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前有 李沐 大神的动手学深度学习，现有 上海交大 的动手学大模型教程，对大模型感兴趣的直接冲！
就在4月份上交大发布了动手学大模型教程，这份教程来自上海交大 《人工智能安全技术》 课程讲义拓展，教师是是张倬胜教授。
朋友们如果有需要全套 《上海交大 的动手学大模型教程》，扫码获取~
目的是通过简单实践，帮助大家 快速入门大模型， 进行大模型设计和学术研究。
动手学大模型的PDF我已经帮大家收集好了，可以和大模型其他学习资料一起分享给大家学习
这份教程不仅提供了大模型的入门编程教学，每个部分还包含 详细教程和参考资料， 非常适合新手学习。
教程内容包含以下方向：
内容展示：
大模型提示学习与思维链
大模型越狱攻击
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AI大模型免费课程[项目代码]
本文介绍了上海交通大学提供的免费大模型课程《动手学大模型》，源自2024年春季《人工智能安全技术》课程，旨在帮助学员快速入门大模型编程。课程包含丰富的实践教程、文档和Slides，适合零基础学员和程序员学习。课程内容涵盖大模型入门学习思维导图、配套视频教程、实际应用报告合集、实战项目及源码、经典学习电子书以及面试题与答案。所有资料均可免费获取，适合希望通过学习大模型技术提升自身竞争力的人群。
上海交大《动手学大模型》教程，完全免费，从入门到精通！
最近，GitHub上一个名为"Dive into LLMs"的项目火了！短短时间内获得数千星标，成为大模型学习者的新宠。这究竟是什么样的神仙项目？为什么能在众多教程中脱颖而出？
保姆级教程：在Ubuntu 22.04上用Conda搞定nuPlan数据集环境（Python 3.9 + PyTorch）
本文提供了一份详细的Ubuntu 22.04环境下使用Conda配置nuPlan自动驾驶数据集的保姆级教程，涵盖Python 3.9安装、Conda环境管理、PyTorch配置及数据集可视化验证等关键步骤，帮助开发者高效搭建开发环境。
提示词工程：从入门到精通的完整指南（三）—— 结构化输出与预填充，提示工程入门到精通，收藏这篇就足够了！
提示词工程：从入门到精通的完整指南（三）—— 结构化输出与预填充，提示工程入门到精通，收藏这篇就足够了！
实战避坑：示波器测量非隔离开关电源的炸机风险与隔离方案
本文详细分析了使用示波器测量非隔离开关电源时的炸机风险，揭示了地线环路导致的短路问题，并对比了四种防炸机解决方案，包括示波器隔离供电、拔掉电源地线、使用差分探头和被测板隔离供电。重点推荐使用隔离变压器方案，确保测量安全与精度，同时提供了实操建议与经验分享，帮助工程师避免常见测量事故。
SAP 财务快速记账之—G/L Item Fast Entry
SAP FICO 运维解决方案
上海交大动手学大模型教程，快速入门LLM大模型（附课件）
4月份上交大发布了动手学大模型教程，这份教程来自上海交大 《人工智能安全技术》 课程讲义拓展，教师是是张倬胜教授。
3 种 VLA 模型动作表示方案对比：RT-2 离散化 vs π0 流匹配 vs HybridVLA 混合架构
本文深入对比了三种VLA模型动作表示方案：RT-2离散化、π0流匹配和HybridVLA混合架构。分析了各自的技术原理、优势与局限性，并提供了应用场景选择指南，帮助研究者在具身智能领域做出更优的技术选型决策。
上海交大《动手学大模型》教程，完全免费，从入门到精通
GitHub上一个名为"Dive into LLMs"的项目火了！短短时间内获得数千星标，成为大模型学习者的新宠。这究竟是什么样的神仙项目？为什么能在众多教程中脱颖而出？
电工识图入门：从电气符号到控制逻辑的完整指南
电工图纸是电气工程领域的通用语言，无论是设备安装、线路检修还是系统设计，看不懂图纸就像航海没有海图。很多初学者面对复杂的电气符号和线路走向感到无从下手，实际上只要掌握正确的识图方法，就能从简单的照明电路逐步过渡到复杂的自动化控制系统。 本文将从最基础的电气符号和图纸类型讲起，通过实际图纸案例解析，带你建立完整的识图逻辑。你将学会如何区分主回路和控制回路，如何追踪电流路径，以及如何结合图纸进行故障排查。无论你是电工新手、设备维护人员还是相关专业学生，这套方法都能帮你快速提升图纸理解能力。 1. 电气图纸基础：
机器学习模型系列：随机森林的原理和示例介绍
让我们总结一下与其他监督式机器学习模型相比，随机森林的优缺点。优点在许多真实数据集上已知能提供高度准确的模型。通过结合多个决策树的预测，可以捕捉数据集中的复杂交互和模式。通过自动选择相关特征，可以有效处理高维数据集。与单个决策树相比，不容易过拟合。自助采样和每个节点的随机特征选择有助于减少过拟合并改善泛化能力。可以处理包括数值和分类特征在内的异构数据类型。可以处理缺失值而不需要填充。提供特征重要性的度量。集成中的树可以并行训练，因为每个决策树可以独立构建。模型的泛化误差具有理论上的界限。
上海交通大学出品《动手学大模型》LLM 实战课，课件+实战教程，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
上海交大大模型实验室整了一份针对入门阶段的大模型教程，已经看完了非常不错，想要学大模型的程序员，产品经理都推荐~
【DeepSeek+Office/WPS】智能办公新时代的全新利器
DeepSeek是一家专注于通用人工智能技术研发的中国科技公司，其核心产品DeepSeek-R1是一款开源的推理大模型，专注于复杂任务的高效处理，支持智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成与补全等多种应用场景。作为国产、免费、开源且强大的AI平台，DeepSeek不仅致力于为终端用户提供高质量的智能服务，还为开发者提供了一整套完善的技术解决方案，帮助他们快速构建和部署自己的智能应用。
上海交通大学《动手学大模型》编程实战课，课件ppt+教程
上海交通大学的大模型超超超级牛掰的大模型编程实战课公开了，课件+教程,本套实战教程旨在提供大模型相关的入门编程参考。
qiankun(微前端) - 解决Element组件库部分样式失效，主应用和子应用分别使用element-ui和element-plus，前端微应用qiankun样式无效污染隔离子应用样式影响其他应用
乾坤qiankun，微前端，vue，qiankun主应用使用vue2+elementui子应用使用vue3+element plus样式失效，子应用样式影响其他应用样式问题，qiankun项目与子应用样式混乱问题，彻底搞定样式污染，前端微应用qiankun样式污染，组件样式部分失效怎么办，互相影响，qiankun子应用中使用element-plus样式失效问题，组件库样式污染混乱，子应用样式影响到主应用怎么办，微前端qiankun子应用样式影响其他应用样式，样式冲突，Vue+qiankun框架样式混乱问题的
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
AI大模型：上海交大动手学大模型教程，快速入门LLM大模型（附PPT课件）
在4月份上交大发布了动手学大模型教程，这份教程来自上海交大 《人工智能安全技术》 课程讲义拓展，教师是是张倬胜教授。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
上海交通大学2024年力作！《动手学大模型》实战教程+PPT分享！
今天与大家分享一个由上海交通大学提供的珍贵资源——一套免费的大模型课程。，其受欢迎程度可见一斑，而且它还包含了全面的教程文档和精心制作的Slides，可以说在AI圈特热度很高了。课程首页 https://github.com/Lordog/dive-into-llms《动手学大模型》是一套实践性极强的编程教程，它源自于，由知名专家精心设计。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
大模型教程：上海交通大学《动手学大模型》编程实战课，课件+教程
上海交通大学的大模型超超超级牛掰的大模型编程实战课公开了，课件+教程,本套实战教程旨在提供大模型相关的入门编程参考。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。
大模型入门不再难：这套免费的编程实战教程，把环境都给你配好了
别再跟 CUDA 报错较劲了！上海交大出品，Cloud Studio 托管，浏览器打开就能跑代码。
大模型 AI Agent 科研从入门到精通：完整路线图
简单来说，AI Agent是一个能“自己动脑干活”的AI系统。🎯 自主规划：能将复杂目标拆解为可执行步骤🔧 工具使用：能调用搜索引擎、计算器、API等外部工具💾 记忆能力：拥有短期和长期记忆，能在多轮交互中保持连续性🤔 推理决策：基于大语言模型的强大推理能力进行判断比如，你让AI Agent“帮我整理这个领域的最新研究进展”，它会自动搜索相关论文、提取关键信息、生成综述报告，整个过程无需人工干预。核心资源：李宏毅教授相关公开课学习目标：掌握 Agent "工作记忆"的设计艺术。
2026年AI Agent入门实操指南：小白/程序员收藏必备，快速掌握大模型核心技术！
🎯 自主规划：能将复杂目标拆解为可落地的执行步骤，无需人工逐一步骤指导🔧 工具使用：可自主调用搜索引擎、计算器、外部API、代码执行工具等，突破自身能力边界，这也是2026年AI Agent的核心升级点之一💾 记忆能力：拥有分层记忆体系（短期工作记忆+长期向量记忆），能在多轮交互中保持上下文连贯，记住关键信息并灵活调用🤔 推理决策：基于2026年优化后的大语言模型，具备更强的逻辑推理、问题分析能力，能应对模糊需求、自主修正执行偏差。
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