【PY自学包】
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内容超级丰富，欢迎下载学习！文件太多，无法一一列举，主要包括下面12个板块，上千个文件！
01_Python基础-V5.X版-14天-AI版
02_Python进阶-V5.X版-9天-AI版
03-数据处理和统计分析-V5.X版-10天-AI版
04_机器学习-V5.X版-10天-AI版
05_金融风控-V5.X版-8天-AI版
06_深度学习基础-V5.X版-6天-AI版
07_自然语言处理+GPT-V5.X版-13天-AI版
08_知识图谱-V5.X-10天-AI版
09_大模型-V5.X版本【线下】-13天-AI版
10_开源大模型平台-V5.X版本-3天-AI版
阶段011 赠品-投满分项目
阶段012 赠品-计算机视觉
阶段013 赠品-亿图人脸支付项目
阶段014 赠品-AI智慧交通项目实战
文件太多，无法一一列举，主要包括下面12个板块，上千个文件！
已选中24个文件/文件夹
01.阶段大纲介绍
02.今日内容大纲介绍
03.计算机介绍
04.Linux系统介绍
05.虚拟化软件介绍
06.Vmware-软件安装
07.手动安装虚拟机(了解即可)
08.挂载虚拟机到Vmware软件(掌握)
09.Linux-快照
10.FinalShell-连接Linux虚拟机
11.Linux-命令格式介绍
11.Linux目录-介绍
12.上午内容回顾
13.Linux基础命令-ls命令
14.Linux基础命令-cd和pwd
15.Linux基础命令-创建目录
扩展
01.昨日反馈处理
02.今日内容大纲介绍
03.root用户-初识
04.用户和用户组相关操作
05.权限查看相关
06.权限管理命令-chmod
07.权限管理命令-chown
08.Linux-常用快捷键
09.Linux-yum方式安装软件
10.Linux-服务管理命令-systemctl
11.Linux-软连接
12.Linux-硬链接
13.上午内容回顾
14.IP地址-介绍
15.网络相关-配置域名映射
16.网络传输-下载和发起网络请求
17.网络相关-端口号相关操作
18.进程相关
19.环境变量相关
20.Linux-上传和下载
21.压缩和解压缩-tarball 归档方式
22.压缩和解压缩-zip方式
01.昨日内容回顾
02.今日内容大纲介绍
03.数据库简介
04.数据库分类
05.MySQL版本介绍
06.MySQL-安装
07.MySQL-安装时可能遇到的问题
08.MySQL-登陆和登出
09.DataGrip连接MySQL
10.扩展_PyCharm连接MySQL
11.扩展_DataGrip基本设置
12.SQL语句-分类
13.SQL语句-通用语法和常用数据类型
14.上午内容回顾
15.DDL-操作数据库
16.DDL-操作数据表
17.DDL-操作字段
18.DML-添加表数据
19.DML-修改和删除表数据
20.delete from 和 truncate table区别
21.扩展_如何备份数据表
22.约束详解
已选中10个文件/文件夹
01.昨日反馈处理
02.今日内容大纲介绍
03.Python数据分析的优势
04.Python-常见的开源库
05.Anaconda-环境搭建
06.Anaconda-如何安装第三方资源库
07.Anaconda-沙箱相关操作
08.Jupyter Notebook-入门
09.Jupyter Notebook-常用快捷键
10.扩展_Jupyter lab演示
11.PyCharm集成Anaconda-jupyter Notebook
12.上午内容回顾
13.Numpy-常用属性
14.创建ndarray_数组_zeros_ones_empty
15.创建ndarray数组_arange_matrix
16.创建ndarray数组_rand_randint_uniform
17.创建ndarray数组_astype函数
18.创建ndarray数组_logspace等比数列和linspace等差数列
19.ndarray内置函数-基本函数
20.ndarray内置函数-统计函数
21.ndarray内置函数_比较-排序-去重
22.ndarray_运算
已选中20个文件/文件夹
01.昨日反馈处理
02.今日内容大纲介绍
03.Panda-数据结构介绍
04.通过列表创建Series对象
05.扩展_通过元组_字典创建Series对象
06.创建DataFrame对象
07.Series对象常用属性
08.Series对象常用函数
09.Series案例-电影数据
10.Series-结合布尔值操作
11.Series-计算
12.上午内容回顾
13.DataFrame-常用属性介绍
14.DataFrame-常用函数介绍
15.DataFrame-布尔索引
16.DataFrame-计算
17.DataFrame-索引操作-入门
18.DataFrame-修改行索引和列名
19.DataFrame-添加-删除-插入列
20.DataFrame-导入和导出数据
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已选中23个文件/文件夹
01.昨日内容回顾
02.今日内容大纲介绍
03.DataFrame-加载行, 列数据
04.DataFrame-加载指定行列的数据
05.DataFrame-聚合统计
06.DataFrame-基本绘图
07.DataFrame-常用的统计值的方法
08.DataFrame-常用排序方法
09.链家案例-前5个需求
10.链家案例-6~8需求
11.链家案例-9~12需求
12.上午内容回顾
13.数据组合-concat()函数
14.数据组合-append()函数
15.数据组合-merge-一对一
16.数据组合-merge-多对一
17.数组聚合-join方式(了解)
18.缺失值-初识
19.缺失值-加载
20.缺失值-查看
21.缺失值处理-删除
22.缺失值处理-非线性填充
23.缺失值处理-线性填充
已选中16个文件/文件夹
01.今日内容大纲介绍
02.anscombe数据集可视化
03.MatPlotlib-单变量-直方图
04.MatPlotlib-双变量-散方图
05.MatPlotlib-多变量-散点图
06.Pandas-单变量-柱状图(条形图)
07.Pandas-单变量-折线图-面积图-饼图
08.Seaborn-单变量-直方图
09.Seaborn-单变量-密度图
10.Seaborn-单变量-计数图
11.Seaborn-双变量-散点图
12.上午内容回顾
13.Seaborn-双变量-2D密度图
14.Seaborn-双变量-箱线图
15.Seaborn-双变量-小提琴图
16.Seaborn-样式介绍
已选中18个文件/文件夹
01.昨日内容回顾
02.会员价值度预估模型介绍
03.RFM案例-基本实现过程介绍
04.RFM案例-背景介绍
05.RFM案例-数据源介绍
06.RFM案例-加载数据及查看格式
07.RFM案例-数据预处理
08.RFM案例-汇总数据
09.RFM案例-计算RFM各项指标值
10.上午内容回顾
11.RFM案例-计算最终结果
12.RFM案例-绘制3D柱状图
13.RFM案例-导出结果到本地文件或者数据库
14.RFM案例-总结及细节
15.RFM案例-面向对象版
16.扩展_迭代器
17.总结_Linux_MySQL
18.总结_Numpy_Pandas
已选中2个文件/文件夹
01【了解】-课程资料说明
02【了解】-项目整体介绍
03【了解】-今日内容介绍
04【理解】信贷&风控介绍
05【了解】消费贷和现金贷
06【了解】常见风险介绍
07【理解】风控术语名词
08【理解】风控业务案例-背景&需求说明
09【实现】风控业务案例-数据加载
10【实现】风控业务案例-数据处理
11【实现】风控业务案例-增加中间字段
12【实现】风控业务案例-季度转换和过滤
13【实现】风控业务案例-计算坏账率
14【实现】风控业务案例-就散入催率
15【实现】风控业务案例-回收账单数
16【小结】风控业务案例小结
17【理解】信贷业务如何运行
18【了解】业务转换和漏斗
19【了解】业务表说明
20【了解】前置操作（配置终端工具和datagrip）
21【了解】风控报表指标介绍
22【了解】数据导入
已选中22个文件/文件夹
01【回顾】昨日内容回顾
02【了解】各阶段转化率表（1）
03【了解】各阶段转化率表（2）
04【了解】各阶段转换率表（3）
05【了解】各阶段转化率表（4）
06【了解】通过率表（1）
07【了解】通过率表（2）
08【理解】金融风控项目流程梳理
09【了解】下午内容介绍
10【理解】业务流程&ABC卡介绍
11【理解】互联网金融组成三部分
12【理解】机器学习流程
13【掌握】项目准备期-Y标签的定义
14【理解】项目准备期-样本的概述
15【理解】项目准备期-观察期和表现期
16【理解】姓名准备期-数据集划分
17【理解】项目准备期-样本设计
18【理解】特征工程-数据收集
19【理解】特征工程-特征构建
20【理解】特征工程-特征评估
21【理解】模型构建-模型训练&模型评估
22【理解】上线运营
已选中21个文件/文件夹
01【回顾】昨日内容回顾
02【了解】今日内容介绍
03【理解】规则挖掘案例介绍
04【理解】业务规则案例-需求
05【理解】业务规则案例-数据字典
06【实现】业务规则案例-加载数据
07【实现】业务规则案例-数据处理（填充，过滤，去重）
08【实现】业务规则案例-数值型衍生
09【实现】业务规则案例-类别型衍生
10【实现】业务规则案例-模型训练&可视化
11【小结】业务规则案例-小结
12【理解】数据准备-征信数据介绍
13【了解】梳理数据内置逻辑
14【理解】时间截面特征&静态信息特征
15【理解】时间序列特征衍生方式
16【理解】时间序列特征缺失值处理
17【理解】时间序列特征未来信息处理
18【理解】分箱介绍
19【理解】卡方分箱
20【理解】toad库大致说明
21【总结】今日内容回顾
已选中23个文件/文件夹
01【回顾】昨日内容回顾
02【实现】toad库分箱案例-加载数据
03【实现】toad库分箱案例-并可视化
04【实现】toad库分箱案例-调整箱数
05【实现】toad库分箱案例-其他分箱展示
06【实现】toad库分箱案例-WOE编码
07【实现】toad库分箱案例-badrate坏人的比例及调整
08【实现】toad库分箱案例-WOE编码
09【小结】toad库分箱案例-小结
10【理解】三种编码小结
11【了解】多值有序类型编码
12【了解】特征组合
13【了解】用户关联特征
14【扩展】信贷业务和可解释性
15【理解】好特征的标准-覆盖度
16【理解】好特征的标准-区分度
已选中19个文件/文件夹
01【回顾】昨日内容回顾
02【理解】多特征筛选-方差膨胀系数
03【实现】多特征筛选-方差膨胀系数案例
04【实现】多特征筛选-递归特征消除
05【实现】多特征筛选-L1特征选择
06【理解】特征监控
07【小结】特征工程小结
08【了解】模型评分卡内容安排说明
09【了解】模型构建流程（上）
10【了解】模型构建流程（中）
11【理解】模型构建流程（下）
12【理解】逻辑回归评分卡-评分映射方法
13【实现】逻辑回归评分卡-加载数据
14【理解】逻辑回归评分卡-到底是先做特征还是先训练模型
15【实现】逻辑回归评分卡-模型训练
16【实现】逻辑回归评分卡-模型评估
17【实现】逻辑回归评分卡-特征筛选
18【理解】模型报告解读
19【总结】今日内容总结
已选中18个文件/文件夹
01【回顾】昨日内容回顾
02【了解】今日内容介绍
03【理解】样本不均衡及处理方式说明
04【理解】样本不均衡-代价敏感介绍
05【实现】样本不均衡-代价敏感案例
06【理解】样本不均衡-过采样介绍
07【理解】样本不均衡-SMOTE案例流程说明
08【实现】杨不均衡-SMOTE案例实现
09【回顾】上午内容回顾
10【了解】反欺诈检测
11【了解】异常点检测说明
12【了解】异常点检测-zscore介绍
13【理解】异常点检测-LOF概述
14【实现】异常点检测-LOF案例
15【理解】异常点检测-IF概述
16【实现】异常点检测-IF案例
17【了解】preA模型
18【小结】今日内容总结
01【回顾】昨日内容回顾
02【了解】今日内容介绍
03【理解】样本不均衡及处理方式说明
04【理解】样本不均衡-代价敏感介绍
05【实现】样本不均衡-代价敏感案例
06【理解】样本不均衡-过采样介绍
07【理解】样本不均衡-SMOTE案例流程说明
08【实现】杨不均衡-SMOTE案例实现
09【回顾】上午内容回顾
10【了解】反欺诈检测
11【了解】异常点检测说明
12【了解】异常点检测-zscore介绍
13【理解】异常点检测-LOF概述
14【实现】异常点检测-LOF案例
15【理解】异常点检测-IF概述
16【实现】异常点检测-IF案例
17【了解】preA模型
18【小结】今日内容总结

已选中25个文件/文件夹
01-git分支介绍
01【总结】项目总结-xmind
02-git配置
02【总结】项目总结-画图
03-PyCharm操作
03【了解】git简单历史
04-冲突解决
04【了解】版本控制系统简述
05-面试流程说明
05【了解】版本控制系统之集中式和分布式
06【了解】Git及安装
07【理解】概念区分
08【理解】git架构
09【了解】git分支
10【了解】gitee及分支描述
11【实现】配置账号及公钥
12【了解】git命令拉取代码
13【实现】PyCharm拉取代码
14【回顾】上午内容回顾
15【实操】PyCharm整合git操作
16【实操】更新远程仓库代码
17【实现】分支代码合并
18【理解】冲突的解决
19【了解】简历和项目文档概述
20【理解】面试流程说明
已选中11个文件/文件夹
01-什么是知识图谱
02-知识图谱技术概况
03-三个工具
04-doccano安装
05-doccano使用1
06-doccano使用2
07-总结
08-基于规则
09-ner基本知识
10-基于规则案例
11-lstm+crf架构
已选中11个文件/文件夹
01-CRF损失函数推导
02-代码架构
03-项目架构
04-加载数据集
05-transfer方法
06-read_label_text
07-总结
08-config
09-dataset-collate_fn
10-get_data
11-总结
已选中11个文件/文件夹
01-每日反馈+拓展
02-关系抽取基本知识
03-基于规则实现RE
04-config
05-数据预处理1
06-sent_padding
07-pos_padding
08-get_data
09-dataset
10-collate_fn
11-get_loader
已选中10个文件/文件夹
01-每日反馈+总结
02-find_head_index
03-label初始化
04-label举例解释
05-解析inner_triples
06-填充工作
07-collate_fn
08-dataset
09-get_data+debug
10-模型init已选中10个文件/文件夹
01-反馈+总结
02-get_subs+get_objs_for_specific_sub
03-compute_loss
04-loss
05-load_model
06-extract_sub
07-extract_obj_and_rel
08-train
09-train_debug
10-predict已选中9个文件/文件夹
01-neo4切换测试库
02-cypher使用2
03-cypher使用3
04-创建节点关系
05-查询节点关系
06-get_spo_type分析
07-ready_data
08-构建neo4j
09-检索neo4j
文件太多，无法一一列举，主要包括下面12个板块，上千个文件！