黑马AI大模型就业班第八期 《重磅发布》 2026最新

admin

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│   ├── 1-36 大模型主要微调方法 2025-12-21
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│   ├── 1-8 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型-2 2025-11-02
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│   ├── 1-35 大模型开发工具Function Call的原理及实践 2025-12-18
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│   ├── 1-22 【项目】金融行业动态方向评估-2 2025-11-26
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│   ├── 1-14 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-11
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│   ├── 1-44 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统，ChatGLM-6B,DeepSeek+LoRA模型搭建+趋动云资源配置 01-13
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│   ├── 1-30 大模型Agent的原理及实践 2025-12-08
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│   ├── 1-3 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-26
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│   ├── 1-40 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-28
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│   ├── 1-33 【项目】基于知识库RAG的物流行业信息问答系统 2025-12-14
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│   ├── 1-34 大模型开发工具Function Call的原理及实践 2025-12-15
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│   ├── 1-12 串讲-大模型前置知识【深度学习】-1 2025-11-09
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│   ├── 1-49 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-20
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│   ├── 1-25 企业级大模型定制平台 2025-11-29
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│   ├── 1-21 大模型提示词工程应用 2025-11-22
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│   ├── 1-4 串讲-【项目案例】 Streamlit+LangChain智能聊天机器人 2025-10-26
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│   ├── 1-6 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-10-30
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│   ├── 1-38 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-23
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│   ├── 1-37 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-21
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│   ├── 1-50 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-22
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│   ├── 1-7 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-11-02
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│   ├── 1-53 多模态大模型 2026-01-27
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│   ├── 1-8 基于Linux平台的企业级私有化部署大模型-1 2025-11-02
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│   ├── 1-20 大模型Prompt-Tuning方法进阶 2025-11-22
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│   ├── 1-15 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-13
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│   ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-1 2026-01-08
│   │   ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-2 2026-01-08.mp4
│   │   ├── 1-43 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】-3 2026-01-08.mp4
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│   ├── 1-26 Coze平台智能体实战 2025-12-01
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│   ├── 1-12 串讲-大模型前置知识【深度学习】-2 2025-11-09
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│   ├── 1-9 Ollama+QWenDeepSeek私有化部署大模型 2025-11-04
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│   ├── 1-11 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-09
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│   ├── 1-31 大模型开发工具Langchain详解 2025-12-10
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│   ├── 1-27 Dify平台应用实战 2025-12-03
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│   ├── 1-19 大模型Prompt-Tuning方法入门 2025-11-21
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│   ├── 1-51 DeepSeek实战 2026-01-25
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│   ├── 1-2 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-23
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│   ├── 1-42 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】2026-01-06
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│   ├── 1-55 多模态大模型 2026-02-03
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│   ├── 1-41 【项目】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】 2025-12-28
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│   ├── 1-54 多模态大模型 2026-01-29
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│   ├── 1-46 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-15
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│   ├── 1-48 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18
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│   ├── 1-10 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-07
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│   ├── 1-45 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统，ChatGLM-6B,DeepSeek+LoRA模型搭建+趋动云资源配置 01-13
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│   ├── 1-28 GPTs与Assistant API 2025-12-05
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│   ├── 1-1 串讲-大模型必备Python语言 2025-10-21
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│   ├── 1-16 串讲-大模型前置知识【深度学习】2025-11-16
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│   ├── 1-29 大模型Agent的原理及实践 2025-12-07
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│   ├── 1-52 大模型蒸馏实战 2026-01-25
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│   ├── 1-32 大模型开发工具Langchain详解 2025-12-12
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│   ├── 1-23 【项目】金融行业动态方向评估 2025-11-28
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│   ├── 1-56 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写 2026-02-05
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│   ├── 1-22 【项目】金融行业动态方向评估-1 2025-11-26
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│   ├── 1-39 【项目】大健康行业智能问诊系统 2025-12-25
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│   ├── 1-5 串讲-【项目案例】 Streamlit+LangChain智能聊天机器人 2025-10-28
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│   ├── 1-24 企业级大模型定制平台 2025-11-29
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│   ├── 1-17大模型开发入门2025-11-16
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│   ├── 1-18 主流大模型介绍-1 2025-11-19
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│   ├── 1-47 【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18
│   │   ├── 1-47 网络问题 挪到晚上讲【项目】基于Qwen开源通义大模型微调实战 2026-01-18.mp4
├── 其他资料
│   ├── logistics-rag-system2
│   │   ├── logistics-rag-system_V2.0.rar
│   ├── 1126.zip
│   ├── 11-2私有化大模型部署本_基于ollama+ChatBox实现chatBot.pdf
│   ├── 251113-深度学习卷积神经网络(1).zip
│   ├── 聊天机器人相关课件.zip
│   ├── logistics-rag-system.rar
├── 源码讲义
│   ├── 2025年10月28日-大模型环境部署+智能聊天机器人
│   │   ├── 01_讲义
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│   ├── 2025年11月29日-企业级大模型定制平台
│   │   ├── 01-讲义
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│   │   │   ├── 03-电商领域虚拟试衣机系统
│   │   │   │   ├── 06-资源清理.pptx
│   │   │   │   ├── 04-PAI_DSW的环境搭建.pptx
│   │   │   │   ├── 01-虚拟试衣背景.pptx
│   │   │   │   ├── 05-虚拟试衣实践.pptx
│   │   │   │   ├── 02-阿里PAI平台.pptx
│   │   │   │   ├── 03-阿里云注册及开通PAI.pptx
│   │   │   ├── 02-多风格翻译机
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│   │   │   │   │   │   ├── SparkLLM_Thread.cpython-310.pyc
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│   │   │   │   ├── Dataset-of-financial-news-classification
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│   │   │   │   ├── 星火大模型.pptx
│   │   ├── 03-代码
│   │   │   ├── 251129-企业级大模型定制平台
│   │   │   │   ├── translate_in_many_style
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│   │   │   │   │   ├── SparkLLM_Thread.py
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│   │   │   │   ├── 01_为什么需要企业级大模型定制平台
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│   ├── 2025年11月19日
│   │   ├── 03-xmind
│   │   │   ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│   │   ├── 01-课件
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│   ├── 2025年12月18日-大模型开发工具Function Call的原理及实践
│   │   ├── 03-code
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│   │   │   │   │   ├── muti_function_zhipu.py
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│   │   │   │   ├── 01_单函数调用
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│   │   │   │   │   ├── bm
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│   │   │   │   │   ├── 01_智谱AI通过Function_call调用单函数.py
│   │   │   │   │   ├── .env
│   │   │   │   ├── 02_多函数调用
│   │   │   │   │   ├── bm
│   │   │   │   │   │   ├── cityCode_use1.json
│   │   │   │   │   │   ├── cityCode_use2.json
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│   │   │   │   │   ├── tools_multi.py
│   │   │   │   │   ├── 01_智谱AI通过Function_call调用多函数.py
│   │   │   │   │   ├── .env
│   │   │   │   │   ├── 02_智谱AI通过多轮function call调用演示.py
│   │   │   │   │   ├── test.py
│   │   │   │   ├── 03_调用mysql数据
│   │   │   │   │   ├── __pycache__
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│   │   │   │   │   ├── 01_pymysql入门.py
│   │   │   │   │   ├── 02_智谱AI通过Function_call调用单函数.py
│   │   │   │   │   ├── 00_回顾mysql.sql
│   │   │   │   │   ├── tools_sql.py
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│   │   ├── 04-扩展资料
│   │   │   ├── cityCode_use.json
│   │   ├── function call原理及实现.xmind
│   ├── 2025年12月5日-GPTs与Assistant API
│   │   ├── 03-代码
│   │   │   ├── ali_assistant
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│   │   │   │   │   │   ├── custom_tools.cpython-311.pyc
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│   │   │   │   ├── requirements.txt
│   │   ├── 01-讲义
│   │   │   ├── 05-Assistant API的原理及应用.pdf
│   │   │   ├── 04-GPTs的介绍及应用.pdf
│   │   ├── 04-扩展资料
│   │   │   ├── 拓展_coze_各类智能体实操练习
│   │   │   │   ├── 02-案例：旅游规划小精灵.pdf
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│   │   │   │   ├── 04-案例：智能面试官.pdf
│   │   │   │   ├── 03-案例：智能助教.pdf
│   │   │   │   ├── 05-案例：口语练习专家.pdf
│   │   │   │   ├── 01-案例：智能问答助手.pdf
│   │   │   ├── 物流行业智能问答RAG系统.pdf
│   │   ├── 总结.xmind
│   ├── 2026年1月29日-多模态大模型
│   │   ├── 01-讲义
│   │   │   ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│   │   │   ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│   │   │   ├── 01-AIGC.pdf
│   │   │   ├── 02-图像生成.pdf
│   │   │   ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
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│   ├── 2025年11月4日-Ollama+QWen DeepSeek私有化部署大模型
│   │   ├── 讲义
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│   │   │   ├── Python调用Ollama平台本地部署QWen大模型API实现聊天机器人.md
│   │   ├── 代码
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│   ├── 2025年12月12日-大模型开发工具Langchain详解
│   │   ├── 01-讲义
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│   │   │   ├── 04-LangChain使用之Memory.pdf
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│   │   ├── langchain.xmind
│   ├── 2025年12月10日-大模型开发工具Langchain详解
│   │   ├── 03-code
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│   │   │   ├── ③ Coze平台项目案例-AI面试助手
│   │   │   │   ├── 3.1 项目介绍.html
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│   │   │   ├── ④ 拓展：Coze平台实战案例
│   │   │   │   ├── 4.1 案例说明.html
│   │   │   │   ├── 4.2 案例：智能问答助手.html
│   │   │   │   ├── 4.3 案例：旅游规划小精灵.html
│   │   │   │   ├── 4.4 案例：智能面试官.html
│   │   │   │   ├── 4.5 案例：智能助教.html
│   │   │   │   ├── 4.6 案例：口语练习专家.html
│   │   │   ├── ① Coze平台介绍及入门
│   │   │   │   ├── 1.1 Coze平台介绍.html
│   │   │   │   ├── 1.2 Coze平台入门实战.html
│   │   │   ├── index.html
│   │   │   ├── sitemap.xml
│   │   │   ├── 404.html
│   │   ├── 03-数据资料
│   │   │   ├── 04-人工智能面试宝典_V6.5.pdf
│   │   │   ├── 02-简历.docx
│   │   │   ├── 056e79303f750b3a0a3c5aa455c1c58e
│   │   │   ├── 模板-大模型算法工程师-三年.pdf
│   │   │   ├── 07-违禁词数据.xlsx
│   │   │   ├── 01-编码器细节.jpg
│   │   │   ├── laozhaopian.png
│   │   │   ├── 06-音频片段.wav
│   │   │   ├── 大模型问答案例.pdf
│   │   │   ├── 杰-两年-本科-大模型开发.pdf
│   │   │   ├── 056e79303f750b3a0a3c5aa455c1c58e.jpg
│   │   │   ├── 老照片.webp
│   │   │   ├── 05-低分辨率图片.jpg
│   │   │   ├── 生成结果.png
│   │   │   ├── 03-大模型发展史.docx
│   │   │   ├── 面试录音.mp3
│   │   │   ├── 大模型入门.pdf
│   │   │   ├── 04-绩效数据.xlsx
│   │   ├── 04-笔记
│   │   │   ├── 11-coze智能体.xmind
│   ├── 2025年11月11日-大模型前置知识（深度学习）
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 251111-神经网络基础
│   │   │   │   ├── model
│   │   │   │   │   ├── phone_ann.pt
│   │   │   │   ├── data
│   │   │   │   │   ├── 手机价格预测.csv
│   │   │   │   ├── 03-演示指数加权平均.py
│   │   │   │   ├── 02-回归问题的损失函数.py
│   │   │   │   ├── 07-批量归一化.py
│   │   │   │   ├── 05-学习率衰减策略.py
│   │   │   │   ├── 01-分类问题的损失函数.py
│   │   │   │   ├── 08-ANN人工神经网络案例_手机价格分类.py
│   │   │   │   ├── 04-梯度下降优化.py
│   │   │   │   ├── 06-正则化_Dropout随机失活.py
│   │   ├── 讲义
│   │   │   ├── 梯度下降公式.png
│   │   │   ├── 02-神经网络基础.pdf
│   │   │   ├── 03-卷积神经网络.pdf
│   │   │   ├── 04-循环神经网络.pdf
│   │   ├── 脑图
│   │   │   ├── 人工神经网络基础.xmind
│   ├── 2026年2月5日-AI论文导读与论文撰写
│   │   ├── 02_软件
│   │   │   ├── ZhiyunTrans_setup8.7.04.exe
│   │   ├── 01_课件
│   │   │   ├── 论文
│   │   │   │   ├── training-language-models-to-follow-instructions-with-human-feedback.pdf
│   │   │   │   ├── attention-is-all-you-need.pdf
│   │   │   │   ├── 2501.12948v1.pdf
│   │   │   │   ├── 2401.02954v1.pdf
│   │   │   │   ├── 24篇顶尖论文揭秘DeepSeek的进化之路.pdf
│   │   │   ├── AI论文阅读与写作.md
│   │   │   ├── AI论文阅读与写作.pdf
│   ├── 2025年11月2日-基于Linux平台的企业级私有化部署大模型(下午)
│   │   ├── 代码
│   │   ├── 资料
│   │   │   ├── pb_base64.txt
│   │   │   ├── Ollama.apifox.json
│   │   │   ├── pb.txt
│   │   │   ├── pb.png
│   │   │   ├── Ollama API文档.html
│   ├── 2025年11月28日-【项目】金融行业动态方向评估
│   │   ├── 02-代码
│   │   ├── 03-课件
│   │   │   ├── 02-LLM主流开源大模型介绍.pptx
│   │   ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│   ├── 2025年11月9日-大模型前置知识（深度学习）
│   │   ├── 脑图
│   │   │   ├── pytorch框架总结.xmind
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 251109-深度学习PyTorch框架
│   │   │   │   ├── 03-张量形状修改.ipynb
│   │   │   │   ├── 反向传播手动计算演示.py
│   │   │   │   ├── 02-张量形状操作.ipynb
│   │   │   │   ├── 04-拼接张量.ipynb
│   │   │   │   ├── 01-索引操作.ipynb
│   │   │   │   ├── 05-自动微分模块_单次梯度下降.py
│   │   │   │   ├── 06-自动微分模块_多轮梯度下降.py
│   │   │   │   ├── 08_自动微分模块_多轮梯度下降最优损失演示.py
│   │   │   │   ├── 07-自动微分模块_前向传播和反向传播.py
│   │   ├── 讲义
│   │   │   ├── 自动微分模块介绍.jpg
│   │   │   ├── 张量的矩阵乘法运算_02.png
│   │   │   ├── 张量的索引操作_多维索引.png
│   │   │   ├── 导数几何意义可视化.html
│   │   │   ├── 02-神经网络基础.pdf
│   │   │   ├── 一元线性方程可视化.html
│   │   │   ├── 张量的矩阵乘法运算_01.png
│   │   │   ├── 00-深度学习简介.pdf
│   │   │   ├── 01-PyTorch基本使用.pdf
│   ├── 2025年10月30日-基于Linux平台的企业级私有化部署大模型
│   │   ├── 代码
│   │   ├── 01_讲义
│   │   │   ├── 第3章_常见的操作系统和linux命令详解.pdf
│   │   │   ├── AI环境_虚拟机搭建.pdf
│   ├── 2025年12月21日-大模型主要微调方法(1)
│   │   ├── 05-其他
│   │   │   ├── qa问题.png
│   ├── 2025年12月23日-【项目】大健康行业智能问诊系统
│   │   ├── 04-其他
│   │   │   ├── 模型更新步骤.png
│   │   ├── 03-代码
│   │   │   ├── gpt2_chatbot_1019
│   │   │   │   ├── data
│   │   │   │   │   ├── medical_valid.txt
│   │   │   │   │   ├── medical_train.txt
│   │   │   │   │   ├── medical_valid.pkl
│   │   │   │   │   ├── medical_train.pkl
│   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   ├── data_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   ├── config.cpython-310.pyc
│   │   │   │   ├── checkpoints
│   │   │   │   │   ├── best_model
│   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   │   ├── generation_config.json
│   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
│   │   │   │   ├── templates
│   │   │   │   │   ├── index.html
│   │   │   │   ├── config
│   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   ├── vocab
│   │   │   │   │   ├── vocab.txt
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── preprocess.py
│   │   │   │   ├── data_utils.py
│   │   │   │   ├── test.ipynb
│   │   │   │   ├── predict.py
│   │   │   │   ├── app.py
│   │   │   │   ├── config.py
│   │   │   │   ├── train_gpt2.py
│   │   │   ├── uer-gpt2
│   │   │   │   ├── special_tokens_map.json
│   │   │   │   ├── vocab.txt
│   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   │   │   ├── pytorch_model.bin
│   │   │   │   ├── config.json
│   ├── 2025年11月26日-【项目】金融行业动态方向评估
│   │   ├── 附属资料
│   │   │   ├── Ollama安装使用教程.pdf
│   │   │   ├── 金融文本分类代码.pdf
│   │   │   ├── 金融文本信息抽取代码.pdf
│   │   │   ├── 金融文本匹配代码.pdf
│   │   ├── 02-代码
│   │   │   ├── .idea
│   │   │   │   ├── inspectionProfiles
│   │   │   │   │   ├── profiles_settings.xml
│   │   │   │   ├── misc.xml
│   │   │   │   ├── workspace.xml
│   │   │   │   ├── .gitignore
│   │   │   │   ├── modules.xml
│   │   │   │   ├── 03-代码.iml
│   │   │   ├── finance_classify_bak.py
│   │   │   ├── finance_ie_bak.py
│   │   │   ├── finance_text_matching_bak.py
│   │   │   ├── finance_classify.py
│   │   │   ├── finance_ie.py
│   │   │   ├── test.py
│   │   │   ├── finance_text_matching.py
│   │   ├── 03-课件
│   │   │   ├── 第四章：大模型提示词工程应用实战
│   │   │   │   ├── 01-金融行业动态方向评估项目.pptx
│   │   │   │   ├── 02-LLM实现金融文本分类.pptx
│   │   │   │   ├── 04-LLM实现金融信息匹配.pptx
│   │   │   │   ├── 03-LLM实现金融信息抽取.pptx
│   │   │   │   ├── 05-大模型提示工程指南（扩展）.pptx
│   │   ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│   ├── 2026年2月3日-多模态大模型
│   │   ├── 01-讲义
│   │   │   ├── 01-AIGC.pdf
│   │   │   ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│   │   │   ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│   │   │   ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│   │   │   ├── 02-图像生成.pdf
│   │   ├── 02-code
│   │   │   ├── lora-scripts
│   │   │   │   ├── huggingface
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints
│   │   │   │   │   ├── accelerate
│   │   │   │   │   │   ├── default_config.yaml
│   │   │   │   │   ├── hub
│   │   │   │   │   │   ├── models--openai--clip-vit-large-patch14
│   │   │   │   │   │   │   ├── .no_exist
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 8d052a0f05efbaefbc9e8786ba291cfdf93e5bff
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── added_tokens.json
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors.index.json
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
│   │   │   │   │   │   │   ├── snapshots
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 8d052a0f05efbaefbc9e8786ba291cfdf93e5bff
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── special_tokens_map.json
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── merges.txt
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model.bin
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── vocab.json
│   │   │   │   │   │   │   ├── refs
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── main
│   │   │   │   │   │   │   ├── blobs
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 76e821f1b6f0a9709293c3b6b51ed90980b3166b
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 9bfb42aa97dcd61e89f279ccaee988bccb4fabae
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 4297ea6a8d2bae1fea8f48b45e257814dcb11f69
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 702bb12920b291cade3706cf215c1604d2255d93
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── f1a17cdbe0f36fec524f5cafb1c261ea3bbbc13e346e0f74fc9eb0460dedd0d3
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── 2c19f6666e0e163c7954df66cb901353fcad088e
│   │   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints
│   │   │   │   │   │   ├── version.txt
│   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints
│   │   │   │   │   ├── train-checkpoint.sh
│   │   │   │   ├── sd-models
│   │   │   │   │   ├── .ipynb_checkpoints
│   │   │   │   │   ├── put stable diffusion model here.txt
│   │   │   │   │   ├── model-plaidshirtprogrammer.ckpt
│   │   │   │   ├── .git
│   │   │   │   │   ├── branches
│   │   │   │   │   ├── objects
│   │   │   │   │   │   ├── 3b
│   │   │   │   │   │   │   ├── c5e6df7ef8978a406c89cbe48bcbdeb2dc93c7
│   │   │   │   │   │   │   ├── 87afe5658e85c78a0bb0f450fd0fa0b3ee1402
│   │   │   │   │   │   ├── 49
│   │   │   │   │   │   │   ├── 529b88354539f9b21075ca1eba43d9c7bf48dc
│   │   │   │   │   │   │   ├── af8967bbc7b17493fc8629e1d0610e7bad32ab
│   │   │   │   │   │   ├── 99
│   │   │   │   │   │   │   ├── a678bcda91dc8a897b646eb95c06be61b79b40
│   │   │   │   │   │   │   ├── 326f32cfc553a2aaa37403ce264f844e5d2f61
│   │   │   │   │   │   ├── 28
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│   │   │   │   │   │   │   ├── 065e728b5189b34ff69b4e697858bb48a5ac9d
│   │   │   │   │   │   │   ├── d797defc47f8d2aae3cd9ffcc997e9d5975789
│   │   │   │   │   │   ├── f9
│   │   │   │   │   │   │   ├── cee6577cd36b2a25d037b4abb8fee39971ceee
│   │   │   │   │   │   ├── a1
│   │   │   │   │   │   │   ├── a2ed1bc2baeb06be8fa7c0f57b2ae21bb141ee
│   │   │   │   │   │   ├── 2b
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│   │   │   │   │   │   │   ├── 694745932dc6350ce4a1654b8619e639eace07
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│   │   │   │   │   │   │   ├── 9cfb4e497dc7e467e8a3e9ab546a94fa7f48dc
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│   │   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── ptune_config.py
│   │   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   │   ├── data_loader.py
│   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.py
│   │   │   │   │   ├── __pycache__
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│   │   │   │   │   ├── bert-base-chinese
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│   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
│   │   │   │   │   │   ├── tokenizer.json
│   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   │   │   │   │   ├── vocab.txt
│   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   ├── utils
│   │   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.py
│   │   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   │   ├── common_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.py
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│   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   ├── ptune_config.py
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│   │   │   │   │   │   ├── ptune_config.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   ├── data
│   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.txt
│   │   │   │   │   │   ├── train.txt
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│   │   │   │   │   ├── utils
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│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── common_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.py
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│   │   │   │   │   │   │   ├── generation_config.json
│   │   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model.bin
│   │   │   │   │   │   │   ├── vocab.txt
│   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
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│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── metric_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── metric_utils.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── metric_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── common_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── metric_test.py
│   │   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.py
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│   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── pet_config.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
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│   │   │   ├── 03-新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│   │   │   │   ├── 创建虚拟环境安装requirements文件模块.txt
│   │   │   │   ├── requirements.txt
│   │   │   │   ├── 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pptx
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│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.py
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│   │   │   │   ├── 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pptx
│   │   │   ├── 02-新零售行业评价决策系统
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│   │   │   │   ├── 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pptx
│   │   │   │   ├── 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pptx
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│   ├── 2025年10月26日-大模型必备Python语言
│   │   ├── 讲义
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│   │   │   ├── py03_默认值传参.py
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│   │   │   ├── py02_位置和关键词传参.py
│   │   │   ├── py07_self关键词.py
│   │   │   ├── py11_继承.py
│   │   │   ├── py09_init初始化函数.py
│   ├── 2025年11月13日-大模型前置知识（深度学习）
│   ├── 2025年11月7日-深度学习
│   │   ├── 脑图
│   │   │   ├── pytorch框架总结.xmind
│   │   ├── 代码
│   │   │   ├── 251106-深度学习PyTorch框架
│   │   │   │   ├── 04-张量元素值类型转换.ipynb
│   │   │   │   ├── 01-创建张量.ipynb
│   │   │   │   ├── 05-张量类型转换.ipynb
│   │   │   │   ├── 03-创建指定值张量.ipynb
│   │   │   │   ├── 06-张量的数值计算.ipynb
│   │   │   │   ├── 07-张量计算函数.ipynb
│   │   │   │   ├── 01-创建张量扩展.ipynb
│   │   │   │   ├── 02-创建线性和随机张量.ipynb
│   │   ├── 讲义
│   │   │   ├── 张量的矩阵乘法运算_02.png
│   │   │   ├── 00-深度学习简介.pdf
│   │   │   ├── 02-神经网络基础.pdf
│   │   │   ├── 01-PyTorch基本使用.pdf
│   │   │   ├── 张量的索引操作_多维索引.png
│   │   │   ├── 张量的矩阵乘法运算_01.png
│   ├── 2025年12月3日-Dify应用
│   │   ├── 01-讲义
│   │   │   ├── ② Dify平台进阶使用
│   │   │   │   ├── 2.3-dify接入外部知识库ragflow.html
│   │   │   │   ├── 2.1 Docker的原理和基本使用.html
│   │   │   │   ├── 2.2-dify接入知识库.html
│   │   │   ├── stylesheets
│   │   │   │   ├── extra.css
│   │   │   ├── ③ Dify平台项目案例
│   │   │   │   ├── 3.1 智能法律助手.html
│   │   │   ├── assets
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│   │   │   ├── 09-Qwen-Agent的应用.html
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│   │   │   │   │   ├── 拓展1_NVIDIA GPU参数对照表.pdf
│   │   │   │   │   ├── 拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf
│   │   │   │   │   ├── CUDA教程.pdf
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│   │   │   │   ├── 趋动云使用_医疗问诊项目.pdf
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│   │   │   ├── 讲义
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│   │   │   │   │   ├── 附属资料
│   │   │   │   │   │   ├── data
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│   │   │   │   │   │   │   ├── vocab.txt
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── GlobalPoint.cpython-39.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── GlobalPoint.py
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── test.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── config.cpython-39.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── utils
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── common.cpython-39.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-39.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├── data_process.cpython-39.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── common.py
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── data_process.py
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── test.py
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.py
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.cpython-313.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── metirc_utils.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── verbalizer.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.py
│   │   │   │   │   │   ├── __pycache__
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── ptune_config.cpython-310.pyc
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-310.pyc
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│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── common_utils.cpython-311.pyc
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│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.py
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.py
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── ptune_config.cpython-311.pyc
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│   │   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
│   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer.json
│   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
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│   │   │   │   │   │   │   ├── model_best
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── generation_config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model.bin
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── special_tokens_map.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── model.safetensors
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── vocab.txt
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│   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model-00005-of-00008.bin
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│   │   │   │   │   │   ├── model
│   │   │   │   │   │   │   ├── ChatGLM-6B
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── configuration_chatglm.py
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── .msc
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
│   │   │   │   │   │   │   │   ├── modeling_chatglm.py
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│   │   │   │   │   │   │   │   ├── pytorch_model.bin.index.json
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│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-311.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_loader.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── data_preprocess.cpython-310.pyc
│   │   │   │   │   │   │   ├── __init__.cpython-311.pyc
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│   │   │   │   │   │   ├── LICENSE
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│   │   │   │   │   │   ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
│   │   │   │   │   │   ├── deployment.xml
│   │   │   │   │   │   ├── workspace.xml
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│   │   │   │   │   │   ├── sample
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│   │   │   │   │   │   │   ├── config.json
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│   │   │   │   │   │   ├── 枚举获取索引.py
│   │   │   │   │   │   ├── topk应用.py
│   │   │   │   │   │   ├── torch中的multinomial函数.py
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│   │   │   │   │   │   ├── test.py
│   │   │   │   │   ├── 01_数据预处理
│   │   │   │   │   │   ├── dataset.py
│   │   │   │   │   │   ├── dataloader.py
│   │   │   │   │   │   ├── preprocess.py
│   │   │   │   │   ├── 02_创建模型
│   │   │   │   │   │   ├── parameter_config.py
│   │   │   │   │   │   ├── create_model.py
│   │   │   │   │   │   ├── 测试cuda是否可用.py
│   │   │   │   │   ├── 04_模型预测
│   │   │   │   │   │   ├── interact.py
│   │   │   │   │   │   ├── parameter_config.py
│   │   │   │   │   ├── 03_模型训练
│   │   │   │   │   │   ├── create_model.py
│   │   │   │   │   │   ├── dataset.py
│   │   │   │   │   │   ├── my_train.py
│   │   │   │   │   │   ├── parameter_config.py
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│   │   │   │   │   │   ├── dataloader.py
│   │   │   ├── 趋动云_新媒体项目部署_最新版.pdf
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│   │   │   │   │   │   │   ├── tokenizer_config.json
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│   │   │   │   │   ├── python-3.8.2-amd64.exe
│   │   │   │   │   ├── Python3.8解释器安装文档.pdf
│   │   │   ├── 01-typora笔记软件
│   │   │   │   ├── typora-setup-x64.exe
│   │   │   │   ├── typora安装文档.pdf
│   │   │   ├── 06-Pycharm开发工具
│   │   │   │   ├── 12.激活码-Win系统_2023版_bin目录下.rar
│   │   │   │   ├── 10.pycharm-professional-2023.2.5.exe
│   │   │   ├── 04_线上远程控屏软件
│   │   │   │   ├── 向日葵SunloginClient_12.5.1.44969_x64.exe
│   │   │   │   ├── 一路下一步安装即可.txt
│   │   │   ├── Linux版ollama安装包
│   │   │   │   ├── ollama-linux-amd64.tgz
│   │   │   ├── 02_xmind总结软件
│   │   │   │   ├── 一路下一步安装即可.txt
│   │   │   │   ├── xmind8.exe
│   │   │   ├── 03_截图软件
│   │   │   │   ├── Snipaste-2.5.6-Beta-x64.zip
│   │   │   │   ├── 直接解压即可.txt
│   │   │   ├── 09.Chatbox-1.9.8-Setup.exe
│   │   │   ├── finalshell_install.exe
│   │   │   ├── Apifox-2.6.50.exe
│   │   │   ├── AI环境_虚拟机搭建.pdf
│   │   │   ├── 07.OllamaSetup.exe
│   │   │   ├── vmware.zip
│   │   ├── mac版本
│   │   │   ├── 02-xmind总结软件
│   │   │   │   ├── xmind-8-update8-macosx.dmg
│   │   │   ├── 05-Python解释器
│   │   │   │   ├── 方式1_原生python解释器
│   │   │   │   │   ├── python-3.8.2-macosx10.9.pkg
│   │   │   │   │   ├── Python3.8解释器安装文档.pdf
│   │   │   │   ├── 方式2_Anaconda科学库
│   │   │   │   │   ├── Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64.pkg
│   │   │   ├── 01-Typora笔记软件
│   │   │   │   ├── typora安装文档.pdf
│   │   │   │   ├── Typora.dmg
│   │   │   ├── 06-Pycharm开发工具
│   │   │   │   ├── 09.pycharm-professional-2023.2.5_Intel芯片.dmg
│   │   │   │   ├── 10.Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-x86_64_Intel芯片.pkg
│   │   │   │   ├── 09.pycharm-professional-2023.2.3-aarch64_M芯片.dmg
│   │   │   │   ├── 10.Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64_M芯片.pkg
│   │   │   ├── 03_截图软件
│   │   │   │   ├── Snipaste-2.8.6-Beta.dmg
│   │   │   ├── 04_线上远程控屏软件
│   │   │   │   ├── 向日葵SunloginClient_11.0.2.41962.dmg
│   │   │   ├── 04.Vmware.zip
│   │   │   ├── 07.Apifox-macOS-arm64-latest_M芯片.zip
│   │   │   ├── 08.Chatbox-1.9.8-arm64_M芯片.dmg
│   │   │   ├── 06.Ollama-darwin.zip
│   │   │   ├── 05.finalshell_install.pkg
│   │   ├── 00_安装说明.txt
│   ├── 2026年1月25日-大模型蒸馏实战
│   │   ├── 02-代码
│   │   │   ├── generateData
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── getAnswerFromDeepseek.py
│   │   │   │   ├── producerProcesserMode.py
│   │   │   │   ├── getScoreFromQwen72B.py
│   │   │   │   ├── producerProcesserMode-simple.py
│   │   │   ├── test
│   │   │   │   ├── 01_testLlamaFactory.py
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── 02_testVllm.py
│   │   ├── 01-课件
│   │   │   ├── 03 【掌握】模型训练.pdf
│   │   │   ├── 02 【掌握】组织数据集.pdf
│   │   │   ├── 01  【了解】大模型蒸馏.pdf
│   │   │   ├── 04 【掌握】模型高效部署.pdf
│   ├── 预习资料
│   │   ├── 深度学习神经网络讲义.zip
│   ├── 2026年1月27日-多模态大模型
│   │   ├── 01-讲义
│   │   │   ├── 05-腾讯云AI绘画.pdf
│   │   │   ├── 02-图像生成.pdf
│   │   │   ├── 03-StableDiffusion详解.pdf
│   │   │   ├── 04-StableDiffusion的训练与部署.pdf
│   │   │   ├── 01-AIGC.pdf
│   ├── 2025年11月22日-大模型Prompt-Tuning方法进阶+提示词
│   │   ├── 下午-大模型Prompt-Tuning方法进阶
│   │   │   ├── 03-软件安装
│   │   │   │   ├── img
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│   │   │   │   ├── Ollama大模型高效管理工具.md
│   │   │   ├── 01-课件
│   │   │   │   ├── 第三章：大模型主要微调方法
│   │   │   │   │   ├── 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pptx
│   │   │   │   │   ├── 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pptx
│   │   │   ├── 04-图示
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│   │   │   ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│   │   ├── 晚上-大模型提示词工程应用
│   │   │   ├── 04-课件
│   │   │   │   ├── 第四章：大模型提示词工程应用实战
│   │   │   │   │   ├── 02-金融行业动态方向评估项目.pptx
│   │   │   │   │   ├── 04-LLM实现金融信息抽取.pptx
│   │   │   │   │   ├── 03-LLM实现金融文本分类.pptx
│   │   │   │   │   ├── 05-LLM实现金融信息匹配.pptx
│   │   │   │   │   ├── 讲义：大模型提示词工程应用实战.rar
│   │   │   │   │   ├── 01-大模型提示工程指南.pptx
│   │   │   ├── 02-笔记
│   │   │   │   ├── img
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│   │   │   │   ├── 笔记.md
│   │   │   ├── 03-代码
│   │   │   │   ├── 251122-大模型金融行业动态方向评估
│   │   │   │   │   ├── 01_finance_classify.py
│   │   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── 附属资料
│   │   │   │   ├── 金融文本匹配代码.pdf
│   │   │   │   ├── Ollama安装使用教程.pdf
│   │   │   │   ├── 金融文本分类代码.pdf
│   │   │   │   ├── 金融文本信息抽取代码.pdf
│   │   │   ├── 大语言模型(LLM)课程.xmind
│   ├── 2025年12月21日-大模型主要微调方法
│   │   ├── 03-笔记
│   │   │   ├── bert 架构图.pdf
│   │   ├── 01_课件
│   │   │   ├── site
│   │   │   │   ├── 01-大模型微调主要方式
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│   │   │   │   │   ├── 02-大模型PEFT微调方法.html
│   │   │   │   │   ├── 01-大模型Prompt-Tuning方法.html
│   │   │   │   ├── assets
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│   │   │   │   ├── 02-基于GPT2的医疗问诊机器人
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│   │   │   │   │   ├── 01-医疗问诊机器人实现.html
│   │   │   │   ├── 03-新零售行业评价决策系统
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│   │   │   │   │   ├── 06-BERT+Prompt-Tuning方式数据处理介绍.html
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│   │   │   │   │   ├── 02-BERT+PET方式文本分类介绍.html
│   │   │   │   │   ├── 01-项目背景介绍.html
│   │   │   │   │   ├── 05-BERT+Prompt-Tuning方式文本分类介绍.html
│   │   │   │   │   ├── 07-BERT+Prompt-Tuning方式模型代码实现与训练.html
│   │   │   │   │   ├── 04-BERT+PET方式模型代码实现与训练.html
│   │   │   │   ├── 04-基于ChatGLM微调实现信息抽取+文本分类的多任务实战
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