智泊十期 2025年

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├─AGI大模型全栈班-L1阶段
│ ├─01-开班典礼-25.3.18
│ │ 1、开班典礼.mp4
│ │ 10期-1、大语言模型的基础认知(1).PDF
│ │
│ ├─02-通俗易懂大模型核心原理-25.3.20
│ │ 2、通俗易懂大模型核心原理.mp4
│ │ 10期-2、通俗易懂大模型的的核心原理(2).PDF
│ │
│ ├─03-提示工程特训-25.3.22
│ │ 3、提示词工程特训.mp4
│ │ 10期-3、提示工程特训和实战.PDF
│ │ HelloWorld.py
│ │ TrAIneeTutoringSystemDetAIled.py
│ │ const.py
│ │ 提示词范例-大模型应用学习规划师(1).txt
│ │ 提示词范例-旅游助手.txt
│ │ 提示词范例-销售数据分析助手.txt
│ │ 销售数据分析数据.zip
│ │
│ ├─04-提示工程特训与实战-25.3.25
│ │ 10期-3、提示工程特训和实战(1).PDF
│ │ 提示词工程特训与实战.mp4
│ │
│ ├─L1阶段代码
│ │ L1_code.zip
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│ ├─作业.txt
│ └─作业参考.txt
│
├─AGI大模型全栈班-L2阶段
│ ├─05-RAG讲解-25.3.28
│ │ RAG.PDF
│ │ RAG讲解1.mp4
│ │ llama2.PDF
│ │ trAIn_zh.json
│ │ redis-latest.zip
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─06-RAG讲解（二）-25.4.1
│ │ ├─课件
│ │ │ RAG.PDF
│ │ │
│ │ ├─预习资料
│ │ │ 1-LangChAIn快速入门.PDF
│ │ │ 2-LangChAIn之Model IO.PDF
│ │ │
│ │ ├─8-2-调用ollama向量数据库.py
│ │ ├─12-基于向量检索的RAG实现公司HR制度智能问答系统.py
│ │ ├─RAG讲解2.mp4
│ │ ├─mAIn(4).py
│ │ └─人事管理流程.docx
│ │
│ ├─07-LangChAIn框架-25.4.8
│ │ ├─1-LangChAIn快速入门
│ │ │ 1-LangChAIn调用OpenAI接口.py
│ │ │ 2-LangChAIn提示词模版.py
│ │ │ 3-LangChAIn使用输出解析器.py
│ │ │ 4-LangChAIn向量存储.py
│ │ │
│ │ ├─2-LangChAIn-Model IO
│ │ │ 5-LangChAIn创建提示模板.py
│ │ │ 6-LangChAIn使用提示词模版.py
│ │ │ 7-LangChAIn聊天提示模板.py
│ │ │ 8-少量样本示例的提示模板.py
│ │ │ 9-文本补全(演示).py
│ │ │ 10-LangChAIn调用国产模型.py
│ │ │ 11-LangChAIn文本嵌入模型.py
│ │ │ 12-调用HuggingFaceBgeEmbeddings.py
│ │ │ 13-日期时间解析器.py
│ │ │
│ │ ├─3-LangChAIn链
│ │ │ 14-未使用链.py
│ │ │ 15-使用ChAIn.py
│ │ │ 16-使用表达式语言(LCEL).py
│ │ │ 17-用LangChAIn写python代码并执行来生成答案.py
│ │ │ 18-链的调用方式.py
│ │ │ 19-create_stuff_documents_chAIn文档链.py
│ │ │ 20-create_sql_query_chAInSQL查询链.py
│ │ │
│ │ ├─1-LangChAIn快速入门.PDF
│ │ ├─2-LangChAIn之Model IO.PDF
│ │ ├─LangChAIn框架1.mp4
│ │ ├─requirements.txt
│ │ └─LangChAInCode.zip
│ │
│ ├─08-LangChAIn框架（二）25.4.11
│ │ 3-LangChAIn之链.PDF
│ │ 4-LangChAIn之RAG.PDF
│ │ 5-LangChAIn之Memory.PDF
│ │ LangChAIn框架2.mp4
│ │ 3-4-LangChAIn代码.zip
│ │ 5-LangChAIn记忆.zip
│ │
│ ├─09-Advanced-RAG1，Pre-Retrieval预检索优化-25.4.15
│ │ Advance RAG1.mp4
│ │ Advanced-RAG.pptx
│ │ source.zip
│ │
│ ├─10-Advanced-RAG2，Post-Retrieval后检索优化-25.4.18
│ │ ├─课件资料
│ │ │ Advanced-RAG.pptx
│ │ │ source.zip
│ │ │ 第二节课(python源文件).zip
│ │ │
│ │ └─Advance RAG2.mp4
│ │
│ ├─11-多模态图文检索RAG实战1，多模态向量模型方案-25.4.25
│ │ ├─source
│ │ │ ├─img
│ │ │ │ 多模态-大模型.png
│ │ │ ├─resources
│ │ │ │ 978-7-5170-2271-8_1.PDF
│ │ │ │ MethodsPLCMOS12.PDF
│ │ │ │ deepseek百度百科.txt
│ │ │ tools
│ │ │ │ tesseract-ocr-w64-setup-5.5.0.20241111.exe
│ │ │ │ poppler-24.08.0.zip
│ │ │ ├─1、索引优化.ipynb
│ │ │ ├─2、查询优化与混合检索.ipynb
│ │ │ ├─3、后检索优化.ipynb
│ │ │ ├─4、多模态RAG实战.ipynb
│ │ │ └─requirements.txt
│ │ │
│ │ ├─Advanced-RAG.pptx
│ │ ├─多模态图文检索RAG实战1.mp4
│ │ └─说明.txt
│ │
│ ├─12-多模态图文检索RAG实战2，基于多模态大模型方案与优化-25.4.29
│ │ Advanced-RAG.pptx
│ │ 多模态图文检索RAG实战2.mp4
│ │ 说明.txt
│ │ source.zip
│ │
│ └─13-RAG系统性能评估-25.5.6
│    RAG-Evalute.pptx
│    RAGS评估性能指标解读.PDF
│    RAG系统评估.mp4
│    source.zip
│
│
├─AGI大模型全栈班-L3阶段
│ ├─14-Agent  生态认知革命-25.5.9
│ │ ├─Agent 生态认知革命
│ │ │ AI Agent+Tools+Memory.py
│ │ │ AI Agent工具到生态的认知革命.pptx
│ │ │ The First Agent.py
│ │ │
│ │ ├─Agent生态认知革命.mp4
│ │ └─Agent 生态认知革命.zip
│ │
│ ├─15-Agent智调：Funcation Calling-25.5.13
│ │ └─Agent智调_Function Calling
│ │    12306实时票务接口对接.py
│ │    Agent智调：Function Calling.mp4
│ │    FC完整流程实践.py
│ │    Function Calling.pptx
│ │    lQLPJxxV-myhcmvNCO3NB4qw1FfMsuDjBIIIBmMS-BESAA_1930_2285.png
│ │    req.txt
│ │    动态sql生成与数据库查询.py
│ │    数据库连接与数据插入.py
│ │    AI+数据库查询系统.zip
│ │
│ │
│ ├─16-Agent  核心认知框架-25.5.16
│ │ Agent核心认知框架.mp4
│ │ Agent核心认知框架(1).zip
│ │ Agent核心认知框架.zip
│ │
│ ├─17-多Agent系统（上）-25.5.20
│ │ tools.py
│ │ 多Agent系统.PDF
│ │ 多Agent系统（上）.mp4
│ │ 多Agent系统 .zip
│ │
│ ├─18–多Agent系统（下）-25.5.23
│ │ CrewAI.PDF
│ │ tools.py
│ │ 多Agent系统（下）.mp4
│ │ 实战项目：多智能体协同代码生成应用（更新）.PDF
│ │ 多Agent系统二.zip
│ │
│ ├─19-Agent 数字人应用-25.5.27
│ │ Agent数字人应用1.mp4
│ │ Agent数字人应用2.mp4
│ │ Agent数字人(1).zip
│ │
│ ├─20-Agent可视化平台 Coze-25.5.30
│ │ Agent可视化平台Coze.mp4
│ │ Coze(1).PDF
│ │
│ └─21-大模型预训练基石：从数据获取到增强的全流程解析-25.6.4
│    大模型预训练基石：从数据获取到增强的全流程解.mp4
│    大模型预训练基石：从数据获取到增强的全流程解析(1).pptx
│    从数据获取到增强全流程(2).zip
│
│
└─AGI大模型全栈班-L4阶段
├─22-何为开源大模型、为何要开源大模型25.6.11
│ 1何为开源大模型、为何要开源大模型（密码：mps112233）.pptx
│ 何为开源大模型、为何要开源大模型.mp4
├─23-大模型微调技术之数据清洗-25.6.14
│ 2大模型微调技术之数据清洗（密码：mps112233）.pptx
│ 大模型微调技术之数据清洗.mp4
24-大模型微调技术之数据清洗（二）-25.6.18
      3模型微调（密码：mps112233）.pptx
      大模型微调技术之数据清洗（二）.mp4

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摘要：智泊十期 2025年作为智慧泊车领域的标志性项目，以其创新技术、智能管理、绿色环保和用户体验优化为核心，展现出城市停车产业的全新格局。该项目不仅在硬件设施上实现智能化升级，还通过软件系统整合大数据分析、AI识别、自动调度等功能，提高了停车资源的利用效率和运营管理水平。同时，智泊十期 2025年在绿色低碳理念引领下，推动新能源车位布局、充电设施完善以及节能系统应用，彰显可持续发展理念。此外，该项目重视用户体验，推出便捷支付、实时导航、个性化推荐等服务，让智慧泊车不再是冰冷的技术，而是与城市生活深度融合的智慧生态。综合来看，智泊十期 2025年不仅代表了停车行业的技术进步，也引领城市智慧出行模式的发展，为未来智慧城市建设提供了可借鉴的范例。

1、智能技术革新

智泊十期 2025年在智能技术应用上实现了全面升级，涵盖车牌识别、自动寻位、无人值守等功能。通过高精度摄像头和AI算法，车辆入场和出场过程实现自动识别，提高了停车效率，减少了人工操作环节。

同时，系统引入大数据分析，能够根据历史停车数据和实时流量进行车位调度，预测高峰时段，优化资源分配。这一智能化管理不仅提高了停车场的使用率，也降低了运营成本。

此外，智泊十期 2025年还探索了智能预定功能，用户可以通过手机APP提前预约车位，系统自动规划最优停车路径，确保驾驶者在高峰期也能顺利入场。这种技术创新充分体现了智慧停车的便捷性与高效性。

2、运营管理优化

智泊十期 2025年在运营管理方面进行了系统化改革，引入智能监控和数据分析工具，实现全天候的安全管理。通过实时监控车辆动态和异常事件，管理人员能够迅速响应，保障停车场的安全与秩序。

此外，项目整合了多渠道支付系统，包括移动支付、扫码支付和刷卡支付，实现无现金化操作，提高了交易效率，降低了排队等待时间。结合数据统计分析，运营方可以精确掌握收入状况和用户行为，为策略调整提供依据。

项目还建立了智能调度中心，能够在停车需求高峰期实时调整车位分配，优化流量控制。通过这些管理优化措施，智泊十期 2025年在保障安全的同时提升了整体运营效率。

3、绿色低碳理念

智泊十期 2025年积极响应城市可持续发展战略，大力推进绿色低碳停车理念。项目设置大量新能源车位，配备电动汽车充电设施，鼓励绿色出行，降低城市交通排放压力。

停车场建筑和设施采用节能材料和智能照明系统，实现自动调节亮度和用电管理，有效减少能耗。雨水收集和再利用系统也在部分停车区域得到应用，提升环境友好性。

此外，项目鼓励共享出行和多模式交通结合，通过与公共交通信息系统对接，提供换乘建议，减少私家车使用频率。这一系列绿色措施展示了智泊十期在环保和可持续发展上的全面布局。

4、用户体验提升

智泊十期 2025年在用户体验方面进行了多维度优化。移动端应用提供实时车位信息、导航引导及预约功能，用户可以随时掌握停车场状况，减少寻找车位的时间。

支付流程简化，支持多种电子支付方式，结合会员积分和优惠策略，提升用户满意度。智能语音提示和场内导航系统也为驾驶者提供了贴心服务，让停车变得更加顺畅和舒适。

此外，系统通过用户数据分析提供个性化推荐服务，如常用停车区域提醒、历史停车记录统计等，使智慧停车与个人出行习惯高度匹配。这种全方位体验提升让智泊十期成为城市智慧生活的一部分。

总结：

智泊十期 2025年通过智能技术、运营管理、绿色低碳和用户体验四大方面的综合应用，树立了现代智慧停车的行业标杆。项目在提升效率、保障安全、优化资源、倡导环保方面均展现出显著成效，为城市出行带来全新的便捷体验。

综合来看，智泊十期 2025年不仅是智慧泊车的技术创新成果，更是城市智慧生态的重要组成部分，为未来城市智慧化发展提供了实践参考和示范模式。

本文由nayona.cn整理

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