU与 CUDA 以及AI大模型企业级部署方案.mp4
│
├─05 第五章 第四阶段（L4）-AI大模型的企业级项目实战
│   32 第一章：课程任务介绍.mp4
│   33 第二章chatBI的优势与挑战修改.mp4
│   34 企业级AI销售助手应用实战.mp4
│   34 第三章：剖析ChatBI的技术原理.mp4
│   35 第四章：驱动ChatBI的核心能力MCP理论介绍.mp4
│   36 第五章(a)-项目一：项目背景&数据结构介绍修改.mp4
│   37 第五章(b)-项目一：text2sql&text2python MCP的实现.mp4
│   38 第五章(c)-项目一：机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写.mp4
│   39 第六章：中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体langGraph架构.mp4
│   40 第七章：langGraph的基本用法修改.mp4
│   41 第八章(a)：langGraph+MCP实现ChatBI主流程搭建.mp4
│   42 第八章(b)：langGraph+MCP项目测试+工程化部署修改.mp4
│   43 第一章(RAG原理+挑战与知识库的构建)修改版本.mp4
│   44 第二章(常用检索-增强-生成方法介绍+扩展).mp4
│   45 第三章(常用RAG代码实操1-稠密检索器).mp4
│   46 第三章(常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器).mp4
│   47 第四章-实战案例一(4.1 需求分析、软件设计与ES的使用)修改版本.mp4
│   48 第四章-实战案例一(4.2-1 词缀树的检索)修改版本.mp4
│   49 第四章-实战案例一(4.2-2 项目整体代码实现).mp4
│   50 第五章-实战案例二-(5.1 需求分析、软件设计)修改版本.mp4
│   51 第五章-实战案例二-(5.2 知识库构建、4种检索器构建)修改版本.mp4
│   52 第五章-实战案例二-(5.3 知识库检索整体代码实现1+2整合)修改版本.mp4
│   53 第五章-实战案例二(5.4 检索效果测试与工程化部署)修改版本.mp4
│   54 第六章-向量知识库热更新实战修改版本.mp4
│   55 1.MCP介绍与底层原理修改版本.mp4
│   56 2.MCP server的编写与并联串联调用原理.mp4
│   57 3.MCP三种协议详解.mp4
│   58 4.1项目一：股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构).mp4
│   59 4.2项目一：股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写).mp4
│   60 5.多智能体框架+多MCP适用场景.mp4
│   61 6.多智能体框架AgentSDK的基本用法.mp4
│   62 7.1项目二：金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构).mp4
│   63 7.2 项目二：金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&金融RAG MCP的实现).mp4
│   64 7.3 项目二：金融投资虚拟顾问(转人工MCP&股价预测MCP&多智能体多MCP运行编排).mp4
│   65 7.4 项目二：金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现).mp4
│   66 第一章-引导式对话系统是什么.mp4
│   67 第二章-引导式对话系统主要面临的挑战.mp4
│   68 第三章-槽位抽取方案比较与选型.mp4
│   69 第四章-对话流程编排的集中实现方案与优劣对比.mp4
│   70 第四章结束后的代码实操讲解(流式+非流式Functionca.mp4
│   71 第五章-5.1-案例背景讲解.mp4
│   72 第五章-5.2-前端演示.mp4
│   73 第六章-6.0-用户数据持久化打码修改版本.mp4
│   74 第六章-6.1-工具定义与功能函数实现介绍.mp4
│   75 第六章-6.2-对话系统整体代码实现.mp4
│   76 第六章-6.3-代码调试与前端页面搭建.mp4
│   77 第六章-6.4-工程化部署编写API接口.mp4
│   78 第七章-引导式对话系统面临的挑战及解决方案.mp4
│
├─06 第六章 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通
│   80 课程大纲介绍.mp4
│   81 大模型训练主要阶段与应用价值.mp4
│   82 大模型微调难点与挑战.mp4
│   83 主流显卡介绍与选择.mp4
│   84 本地微调环境搭建.mp4
│   85 云算力租赁介绍.mp4
│   86 llamafactory项目介绍与安装部署.mp4
│   87 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mp4
│   88 llamafactory-webui难点参数理论讲解.mp4
│   89 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集.mp4
│   90 2.数据集的构建.mp4
│   91 3.微调方法理论介绍与日志监控.mp4
│   92 4.项目实战一：lora微调演示.mp4
│   93 5.BAdam&Galora微调原理讲解.mp4
│   94 6.大模型加速技术.mp4
│   95 量化核心原理介绍.mp4
│   96 PTQ量化原理.mp4
│   97 QTA量化算法原理介绍.mp4
│   98 AWQ量化算法原理介绍.mp4
│   99 HQQ量化算法原理介绍.mp4
│   100 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4
│   101 实战项目三：GPTQ量化实战.mp4
│   102 1.分布式训练基础与网络环境配置.mp4
│   103 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4
│   104 3.分布式微调训练框架与技术.mp4
│   105 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4
│   106 5.实战一-deepspeed&DDP单机多卡分布式微调.mp4
│   107 6.实战二-FSDP&DDP单机多卡分布式微调.mp4
│   108 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4
│   109 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4
│   110 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4
│   111 3和4一起：基于特征的知识蒸馏.mp4
│   112 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4
│   113 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改.mp4
│   114 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4
│   115 1.大模型部署基础.mp4
│   116 2.大模型推理的优化技术.mp4
│   117 3.RestfulAPI与gRPC API的使用.mp4
│   118 4.Ollama实战部署.mp4
│   119 5.VLLM高效推理框架部署.mp4
│   120 6.SGlang介绍与使用.mp4
│   121 7.大模型生命周期管理.mp4
│   122 1.综合项目需求分析.mp4
│   123 2.综合项目数据处理与训练数据集构建.mp4
│   124 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4
│   125 4.大模型未来发展趋势.mp4
│   126 5.AI工程师的职业发展路径.mp4
│
├─07 第七章 【产品篇】AI-Native产品设计
│   130 重写产品经理的定义：从需求执行者到智能系统的导演.mp4
│   131 判断一件事是否值得智能化：从想法到ROI的计算逻辑.mp4
│   132 让知识流动起来：设计可被调用的知识结构.mp4
│   133 从感觉到数据：为智能系统定义可度量的价值口径.mp4
│   134 画出智能流程：对话、回退与责任边界的设计术.mp4
│   135 搭建数据脊梁：让系统拥有可学习的知识底座.mp4
│   136 让系统理解你：提示词设计的产品思维.mp4
│   137 原型不是Demo：用可执行逻辑验证可行性.mp4
│   138 写出可落地的PRD：让每一行描述都能被模型执行.mp4
│   139 用数据回答质疑：如何拆解“贵、准、安全”三种挑战.mp4
│
├─08 第八章【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
│   132 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4
│   133 2-插件配置方法与参数.mp4
│   134 3-大模型节点配置方法.mp4
│   135 4-结束节点配置.mp4
│   136 5-智能体配置方法.mp4
│   137 1-循环节点方法解读.mp4
│   138 2-循环中参数的定义方法.mp4
│   139 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4
│   140 4-智能体测试与输出节点.mp4
│   141 5-批处理的作用与效果.mp4
│   142 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4
│   143 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4
│   144 3-完成剧本节点输出.mp4
│   145 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4
│   146 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4
│   147 6-视频节点构建与错误分析.mp4
│   148 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4
│   149 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
│   150 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4
│   151 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4
│   152 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4
│   153 1-时间线定义方法.mp4
│   154 2-剪映插件介绍.mp4
│   155 3-时间线和素材绑定方法.mp4
│   156 4-剪映草稿添加素材方法.mp4
│   157 5-得到合成后的视频.mp4
│   158 1-对话流配置与创建.mp4
│   159 2-选择器的使用方法.mp4
│   160 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4
│   161 4-知识库构建与匹配方法.mp4
│   162 5-汇总输出与测试.mp4
│   163 1-效果演示与数据读取.mp4
│   164 2-数据清洗与处理.mp4
│   165 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4
│   166 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4
│   167 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4
│   168 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4
│   169 7-不同可视化图表配置方法.mp4
│   170 8-输出与展示配置.mp4
│   171 1-影刀RPA分析.mp4
│   172 2-影刀安装方法.mp4
│   173 3-影刀流程配置方法实例.mp4
│   174 4-执行循环操作.mp4
│   175 5-完成文案采集的全部功能.mp4
│
├─09 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
│   160 20250214_Anaconda环境管理工具的安装教程.mp4
│   161 20250217_Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda.mp4
│   162 20250217_使用Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例.mp4
│   163 20250218_hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析.mp4
│   164 _ollama+deepseek+anythingllm.mp4
│   165 2月21日 Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-1.mp4
│   166 2月22日Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-1.mp4
│   167 【粗剪】DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略.mp4
│   168 Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型.mp4
│   169 2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库.mp4
│   170 Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理.mp4
│   171 20241225_AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.mp4
│   172 jupyter notebook配置方法-1.mp4
│   173 3月21日 Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程.mp4
│
├─10 【基础篇】：Python快速入门
│   174 1-Python环境配置.mp4
│   175 2-Python库安装工具.mp4
│   176 3-Notebook工具使用.mp4
│   177 4-Python简介.mp4
│   178 5-Python数值运算.mp4
│   179 6-Python字符串操作.mp4
│   180 7-1-索引结构.mp4
│   181 7-2-List基础结构.mp4
│   182 8-List核心操作.mp4
│   183 9-字典基础定义.mp4
│   184 10-字典的核心操作.mp4
│   185 11-Set结构.mp4
│   186 11-赋值机制.mp4
│   187 13-判断结构.mp4
│   188 14-循环结构.mp4
│   189 15-函数定义.mp4
│   190 16-模块与包.mp4
│   191 17-异常处理模块.mp4
│   192 18-文件操作.mp4
│   193 19-类的基本定义.mp4
│   194 20-类的属性操作.mp4
│   195 21-时间操作.mp4
│   196 22-Python练习题-1.mp4
│   197 23-Python练习题-2.mp4
│
├─11 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战
│   198 1-Numpy概述.mp4
│   199 2-Array数组.mp4
│   200 3-数组结构.mp4
│   201 4-数组类型.mp4
│   202 5-数值运算.mp4
│   203 6-排序操作.mp4
│   204 7-数组形状操作.mp4
│   205 8-数组生成函数.mp4
│   206 9-常用生成函数.mp4
│   207 10-四则运算.mp4
│   208 11-随机模块.mp4
│   209 12-文件读写.mp4
│   210 13-数组保存.mp4
│   211 14-练习题-1.mp4
│   212 15-练习题-2.mp4
│   213 16-练习题-3.mp4
│   214 1-Pandas概述.mp4
│   215 2-Pandas基本操作.mp4
│   216 3-Pandas索引.mp4
│   217 4-groupby操作.mp4
│   218 5-数值运算1.mp4
│   219 6-对象操作.mp4
│   220 7-对象操作2.mp4
│   221 8-merge操作.mp4
│   222 9-显示设置.mp4
│   223 10-数据透视表.mp4
│   224 11-时间操作.mp4
│   225 12-时间序列操作.mp4
│   226 13-Pandas常用操作.mp4
│   227 14-Pandas常用操作2.mp4
│   228 15-Groupby操作延伸.mp4
│   229 16-字符串操作.mp4
│   230 17-索引进阶.mp4
│   231 18-Pandas绘图操作.mp4
│   232 19-大数据处理技巧.mp4
│   233 1-Matplotlib概述.mp4
│   234 2-子图与标注.mp4
│   235 3-风格设置.mp4
│   236 4-条形图.mp4
│   237 5-条形图细节.mp4
│   238 6-条形图外观.mp4
│   239 7-盒图绘制.mp4
│   240 8-盒图细节.mp4
│   241 9-绘图细节设置.mp4
│   242 10-绘图细节设置2.mp4
│   243 11-直方图与散点图.mp4
│   244 12-3D图绘制.mp4
│   245 13-pie图.mp4
│   246 14-子图布局.mp4
│   247 15-结合pandas与sklearn.mp4
│   248 0-课程简介1.mp4
│   249 1整体布局风格设置.mp4
│   250 2风格细节设置.mp4
│   251 3调色板.mp4
│   252 4调色板颜色设置.mp4
│   253 5单变量分析绘图.mp4
│   254 6回归分析绘图.mp4
│   255 7多变量分析绘图.mp4
│   256 8分类属性绘图.mp4
│   257 9Facetgrid使用方法.mp4
│   258 10Facetgrid绘制多变量.mp4
│   259 11热度图绘制.mp4
│
├─12 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战
│   260 1-001 Langchain简介.mp4
│   261 1-002 api_key设置.mp4
│   262 2-001 Langchain中的基本数据结构.mp4
│   263 2-002 模型种类.mp4
│   264 3-001 提示.mp4
│   265 3-002 示例选择器.mp4
│   266 3-003 输出解析part1.mp4
│   267 3-004 输出解析part2.mp4
│   268 4-001 文档加载器.mp4
│   269 4-002 文档分割器.mp4
│   270 4-003 文档检索.mp4
│   271 5-001 记忆.mp4
│   272 5-002 链-简单顺序链.mp4
│   273 5-003 链-总结链.mp4
│   274 6-001 Agent智能体简介.mp4
│   275 1-总结摘要.mp4
│   276 2-上下文问答.mp4
│   277 3- 结构化提取.mp4
│   278 4-评估.mp4
│   279 5- SQL 查询.mp4
│   280 6- 代码理解.mp4
│   281 7- api交互.mp4
│   282 8 - 聊天机器人.mp4
│   283 9 - Agent.mp4
│   284 1-Agent简介.mp4
│   285 2- LangGraph和Agent.mp4
│   286 3-基础介绍_demo.mp4
│   287 1-简单的图.mp4
│   288 2-langraph中的链.mp4
│   289 3-路由.mp4
│   290 4- react agent.mp4
│   291 5- agent和记忆.mp4
│   292 1-图状态一览.mp4
│   293 2-图状态更新.mp4
│   294 3-多重状态.mp4
│   295 4-修剪过滤消息.mp4
│   296 1-流式输出.mp4
│   297 2-断点.mp4
│   298 3-外部控制修改图状态.mp4
│   299 4 - 动态断点.mp4
│   300 1-并行运行.mp4
│   301 2 - 子图.mp4
│   302 3-map reduce控制流.mp4
│   303 1-介绍.mp4
│   304 2- 索引part1.mp4
│   305 3-索引part2.mp4
│   306 4- 索引part3_词嵌入demo.mp4
│   307 5-索引part4_总结.mp4
│   308 6-索引全流程demo.mp4
│   309 7-检索.mp4
│   310 8-检索.mp4
│   311 9-生成.mp4
│   312 10-生成_demo.mp4
│   313 11-问题改写.mp4
│   314 12-问题改写_demo.mp4
│   315 13-问题改写_rerank_demo.mp4
│   316 14-问题分解.mp4
│   317 15-问题分解_demo.mp4
│   318 16-问题回退.mp4
│   319 17-问题回退demo.mp4
│   320 18-虚拟文档.mp4
│   321 19-虚拟文档demo.mp4
│   322 20-路由.mp4
│   323 21-路由demo.mp4
│   324 22-结构化搜索.mp4
│   325 23-结构化搜索demo.mp4
│
├─13 RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战
│   351 2-RAG的概念和LLM的局限性.mp4
│   352 3-RAG流程.mp4
│   353 4-PDF文档解析工具.mp4
│   354 5-文本的切割.mp4
│   355 6-向量与Embeddings的定义.mp4
│   356 7-千问embedding调用.mp4
│   357 8-向量间的相似度计算.mp4
│   358 9-根据关键字检索.mp4
│   359 10-向量数据库的介绍.mp4
│   360 11-ChromaDB演示.mp4
│   361 12-基于向量检索的RAG实现.mp4
│   362 13-基于RAG实现智能问答系统.mp4
│   363 14-虚拟环境介绍.mp4
│   364 15-Jupyter notebook使用介绍.mp4
│   365 16-LangChain基本介绍.mp4
│   366 17-LangChain核心组件介绍.mp4
│   367 18-LangChain的基本使用.mp4
│
├─14 Dify零基础教程
│   326 0.环境安装和本地部署Dify.mp4
│   327 1.Ai应用的创建.mp4
│   328 2.应用工具箱.mp4
│   329 3.工作流.mp4
│   330 4.知识库.mp4
│   331 5.发布应用.mp4
│
├─15 常见问题答疑
│   332 20250320_课程中的python项目运行方法.mp4
│   333 Coze自定义代码节点.mp4
│   334 深入浅出通俗理解什么是MCP.mp4
│
└─课件资料