本文系统梳理了计算机视觉领域的核心算法与技术发展，分为基础理论、视觉任务和前沿方向三大部分。在基础理论方面，重点介绍了图像处理基础（采样、滤波、增强）、特征提取方法（SIFT及其变种）和3D视觉技术（点云处理、NeRF等）。视觉任务部分详细分析了图像识别（VGG、ResNet等经典网络）、目标检测（从R-CNN到YOLO系列）、图像分割（语义/实例/全景分割）和目标跟踪（单目标与多目标）等核心问题

JVM和Nexus

Shell 脚本和Linux 文件处理相关知识点总结

Agent介绍和 AI Agent平台、提示工程、Function Call

本文系统梳理了MLLM的发展历程，从单模态大模型（如LLM、LVM）到跨模态模型（如TTS、ASR），再到图文多模态大模型（如GPT-4V、Gemini）。重点分析了关键技术里程碑，包括视觉表征Token化（ViT）、图文联合建模（VisualBERT）、大规模对齐（CLIP）以及生成式突破（Stable Diffusion）。文章还详细介绍了多模态模型在数字人生成、语音合成、视觉问答等场景的应用

本文系统介绍了大数据处理框架Hadoop、Spark和Flink的核心技术与应用。首先详细讲解了Hadoop的分布式架构、核心组件(HDFS/YARN/MapReduce)及其生态体系，包括集群搭建、元数据管理机制和安全模式等关键特性。随后重点阐述了Spark的RDD编程模型和批流一体处理能力，深入分析了其分布式计算原理。最后全面介绍了Flink的批流统一API、多种数据源连接器(如Kafka/J

本文系统梳理了计算机视觉领域的核心算法与技术发展，分为基础理论、视觉任务和前沿方向三大部分。在基础理论方面，重点介绍了图像处理基础（采样、滤波、增强）、特征提取方法（SIFT及其变种）和3D视觉技术（点云处理、NeRF等）。视觉任务部分详细分析了图像识别（VGG、ResNet等经典网络）、目标检测（从R-CNN到YOLO系列）、图像分割（语义/实例/全景分割）和目标跟踪（单目标与多目标）等核心问题

1、强化学习基础2、策略优化算法3、RLHF4、综合实践。

1、深度学习处理文本。3、自然语言处理问题。

首次将 CNN 引入目标检测，打破传统手工特征（HOG/SIFT）的局限。先通过 ** 选择性搜索（Selective Search）** 生成约 2000 个候选区域，再将每个候选区域缩放至固定尺寸，输入 AlexNet 提取特征，最后用 SVM 做分类、线性回归做边框修正。相比传统方法，检测精度提升超 50%，奠定了两阶段检测 “