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├── 1-AI大模型原理与API使用 │ ├── CASE-保险反欺诈 │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ ├── insurance_automl-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── insurance_automl2-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── insurance_feature_importance-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── insurance_fraud_detect-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── insurance_fraud_detect1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── insurance_fraud_detect2-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── test1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── test2-checkpoint.ipynb │ │ │ └── Untitled-checkpoint.ipynb │ │ ├── test.csv │ │ └── train.csv │ ├── 1-AI大模型原理与DeepSeek使用.pdf │ ├── 1-情感分析-Qwen.ipynb │ ├── 2-API使用.pdf │ ├── 2-天气Function-Qwen.ipynb │ ├── 3-表格提取-Qwen.ipynb │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.ipynb │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb │ ├── 6-deepseek-r1-7b使用.ipynb │ ├── 6-deepseek-r1-7b使用.py │ ├── 笔记-20250331.txt │ └── README.md ├── 2-Prompt工程：设计与优化 │ ├── 1-DeepSeek使用.pdf │ ├── 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb │ ├── 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.py │ ├── 2-提示词工程.pdf │ ├── 2-提示词工程使用.ipynb │ ├── 2-提示词工程使用.py │ ├── 3-deepseek-r1-7b使用.ipynb │ ├── 3-deepseek-r1-7b使用.py │ ├── 笔记20250403.txt │ └── README.md ├── 3-Cursor编程：从入门到精通 │ ├── CASE-bed_usage │ │ └── hospital_bed_usage_data.xlsx │ ├── CASE-dashboard_epidemic │ │ └── 香港各区疫情数据_20250322.xlsx │ ├── CASE-Excel_merge │ │ ├── 员工基本信息表.xlsx │ │ └── 员工绩效表.xlsx │ ├── 【完成参考】bed_usage │ │ ├── .qodo │ │ │ └── history.sqlite │ │ ├── charts │ │ │ ├── 病床数量与使用率关系.png │ │ │ ├── 各医院病床使用率.png │ │ │ ├── TOP10最低使用率科室.png │ │ │ ├── TOP10最高使用率科室.png │ │ │ └── 医院科室使用率热力图.png │ │ ├── data_cache │ │ │ ├── data_cache.pkl │ │ │ └── metadata.json │ │ ├── templates │ │ │ └── index.html │ │ ├── .gitignore │ │ ├── app.py │ │ ├── hospital_bed_usage_data.xlsx │ │ ├── precompute_data.py │ │ ├── README.md │ │ └── view_excel_data.py │ ├── 【完成参考】dashboard_epidemic │ │ ├── static │ │ │ ├── css │ │ │ │ └── dashboard.css │ │ │ └── js │ │ │ ├── dashboard.js │ │ │ └── hongkong.json │ │ ├── templates │ │ │ └── index.html │ │ ├── .gitignore │ │ ├── app.py │ │ ├── 各地区确诊病例对比图.png │ │ ├── 活跃病例数据统计图.png │ │ ├── 每日确诊数据统计图.png │ │ ├── read_excel.py │ │ ├── README.md │ │ ├── requirements.txt │ │ ├── 香港各区疫情数据_20250322.xlsx │ │ ├── 疫情数据统计图 - 副本.png │ │ └── 疫情数据统计图.png │ ├── 【完成参考】Excel_merge │ │ ├── .gitignore │ │ ├── Excel_merge.py │ │ ├── 员工基本信息表.xlsx │ │ ├── 员工绩效表.xlsx │ │ └── 员工信息与绩效合并表.xlsx │ ├── 1-Cursor编程.pdf │ ├── 笔记20250408.txt │ ├── 【补充】CASE-病床使用情况.pdf │ └── 【课前准备】AI编程工具安装.pdf ├── 4-Cursor数据可视化与洞察 │ ├── CASE-客户续保预测 │ │ ├── policy_data.xlsx │ │ └── policy_test.xlsx │ ├── 【完成参考】CASE-客户续保预测 │ │ ├── .gitignore │ │ ├── age_distribution.png │ │ ├── analyze_data.py │ │ ├── best_decision_tree_text.txt │ │ ├── best_decision_tree_viz.png │ │ ├── best_dt_roc_curve.png │ │ ├── best_lr_coefficients.png │ │ ├── best_lr_feature_importance.png │ │ ├── best_lr_roc_curve.png │ │ ├── best_roc_curve.png │ │ ├── bnb_confusion_matrix.png │ │ ├── bnb_roc_curve.png │ │ ├── confusion_matrix.png │ │ ├── decision_tree_model.py │ │ ├── decision_tree_text.txt │ │ ├── decision_tree_viz.png │ │ ├── dt_confusion_matrix.png │ │ ├── dt_feature_importance.png │ │ ├── dt_roc_curve.png │ │ ├── feature_importance.png │ │ ├── gender_age_boxplot.png │ │ ├── gender_distribution.png │ │ ├── gnb_confusion_matrix.png │ │ ├── gnb_roc_curve.png │ │ ├── logistic_regression_model.py │ │ ├── lr_coefficients.png │ │ ├── lr_confusion_matrix.png │ │ ├── lr_feature_importance.png │ │ ├── lr_roc_curve.png │ │ ├── mnb_confusion_matrix.png │ │ ├── mnb_roc_curve.png │ │ ├── naive_bayes_model.py │ │ ├── nb_models_comparison_roc.png │ │ ├── policy_data.xlsx │ │ ├── policy_test.xlsx │ │ ├── random_forest_model.py │ │ ├── README.md │ │ ├── region_correlation.png │ │ ├── roc_curve.png │ │ ├── view_data.py │ │ └── view_excel.py │ ├── 1-Cursor数据可视化与洞察.pdf │ ├── 2-CASE-客户续保预测.pdf │ └── 笔记20250410.txt ├── 5-Embeddings和向量数据库 │ ├── hotel_recommendation │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ └── hotel_rec-checkpoint.ipynb │ │ ├── .qodo │ │ │ └── history.sqlite │ │ ├── .gitignore │ │ ├── hotel_rec - nltk.py │ │ ├── hotel_rec.ipynb │ │ ├── hotel_rec.py │ │ └── Seattle_Hotels.csv │ ├── word2vec │ │ ├── journey_to_the_west │ │ │ ├── segment │ │ │ │ └── segment_0.txt │ │ │ └── source │ │ │ └── journey_to_the_west.txt │ │ ├── models │ │ │ └── word2Vec.model │ │ ├── three_kingdoms │ │ │ └── source │ │ │ └── three_kingdoms.txt │ │ ├── utils │ │ │ ├── __pycache__ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-35.pyc │ │ │ │ ├── __init__.cpython-36.pyc │ │ │ │ ├── __init__.cpython-37.pyc │ │ │ │ ├── __init__.cpython-311.pyc │ │ │ │ ├── files_processing.cpython-35.pyc │ │ │ │ ├── files_processing.cpython-36.pyc │ │ │ │ ├── files_processing.cpython-37.pyc │ │ │ │ ├── files_processing.cpython-311.pyc │ │ │ │ ├── segment.cpython-35.pyc │ │ │ │ ├── segment.cpython-36.pyc │ │ │ │ ├── segment.cpython-37.pyc │ │ │ │ └── segment.cpython-311.pyc │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── create_batch_data.py │ │ │ ├── create_word2vec.py │ │ │ ├── files_processing.py │ │ │ └── segment.py │ │ ├── word_seg.py │ │ └── word_similarity.py │ ├── 1-Embedding与向量数据库.pdf │ └── 笔记20250414.txt ├── 6-RAG技术与应用 │ ├── CASE-ChatPDF-Faiss │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ └── chatpdf-faiss-checkpoint.ipynb │ │ ├── faiss-1 │ │ │ ├── index.faiss │ │ │ └── index.pkl │ │ ├── chatpdf-faiss.ipynb │ │ ├── chatpdf-faiss.py │ │ ├── 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf │ │ └── ReadMe.md │ ├── CASE-embedding使用 │ │ ├── bge-m3使用.py │ │ ├── gte-qwen2-使用1.py │ │ └── gte-qwen2-使用2.py │ ├── 1-RAG技术与应用.pdf │ ├── 2-NotebookLM使用.pdf │ └── 笔记20250417.txt ├── 7-RAG高级技术与最佳实践 │ ├── Case-ChatPDF-Faiss │ │ ├── chatpdf-faiss.ipynb │ │ ├── chatpdf-faiss.py │ │ ├── MultiQueryRetriever使用.ipynb │ │ ├── MultiQueryRetriever使用.py │ │ └── 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf │ ├── CASE-Qwen-Agent-RAG │ │ ├── docs │ │ │ ├── 1-平安商业综合责任保险（亚马逊）.txt │ │ │ ├── 2-雇主责任险.txt │ │ │ ├── 3-平安企业团体综合意外险.txt │ │ │ ├── 4-雇主安心保.txt │ │ │ ├── 5-施工保.txt │ │ │ ├── 6-财产一切险.txt │ │ │ ├── 7-平安装修保.txt │ │ │ ├── 平安产险交通出行意外伤害保险（互联网版）产品说明.pdf │ │ │ ├── 平安产险交通工具意外伤害保险（互联网版）条款.pdf │ │ │ ├── 平安附加疾病身故保险条款.pdf │ │ │ ├── 平安境内紧急医疗救援服务条款.pdf │ │ │ ├── 平安企业团体综合意外险(互联网版)适用条款.pdf │ │ │ └── 平安商业综合责任保险（亚马逊）.pdf │ │ ├── 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf │ │ ├── qwen-agent-1.ipynb │ │ ├── qwen-agent-1.py │ │ ├── qwen-agent-multi-files.ipynb │ │ └── qwen-agent-multi-files.py │ ├── graphrag-main │ │ └── cases │ │ ├── input │ │ │ ├── three_kingdoms-4037c531101e.txt │ │ │ └── three_kingdoms.txt │ │ ├── .env │ │ └── settings.yaml │ ├── rerank │ │ ├── beg-reranker.ipynb │ │ └── beg-reranker.py │ ├── 1-RAG高级技术与实践.pdf │ └── 笔记20250422.txt ├── 8-Text2SQL：自助式数据报表开发 │ ├── CASE-SQL Copilot │ │ ├── insurance │ │ │ ├── data │ │ │ │ ├── AgentInfo.xlsx │ │ │ │ ├── BeneficiaryInfo.xlsx │ │ │ │ ├── ClaimInfo.xlsx │ │ │ │ ├── create_sql.txt │ │ │ │ ├── CustomerInfo.xlsx │ │ │ │ ├── EmployeeInfo.xlsx │ │ │ │ ├── PolicyInfo.xlsx │ │ │ │ ├── ProductInfo.xlsx │ │ │ │ └── 数据表字段说明-精简1.txt │ │ │ ├── qa_list-1.txt │ │ │ ├── qa_list-2.txt │ │ │ ├── SQL查询-Chat.ipynb │ │ │ ├── SQL查询-Coder.ipynb │ │ │ └── SQL结果评测.ipynb │ │ ├── codegeex-1.ipynb │ │ └── qwen-coder1.ipynb │ ├── Case-SQL-LangChain │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ ├── sql_agent_deepseek-checkpoint.ipynb │ │ │ └── sql_life_insurance-checkpoint.ipynb │ │ ├── sql_agent_deepseek.ipynb │ │ └── sql_life_insurance.ipynb │ ├── CASE-SQL-vanna │ │ ├── vanna-mysql.ipynb │ │ └── vanna-mysql.py │ ├── SQL数据表源文件 │ │ ├── agentinfo.sql │ │ ├── beneficiaryinfo.sql │ │ ├── claiminfo.sql │ │ ├── crs_orders.sql │ │ ├── customerinfo.sql │ │ ├── employeeinfo.sql │ │ ├── heros.sql │ │ ├── policyinfo.sql │ │ └── productinfo.sql │ ├── 1-Text2SQL：自助式数据报表开发.pdf │ ├── 2-vanna使用.pdf │ └── 笔记20250424.txt ├── 9-LangChain：多任务应用开发 │ ├── CASE-搭建故障诊断Agent │ │ ├── 2-network_diagnosis_agent.py │ │ ├── network_diagnosis_agent_logic.md │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-工具链组合 │ │ ├── 1-simple_toolchain.py │ │ ├── 2-simple_toolchain.py │ │ ├── 3-lcel-demo.py │ │ └── requirements.txt │ ├── Case-LangChain使用 │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ ├── 1-LLMChain-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── 2-LLMChain-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── 3-LLMChain-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── 4-ConversationChain-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── ConversationChain1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── indexes1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── LLMChain-ChatPromptTemplate1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── LLMChain1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── LLMChain2-1-checkpoint.ipynb │ │ │ ├── LLMChain2-checkpoint.ipynb │ │ │ └── LLMChain3-checkpoint.ipynb │ │ ├── 1-LLMChain.ipynb │ │ ├── 2-LLMChain.ipynb │ │ ├── 3-LLMChain.ipynb │ │ ├── 4-ConversationChain.ipynb │ │ └── 5-product_llm.py │ ├── 1-LangChain：多任务应用开发.pdf │ ├── 2-Generative Agents.pdf │ └── 笔记20250429.txt ├── 10-Function Callling与协作 │ ├── CASE-Function Calling │ │ ├── qwen3-function使用-2.py │ │ ├── qwen3-function使用.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-ticket-agent │ │ ├── assistant_revenue_bot.py │ │ ├── assistant_ticket_bot-1.py │ │ ├── assistant_ticket_bot-2.py │ │ ├── assistant_ticket_bot-3.py │ │ └── requirements.txt │ └── Function Calling与协作.pdf ├── 11-MCP与A2A应用 │ ├── CASE-A2A使用 │ │ ├── BasketBallAgent.py │ │ ├── requirements.txt │ │ └── WeatherAgent.py │ ├── CASE-MCP Demo-1 │ │ ├── .cursorindexingignore │ │ ├── .gitignore │ │ ├── assistant_mcp_amap_bot.py │ │ ├── assistant_mcp_txt_bot.py │ │ ├── 旅行规划.md │ │ ├── requirements.txt │ │ └── txt_counter.py │ ├── CASE-MCP Demo-2 │ │ ├── assistant_bot.py │ │ └── requirements.txt │ ├── 1-MCP与A2A的应用.pdf │ └── 笔记20250508.txt ├── 12-Agent智能体系统的设计与应用 │ ├── CASE-私募基金运作指引问答助手（反应式） │ │ ├── fund_qa_langgraph.py │ │ └── fund_qa_qwen_agent.py │ ├── CASE-投顾AI助手（混合式） │ │ ├── hybrid_wealth_advisor_langgraph.py │ │ ├── hybrid_wealth_advisor_qwen_agent.py │ │ └── requirements.txt │ ├── CASE-智能投研助手（深思熟虑） │ │ ├── deliberative_research_agent_comparison.md │ │ ├── deliberative_research_agent_documentation.md │ │ ├── deliberative_research_langgraph.py │ │ ├── deliberative_research_qwen_agent-2.py │ │ └── requirements.txt │ ├── 1-Agent智能体系统的设计与应用.pdf │ └── 笔记20250513.txt ├── 13-视觉大模型与多模态理解 │ ├── CASE-MinerU使用 │ │ ├── 1-MinerU.ipynb │ │ ├── download_models_hf.py │ │ ├── Qwen3-tech_report.pdf │ │ └── 三国演义.pdf │ ├── CASE-汽车剐蹭视频理解 │ │ ├── car.mp4 │ │ ├── requirements.txt │ │ ├── video-understand.ipynb │ │ └── video-understand.py │ ├── CASE-VLM在车险中的应用 │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ ├── 1-Qwen-VL-保险识别-cn-checkpoint.ipynb │ │ │ └── 2-Qwen-VL-chat1-checkpoint.ipynb │ │ ├── 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb │ │ ├── 1-vehicle-odometer-reading.jpg │ │ ├── 2-Qwen-VL-chat1.ipynb │ │ ├── 2-vehicle-odometer-reading.jpg │ │ ├── 3-vehicle-underwriting-1.jpg │ │ ├── 3-vehicle-underwriting-2.jpg │ │ ├── 3-vehicle-underwriting-3.jpg │ │ ├── 3-vehicle-underwriting-4.jpg │ │ ├── 3-vehicle-underwriting-5.jpg │ │ ├── 4-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg │ │ ├── 5-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg │ │ ├── 6-Dangerous-driving-behavior-detection-1.jpg │ │ ├── 6-Dangerous-driving-behavior-detection-2.jpg │ │ ├── 6-Dangerous-driving-behavior-detection-3.jpg │ │ ├── 6-Dangerous-driving-behavior-detection-4.jpg │ │ ├── 6-Dangerous-driving-behavior-detection-5.jpg │ │ ├── 7-vehicle-damage-evaluation.jpg │ │ ├── 8-vehicle-damage-evaluation.jpg │ │ ├── 9-extraction-of-auto-accident-elements.jpg │ │ ├── 10-extraction-of-auto-accident-elements.jpg │ │ ├── 11-vehicle-identity-verification-1.jpg │ │ ├── 11-vehicle-identity-verification-2.jpg │ │ ├── 12-vehicle-identity-verification-1.jpg │ │ ├── 12-vehicle-identity-verification-2.jpg │ │ ├── prompt_template_cn.xlsx │ │ ├── prompt_template_cn_result-20250430.xlsx │ │ ├── prompt_template_cn_result.xlsx │ │ ├── prompt_template_en.xlsx │ │ └── prompt_template_en_result.xlsx │ ├── CASE-VLM在寿险中的应用 │ │ ├── .ipynb_checkpoints │ │ │ └── 2-Qwen-VL-本地图片-checkpoint.ipynb │ │ ├── 1-Chinese-document-extraction.jpg │ │ ├── 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb │ │ ├── 2-Japanese-document-extraction.jpg │ │ ├── 2-Qwen-VL-本地图片【海量资源：kebaiwan.net】.ipynb │ │ ├── 3-French-document-extraction.jpg │ │ ├── 4-German-document-extraction.jpg │ │ ├── 5-Korean-document-extraction.jpg │ │ ├── prompt_template_cn.xlsx │ │ └── prompt_template_cn_result.xlsx │ ├── 笔记20250515.txt │ ├── 视觉大模型与多模态理解.pdf │ └── yolo-cases.zip ├── 15-Coze工作原理与应用实例 │ ├── CASE：创建产品知识库 │ │ ├── 大模型定价.xlsx │ │ ├── 空调定价.xlsx │ │ ├── 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf │ │ └── 远程办公场景最佳实践.docx │ ├── 1-Coze工作原理与应用实例.pdf │ └── 笔记20250522.txt ├── 16-Coze进阶实战与插件开发 │ ├── CASE-客户分层营销助手 │ │ ├── user_behavior_event.xlsx │ │ ├── user_tag.xlsx │ │ └── 营销策略.xlsx │ ├── CASE-市场舆情监测Agent │ │ ├── AppStorePast-代码1.py │ │ ├── AppStorePast.py │ │ ├── 代码.js │ │ ├── 代码1.py │ │ └── securities_past.py │ ├── CASE-智能客服Agent │ │ ├── 港股交易规则介绍.pdf │ │ ├── 平安财富日添利理财产品.doc │ │ ├── 上海证券交易所交易规则.pdf │ │ ├── user_complain.xlsx │ │ └── 中国平安金裕人生理财产品.doc │ ├── ABC公司证券产品介绍.txt │ ├── 笔记20250527.txt │ ├── Coze进阶实战与插件开发.pdf │ └── 证券舆情Agent.mp4 ├── AI大模型全栈工程师先导课（赠） │ ├── 1-初始Python.mp4 │ ├── 2-Windows环境安装.mp4 │ ├── 3-macOS环境安装.mp4 │ ├── 4-VSCode安装与应用.mp4 │ ├── 5-PyCharn安装与应用.mp4 │ ├── 6-pip包管理工具.mp4 │ ├── 7-Python工程应用-字符串.mp4 │ ├── 8-Python文档化应用场景.mp4 │ ├── 9-如何使用注解.mp4 │ ├── 10-字符编码的处理.mp4 │ ├── 11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4 │ ├── 12-JSON应用.mp4 │ ├── 13-文件IO.mp4 │ ├── 14-爬虫（1）.mp4 │ ├── 15-爬虫（2）.mp4 │ ├── 16-爬虫（3）.mp4 │ ├── 17-爬虫（4）.mp4 │ ├── 18-字符串处理.mp4 │ ├── 19.dotenv使用.mp4 │ └── 20.FastAPI的使用.mp4 ├── AI大模型全栈会员专享系列讲座（赠） │ ├── 1.AI编程 │ │ └── 1. 【何少甫】网易 CodeWave 智能开发平台的 AI 实践.mp4 │ ├── 2.RAG │ │ ├── 1. 【翼飞】阿里云百炼之RAG在企业场景的应用.mp4 │ │ └── 2. 【刘海峰】ChatU.ai 企业落地经验.mp4 │ ├── 3.LangChain │ │ └── 1. 【薛宏伟】LangChain 核心源码解读.mp4 │ ├── 4.手撕 AutoGPT │ │ ├── 1. 【丛鑫、卢雅西】XAgent 原理、技术与应用.mp4 │ │ └── 2. 【林义章】MetaGPT 让每个人拥有专属智能体.mp4 │ ├── 5.Fine-tuning │ │ ├── 1. 【张轩玮】我是如何训练百亿参数大模型 ChatYuan 的.mp4 │ │ ├── 2. 【施兴】如何用 Stable Diffusion 复现一个妙鸭.mp4 │ │ ├── 3. 【甘如饴】多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的.mp4 │ │ ├── 4. 【神秘嘉宾】大模型时代的AI产品新挑战.mp4 │ │ ├── 5. 【可乐】百度智能云千帆行业实战&金融大模型应用探索与开发实践.mp4 │ │ ├── 6. 【麒汀】阿里云百炼之一站式模型微调训练实践.mp4 │ │ └── 7. 【罗璇】从RWKV看端侧大模型的发展.mp4 │ ├── 6.多模态 │ │ └── 1. 【吴桂林】数字分身应用及技术介绍.mp4 │ ├── 7.部署和交付 │ │ └── 1. 【David】智能算力那点事儿.mp4 │ └── 8.产品设计和运营 │ ├── 1. 【周玮】AI 落地实战应用——EDGE 过程总结和复盘.mp4 │ ├── 2. 【王乐】复盘 FoloToy AI 玩具的独立开发历程.mp4 │ ├── 3. 【汪源】GenAI的创新逻辑与趋势.mp4 │ └── 4. 【Frank Nee】中国产品如何出海.mp4 ├── ai大模型正课 │ ├── 0、开班典礼.mp4 │ ├── 1、AI大模型基本原理与deepseek使用.mp4 │ ├── 2、Prompt工程：设计与优化.mp4 │ ├── 3、Cursor编程-从入门到精通.mp4 │ ├── 4、Cursor 可视化大屏搭建.mp4 │ ├── 5、Embeddings和向量数据库.mp4 │ ├── 6、RAG（Retrieval Augmented Generation）技术与应用.mp4 │ ├── 7、RAG高级技术与最佳实践.mp4 │ ├── 8、Text2SQL：自助式数据报表开发.mp4 │ ├── 9、LangChain：多任务应用开发.mp4 │ ├── 10、Function Calling与跨模型协作.mp4 │ ├── 11、Agent智能体系统的设计与应用.mp4 │ ├── 12、MCP应用与实战.mp4 │ ├── 13、视觉大模型与视觉智能体.mp4 │ ├── 14、视觉大模型与视觉智能体.mp4 │ ├── 15、Fine-tuning技术与大模型优化.mp4 │ ├── 16、Coze工作原理与应用实例.mp4 │ └── 17、Coze插件开发实战.mp4 ├── AI大模型追新课 │ ├── 1、DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用.mp4 │ └── 2、解析 Manus：多智能体技术的架构与未来.mp4 └── 常用工具下载 └── OllamaSetup.exe