卷积神经网络

大语言模型是在海量文本上预训练的超大规模语言模型，能完成写作、翻译、编程、问答等多种语言任务。

反向传播是训练神经网络的核心算法，通过链式法则从输出层向输入层逐层计算梯度以更新权重。

过拟合指模型在训练数据上表现过好，以致把噪声当作规律，导致在新数据上泛化能力下降。

监督学习使用带标签的训练数据学习输入到输出的映射关系，用于分类和回归任务。

机器学习是让计算机通过数据自动改进算法性能的方法，无需显式编程即可从经验中学习。

计算机视觉研究如何让计算机从图像和视频中获取信息、理解内容并做出决策。

强化学习是智能体通过与环境交互、根据奖励信号不断试错来学习最优策略的方法。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络从大量数据中学习复杂的层次化特征表示。

生成对抗网络由生成器与判别器相互博弈训练，用于生成逼真的图像、音频等数据。

神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，由相互连接的神经元节点组成，可逼近复杂函数。

梯度下降是一种优化算法，通过沿损失函数负梯度方向迭代更新参数来寻找最小值。

版本控制记录文件随时间的变更历史，支持多人协作与代码回溯。

半导体是导电性能介于导体与绝缘体之间的材料，是制造芯片的物理基础。

编译器将高级语言源代码一次性翻译为机器可执行的二进制代码。

边缘计算将数据处理下沉到靠近数据源的网络边缘，降低时延并减轻中心云压力。

层叠样式表控制网页的布局、颜色、字体等视觉表现，实现内容与样式分离。

超文本标记语言用标签描述网页的结构与内容，是构建网页的基础语言。

超文本传输协议是 Web 客户端与服务器之间传输超文本文档的应用层协议。

持续集成要求开发者频繁合并不代码到主干并自动运行构建与测试，尽早发现问题。

ETL 是将数据从源系统抽取、清洗转换后加载到目标系统的过程，是数据仓库建设的基础环节。

传输控制协议提供面向连接、可靠传输的字节流服务，是互联网的核心协议之一。

单页应用在加载后通过局部刷新更新视图，提供类似原生应用的流畅体验。

大数据指规模巨大、类型复杂、流转快速而难以用传统技术处理的数据集合。