全卷积网络是Jonathan Long等人于2015年在Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation一文中提出的用于图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。

U-Net 是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net 的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。

①何为大模型：LLM 通常指包含数百亿（或更多）参数的语⾔模型，它们在海量的⽂本数据上进⾏训练，从⽽获得对语⾔深层次的理解。⽬前，国外的知名 LLM 有 GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude 和 LLaMA 等，国内的有⽂⼼⼀⾔、讯⻜星⽕、通义千问、ChatGLM、百川等。②以下是几个常见的大模型：（1）闭源的大模型GPT系列：GPT 模型的基本原则是通过语⾔建模将世界知识压缩到仅解

Spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎。其特点就是对任意类型的数据进行自定义计算。Spark可以计算：结构化、半结构化、非结构化等各种类型的数据结构，同时也支持使用Python、Java、Scala、R以及SQL语言去开发应用程序计算数据。Spark的适用面非常广泛，所以，被称之为 统一的（适用面广）的分析引擎（数据处理）RDD 是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算

一 机器学习历史  机器学习源自人工智能。早期的人工智能主要分为两个阶段：一个是逻辑推理，第二个阶段是专家系统。  1 逻辑推理：主要通过数学符号的逻辑来模拟智能。  2. 专家系统：利用各个领域的专家知识建立相应的知识库，利用专家经验知识完成推理和决策。  3. 机器学习算法：在1980年之前，这些机器学习算法都是零碎化的，不成体系。从1980年开始，机器学习才真正成为一个独立的方向。在这之后，