机器学习的早期概念和基础理论开始形成，如图灵测试、感知器模型等。：专家系统和符号主义AI的主导期，同时统计学习方法和早期神经网络逐步发展。1990s：统计学习方法（如SVM、贝叶斯网络）和神经网络（反向传播算法）的突破。2000s：数据驱动学习和集成学习方法兴起，大数据的涌现推动了机器学习的广泛应用。2010s：深度学习的崛起带来了革命性变化，特别是在图像处理、自然语言处理、强化学习领域的突破。2

机器学习的早期概念和基础理论开始形成，如图灵测试、感知器模型等。：专家系统和符号主义AI的主导期，同时统计学习方法和早期神经网络逐步发展。1990s：统计学习方法（如SVM、贝叶斯网络）和神经网络（反向传播算法）的突破。2000s：数据驱动学习和集成学习方法兴起，大数据的涌现推动了机器学习的广泛应用。2010s：深度学习的崛起带来了革命性变化，特别是在图像处理、自然语言处理、强化学习领域的突破。2

是管理和跟踪外部项目或库的有效工具，适用于需要将多个相关项目整合在一起，或者需要跟踪和更新外部依赖的场景。通过子模块，可以将复杂项目中的依赖项和子项目模块化，保持项目的整洁和可管理性。是一个用于同步子模块配置的命令，确保子模块的 URL 和路径与文件中的设置一致。这个命令在子模块配置发生变化后非常有用，尤其是在包含嵌套子模块的复杂项目中。命令会将子模块初始化为其默认分支的最新提交点。主项目会记录这

git reflog是一个非常有用的命令，可以让你查看和回滚到 Git 仓库中的任何之前的状态。reflog记录了你在 Git 仓库中的所有 HEAD 移动历史。下面是使用reflog。

丢弃的提交对象是指那些不再被任何分支或标签引用的提交。它们可以通过删除分支、重置提交、合并或变基操作等方式产生。Git 使用垃圾回收（git gc）来处理这些丢弃的对象，通过标记、清理和压缩来优化存储空间。通过适当的垃圾回收和prune设置，可以有效地管理这些丢弃的提交对象。被reflog引用的提交不会被认为是垃圾。reflog记录了分支和其他引用的操作历史，这些记录有助于恢复丢失的提交。垃圾回收

预训练：在大规模的通用数据集上先进行训练，学习通用的特征和模式，适用于多种任务。微调：在具体任务上对预训练模型进行进一步训练，使模型更好地适应该任务的需求。通过预训练和微调的结合，模型可以在不同的任务中取得出色的表现，同时减少数据和计算资源的需求。这种方法广泛应用于NLP、计算机视觉等领域，尤其是在深度学习中取得了显著的进展。

注意力机制：用于动态选择输入序列中最相关的信息，解决序列模型在处理长距离依赖时的局限性。嵌入层：用于将离散的输入（如单词、字符等）转换为低维、连续的向量表示，方便神经网络处理文本数据。这两种技术广泛应用于自然语言处理、机器翻译、文本生成等任务，是现代深度学习模型的核心构件。

是一种用于处理序列数据的深度学习模型，最初是为自然语言处理（NLP）任务设计的。它由Vaswani等人在2017年提出，并迅速成为NLP领域的主流架构。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆（LSTM）相比，Transformer在并行处理、捕捉长距离依赖性等方面表现更好。

机器学习模型是通过从数据中学习模式来解决问题的数学模型。不同类型的机器学习模型可以应用于不同任务，如分类、回归、聚类、数据生成等。随着数据规模的增加和计算资源的提升，机器学习模型在多个领域表现出强大的能力，并广泛应用于许多实际场景。

表示一种能够同时接收来自多个卫星导航系统信号的接收器，它通过结合多个星座的卫星信号，实现更精确、可靠的全球定位服务，特别适用于对定位精度要求较高的场景。表示该 GNSS 接收器支持多种基于卫星的增强系统（SBAS），包括不同地区的具体服务（如北美的 WAAS、欧洲的 EGNOS、日本的 MSAS、印度的 GAGAN）。这些系统通过提供修正后的卫星信号，大幅提升定位的精度和可靠性，特别适合需要高精度