马士兵-AI大模型全链路实战
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马士兵-AI大模型全链路实战

作者：丁三*

资源分类：网盘资源

入库时间：2025-10-27 12:06:38

分享时间：2025-07-28 00:19:27

内容摘要:马士兵-AI大模型全链路实战_msb-AI实战工具课_课时01 AI大模型提示词工程深入实战 NO_课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev_课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev_课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件tempera...
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  •             📄 课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4
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  •     📁 msb-AI大模型工程师
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  •             📄 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.mp4
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  •             📄 课时27 27_GLM4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp4
  •         📁 课时06 基于大模型的 智能翻译助手 NO.2692
  •             📁 课程资料
  •                 📄 03OpenAI实战项目BookTranslation.pptx
  •                 📄 pythonProject3.zip
  •             📄 课时10 34书本内容解析操作(二)_ev.mp4
  •             📄 课时05 32调用openAI的模型接口_ev.mp4
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  •             📄 课时09 33书本内容解析操作(一)_ev.mp4
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  •             📄 课时07 日志模块补充知识二_ev.mp4
  •             📄 课时15 39Writer模块实现_ev.mp4
  •             📄 课时04 31PDF文件的解析工具(二)_ev.mp4
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  •             📄 课时21 45调用Translator模块_ev.mp4
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  •             📄 课时11 35书本内容解析操作(三)_ev.mp4
  •             📄 课时03 30PDF文件的解析工具(一)_ev.mp4
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  •             📄 课时08 日志模块补充知识三_ev.mp4
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  •         📁 课时10 大模型 LLaMA 深度解析 NO.2699
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  •                 📄 model.py
  •                 📄 Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations.pdf
  •                 📄 params.json
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  •                 📄 test_top_p.ipynb
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  •             📄 课时04 04_InputEmbedding模块_ev.mp4
  •             📄 课时14 14_语言模型的本质与MaskedSelfAttention_ev.mp4
  •             📄 课时36 36_代码实战之运行结果展示_ev.mp4
  •             📄 课时22 22_代码实战之RMSNorm_ev.mp4
  •             📄 课时44 44_代码实战之增加TopP采样策略_ev.mp4
  •             📄 课时19 19_代码实战之提前计算RoPE需要的mθ_ev.mp4
  •             📄 课时13 13_SwiGLU_ev.mp4
  •             📄 课时21 21_代码实战之对token的向量应用旋转矩阵_ev.mp4
  •             📄 课时23 23_代码实战之EncoderBlock_ev.mp4
  •             📄 课时34 34_代码实战之准备模型推理需要的输入tokens张量_ev.mp4
  •             📄 课时07 07_BatchNorm_ev.mp4
  •             📄 课时02 02_训练LLaMA使用的数据集_ev.mp4
  •             📄 课时17 17_代码实战之ModelArgs_ev.mp4
  •             📄 课时11 11_相对位置编码_ev.mp4
  •         📁 课时21 线性分类算法 NO.219.1218
  •             📄 课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4
  •             📄 课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4
  •             📄 课时34 21-1-LFW人脸数据数据加载与介绍_ev.mp4
  •             📄 课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4
  •             📄 课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp4
  •             📄 课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp4
  •             📄 课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp4
  •             📄 课时11 17-5-Softmax函数与概率计算_ev.mp4
  •             📄 课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp4
  •             📄 课时02 16-2-Sigmoid函数介绍_ev.mp4
  •             📄 课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4
  •             📄 课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp4
  •             📄 课时08 17-2-逻辑回归多分类OVR_ev.mp4
  •             📄 课时38 21-5-SVM算法整体回归_ev.mp4
  •             📄 课时25 19-6-SVR支持向量机回归核函数差异_ev.mp4
  •             📄 课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾_ev.mp4
  •             📄 课时04 16-4-损失函数立体化呈现（一）_ev.mp4
  •             📄 课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp4
  •             📄 课时16 18-3-SVM二分类最大间隔线绘制_ev.mp4
  •             📄 课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp4
  •             📄 课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp4
  •             📄 课时26 19-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp4
  •             📄 课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4
  •             📄 课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化_ev.mp4
  •             📄 课时24 19-5-KKT条件介绍_ev.mp4
  •             📄 课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp4
  •             📄 课时14 18-1-支持向量机SVM概念_ev.mp4
  •             📄 课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4
  •             📄 课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp4
  •             📄 课时13 17-7-Sigmoid与Softmax异同_ev.mp4
  •             📄 课时22 19-3-非线性核函数介绍_ev.mp4
  •             📄 课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp4
  •             📄 课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp4
  •             📄 课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp4
  •             📄 课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp4
  •             📄 课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4
  •             📄 课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4
  •             📄 课时01 16-1-逻辑回归介绍_ev.mp4
  •         📁 课时20 线性回归算法 NO.497.1370
  •             📄 课时11 10-3-正规方程的公式推导_ev.mp4
  •             📄 课时16 10-8-sklearn线性回归演示_ev.mp4
  •             📄 课时41 10-作业_ev.mp4
  •             📄 课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）_ev.mp4
  •             📄 课时26 12-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp4
  •             📄 课时12 10-4-凸函数判定_ev.mp4
  •             📄 课时17 11-1-波士顿房价加载和查看_ev.mp4
  •             📄 课时20 11-4-梯度下降的概念介绍_ev.mp4
  •             📄 课时39 13-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp4
  •             📄 课时36 13-3-Z-Score归一化_ev.mp4
  •             📄 课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp4
  •             📄 课时51 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp4
  •             📄 课时19 11-3-模型评估_ev.mp4
  •             📄 课时46 6-L2正则化岭回归原理详解_ev.mp4
  •             📄 课时35 13-2-最小值最大值归一化_ev.mp4
  •             📄 课时24 11-8-梯度下降可视化_ev.mp4
  •             📄 课时28 12-5-SGD和MBGD更新公式介绍_ev.mp4
  •             📄 课时10 10-2-八元一次方程增加截距的解决方案_ev.mp4
  •             📄 课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp4
  •             📄 课时37 13-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp4
  •             📄 课时22 11-6-函数与导函数求解最优解_ev.mp4
  •             📄 课时44 4-L1正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp4
  •             📄 课时21 11-5-梯度下降步骤_ev.mp4
  •             📄 课时49 9-ElasticNet弹性网络使用_ev.mp4
  •             📄 课时15 10-7-正规方程进行演示_ev.mp4
  •             📄 课时40 1-归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp4
  •             📄 课时45 5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp4
  •             📄 课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp4
  •             📄 课时42 2-套索回归介绍_ev.mp4
  •             📄 课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp4
  •             📄 课时09 10-1-八元一次方程问题再现_ev.mp4
  •             📄 课时32 12-9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp4
  •             📄 课时43 3-L1正则化可视化图形_ev.mp4
  •             📄 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.mp4
  •             📄 课时55 6-多项式回归实战天猫双十一销量预测（线性回归模型）_ev.mp4
  •             📄 课时31 12-8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp4
  •             📄 课时33 12-10-MBGD梯度下降代码演示_ev.mp4
  •             📄 课时48 8-Lasso回归使用_ev.mp4
  •             📄 课时34 13-1-归一化目的_ev.mp4
  •             📄 课时13 10-5-最大似然估计_ev.mp4
  •             📄 课时01 9-1-数据分析部分知识回顾_ev.mp4
  •             📄 课时50 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp4
  •             📄 课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp4
  •             📄 课时14 10-6-最小二乘法公式推导_ev.mp4
  •             📄 课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp4
  •             📄 课时47 7-Ridge算法使用_ev.mp4
  •             📄 课时30 12-7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp4
  •             📄 课时38 13-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp4
  •             📄 课时03 9-3-线性回归的基本概念1_ev.mp4
  •             📄 课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp4
  •         📁 课时11 国产大模型 ChatGLM 深度实战 NO.2652
  •             📄 课时01 01智普GLM大模型介绍_ev.mp4
  •             📄 课时10 10RAG文件加载器(一)_ev.mp4
  •             📄 课时05 05使用魔塔社区的Embeddings(二)_ev.mp4
  •             📄 课时03 03GLM-4大模型的调用方式_ev.mp4
  •             📄 课时04 04使用魔塔社区的Embeddings(一)_ev.mp4
  •             📄 课时08 08GLM整合数据库操作_ev.mp4
  •             📄 课时07 07自定义Tools(二)_ev.mp4
  •             📄 课时06 06自定义Tools(一)_ev.mp4
  •             📄 课时09 09自定义长Chain(链)执行SQL_ev.mp4
  •             📄 课时02 02GLM-4大模型的开发环境介绍_ev.mp4
  •         📁 课时19 程序员的数学 NO.819.1590
  •             📄 课时35 10-SVD进行数据压缩_ev.mp4
  •             📄 课时71 12-凸优化问题_ev.mp4
  •             📄 课时08 1-8-神经网络激活函数Tanh求导_ev.mp4
  •             📄 课时26 1-特征值与特征向量概念_ev.mp4
  •             📄 课时11 1-11-导数与函数单调性_ev.mp4
  •             📄 课时16 2-2-行向量列向量_ev.mp4
  •             📄 课时33 8-求解奇异值分解（SVD）_ev.mp4
  •             📄 课时61 2-求导与迭代求解_ev.mp4
  •             📄 课时54 8-数学期望与方差重要公式_ev.mp4
  •             📄 课时52 6-期望_ev.mp4
  •             📄 课时40 2-偏导数_ev.mp4
  •             📄 课时19 2-5-特殊向量_ev.mp4
  •             📄 课时73 14-凸函数_ev.mp4
  •             📄 课时67 8-牛顿法求解最优化代码演示_ev.mp4
  •             📄 课时48 2-随机事件_ev.mp4
  •             📄 课时07 1-7-神经网络激活函数Sigmoid求导_ev.mp4
  •             📄 课时56 10-随机变量独立性_ev.mp4
  •             📄 课时42 4-梯度_ev.mp4
  •             📄 课时36 11-SVD进行PCA降维_ev.mp4
  •             📄 课时29 4-特征值分解定义与操作_ev.mp4
  •             📄 课时47 1-概率论与机器学习_ev.mp4
  •             📄 课时44 6-Hessian矩阵_ev.mp4
  •             📄 课时68 9-拟牛顿法介绍_ev.mp4
  •             📄 课时58 12-机器学习中常见分布_ev.mp4
  •             📄 课时66 7-牛顿法求解最优化问题_ev.mp4
  •             📄 课时49 3-条件概率_ev.mp4
  •             📄 课时57 11-协方差_ev.mp4
  •             📄 课时27 2-满秩矩阵_ev.mp4
  •             📄 课时53 7-方差_ev.mp4
  •             📄 课时20 2-6-矩阵是什么_ev.mp4
  •             📄 课时09 1-9-神经网络激活函数Softmax求导_ev.mp4
  •             📄 课时51 5-随机变量_ev.mp4
  •             📄 课时24 2-10-行列式_ev.mp4
  •             📄 课时23 2-9-逆矩阵_ev.mp4
  •             📄 课时59 13-最大似然估计_ev.mp4
  •             📄 课时55 9-随机向量_ev.mp4
  •             📄 课时38 13-SVD进行协同过滤_ev.mp4
  •             📄 课时32 7-奇异值分解（SVD）_ev.mp4
  •             📄 课时05 1-5-导数四则运算_ev.mp4
  •             📄 课时75 16-拉格朗日乘子法_ev.mp4
  •             📄 课时60 1-最优化概念_ev.mp4
  •             📄 课时13 1-13-函数凹凸性_ev.mp4
  •             📄 课时21 2-7-常见矩阵_ev.mp4
  •             📄 课时10 1-10-高阶导数_ev.mp4
  •             📄 课时69 10-坐标下降法_ev.mp4
  •             📄 课时64 5-牛顿法解方程原理_ev.mp4
  •             📄 课时37 12-SVD进行矩阵求逆_ev.mp4
  •             📄 课时34 9-奇异值分解性质_ev.mp4
  •             📄 课时02 1-2-左右导数与可导函数_ev.mp4
  •             📄 课时06 1-6-复合函数求导法则_ev.mp4
  •         📁 课时03 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662
  •             📁 课程资料
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  •         📁 课时07 Huggingface 基础教程 NO.2645
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  •             📄 课时35 16管道工具之常见任务类型1_ev.mp4
  •             📄 课时44 25中文分类之定义数据集和计算设备_ev.mp4
  •             📄 课时11 04添加校验代码_ev.mp4
  •             📄 课时38 19训练工具之加载评估指标_ev.mp4
  •             📄 课时12 05封装_ev.mp4
  •             📄 课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4
  •             📄 课时26 09huggingface开发流程_ev.mp4
  •             📄 课时03 03pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4
  •             📄 课时10 03使用DataLoader重构代码_ev.mp4
  •             📄 课时40 21训练工具之训练和测试_ev.mp4
  •             📄 课时32 06数据集工具之基本操作_ev.mp4
  •             📄 课时20 03数据增强_ev.mp4
  •             📄 课时47 28中文分类之定义下游任务模型_ev.mp4
  •             📄 课时08 01模型的子类写法_ev.mp4
  •             📄 课时19 02学习率衰减_ev.mp4
  •             📄 课时18 01vgg16迁移学习_ev.mp4
  •         📁 课时04 OpenAI之嵌入式 Embedding模型 NO.2653
  •             📁 课程资料
  •                 📄 01大模型开发——OpenAIEmbedding.pptx
  •                 📄 Embedding模型图解.svg
  •                 📄 pythonProject2.zip
  •             📄 课时07 07Embedding开发(二)_ev.mp4
  •             📄 课时13 13OpenAI中模型的分词1_ev.mp4
  •             📄 课时11 11基于Embedding的相似搜索1_ev.mp4
  •             📄 课时14 14OpenAI中模型的分词2_ev.mp4
  •             📄 课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp4
  •             📄 课时09 09T-SNE可视化数据2_ev.mp4
  •             📄 课时17 17聊天机器人实战案例1_ev.mp4
  •             📄 课时12 12基于Embedding的相似搜索2_ev.mp4
  •             📄 课时05 05Embedding开发准备_ev.mp4
  •             📄 课时10 10T-SNE可视化数据3_ev.mp4
  •             📄 课时15 15OpenAI的模型操作API_ev.mp4
  •             📄 课时08 08T-SNE可视化数据_ev.mp4
  •             📄 课时18 18聊天机器人实战案例2_ev.mp4
  •             📄 课时03 03Embedding介绍_ev.mp4
  •             📄 课时16 16OpenAi模型的实战案例1_ev.mp4
  •             📄 课时01 01AI中数据的本质_ev.mp4
  •             📄 课时06 06Embedding开发(一)_ev.mp4
  •             📄 课时02 02Representation和Embedding_ev.mp4
  •         📁 课时01 大模型直播课 NO.2766.3701
  •             📄 课时04 Langchain中的LCEL语法_ev.mp4
  •             📄 课时02 国内外各种大模型应用开发_ev.mp4
  •             📄 课时03 各种链的组装和案例_ev.mp4
  •             📄 课时01 VIP开营和AI大模型的尝鲜_ev.mp4
  •         📄 课时23 深度学习进阶 NO.793.1569.zip
  •         📄 课时25 PyTorch深度学习框架 NO.515.1381.zip

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