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msb-AI大模型工程师12.57 GB课时9 程序员的数学 NO.89.590924.74 MB
课时64 5-牛顿法解方程原理_ev.mp413.88 MB课时69 0-坐标下降法_ev.mp47.98 MB课时67 8-牛顿法求解最优化代码演示_ev.mp437.92 MB课时66 7-牛顿法求解最优化问题_ev.mp425.00 MB课时48 2-随机事件_ev.mp49.11 MB课时08 -8-神经网络激活函数Tanh求导_ev.mp45.35 MB课时60 -最优化概念_ev.mp413.54 MB课时54 8-数学期望与方差重要公式_ev.mp415.46 MB课时09 -9-神经网络激活函数Softmax求导_ev.mp423.89 MB课时53 7-方差_ev.mp419.65 MB课时07 -7-神经网络激活函数Sigmoid求导_ev.mp49.87 MB课时03 -3-导数的几何与物理含义_ev.mp46.16 MB课时6 2-2-行向量列向量_ev.mp44.51 MB课时28 3-特征值和行列式_ev.mp412.54 MB课时24 2-0-行列式_ev.mp414.11 MB课时46 8-二次型_ev.mp427.76 MB课时73 4-凸函数_ev.mp47.10 MB课时22 2-8-矩阵运算_ev.mp415.91 MB课时42 4-梯度_ev.mp48.04 MB课时27 2-满秩矩阵_ev.mp413.90 MB课时5 5-随机变量_ev.mp445.89 MB课时05 -5-导数四则运算_ev.mp47.34 MB课时57 -协方差_ev.mp422.27 MB课时77 8-拉格朗日对偶_ev.mp441.30 MB课时9 2-5-特殊向量_ev.mp46.17 MB课时04 -4-导数求导公式_ev.mp49.78 MB课时52 6-期望_ev.mp413.87 MB课时0 --导数定义与作用_ev.mp49.22 MB课时55 9-随机向量_ev.mp45.91 MB课时3 -3-函数凹凸性_ev.mp411.43 MB课时4 -4-一元函数泰勒展开_ev.mp418.60 MB课时62 3-梯度下降公式推导_ev.mp428.75 MB课时37 2-SVD进行矩阵求逆_ev.mp438.55 MB课时25 2--伴随矩阵_ev.mp444.31 MB课时72 3-凸集_ev.mp46.12 MB课时75 6-拉格朗日乘子法_ev.mp416.36 MB课时36 -SVD进行PCA降维_ev.mp434.40 MB课时26 -特征值与特征向量概念_ev.mp446.36 MB课时33 8-求解奇异值分解（SVD）_ev.mp443.90 MB课时32 7-奇异值分解（SVD）_ev.mp434.60 MB课时74 5-凸优化表达形式_ev.mp47.32 MB课时70 -最优化算法瓶颈_ev.mp414.96 MB课时4 3-高阶偏导数_ev.mp45.43 MB课时29 4-特征值分解定义与操作_ev.mp422.63 MB课时49 3-条件概率_ev.mp415.12 MB课时6 2-求导与迭代求解_ev.mp414.94 MB课时8 2-4-向量的范数_ev.mp422.15 MB课时45 7-极值判定法则_ev.mp431.37 MB课时47 -概率论与机器学习_ev.mp46.58 MB课时2 2-7-常见矩阵_ev.mp47.45 MB课时20 线性回归算法 NO.497.3701.45 GB课时23 -7-梯度下降代码演示_ev.mp473.36 MB课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp423.69 MB课时40 -归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp413.97 MB课时29 2-6-BGD批量梯度下降代码演示_ev.mp462.46 MB课时09 0--八元一次方程问题再现_ev.mp436.38 MB课时30 2-7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp413.15 MB课时22 -6-函数与导函数求解最优解_ev.mp420.91 MB课时2 -5-梯度下降步骤_ev.mp423.75 MB课时32 2-9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp417.51 MB课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp437.29 MB课时0 9--数据分析部分知识回顾_ev.mp48.57 MB课时47 7-Ridge算法使用_ev.mp433.00 MB课时50 -天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp427.13 MB课时44 4-L正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp431.72 MB课时3 2-8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp439.69 MB课时9 -3-模型评估_ev.mp445.21 MB课时43 3-L正则化可视化图形_ev.mp426.75 MB课时42 2-套索回归介绍_ev.mp419.35 MB课时6 0-8-sklearn线性回归演示_ev.mp417.67 MB课时56 7-多项式回归实战天猫双十一销量预测（随机梯度下降模型）_ev.mp426.07 MB课时39 3-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp444.40 MB课时33 2-0-MBGD梯度下降代码演示_ev.mp416.68 MB课时2 0-4-凸函数判定_ev.mp417.50 MB课时38 3-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp452.17 MB课时04 9-4-线性回归的基本概念2_ev.mp428.26 MB课时37 3-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp439.83 MB课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp433.64 MB课时03 9-3-线性回归的基本概念_ev.mp432.61 MB课时27 2-4-BGD更新公式_ev.mp416.01 MB课时08 9-8-sklearn带截距运算_ev.mp441.88 MB课时45 5-L正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp419.83 MB课时26 2-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp430.97 MB课时28 2-5-SGD和MBGD更新公式介绍_ev.mp419.75 MB课时35 3-2-最小值最大值归一化_ev.mp434.94 MB课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）_ev.mp442.90 MB课时20 -4-梯度下降的概念介绍_ev.mp444.38 MB课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp420.26 MB课时24 -8-梯度下降可视化_ev.mp432.26 MB课时36 3-3-Z-Score归一化_ev.mp426.10 MB课时7 --波士顿房价加载和查看_ev.mp434.98 MB课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp438.75 MB课时5 0-7-正规方程进行演示_ev.mp429.94 MB课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp412.24 MB课时49 9-ElasticNet弹性网络使用_ev.mp413.48 MB课时4 0-作业_ev.mp42.60 MB课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp423.35 MB课时5 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp421.81 MB课时34 3--归一化目的_ev.mp449.45 MB课时25 2-2-三种梯度下降对比_ev.mp419.11 MB课时48 8-Lasso回归使用_ev.mp448.61 MB课时5 从0到训练私有大模型 NO.2647891.66 MB课时 _Llama3.代码实战之租用云端服务器和vscode远程登陆_ev.mp430.71 MB课时25 25_组织GLM4训练数据_ev.mp471.27 MB课时09 09_Llama3.代码实战之加载basemodel_ev.mp434.06 MB课时3 3_云端服务器克隆实例到新的节点_ev.mp422.45 MB课时05 05_上溢出和下溢出、启用半精度的方法_ev.mp420.01 MB课时02 02_如何降低模型本身对GPU空间的占用_ev.mp420.58 MB课时2 2_云服务器GLM4模型下载和升级transformers模块_ev.mp421.79 MB课时03 03_代码实战通过modelscope下载模型文件_ev.mp436.81 MB课时20 20_GLM4模型训练时该如何组织数据_ev.mp423.44 MB课时04 04_半精度float6和其优势_ev.mp419.36 MB课时9 9_GLM模型作为PrefixLM预训练时的方式方法_ev.mp426.96 MB课时28 28_批次变大后模型训练内存溢出的解决和训练后模型推理_ev.mp430.12 MB课时22 22_云服务器跨实例拷贝大模型GLM4_ev.mp423.46 MB课时23 23_加载GLM4分词器与模型_ev.mp428.24 MB课时2 2_云端服务器下载Llama3.模型_ev.mp427.25 MB课时0 0_Llama3.代码实战之半精度模型本地训练_ev.mp440.57 MB课时5 5_Llama3.模型训练优化之开启梯度检查点_ev.mp434.48 MB课时07 07_LLaMA3.的整体概览与模型架构调整_ev.mp444.69 MB课时26 26_加载GLM4模型以及构建相应的Lora模型_ev.mp438.57 MB课时4 4_云端服务器运行Llama3.模型训练_ev.mp443.21 MB课时24 24_构建测试数据并且使用GLM4进行推理_ev.mp432.75 MB课时08 08_Llama3.代码实战之导包和数据预处理_ev.mp468.13 MB课时8 8_GLM4架构涉及的技术点与GLM家族发展概览_ev.mp415.62 MB课时7 7_CausalLM与PrefixLM的区别_ev.mp420.59 MB课时06 06_LLaMA3.的介绍与不同版本区别_ev.mp434.26 MB课时6 6_Llama3.模型训练细节总结_ev.mp417.60 MB课时0 0_模型训练GPU空间占用的计算_ev.mp428.23 MB课时27 27_GLM4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp436.43 MB课时0 大模型 LLaMA 深度解析 NO.26991.19 GB课程资料课时24 24_代码实战之SelfAttention类的初始化_ev.mp427.75 MB课时28 28_代码实战之计算FFN中隐藏层节点数量_ev.mp425.22 MB课时29 29_代码实战之FFN中三个矩阵以及SwishGLU的运算实现_ev.mp414.97 MB课时37 37_什么是推理的策略_ev.mp411.30 MB课时3 3_代码实战之加载分词器、model模型及模型参数_ev.mp435.62 MB课时02 02_训练LLaMA使用的数据集_ev.mp440.64 MB课时3 3_SwiGLU_ev.mp434.56 MB课时4 4_语言模型的本质与MaskedSelfAttention_ev.mp422.55 MB课时43 43_基于TopP的随机采样_ev.mp414.50 MB课时26 26_代码实战之应用公式计算SelfAttention_ev.mp435.70 MB课时23 23_代码实战之EncoderBlock_ev.mp422.99 MB课时39 39_BeamSearch_ev.mp416.42 MB课时36 36_代码实战之运行结果展示_ev.mp422.77 MB课时33 33_代码实战之模型推理预测_ev.mp422.06 MB课时0 0_绝对位置编码_ev.mp415.72 MB课时04 04_InputEmbedding模块_ev.mp426.71 MB课时6 6_MQA和GQA_ev.mp426.00 MB课时9 9_代码实战之提前计算RoPE需要的mθ_ev.mp443.04 MB课时42 42_基于TopK的随机采样_ev.mp49.24 MB课时40 40_Temperature_ev.mp413.71 MB课时20 20_代码实战之将x按照2个值一组进行分组_ev.mp427.86 MB课时34 34_代码实战之准备模型推理需要的输入tokens张量_ev.mp457.24 MB课时07 07_BatchNorm_ev.mp411.06 MB课时03 03_LLaMA大模型整体架构_ev.mp439.08 MB课时2 2_RoPE_ev.mp443.77 MB课时32 32_代码实战之测试模型加载_ev.mp420.15 MB课时38 38_GreedySearch_ev.mp49.09 MB课时25 25_代码实战之SelfAttention中应用RoPE和对KV进行缓存_ev.mp425.91 MB课时0 0_LLaMA概述_ev.mp424.59 MB课时05 05_为什么要去进行归一化_ev.mp426.69 MB课时30 30_代码实战之加载checkpoint文件_ev.mp436.53 MB课时2 2_代码实战之对token的向量应用旋转矩阵_ev.mp437.78 MB课时06 06_深入理解归一化对于大模型的重要性_ev.mp422.46 MB课时08 08_LayerNorm_ev.mp418.85 MB课时09 09_RMSNorm_ev.mp428.19 MB课时8 8_代码实战之构建Transformer_ev.mp449.93 MB课时7 7_代码实战之ModelArgs_ev.mp424.05 MB课时 _相对位置编码_ev.mp431.81 MB课时44 44_代码实战之增加TopP采样策略_ev.mp443.96 MB课时35 35_代码实战之模型生成与解码得到response文本_ev.mp449.59 MB课时5 5_KVcache是如何计算提高效率的_ev.mp418.25 MB课时45 45_代码实战之测试TopP采样策略_ev.mp441.11 MB课时22 22_代码实战之RMSNorm_ev.mp423.33 MB课时27 27_代码实战之为了实现GQA需要对KV进行拷贝_ev.mp425.52 MB课时4 4_RandomSampling_ev.mp44.37 MB课时 国产大模型 ChatGLM 深度实战 NO.2652597.92 MB课时03 03GLM-4大模型的调用方式_ev.mp459.01 MB课时0 0智普GLM大模型介绍_ev.mp446.92 MB课时09 09自定义长Chain(链)执行SQL_ev.mp471.13 MB课时07 07自定义Tools(二)_ev.mp496.22 MB课时08 08GLM整合数据库操作_ev.mp448.34 MB课时02 02GLM-4大模型的开发环境介绍_ev.mp430.82 MB课时06 06自定义Tools(一)_ev.mp485.74 MB课时04 04使用魔塔社区的Embeddings(一)_ev.mp463.99 MB课时05 05使用魔塔社区的Embeddings(二)_ev.mp443.87 MB课时0 0RAG文件加载器(一)_ev.mp451.87 MB课时09 AI大模型实践项目 NO.269520.44 MB课程资料课时08 09项目翻译器启动_ev.mp453.48 MB课时06 07Langchain中的提示模板设置_ev.mp454.96 MB课时07 08调用和执行Langchain_ev.mp453.11 MB课时0 0构建项目环境_ev.mp417.71 MB课时2 3Gradio聊天和流式输出_ev.mp423.96 MB课时0 Gradio的计算器案例_ev.mp455.59 MB课时03 03项目配置模块(二)_ev.mp456.15 MB课时05 06替换为Langchain翻译_ev.mp441.96 MB课时 2Gradio进度条案例_ev.mp422.46 MB课时04 05项目中管理大语言模型_ev.mp455.87 MB课时02 02项目配置模块(一)_ev.mp452.66 MB课时09 0Gradio的可视化介绍_ev.mp432.53 MB课时03 AI大模型提示词工程深入实战 NO.26621.59 GB课程资料课时8 08playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp439.43 MB课时06 6plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp419.61 MB课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp438.91 MB课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析_ev.mp448.92 MB课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp445.84 MB课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4148.03 MB课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp421.86 MB课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp451.24 MB课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp440.91 MB课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp449.06 MB课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp421.56 MB课时09 9如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp419.15 MB课时46 045文本概括提示词_ev.mp429.65 MB课时3 03写一条利用番茄工作法Prompt_ev.mp46.50 MB课时42 04chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp461.66 MB课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp424.76 MB课时7 07kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp439.52 MB课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp432.31 MB课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp453.29 MB课时02 2prompt和Promptengineering剖析_ev.mp418.12 MB课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp442.04 MB课时2 0280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp411.94 MB课时5 05结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt_ev.mp48.34 MB课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp478.70 MB课时6 06交叉主题和双编码概念设计Prompt_ev.mp414.09 MB课时04 4提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp425.21 MB课时34 转-033设计小红书,,头条号的爆款结构化提示词_ev.mp423.66 MB课时3 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp467.46 MB课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp433.50 MB课时08 8使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp410.05 MB课时4 转-GPT4o_ev.mp46.14 MB课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp436.76 MB课时05 5自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp427.78 MB课时0 写好结构化提示词的4要素_ev.mp418.52 MB课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp437.64 MB课时39 转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp416.11 MB课时4 04利用SQ3R学习法构建提示词Prompt_ev.mp46.70 MB课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp445.27 MB课时45 044提示词迭代优化_ev.mp443.04 MB课时 0充分费曼学习法写好提示词_ev.mp414.24 MB课时9 09topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比_ev.mp427.31 MB课时07 7mermaid格式输出_ev.mp411.42 MB课时2 02通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp413.46 MB课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp419.15 MB课时48 047文本转换transforming_ev.mp455.21 MB课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp463.72 MB课时32 转-03提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp426.48 MB课时0 chatgptPrompt提示词工程课程介绍_ev.mp45.54 MB课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp425.38 MB课时0 大模型直播课 NO.2766.3701.55 GB课时04 Langchain中的LCEL语法_ev.mp4409.74 MB课时03 各种链的组装和案例_ev.mp4356.34 MB课时0 VIP开营和AI大模型的尝鲜_ev.mp4318.01 MB课时02 国内外各种大模型应用开发_ev.mp4507.34 MB课时04 OpenAI之嵌入式 Embedding模型 NO.2653809.82 MB课程资料课时2 2基于Embedding的相似搜索2_ev.mp448.73 MB课时02 02Representation和Embedding_ev.mp426.05 MB课时09 09T-SNE可视化数据2_ev.mp437.13 MB课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp470.11 MB课时4 4OpenAI中模型的分词2_ev.mp446.00 MB课时 基于Embedding的相似搜索_ev.mp442.34 MB课时03 03Embedding介绍_ev.mp424.61 MB课时0 0AI中数据的本质_ev.mp449.88 MB课时08 08T-SNE可视化数据_ev.mp461.58 MB课时3 3OpenAI中模型的分词_ev.mp444.65 MB课时07 07Embedding开发(二)_ev.mp443.99 MB课时06 06Embedding开发(一)_ev.mp440.02 MB课时5 5OpenAI的模型操作API_ev.mp439.15 MB课时6 6OpenAi模型的实战案例_ev.mp472.74 MB课时7 7聊天机器人实战案例_ev.mp438.02 MB课时8 8聊天机器人实战案例2_ev.mp445.08 MB课时05 05Embedding开发准备_ev.mp447.98 MB课时0 0T-SNE可视化数据3_ev.mp431.74 MB课时2 线性分类算法 NO.29.281.36 GB课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp446.77 MB课时34 2--LFW人脸数据数据加载与介绍_ev.mp446.66 MB课时6 8-3-SVM二分类最大间隔线绘制_ev.mp459.37 MB课时9 8-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp47.13 MB课时38 2-5-SVM算法整体回归_ev.mp443.38 MB课时3 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp427.58 MB课时23 9-4-核函数对应数学公式_ev.mp417.21 MB课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp421.33 MB课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp432.41 MB课时27 20--SVM支持向量机原理可视化_ev.mp453.98 MB课时20 9--作业讲解和知识点回顾_ev.mp429.80 MB课时07 7--逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp431.49 MB课时25 9-6-SVR支持向量机回归核函数差异_ev.mp423.07 MB课时0 6--逻辑回归介绍_ev.mp427.58 MB课时8 8-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp455.35 MB课时06 6-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp438.61 MB课时37 2-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp457.20 MB课时4 8--支持向量机SVM概念_ev.mp426.04 MB课时24 9-5-KKT条件介绍_ev.mp462.89 MB课时2 9-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp443.41 MB课时02 6-2-Sigmoid函数介绍_ev.mp426.79 MB课时 7-5-Softmax函数与概率计算_ev.mp421.62 MB课时7 8-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp416.14 MB课时26 9-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp419.23 MB课时03 6-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp416.09 MB课时08 7-2-逻辑回归多分类OVR_ev.mp426.37 MB课时5 8-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp449.78 MB课时04 6-4-损失函数立体化呈现（一）_ev.mp459.35 MB课时3 7-7-Sigmoid与Softmax异同_ev.mp411.11 MB课时36 2-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp454.04 MB课时0 7-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp435.53 MB课时09 7-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp435.78 MB课时35 2-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp450.82 MB课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp433.01 MB课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp425.22 MB课时22 9-3-非线性核函数介绍_ev.mp428.02 MB课时2 7-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp441.55 MB课时05 6-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp486.04 MB课时22 深度学习基础 NO.789.567课时8 基于AI大模型开发问答系统 NO.2649.3543课时07 Huggingface 基础教程 NO.2645课时4 大模型核心硬件选型和私有化 NO.2657.355课时02 大模型理论基础 NO.264课时06 基于大模型的 智能翻译助手 NO.2692课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.574
课时25 PyTorch深度学习框架 NO.55.38.zip1.55 GB课时23 深度学习进阶 NO.793.569.zip222.79 MB1、本网站数据来自互联网，通过自动抓取公开网页链接构建数据库，系统将基于链接特征选择性收录符合收录标准的内容
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