
课程介绍
本课程旨在帮助程序员掌握人工智能和全栈开发的融合应用。学员将学习如何结合人工智能技术和全栈开发,构建智能化应用程序。课程内容包括机器学习、深度学习、前端和后端开发,为学员提供全面的实战能力。
目录:
_01 ChatGPT如何为程序员赋能-01.ChatGPT为程序员赋能-课程安排.mp4
2_01 ChatGPT如何为程序员赋能-02.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT背景介绍.mp4
3_01 ChatGPT如何为程序员赋能-03.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在代码场景应.mp4
4_01 ChatGPT如何为程序员赋能-04.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在岗位场景应.mp4
5_01 ChatGPT如何为程序员赋能-05.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在岗位场景应.mp4
6_01 ChatGPT如何为程序员赋能-06.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在岗位场景应.mp4
7_01 ChatGPT如何为程序员赋能-07.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在岗位场景应.mp4
8_01 ChatGPT如何为程序员赋能-08.ChatGPT为程序员赋能-ChatGPT在岗位场景应.mp4
9_01 ChatGPT如何为程序员赋能-09.ChatGPT为程序员赋能-总结和下一步安排.mp4
10_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-01.ChatGPT在Java中的应用.mp4
11_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-02.多轮对话和编写文档.mp4
12_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-03.项目介绍和环境搭建.mp4
13_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-04.设计数据表.mp4
14_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-05.登录功能开发第二次.mp4
15_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-06.登录拦截.mp4
16_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-07.登出.mp4
17_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-08.设计员工表.mp4
18_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-09.新增员工.mp4
19_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-10.利用AOP实现时间字段自动填充.mp4
20_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-11.全局异常处理类0628.mp4
21_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-12.查询员工.mp4
22_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-13.购物车.mp4
23_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-14.bito的基本用法.mp4
24_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-15.利用bito阅读代码.mp4
25_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-16.利用bito代码重构.mp4
26_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-17.利用bito加注释和清理调试代码.mp4
27_02【Java项目】基于ChatGPT的瑞吉外卖系统开发-18.利用bito单元测试.mp4
28_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-01.项目介绍.mp4
29_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-02.项目搭建.mp4
30_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-03.初始化配置.mp4
31_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-04.注册.mp4
32_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-05.登录.mp4
33_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-06.首页布局.mp4
34_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-07.面经页面布局.mp4
35_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-08.面经列表.mp4
36_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-09.收藏.mp4
37_03【前端项目】基于ChatGPT的面经H5项目开发-10.我的.mp4
38_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-01.项目目录及学习目标.mp4
39_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-02.项目介绍.mp4
40_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-03.项目数据集介绍.mp4
41_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-04.基于ChatGPT实现数仓构建.mp4
42_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-05.基于ChatGPT实现数仓分析-ODS层构建.mp4
43_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-06.基于ChatGPT实现数仓分析-DWD层构建.mp4
44_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-07.基于ChatGPT实现数仓分析-DWD层构建-下.mp4
45_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-08.基于ChatGPT实现数仓分析-DWM层构建.mp4
46_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-09.基于ChatGPT实现数仓的分析-APP层构建-上.mp4
47_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-10.基于ChatGPT实现数仓的分析-APP层构建-下.mp4
48_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-11.基于ChatGPT及Sqoop实现数据导出-上.mp4
49_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-12.基于ChatGPT及Sqoop实现数据导出-下.mp4
50_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-13.FineBI实现数据的可视化.mp4
51_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-14.项目总结.mp4
52_04【大数据项目】基于ChatGPT的出行大数据分析-15.项目开发环境说明.mp4
53_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-01.导言.mp4
54_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-02.项目介绍.mp4
55_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-03.车型识别总流程.mp4
56_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-04.数据集获取.mp4
57_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-05.图像增强.mp4
58_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-06.模型构建.mp4
59_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-07.模型训练.mp4
60_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-08.模型预测.mp4
61_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-09.模型部署.mp4
62_05【人工智能项目】基于ChatGPT的细粒度车型识别项目-10.项目总结.mp4
63_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-01.课程目标.mp4
64_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-02.项目介绍.mp4
65_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-03.UI自动化测试实现方案.mp4
66_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-04.测试用例分析.mp4
67_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-05.ChatGPT生成脚本-登录-页面对象封装.mp4
68_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-06.ChatGPT生成脚本-登录-生成测试用例.mp4
69_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-07.ChatGPT生成脚本-登录-运行调试脚本.mp4
70_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-08.ChatGPT生成脚本-搜索商品-页面对象封装.mp4
71_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-09.ChatGPT生成脚本-搜索商品-生成测试用例.mp4
72_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-10.ChatGPT生成脚本-搜索商品-运行调试脚本.mp4
73_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-11.ChatGPT生成脚本-加入购物车-页面对象封装.mp4
74_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-12.ChatGPT生成脚本-加入购物车-生成测试用例.mp4
75_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-13.ChatGPT生成脚本-加入购物车-运行调试脚本.mp4
76_06【测试项目】ChatGPT实现UI自动化测试-14.代码优化.mp4
交易流程

发货方式
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会在订单详情中看到资源的网盘下载链接,然后复制下载链接到浏览器打开便可转存观看或下载;
交易周期
1、教程默认交易周期:自动发货商品为1天,买家有1次额外延长3天交易周期的权利;
2、若上述交易周期双方依然无法完成交易,任意一方可发起追加周期(1~60天)的请求,对方同意即可延长。
注:买家购买后,请注意及时对购买的资源进行检查,以免过了交易周期。
退款说明
1、描述:教程描述的内容(含标题)与实际教程不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的内容实际缺少、视频过于模糊,文档乱码不可读等);
2、演示:源码类,有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);
4、收货:买家无法成功转存到自己网盘上,买家下载后,不能解压或解压出来的内容与商品描述的内容不一致。
5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。
注:经核实符合上述任一,均支持退款。
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