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程序员的AI必修课AIGC全栈项目实战[百度网盘]

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  • 2022-09-22
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课程内容

1_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
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1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示: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);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

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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,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

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