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2021-11-03
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基础教程
2025-08-25
0920-JAVAAI大模型智能应用开发课程
注意按照顺序
SpringAI1.0入门到实战到原理源码全套完整系列课-完整
6Java大模型微调实战
5大模型底层协议MCP与A2A详解与实战
4.智能航空助手项目实战
3Spring Al Alibaba大模型开发框架实战
2.Spring-AI-M1
1.Java大模型开发框架LangChain4J实战+资料
9.如何通过cline和springAI使用McpServer.mp4 427.5MB
2026-01-15
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《即学即用Excel 2007文秘与行政实战应用宝典》.rar 52.7MB
2023-01-01
零基础GPT应用入门课|videos|images
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速递.未来X年GPT的动态都在这儿了.pdf 7.9MB
速递.未来X年GPT的动态都在这儿了.mp3 6.0MB
速递.未来X年GPT的动态都在这儿了.md 0.0MB
开篇词.踏浪而行让GPT成为你的提效助手.pdf 4.9MB
开篇词.踏浪而行让GPT成为你的提效助手.mp3 11.5MB
开篇词.踏浪而行让GPT成为你的提效助手.md 0.0MB
结束语.一个人要像一支队伍.pdf 18.6MB
2024-02-05
e-works 2018《智能制造应用白皮书》
智能制造云盘资料
18 六轴机器人是如何工作的.flv 4.6MB
17 空中客车未来工厂.MP4 22.8MB
16 MAN truck production.mp4 77.2MB
15 Festo_BionicMotionRobot.flv 7.1MB
14 Autodesk Generative Design.mp4 18.4MB
13 AR交互式培训和指导.mp4 38.7MB
12 ABB ability.mp4 8.6MB
11 通快TruLaserCell 8030激光切割.flv 2.7MB
2021-11-05
正点原子FreeRTOS源码详解与应用开发资料
书籍中对应的例程(书籍中用的STM32F429版本)
【必看】正点原子关键信息
FreeRTOS一期视频中的例程
FreeRTOS一期视频PPT
FreeRTOS一期视频-应用开发
FreeRTOS开发手册(书籍对应的电子版,排版有出入)
FreeRTOS二期视频-源码详解
联系我们.pdf 0.3MB
FreeRTOS源码详解与应用开发.JPG 3.7MB
2021-11-07
应用技术大学联盟文件共享-muc
中德国际教育论坛
学术交流
联盟工作动态
地方高校转型发展研究中心
普通本科高等学校转型发展资料汇编.png 17.0MB
普通本科高等学校转型发展资料汇编--第五期.pdf 6.3MB
普通本科高等学校转型发展资料汇编--第四期.pdf 20.7MB
普通本科高等学校转型发展资料汇编--第三期.pdf 9.3MB
普通本科高等学校转型发展资料汇编--第七期.pdf 3.9MB
2021-11-07
Python3入门机器学习 经典算法与应用
9-8 OvR与OvO.rar 96.0MB
9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 113.0MB
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 95.2MB
9-5 决策边界.rar 116.4MB
9-4 实现逻辑回归算法.rar 146.8MB
9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar 79.9MB
9-2 逻辑回归的损失函数.rar 67.7MB
9-1 什么是逻辑回归.rar 67.7MB
8-9 LASSO.rar 95.2MB
2021-11-08
Python3入门机器学习 经典算法与应用
9-8 OvR与OvO.rar 95.3MB
9-8 OvR与OvO(2).rar 95.3MB
9-8 OvR与OvO(1).rar 95.3MB
9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 112.3MB
9-7 scikt-learn中的逻辑回归(2).rar 112.3MB
9-7 scikt-learn中的逻辑回归(1).rar 112.3MB
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 94.7MB
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征(2).rar 94.7MB
9-6 在逻辑回归中使用多项式特征(1).rar 94.7MB
2021-11-09
Python3入门机器学习 经典算法与应用
第9章 逻辑回归
第8章 多项式回归与模型泛化
第7章 PCA与梯度上升法
第6章 梯度下降法
第5章 线性回归法
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
第2章 机器学习基础
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
2021-11-08
Python3入门机器学习 经典算法与应用
第9章 逻辑回归
第8章 多项式回归与模型泛化
第7章 PCA与梯度上升法
第6章 梯度下降法
第5章 线性回归法
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
第2章 机器学习基础
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
2021-11-09
1.7PPT模板7
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53492彩色炫丽教育说课 教师公开课培训.pptx 10.1MB
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2021-11-04
