黑马L4-人工智能机器学习系统班
├─0-代码││第11章：因子数据预处理.zip
││第13章：因子分析实战.zip
││第15章：基于回归的策略分析.zip
││第16章：聚类与统计策略分析.zip
││第18章：深度学习时间序列预测.zip
││第6章：金融时间序列分析.zip
││第7章：双均线交易策略实例.zip
││第8章：策略评估指标.zip
││第9章：量化交易解读.zip
││
│├─第1-3章：Python基础
││ Python基础代码.zip
││
│├─第10章：Ricequant回测选股分析实战
││ 1_simple_demo.txt
││
│├─第12章：因子策略选股实例
││ 2_因子策略.txt
││
│├─第14章：因子打分选股实战
││ 3_因子打分选股.txt
││
│├─第17章：fbprophet时间序列预测神器
│││1-Stocker Analysis .ipynb
│││2-Stocker Prediction.ipynb
│││stocker.py
│││
││├─.ipynb_checkpoints
│││ 1-Stocker Analysis -checkpoint.ipynb
│││ 2-Stocker Prediction-checkpoint.ipynb
│││
││├─data
│││ stock_list.csv
│││
││├─images
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│││
││└─__pycache__
││ stocker.cpython-36.pyc
││
│├─第19章：Matplotlib工具包实战
││ Matplotlib绘图.zip
││
│├─第20章：Seaborn
││ 4-REG.ipynb
││ 5-category.ipynb
││ 6-FacetGrid.ipynb
││ 7-Heatmap.ipynb
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││ iris.data
││ Seaborn-1Style.ipynb
││ Seaborn-2Color.ipynb
││ Seaborn-3Var.ipynb
││ Untitled.ipynb
││
│├─第4章：Numpy
││ numpy代码.zip
││
│└─第5章：Pandas
│ tushare工具包.zip
│
├─1-Al课程所需安装软件教程
│ 1.AI课程所需安装软件教程.mp4
│ 2.Python环境安装和搭建.mp4
│ 3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4
│ 4.Pytorch (CPU版本安装).mp4
│ 5.PyCharm安装和配置.mp4
│
├─2-Python快速入门
│ 1.Python环境配置.mp4
│ 10.Python循环.mp4
│ 11.函数定义.mp4
│ 12.模块与包.mp4
│ 13.异常处理模块.mp4
│ 14.文件操作.mp4
│ 15.类的基本定义.mp4
│ 16.类的属性操作.mp4
│ 17.时间操作.mp4
│ 18.Python练习题-1.mp4
│ 19.Python练习题-2.mp4
│ 2.anaconda环境安装和搭建.mp4
│ 3.Python简介.mp4
│ 4.Python数据类型.mp4
│ 5.Python列表.mp4
│ 6.Python元组.mp4
│ 7.Python集合.mp4
│ 8.Python字典.mp4
│ 9.Python条件判断.mp4
│
├─3-Python数据科学必备工具包实战
│├─1.科学计算库-Numpy
││ 1-Numpy概述.mp4
││ 10-四则运算.mp4
││ 11-随机模块.mp4
││ 12-文件读写.mp4
││ 13-数组保存.mp4
││ 14-练习题-1.mp4
││ 15-练习题-2.mp4
││ 16-练习题-3.mp4
││ 2-Array数组.mp4
││ 3-数组结构.mp4
││ 4-数组类型.mp4
││ 5-数值运算.mp4
││ 6-排序操作.mp4
││ 7-数组形状操作.mp4
││ 8-数组生成函数.mp4
││ 9-常用生成函数.mp4
││
│├─2.数据分析处理库-Pandas
││ 1-Pandas概述.mp4
││ 10-数据透视表.mp4
││ 11-时间操作.mp4
││ 12-时间序列操作.mp4
││ 13-Pandas常用操作.mp4
││ 14-Pandas常用操作2.mp4
││ 15-Groupby操作延伸.mp4
││ 16-字符串操作.mp4
││ 17-索引进阶.mp4
││ 18-Pandas绘图操作.mp4
││ 19-大数据处理技巧.mp4
││ 2-Pandas基本操作.mp4
││ 3-Pandas索引.mp4
││ 4-groupby操作.mp4
││ 5-数值运算.mp4
││ 6-对象操作.mp4
││ 7-对象操作2.mp4
││ 8-merge操作.mp4
││ 9-显示设置.mp4
││
│├─3.可视化库-Matplotlib
││ 1-Matplotlib概述.mp4
││ 10-绘图细节设置2.mp4
││ 11-直方图与散点图.mp4
││ 12-3D图绘制.mp4
││ 13-pie图.mp4
││ 14-子图布局.mp4
││ 15-结合pandas与sklearn.mp4
││ 2-子图与标注.mp4
││ 3-风格设置.mp4
││ 4-条形图.mp4
││ 5-条形图细节.mp4
││ 6-条形图外观.mp4
││ 7-盒图绘制.mp4
││ 8-盒图细节.mp4
││ 9-绘图细节设置.mp4
││
│└─4.可视化库-Seaborn
│ 0-课程简介.mp4
│ 1-整体布局风格设置.mp4
│ 10-Facetgrid绘制多变量.mp4
│ 11-热度图绘制.mp4
│ 2-风格细节设置.mp4
│ 3-调色板.mp4
│ 4-调色板颜色设置.mp4
│ 5-单变量分析绘图.mp4
│ 6-回归分析绘图.mp4
│ 7-多变量分析绘图.mp4
│ 8-分类属性绘图.mp4
│ 9-Facetgrid使用方法.mp4
│
├─4-人工智能-必备数学课程
│├─1.高等数学基础
││ 1-函数.mp4
││ 2-极限.mp4
││ 3-无穷小与无穷大.mp4
││ 4-连续性与导数.mp4
││ 5-偏导数.mp4
││ 6-方向导数.mp4
││ 7-梯度.mp4
││
│├─10.熵与激活函数
││ 1-熵的概念.mp4
││ 2-熵的大小意味着什么.mp4
││ 3-激活函数.mp4
││ 4-激活函数的问题.mp4
││
│├─11.回归分析
││ 1-回归分析概述.mp4
││ 10-高阶与分类变量实例.mp4
││ 11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4
││ 12-案例：缺失值填充.mp4
││ 13-案例：特征相关性.mp4
││ 14-案例：预处理问题.mp4
││ 15-案例：回归求解.mp4
││ 2-回归方程定义.mp4
││ 3-误差项的定义.mp4
││ 4-最小二乘法推导与求解.mp4
││ 5-回归方程求解小例子.mp4
││ 6-回归直线拟合优度.mp4
││ 7-多元与曲线回归问题.mp4
││ 8-Python工具包介绍.mp4
││ 9-statsmodels回归分析.mp4
││
│├─12.假设检验
││ 1-假设检验基本思想.mp4
││ 10-Python假设检验实例.mp4
││ 11-Python卡方检验实例.mp4
││ 2-左右侧检验与双侧检验.mp4
││ 3-Z检验基本原理.mp4
││ 4-Z检验实例.mp4
││ 5-T检验基本原理.mp4
││ 6-T检验实例.mp4
││ 7-T检验应用条件.mp4
││ 8-卡方检验.mp4
││ 9-假设检验中的两类错误.mp4
││
│├─13.相关分析
││ 1-相关分析概述.mp4
││ 2-皮尔森相关系数.mp4
││ 3-计算与检验.mp4
││ 4-斯皮尔曼等级相关.mp4
││ 5-肯德尔系数.mp4
││ 6-质量相关分析.mp4
││ 7-偏相关与复相关.mp4
││
│├─14.方差分析
││ 1-方差分析概述.mp4
││ 2-方差的比较.mp4
││ 3-方差分析计算方法.mp4
││ 4-方差分析中的多重比较.mp4
││ 5-多因素方差分析.mp4
││ 6-Python方差分析实例.mp4
││
│├─15.聚类分析
││ 1-层次聚类概述.mp4
││ 2-层次聚类流程.mp4
││ 3-层次聚类实例.mp4
││ 4-1-KMEANS算法概述.mp4
││ 4-2-KMEANS工作流程.mp4
││ 4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
││ 5-1-DBSCAN聚类算法.mp4
││ 5-2-DBSCAN工作流程.mp4
││ 5-3-DBSCAN可视化展示.mp4
││ 6-1-多种聚类算法概述.mp4
││ 6-2-聚类案例实战.mp4
││
│├─16.贝叶斯分析
││ 1-贝叶斯分析概述.mp4
││ 10-MCMC概述.mp4
││ 11-PYMC3概述.mp4
││ 12-模型诊断.mp4
││ 13-模型决策.mp4
││ 2-概率的解释.mp4
││ 3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4
││ 4-贝叶斯算法概述.mp4
││ 5-贝叶斯推导实例.mp4
││ 6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
││ 8-贝叶斯解释.mp4
││ 9-经典求解思路.mp4
││
│├─2.微积分
││ 1-微积分基本想法.mp4
││ 2-微积分的解释.mp4
││ 3-定积分.mp4
││ 4-定积分性质.mp4
││ 5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4
││
│├─3.泰勒公式与拉格朗日
││ 1-泰勒公式出发点.mp4
││ 2-一点一世界.mp4
││ 3-阶数的作用.mp4
││ 4-阶乘的作用.mp4
││ 5-拉格朗日乘子法.mp4
││ 6-求解拉格朗日乘子法.mp4
││
│├─4.线性代数基础
││ 1-行列式概述.mp4
││ 2-矩阵与数据的关系.mp4
││ 3-矩阵基本操作.mp4
││ 4-矩阵的几种变换.mp4
││ 5-矩阵的秩.mp4
││ 6-内积与正交.mp4
││
│├─5.特征值与矩阵分解
││ 1-特征值与特征向量.mp4
││ 2-特征空间与应用.mp4
││ 3-SVD要解决的问题.mp4
││ 4-特征值分解.mp4
││ 5-SVD矩阵分解.mp4
││
│├─6.随机变量
││ 1-离散型随机变量.mp4
││ 2-连续型随机变量.mp4
││ 3-简单随机抽样.mp4
││ 4-似然函数.mp4
││ 5-极大似然估计.mp4
││
│├─7.概率论基础
││ 1-概率与频率.mp4
││ 10-期望求解.mp4
││ 11-马尔科夫不等式.mp4
││ 12-切比雪夫不等式.mp4
││ 13-后验概率估计.mp4
││ 14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
││ 15-垃圾邮件过滤实例.mp4
││ 2-古典概型.mp4
││ 3-条件概率.mp4
││ 4-条件概率小例子.mp4
││ 5-独立性.mp4
││ 6-二维离散型随机变量.mp4
││ 7-二维连续型随机变量.mp4
││ 8-边缘分布.mp4
││ 9-期望.mp4
││
│├─8.数据科学你得知道的几种分布
││ 1-正态分布.mp4
││ 2-二项式分布.mp4
││ 3-泊松分布.mp4
││ 4-均匀分布.mp4
││ 5-卡方分布.mp4
││ 6-beta分布.mp4
││
│└─9.核函数变换
│ 1-核函数的目的.mp4
│ 2-线性核函数.mp4
│ 3-多项式核函数.mp4
│ 4-核函数实例.mp4
│ 5-高斯核函数.mp4
│ 6-参数的影响.mp4
│
├─5-机器学习算法精讲及其案例应用
│├─1.线性回归原理推导
││ 1-回归问题概述.mp4
││ 2-误差项定义.mp4
││ 3-独立同分布的意义.mp4
││ 4-似然函数的作用.mp4
││ 5-参数求解.mp4
││ 6-梯度下降通俗解释.mp4
││ 7-参数更新方法.mp4
││ 8-优化参数设置.mp4
││
│├─10.聚类算法实验分析
││ 1-Kmenas算法常用操作.mp4
││ 10-半监督学习.mp4
││ 11-DBSCAN算法.mp4
││ 2-聚类结果展示.mp4
││ 3-建模流程解读.mp4
││ 4-不稳定结果.mp4
││ 5-评估指标-Inertia.mp4
││ 6-如何找到合适的K值.mp4
││ 7-轮廓系数的作用.mp4
││ 8-Kmenas算法存在的问题.mp4
││ 9-应用实例-图像分割.mp4
││
│├─11.决策树原理
││ 1-决策树算法概述.mp4
││ 2-熵的作用.mp4
││ 3-信息增益原理.mp4
││ 4-决策树构造实例.mp4
││ 5-信息增益率与gini系数.mp4
││ 6-预剪枝方法.mp4
││ 7-后剪枝方法.mp4
││ 8-回归问题解决.mp4
││
│├─12.决策树代码实现
││ 1-整体模块概述.mp4
││ 2-递归生成树节点.mp4
││ 3-整体框架逻辑.mp4
││ 4-熵值计算.mp4
││ 5-数据集切分.mp4
││ 6-完成树模型构建.mp4
││ 7-测试算法效果.mp4
││
│├─13.决策树实验分析
││ 1-树模型可视化展示.mp4
││ 2-决策边界展示分析.mp4
││ 3-树模型预剪枝参数作用.mp4
││ 4-回归树模型.mp4
││
│├─14.集成算法原理
││ 1-随机森林算法原理.mp4
││ 2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4
││ 3-提升算法概述.mp4
││ 4-stacking堆叠模型.mp4
││
│├─15.集成算法实验分析
││ 1-构建实验数据集.mp4
││ 10-集成参数对比分析.mp4
││ 11-模型提前停止策略.mp4
││ 12-停止方案实施.mp4
││ 13-堆叠模型.mp4
││ 2-硬投票与软投票效果对比.mp4
││ 3-Bagging策略效果.mp4
││ 4-集成效果展示分析.mp4
││ 5-OOB袋外数据的作用.mp4
││ 6-特征重要性热度图展示.mp4
││ 7-Adaboost算法概述.mp4
││ 8-Adaboost决策边界效果.mp4
││ 9-GBDT提升算法流程.mp4
││
│├─16.支持向量机原理推导
││ 1-支持向量机要解决的问题.mp4
││ 2-距离与数据定义.mp4
││ 3-目标函数推导.mp4
││ 4-拉格朗日乘子法求解.mp4
││ 5-化简最终目标函数.mp4
││ 6-求解决策方程.mp4
││ 7-软间隔优化.mp4
││ 8-核函数的作用.mp4
││ 9-知识点总结.mp4
││
│├─17.支持向量机实验分析
││ 1-支持向量机所能带来的效果.mp4
││ 2-决策边界可视化展示.mp4
││ 3-软间隔的作用.mp4
││ 4-非线性SVM.mp4
││ 5-核函数的作用与效果.mp4
││
│├─18.神经网络算法原理
││ 1-深度学习要解决的问题.mp4
││ 10-神经网络架构细节.mp4
││ 11-神经元个数对结果的影响.mp4
││ 12-正则化与激活函数.mp4
││ 13-神经网络过拟合解决方法.mp4
││ 2-深度学习应用领域.mp4
││ 3-计算机视觉任务.mp4
││ 4-视觉任务中遇到的问题.mp4
││ 5-得分函数.mp4
││ 6-损失函数的作用.mp4
││ 7-前向传播整体流程.mp4
││ 8-返向传播计算方法.mp4
││ 9-神经网络整体架构.mp4
││
│├─19.神经网络代码实现
││ 1-神经网络整体框架概述.mp4
││ 10-完成全部迭代更新模块.mp4
││ 11-手写字体识别数据集.mp4
││ 12-算法代码错误修正.mp4
││ 13-模型优化结果展示.mp4
││ 14-测试效果可视化展示.mp4
││ 2-参数初始化操作.mp4
││ 3-矩阵向量转换.mp4
││ 4-向量反变换.mp4
││ 5-完成前向传播模块.mp4
││ 6-损失函数定义.mp4
││ 7-准备反向传播迭代.mp4
││ 8-差异项计算.mp4
││ 9-逐层计算.mp4
││
│├─2.线性回归代码实现
││ 1-线性回归整体模块概述.mp4
││ 10-非线性回归.mp4
││ 2-初始化步骤.mp4
││ 3-实现梯度下降优化模块.mp4
││ 4-损失与预测模块.mp4
││ 5-数据与标签定义.mp4
││ 6-训练线性回归模型.mp4
││ 7-得到线性回归方程.mp4
││ 8-整体流程debug解读.mp4
││ 9-多特征回归模型.mp4
││
│├─20.贝叶斯算法原理
││ 1-贝叶斯要解决的问题.mp4
││ 2-贝叶斯公式推导.mp4
││ 3-垃圾邮件过滤实例.mp4
││ 4-拼写纠错实例.mp4
││
│├─21.贝叶斯代码实现
││ 1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
││ 2-邮件数据读取.mp4
││ 3-预料表与特征向量构建.mp4
││ 4-分类别统计词频.mp4
││ 5-贝叶斯公式对数变换.mp4
││ 6-完成预测模块.mp4
││
│├─22.关联规则实战分析
││ 1-关联规则概述.mp4
││ 2-支持度与置信度.mp4
││ 3-提升度的作用.mp4
││ 4-Python实战关联规则.mp4
││ 5-数据集制作.mp4
││ 6-电影数据集题材关联分析.mp4
││
│├─23.关联规则代码实现
││ 1-Apripri算法整体流程.mp4
││ 2-数据集demo.mp4
││ 3-扫描模块.mp4
││ 4-拼接模块.mp4
││ 5-挖掘频繁项集.mp4
││ 6-规则生成模块.mp4
││ 7-完成全部算法流程.mp4
││ 8-规则结果展示.mp4
││
│├─24.词向量word2vec通俗解读
││ 1-词向量模型通俗解释.mp4
││ 2-模型整体框架.mp4
││ 3-训练数据构建.mp4
││ 4-CBOW与Skip-gram模型.mp4
││ 5-负采样方案.mp4
││
│├─25.代码实现word2vec词向量模型
││ 1-数据与任务流程.mp4
││ 2-数据清洗.mp4
││ 3-batch数据制作.mp4
││ 4-网络训练.mp4
││ 5-可视化展示.mp4
││
│├─26.线性判别分析降维算法原理解读
││ 1-线性判别分析要解决的问题.mp4
││ 2-线性判别分析要优化的目标.mp4
││ 3-线性判别分析求解.mp4
││ 4-实现线性判别分析进行降维任务.mp4
││ 5-求解得出降维结果.mp4
││
│├─27.主成分分析降维算法原理解读
││ 1-PCA基本概念.mp4
││ 2-方差与协方差.mp4
││ 3-PCA结果推导.mp4
││ 4-PCA降维实例.mp4
││
│├─28.隐马尔科夫模型
││ 1-马尔科夫模型.mp4
││ 10-维特比算法.mp4
││ 2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
││ 3-组成与要解决的问题.mp4
││ 4-暴力求解方法.mp4
││ 5-复杂度计算.mp4
││ 6-前向算法.mp4
││ 7-前向算法求解实例.mp4
││ 8-Baum-Welch算法.mp4
││ 9-参数求解.mp4
││
│├─29.HMM应用实例
││ 1-hmmlearn工具包.mp4
││ 2-工具包使用方法.mp4
││ 3-中文分词任务.mp4
││ 4-实现中文分词.mp4
││
│├─3.模型评估方法
││ 1-Sklearn工具包简介.mp4
││ 2-数据集切分.mp4
││ 3-交叉验证的作用.mp4
││ 4-交叉验证实验分析.mp4
││ 5-混淆矩阵.mp4
││ 6-评估指标对比分析.mp4
││ 7-阈值对结果的影响.mp4
││ 8-ROC曲线.mp4
││
│├─4.线性回归实验分析
││ 1-实验目标分析.mp4
││ 10-模型复杂度.mp4
││ 11-样本数量对结果的影响.mp4
││ 12-正则化的作用.mp4
││ 13-岭回归与lasso.mp4
││ 14-实验总结.mp4
││ 2-参数直接求解方法.mp4
││ 3-预处理对结果的影响.mp4
││ 4-梯度下降模块.mp4
││ 5-学习率对结果的影响.mp4
││ 6-随机梯度下降得到的效果.mp4
││ 7-MiniBatch方法.mp4
││ 8-不同策略效果对比.mp4
││ 9-多项式回归.mp4
││
│├─5.逻辑回归算法解读
││ 1-逻辑回归算法原理.mp4
││ 2-化简与求解.mp4
││
│├─6.逻辑回归代码实现
││ 1-多分类逻辑回归整体思路.mp4
││ 10-准备测试数据.mp4
││ 11-决策边界绘制.mp4
││ 12-非线性决策边界.mp4
││ 2-训练模块功能.mp4
││ 3-完成预测模块.mp4
││ 4-优化目标定义.mp4
││ 5-迭代优化参数.mp4
││ 6-梯度计算.mp4
││ 7-得出最终结果.mp4
││ 8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4
││ 9-训练多分类模型.mp4
││
│├─7.逻辑回归实验分析
││ 1-逻辑回归实验概述.mp4
││ 2-概率结果随特征数值的变化.mp4
││ 3-可视化展示.mp4
││ 4-坐标棋盘制作.mp4
││ 5-分类决策边界展示分析.mp4
││ 6-多分类-softmax.mp4
││
│├─8.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
││ 1-KMEANS算法概述.mp4
││ 2-KMEANS工作流程.mp4
││ 3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
││ 4-DBSCAN聚类算法.mp4
││ 5-DBSCAN工作流程.mp4
││ 6-DBSCAN可视化展示.mp4
││
│└─9.Kmeans代码实现
│ 1-Kmeans算法模块概述.mp4
│ 2-计算得到簇中心点.mp4
│ 3-样本点归属划分.mp4
│ 4-算法迭代更新.mp4
│ 5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4
│ 6-聚类效果展示.mp4
│
├─6-机器学习算法建模实战项目
│├─1.项目实战-交易数据异常检测
││ 1-任务目标解读.mp4
││ 10-混淆矩阵评估分析.mp4
││ 11-测试集遇到的问题.mp4
││ 12-阈值对结果的影响.mp4
││ 13-SMOTE样本生成策略.mp4
││ 14-过采样效果与项目总结.mp4
││ 2-项目挑战与解决方案制定.mp4
││ 3-数据标准化处理.mp4
││ 4-下采样数据集制作.mp4
││ 5-交叉验证.mp4
││ 6-数据集切分.mp4
││ 7-模型评估方法与召回率.mp4
││ 8-正则化惩罚项.mp4
││ 9-训练逻辑回归模型.mp4
││
│├─2.基于随机森林的气温预测实战
││ 1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
││ 2-基本随机森林模型建立.mp4
││ 3-可视化展示与特征重要性.mp4
││ 4-加入新的数据与特征.mp4
││ 5-数据与特征对结果的影响.mp4
││ 6-效率对比分析.mp4
││ 7-网格与随机参数选择.mp4
││ 8-随机参数选择方法实践.mp4
││ 9-调参优化细节.mp4
││
│├─3.贝叶斯新闻分类实战
││ 1-新闻数据与任务概述.mp4
││ 2-中文分词与停用词过滤.mp4
││ 3-文本关键词提取.mp4
││ 4-词袋模型.mp4
││ 5-贝叶斯建模结果.mp4
││ 6-TF-IDF特征分析对比.mp4
││
│├─4.推荐系统实战
││ 1-音乐推荐任务概述.mp4
││ 2-数据集整合.mp4
││ 3-基于物品的协同过滤.mp4
││ 4-物品相似度计算与推荐.mp4
││ 5-SVD矩阵分解.mp4
││ 6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
││
│├─5.fbprophe时间序列预测
││ 1-fbprophet股价预测任务概述.mp4
││ 2-时间序列分析.mp4
││ 3-fbprophet时间序列预测实例.mp4
││ 4-亚马逊股价趋势.mp4
││ 5-突变点调参.mp4
││
│└─6.京东用户购买意向预测
│ 1-项目与数据介绍.mp4
│ 10-行为特征.mp4
│ 11-累积行为特征.mp4
│ 12-Xgboost模型.mp4
│ 2-数据挖掘流程.mp4
│ 3-数据检查.mp4
│ 4-构建用户特征表单.mp4
│ 5-构建商品特征表单.mp4
│ 6-数据探索概述.mp4
│ 7-购买因素分析.mp4
│ 8-特征工程.mp4
│ 9-基本特征构造.mp4
│
└─环境
│00_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
│01_AI大模型之Numpy_Pandas_window上安装Anaconda.mp4
│02_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4
│03_AI大模型之Numpy_Pandas_conda相关命令.mp4
│04_AI大模型之Numpy_Pandas_jupyter介绍.mp4
│05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4
│06_AI大模型之Numpy_Pandas_切换conda环境.mp4
│Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
│Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
│
└─解释器环境
08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp4
09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp4
11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4
jetbrains.zip
pycharm-professional-2024.3.1.1.exe
pycharm.txt
python-3.12.8-amd64.exe
Python-3.12.8.tgz
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