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本套教程带你从零开始，快速上手Python！学成之后，可以掌握Python基本语法和编程规范，独立编写简单的Python程序，对Python的高级特性和应用领域有初步了解，为后续深入学习打下基础。教程分为三大模块：基础语法、面向对象编程、案例实战。基础语法阶段，带你写出含有分支结构、循环结构等复杂结构的代码，掌握Python基本的数据类型与内置命令的使用；面向对象编程阶段，学习函数的使用，类和对象的创建以及类的三大特性，从对象出发进行模块化编程，文件交互操作和掌握读写文件的方法；案例实战阶段，综合运用所学知识，进行代码复杂度高的网络聊天室、飞机大战游戏等的案例开发。教程采用启发式教学，从问题出发，分析问题解决问题，讲解寓教于乐，案例生活化，逐行带写代码，零基础也能轻松跟上！教程含上百道选择题，帮你巩固基础知识，二十个精选案例助你夯实编码能力，并配置思维导图与单词表，辅助记忆重要知识点，堪称新手入门神器。人生苦短，快用Python！马上加入我们的学习，打开Python新世界的大门，探索编程的无限可能吧！

本套教程专为希望掌握大数据处理能力的开发者设计，是深入学习Python数据分析与Pandas的保姆级入门指南。教程从基础环境搭建到高级数据分析技巧，全面覆盖实际工作中的核心场景，助你从零进阶为数据分析专家！教程内容系统全面，从Anaconda环境配置到NumPy科学计算，再到Pandas核心数据结构（Series/DataFrame），最后深入数据清洗与预处理，构建了完整的知识体系。实战驱动式讲解，囊括销售分析、用户行为分析、股票预测等真实案例，通过2+场景化练习实战演练，如学生成绩统计、电商用户行为分析等。教程涵盖数据分析全流程工具：NumPy（数值计算引擎）、Pandas（数据手术刀）、Matplotlib（可视化），并集成了Jupyter Notebook实战环境。通过本套教程的学习，你将掌握处理百万行数据的自动化方法，能够编写可复用的数据分析流程代码，独立完成从数据清洗到可视化输出的完整项目，获得电商、金融、教育等行业的数据分析解决方案！前置知识：需掌握Python基础语法、理解列表/字典数据类型。

AI时代必修课！2小时全面攻克DeepSeek技术生态！本套教程深入拆解国内顶尖大模型DeepSeek核心技术，一次性打通从理论到实践、直至模型训练的全链条知识。教程内容涵盖：DeepSeek提示词使用的5点共识、8大技巧、4大避坑和9大场景，DeepSeek的4大部署方案，DeepSeek-R1训练过程与原理等。教程使用一百多个交互案例，讲解提示词高阶技巧与模型调优方法论，解锁精准问答黄金公式，手把手演示本地、第三方平台、云端三大部署方案，适配各类企业场景，同时，披露DeepSeek-R1训练全流程，揭秘R1核心亮点。

内容涵盖当下在线直连和API接入两套DeepSeek方案，带你彻底攻克AI助手在Word/Excel/PPT/WPS四大平台的系统集成难题，建立DeepSeek与Kimi/通义千问/Gamma等工具的生态链协同！

使用DeepSeek搭建多平台个人知识库、基于Coze、Dify搭建三类不同层次的智能体。

使用DeepSeek+Coze搭建工作流，结合通义万相、Vidu与剪映实战应用。 

Docker部署DeepSeek+Dify工作流，一键生成论文！支持私有化部署/多模型混合编排。

本套教程是真正的企业级大模型部署方案，涉及的工具或平台皆为主流应用，采用原始直观的方式，带你一步步搭建企业级大模型应用环境，在Docker中部署Dify，访问AutoDL服务器的Ollama、Xinference平台的大语言模型、嵌入模型和重排序模型。教程内容涵盖：基于腾讯云和AutoDL服务器部署，汇集大模型最热门的Ollama和Xinference平台，整合了Qwen、Deepseek、GPT、Embedding和Rerank等业内主流的多个大模型；所有模型都通过部署在Docker中的Dify平台进行统一调用；讲解了3个实战级的大模型应用案例（聊天助手、旅游顾问、法律知识库），涉及当下大模型热门的Agent开发、企业级私有知识库相关的RAG开发等。 

随着人工智能的蓬勃发展，机器学习已经成为面向未来的一项核心技术能力。零售、金融、物流等行业的大型企业，通过机器学习技术提高竞争力、响应速度和效率，机器学习作为计算机视觉、自然语言处理的重要技术手段，还可以解决医疗健康、自动驾驶等领域的复杂问题。尚硅谷精心打造的AI大模型之机器学习教程，是人工智能领域的重要基础课程，对机器学习理论和具体模型方法做了详尽系统的讲解，为后续的深度学习、NLP、大模型等AI技术的学习打下坚实基础，讲解中使用了大量应用案例和代码练习（基于Python），涵盖常用的监督学习、无监督学习算法，以及经典模型算法的详细数学推导。教程分为数学基础、机器学习核心原理、机器学习具体模型三大部分。一，数学基础，复习巩固所需的数学知识，主要包括：微积分、线性代数、概率统计（如果数学基础很好，本段内容可以跳过）；二，机器学习核心原理，介绍机器学习的一般流程、核心概念和原理，具体内容包括：特征工程、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化、交叉验证、解析法、梯度下降法、模型评价指标等；三，机器学习具体模型，主要介绍机器学习经典的模型和算法，以监督学习为主，涵盖无监督学习方法，具体内容包括：KNN、线性回归、逻辑回归、感知机、感知机、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、集成学习（AdaBoost、随机森林等）、聚类方法（K均值聚类、DBSCAN等）、降维方法（SVD、PCA等）。教程前置知识：一，数学基础，讲解中涉及较多的数学原理和公式推导，需要掌握相关的数学知识，主要包括微积分、线性代数、概率统计等大学本科的数学基础课程；二，编程基础，需要至少掌握一门编程语言，教程中的代码以Python编写。 

深度学习是实现强人工智能的技术途径之一，依赖海量数据的驱动和庞大的算力支持，可以精准完成很多非常复杂的任务，比如：物体检测、语音识别、语言翻译等。基于深度学习实现的计算机视觉、自然语言处理，已经成为当前人工智能发展的核心引擎，深度学习正在成为一种通用的工具，颠覆和重塑几乎所有的行业。尚硅谷AI大模型之深度学习视频教程，是机器学习的后续课程，也是NLP的前置课程，内容分为神经网络基本原理、深度学习技巧、深度学习框架PyTorch和特殊结构网络四大部分。教程深入剖析了深度学习的底层原理，介绍了业界主流框架PyTorch的使用，通过大量应用案例和代码练习进行讲解，带你从零开始手动搭建深度神经网络。教程前置知识：数学基础，讲解中涉及一些数学原理和公式推导；编程基础，需要熟练掌握Python语言；机器学习知识，深度学习课程是机器学习课程的延伸和深入，需要首先了解机器学习的基本概念和原理。 

对于程序员，MCP必知必学，Java+SpringAI / LangChain / LangChain4J+MCP，一旦掌握AI智能落地项目，会大大增加在就业市场的竞争力！

Cursor 作为一款AI 编程工具，以自然语言指令为交互核心，支持跨多端代码生成、项目搭建、调试优化全流程自动化，让开发效率实现从线性到指数级的跃升。本套视频教程以极速、全面、实战为核心，从Cursor下载安装、账号配置（含 “无限续杯” 技巧），到三大核心功能拆解（智能Tab：高效代码生成、指令交互 Chat：自然语言沟通、Ctrl+K 智能内联修改：实时代码优化），指定上下文语法，以及场景实战：通过浏览器插件开发案例……让你用一部《肖申克救赎》的时间快速掌握Cursor！

本套教程从概念到安装，再到Claude Code的具体使用，内容囊括：Claude Code如何接入大模型、自然语言输入和命令行两种方式讲解Claude Code使用、Claude Code集成到IDE等，并基于Claude Code演示如何从0到1搭建一个完整的项目。通过本套教程的学习，你将掌握使用Claude Code编程的能力，可以在程序开发工作中快速完成你的任务，也可以快速找到程序的bug、快速分析出程序的性能瓶颈，并且可以开发出自己的网站和APP。

Spring AI是一款AI工程师的应用框架，它提供开发AI大模型所需的模型API，大大简化了AI大模型应用的开发工作，已经成为Java程序员的必备技能，掌握Spring AI也是Java程序员面试的助推器。本套教程由尚硅谷教研团队精心打造，教程共分九个章节，内容涵盖：Spring AI的入门案例、各种模型讲解、向量化和RAG等高级应用，以及贯穿始终的实战案例，既有内容的深度，同时又不失课程的广度。教程延续了尚硅谷一贯的教学风格，保姆式教学，一站式赠送，由浅入深的理论概念讲解，手把手教学的项目开发实践，无论是刚入行的Java程序员，还是具有一定开发经验的Java工程师，都可以快速上手AI大模型应用开发！

Spring AI Alibaba（SAA）是一款以Spring AI为基础，深度集成阿里巴巴百炼平台，包含Qwen、DashScope、阿里云等基础能力适配，支持ChatBot、工作流、多智能体应用开发模式的AI框架。本套教程不仅能让你高效集成大模型到Java应用中，还能通过提示词优化技巧、对话记忆与持久化、ToolCalling工具调用、MCP、向量和向量数据库，以及阿里云百炼平台等，提升构建复杂企业级AI应用的能力。借助与阿里云百炼平台深度集成，通过对千问大模型多模态/淘宝智能电商客服/AI智能运维/饿了吗智能菜单/百度地图MCP整合等大厂案例的锻炼，带你实现从Java程序员过渡到Java大模型AI开发工程师的角色转换和技术提升！教程学习的前置知识：JDK17或以上版本、SpringBoot3、Maven、Redis，以及对大模型有基本的入门概念。

真全端！Java+嵌入式+大模型+前端！小谷充电宝项目，由尚硅谷研发团队以贴近生活的充电宝业务为项目背景，精心打造的一款企业级架构项目。项目包含后台管理端和微信小程序端，契合实际业务场景，注重强化技术的广度和深度。项目涉及众多技术栈，Java体系包含：SpringBoot、SpringCloud、MyBatisPlus、Redis、RabbitMQ等，同时包含当前流行的嵌入式和AI技术，采用MQTT服务器完成硬件和后端服务的交互，使用SpringAI调用DeepSeek在项目中使用人工智能来完成数据报表。本套项目教程延续了尚硅谷一贯的教学风格，涵盖功能分析、编码实现、功能测试、bug解决的全过程，彻底解密企业内部的开发模式，真实展现技术难点的攻关过程。无论你是初学小白还是技术专家，皆可从中受益，堪称项目学习的助推器和演练场！项目学习前置知识：常用技术框架（SpringBoot、SpringCloud、MyBatis）、常用数据库操作（MySQL、Redis、MongoDB）、常用中间件（RabbitMQ）。

如果只选一个框架开发大模型，那么一定是LangChain！LangChain在主流大模型开发框架中一骑绝尘，掌握LangChain相当于站在了风口，不光增加了求职成功率，还是拿高薪的助推器。本套教程还是尚硅谷一贯的风格，保姆式教学，败家式赠送，代码演示，图解技术点（近百幅图），课件共计13万字，解决学习者吐槽官网文档的问题，并配有思维导图，相关工具一个都不少，配合阶段总结，让你知其然更知其所以然，总之，量大管饱。教程从入门到实战，开发多个项目案例，涵盖：智能对话助手、知识库问答助手、天气智能查询助理等，带你快速提升实战开发经验！

随着大语言模型技术的快速发展，如何高效地将先进AI能力集成到Java应用中，成为了众多开发者的关注点。作为一款开源的Java框架，LangChain4j旨在简化这一过程，让开发者轻松构建基于大语言模型的应用程序。本套教程专为希望深入学习和掌握LangChain4j的开发者设计，无论是初学者还是有经验的程序员皆可从中受益。教程分为入门指南、核心技术解析、高级主题与最佳实践、实战项目等多个模块，从基础原理讲解到实战项目演练，逐步带你深入理解LangChain4j的核心功能及应用场景，掌握 LangChain4j的技术细节，独立完成基于大语言模型的Java应用开发，增强解决复杂问题的能力，特别是在记忆缓存、提示词工程、持久化、向量数据库和MCP等领域。

本套教程专为需要在Java开发中融入AI技术的学习者设计，以项目为驱动，从基础搭建到功能逐步完善，紧密围绕实战展开，告别理论与实践脱节的学习模式，真正做到学以致用，简洁高效地引导学习者掌握LangChain4J与大模型对接的核心技术，让应用程序轻松具备人工智能属性！项目使用的技术涵盖：LangChain4J的理解与应用、多模型接入与应用、人工智能服务、实现聊天记忆、提示词优化、Function Calling函数调用、检索增强生成（RAG）技术、向量模型和向量存储、流式输出与前端工程、前端工程开发等。通过本套教程的学习，你不仅能够积累丰富的项目经验，还能培养解决实际问题的能力，为未来在人工智能领域的职业发展打下坚实基础。无论是想要提升技术水平的Java开发者，还是对AI应用开发感兴趣的初学者，这套教程都是开启你 AI 应用开发新征程的理想选择。