Agent Skills快速入门教程

Claude Skills开发实战课程大纲课程简介本课程是一门面向开发者和技术爱好者的实战培训，系统讲解Claude Skills的构建、部署与高级应用。通过从零到一的完整项目实践，学员将掌握使用SKILL.md文件创建自定义技能、管理作用域、实现复杂工作流的核心能力，并能够将Claude深度集成到日常开发与自动化任务中。课程特点 * 实战驱动：每个核心知识点均配有可运行的代码示例与练习 * 渐进式难度：从基础概念到企业级高级技巧，适合不同层次学员 * 案例真实：选取词频统计、代码库可视化等真实开发场景作为教学案例 * 即学即用：学完即可创建自己的Claude Skills并应用于实际工作 培训对象 * AI应用开发者、提示工程师 * 希望提升工作效率的软件开发工程师 * 对AI工作流自动化感兴趣的技术管理者 * 产品经理及技术爱好者 课程收益 * 掌握Claude Skills的完整开发流程与部署方法 * 能够设计并实现复杂的自定义AI工作流 * 学会通过Skills扩展Claude在专业领域的应用能力 * 获得解决实际问题的自动化工具开发能力 * 理解企业级Skills的工程实践与架构设计 课程大纲 * 什么是Claude Skills？ * 快速开始，创建你的第一个Claude Skill * Claude Skills的构成md文件详解 * Claude Skills的存放位置与作用域 * Claude Skills高级技巧 * Claude Skills实战案例1：词频统计 * Claude Skills实战案例2：可视化你的代码库 * Claude Skills故障排除与最佳实践

ClaudeCode智能编程助手实战

课程名称：ClaudeCode + DeepSeek 智能编程助手实战培训课程定位：一门面向开发者的 AI 辅助编程实战课程，聚焦于如何将 ClaudeCode 与 DeepSeek 深度集成至日常开发流程中，提升个人与团队编码效率、代码质量与协作体验。课程亮点： * 全流程实战驱动：从安装配置到高阶工作流，每节均配备实操场景与真实代码示例。 * 覆盖高频开发场景：包括代码理解、调试、重构、测试、文档、PR 撰写等核心环节。 * 强调团队协作与自动化：不仅教工具使用，更注重如何将其融入团队流程与 CI/CD 管道。 * 紧跟 AI 编程趋势：基于最新的 DeepSeek 模型与 ClaudeCode 工具链，内容持续更新。适合人群： * 希望提升编码效率的软件开发工程师 * 需要快速上手新项目或维护遗留系统的开发者 * 技术负责人、架构师，关注团队工具链与协作提效 * 对 AI 编程助手感兴趣，希望系统学习的科技从业者 课程大纲：模块一：课程导论与AI编程趋势 * 课程介绍与学习目标 * AI编程助手发展现状 * 课程学习方法建议模块二：环境搭建与基础配置 * 系统环境准备与验证 * DeepSeek API配置 * ClaudeCode安装部署 * 配置验证与故障排查模块三：ClaudeCode快速入门 * 核心界面与交互基础 * 代码库理解与分析 * 基础代码操作 * Git集成操作模块四：核心工作流实战（上） * 代码库快速理解与导航 * 智能代码搜索与定位 * 高效错误诊断与修复 * 代码重构与优化 * 专业子代理使用 * 安全代码分析计划模式模块五：核心工作流实战（下） * 自动化测试工作流 * 拉取请求自动化 * 文档处理自动化 * 图像分析与代码生成 * 文件与目录引用技术 * 扩展思考模式应用模块六：高级功能与效率优化 * 会话管理与历史恢复 * 会话选择器高级应用 * Git工作树并行开发 * Unix风格命令行集成 * 自定义斜杠命令开发

deepseek+ollama+langchain智能体开发项目实战

PyTorch 深度学习实战：深度学习从 0 到 1 实战指南

一、培训对象​（1）人工智能与深度学习初学者：对深度学习充满兴趣，希望系统掌握 Pytorch 框架，零基础或仅有少量编程基础（了解 Python 基本语法）的学生、职场新人等。​ （2）相关专业在校学生：计算机、软件工程、数据科学、人工智能等专业的本科生、研究生，需要通过实战课程巩固课堂理论知识，提升工程实践能力。​（3）职场技术转型者：从事传统软件开发、数据分析等工作，希望转向深度学习领域，掌握 Pytorch 实用技能的职场人士。​（4）科研与项目开发者：需要利用 Pytorch 进行深度学习模型研究、算法实现或实际项目开发的科研人员、工程师等，寻求系统化实战指导以提升项目效率和质量。二、预期收益（1）知识体系构建：全面掌握深度学习的基础理论知识，深入理解 Pytorch 框架的核心概念、工作原理及设计思想，形成完整的知识框架，为后续学习和应用打下坚实基础。​（2）实战技能提升：熟练完成 Pytorch 环境的搭建与配置，精通张量操作、数据加载与预处理、模型定义与训练、参数优化等核心操作。能够独立设计、实现和调试深度学习模型，解决实际开发中的技术问题。​（3）项目开发能力具备：具备从 0 到 1 完成深度学习项目的能力，包括需求分析、数据准备、模型选择与构建、训练调优、性能评估等全流程。可独立开展图像识别、文本分类等常见领域的项目开发，产出具备实用价值的成果。​（4）职业竞争力增强：掌握当下行业热门的 Pytorch 深度学习技能，获得实战项目经验，能够在求职面试中展现扎实的技术能力和项目经验，提升在人工智能、深度学习相关岗位的竞争力，为职业发展拓宽道路。​（5）持续学习能力培养：掌握深度学习的学习方法和问题解决思路，能够快速跟进 Pytorch 框架的更新动态和深度学习领域的前沿技术，具备自主学习和技术迭代的能力。

DeepSeek R1大语言模型实战工作坊

企业级工程实战课程，内容涵盖7大主题领域：1. 基础知识：概念定义、发展演进、行业应用和当前现状2. 算法模型：Transformer、MoE、SFT、模型蒸馏3. 私有部署：企业级私有化部署4. 模型训练：deepseek r1算法模型重现 + 模型微调5. 项目实战1：从0-1打造企业级智能助手6. 项目实战2：从0-1大早企业级RAG检索增强生成。

deepseek r1完全本地部署实战教程

Wav2lip高清模型训练实战教程

本课程专为希望深入了解和实践基于音频驱动的面部动画技术的学习者设计。Wav2Lip是一种先进的深度学习算法，它能够根据输入的语音信号自动生成与之同步的高质量唇形视频。整个课程包括五部分内容：1. 环境安装部署2. 数据集预处理【重点】3. 高清模型训练【难点】4. 模型推理推理和优化课程特色：1. 专家指导2. 完整项目3,.开发实战4. 配套源码：一套wav2lip高清算法模型，一套完整的数据预处理流程和脚本，一个高清预训练模型 

llama3大模型快速入门实战教程

一、课程结构：二、课程特点：2.1 案例引导：五个完整的案例2.2 源码驱动：三套完整的源码2.3 完整体系：从基础知识->安装部署->程序设计->界面集成三、预期收益3.1 了解llama3基础知识：概念定义、发展演进、能力评估3.2 掌握llama3本地部署：两种部署方式3.3 学会llama3程序设计：两类开发实例3.4 掌握搭建交互界面​：一套webui框架集成 

Python FFmpeg GPU加速源码实战

课程特色：1.1 工程实战：非Helloworld类演示demo1.2 案例驱动：两大实战案例，贯穿整个课程1.3 配套源码：赠送完整工程级源码课程收益：2.1 掌握FFmpeg 硬件加速方法2.2 掌握FFmpeg GPU加速命令行操作方法2.3 掌握FFmpeg GPU加速Python程序设计 

Stable Diffusion新手完整学习地图

《Stable Diffusion新手完整学习地图》课程简介：本课程是《stable diffusion 从入门到企业级实战》的引导课程，也是系统学习Stable Diffusion的入门课程。核心内容： * Stable Diffusion体系结构 * Stable Diffusion工作流程 * Stable Diffusion开源框架 * Stable Diffusion核心功能 * Stable Diffusion精准控制 * Stable Diffusion模型微调 学习收益： * 熟悉Stable Diffusion 体系结构 * 熟悉Stable Diffusion 工作流程 * 熟悉Stable Diffusion 开源框架 * 熟悉Stable Diffusion 核心模块 * 熟悉Stable Diffusion 精准控制：ControlNet * 熟悉Stable Diffusion 模型微调

元宇宙体系结构、关键技术和实践探索

一、课程体系二、预期收益三、课程简介 

Vue移动端数据可视化项目实战

课程特色：一个完整移动端数据可视化项目，共12个功能模块的程序设计，赠送完整的配套源码。主要技术框架前端：Vue + Vant + F2 ; 后台：Express  + MYSQL。+F2+E预期收益：一套完整的vue移动端数据可视化项目源码；一个完整的vue项目开发流程，含前端页面和后台服务；一套vue移动端UI开发框架的实战训练；一套移vue动端图表组件框架的实战训练；

Apache Atlas元数据管理从入门到实战

课程概述： 本课程是大数据全栈工程师实战课程之一，有具有十几年一线技术研发经验的资深数据专家讲师录制，通过一个完整开源框架Apache Atlas元数据管理平台的系统介绍，带领大家体验元数据管理的系统架构、功能设计、模型设计和交互设计。课程内容包括：1个开源框架、5大知识领域，带你体验元数据管理系统从安装部署、系统集成到案例实战的过程。

Python疫情监控完整项目实战

基于Python + Echarts + Flask打造的全国疫情监控完整项目实战案例，采用前后端分离模式，实现数据的动态刷新。本课程具有三大亮点： 亮点一：完整项目 基于Python+Echarts+Flask打造的基于web的全国疫情监控系统，包括：全国疫情数据概览、全国实时疫情地图、新增确诊/疑似趋势图、累计确诊/疑似趋势图、累计死亡/治愈趋势图、全国疫情数据分布六大核心功能。亮点二：源码驱动 提供完整的配套源码，包括实时疫情数据下载爬虫、实时疫情监控前端程序设计源码（Html&Echarts）、实时疫情监控后台程序员源码（Python&Flask&Pyecharts）； 亮点三：实战指引 基于真实业务场景，打造实战项目案例，整合多项技术：网络爬虫（Python）、前端数据可视化（Echarts）、Web框架（Flask）、后台服务（Python + Pyecharts）。

语音识别开发实战案例教程

基于Python + Tensorflow + RNN，通过一个完整项目案例，系统学习语音识别系统的样本标注、模型训练和程序设计。

TensorFlow零基础入门实战教程

本课程是人工智能深度学习框架TensorFlow零基础入门实战课程，有具有十几年一线技术研发经验的资深技术专家主讲，课程内容包括：3个实战案例，7大组成部分，34项关键技术。带你系统学习TensorFlow深度学习框架体系结构、安装部署、开发基础入门、案例实战和可视运行监控。课程案例采用主流深度学习语言Python编写，有效降低学习难度。

Python全栈工程师魔鬼训练营【第一期】

本课程共156课时，包括三部分：（1）Python语言基础（60课时）；（2）Python能力进阶（60课时）；（3）Python项目实战（36课时）。

深度学习--知识图谱系统架构设计（直播录像）

本课程是《知识图谱完整项目实战（附源码）》课程的一个章节组织的线上答疑活动的直播录像。对汽车知识图剖的系统架构设计、知识图谱两大技术路线，已经同学们比较感兴趣的内容，进行了答疑，时长一个小时。更多内容请参考《知识图谱完整项目实战（附源码）》

人脸识别算法-实战视频教学（附源码）

本课程演示了一个完整的人脸识别实战项目，包括一套完整的源码。 课程涵盖：人脸检测、特征点标定、人脸对齐、人脸比图、数据标注和模型训练等15个技术专题。

人工智能--知识图谱项目实战视频教学（附源码）8折秒杀！

本课程是知识图谱能力进阶课程；具有三大特色： 1.案例驱动：围绕一个完整的领域知识图谱实战项目展开：汽车领域知识图谱。包括：需求分析、架构设计、知识建模、知识抽取、可视化展示等； 2.实战开发：从0-1，全面剖析完整项目整个建设生命周期：知识抽取、知识建模、知识推理、知识存储、知识应用。 3.源码剖析：赠送汽车领域知识图谱完整数据资源，程序源码；详述源码结构、实现原理和开发接口。 任务作业： （1）参照汽车知识图谱设计，设计手机领域语义类型和语义关系； （2）参考汽车数据下载爬虫，设计手机品牌数据下载爬虫； 要求： （1）设计:思路明确，方法清晰 （2）绘制手机领域语义类型和语义关系框图； （3）展示手机品牌和手机系列爬虫程序执行结果； （注意： 作业需写在CSDN博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）