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这里是记录成长与探索的博客。

关于我

编程算法爱好者，以博客为舟，载学习心得与实战经验，邀你共探技术蓝海，同享成长之乐。

博客

这里是我的博客文章：

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智能座舱知识专题
• DMSOMSRMS（智能座舱）
• FatigueAndDistraction（分心疲劳）
• FaceID（人脸识别）
• Gesture（手势识别）
• Emotion（情绪识别）
• HexagonDSP（高通DSP）
• CPD（儿童遗留检测）
• ADDW（高级驾驶员分心警告系统）
• DDAW（驾驶员嗜睡和注意力警告）

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视觉&硬件知识专题
• IMU（惯性测量单元）
• IS（图像防抖）
• UCVE（恐怖谷效应）
• Camera（相机原理）
• PinholeCameraModel（针孔相机模型）
• FQA（人脸质量评估）
• SLAM（同时定位与地图构建）
• ISA（指令集架构）
• 3A算法（自动对焦、自动曝光与自动白平衡）
• ISP（图像信号处理器）
• CIQA（摄像头图像质量评价）
• Segmentation（分割）
• SORT（简单在线实时跟踪）
• DataFusion（数据融合）
• RE（逆向过程）
• XiaoMi（小米互传原理）
• ADAS
• Calibration（张友正标定法）
• Chiplet（芯粒）
• DualPipe
• MEM0
• FP4
• MCP

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大模型知识专题
• MM-LLM（多模态大语言模型）
• SafetyAlignment（安全对齐）
• SFT（监督微调）
• RLHF
• LoRA
• ViT
• FoundationModels（基础模型）
• IFT（指令微调）
• CoT（思维链）
• ScalingLaw（扩展定律）
• CLIP
• Attention（注意力机制）
• E2E（端到端）
• MoE（混合专家）
• Sampling（采样）
• GPT4omini
• NegativeFlip（负反转）
• BrecqQuant
• TuringTest（图灵测试）
• ModeCollapse（模型崩溃）
• RBRs（基于规则的奖励机制）
• Q-Former
• PoisoningTest（投毒测试）
• CloudEdgeEnd（云边端）
• RTC（实时通信技术）
• S-RePA（结构重参数化）
• XShotLearning（x样本学习）
• ToT（思维树）
• AGI（通用人工智能）
• CoT-SC（自我一致性思维链）
• LLM-CM（大模型内容水印）
• ModelSize（模型参数量与模型大小）
• DeformableAttention（可变形注意力机制）
• CBAM（卷积块注意力模块）
• Hallucinations（幻觉）
• FunctionCalling（大模型应用中的函数调用）
• OSOD（开集目标检测）
• GELU（高斯误差线性单元）
• FRELU（灵活的修正线性单元）
• Mamba
• OVOD（开放词汇目标检测）
• Encoder-Decoder（编码器-解码器）
• Ring2TreeAttention（并行效率优化：环注意力和树注意力）
• PHC（人格凭证）
• QStar（Q*算法）
• OpenMax算法
• ZKP（零知识证明）
• AE（自编码）
• WorldModel（世界模型）
• VAE（变分自编码）
• MGD（多维高斯分布）
• ECBIN（内生复杂性类脑网络）
• Cursor（大模型光标技术）
• MPC（模型预测控制）
• GraphRAG（图增强检索生成）
• NSAI（神经符号学）
• HashChainApply（哈希链应用）
• Diffusion（扩散模型）
• DigitalTwin（数字孪生）
• SDA（序列维度算法）
• HashHop
• GANs（生成对抗网络）
• ReflectionTuning（错误自我纠正）
• APE（自动提示词工程）
• FlashAttention
• PlanSearch（规划搜索）
• OpenAI-o1
• PTScalingLaw（训练前后扩展定律）
• CR（累计推理）
• Rationale（推理路径）
• CoGOR（面向目标的推理链）
• EA（涌现能力）
• EAI（具身智能）
• SimAM（注意力）
• PAC（规划和控制算法）
• SE（特征重标定）
• GUIAgent（界面Agent）
• SI（群体智能）
• ClipAdapter
• SmoothQuant
• NeedleInAHaystack（大海捞针）
• Arithmetic（大模型算术翻车）
• FiveAGI（五级AGI）
• MetaPrompt（元提示）
• SystemCMD（系统指令）
• RPA（机器人流程自动化）
• Recaptioning（重述）
• CoCa
• MLA
• CTC
• MTP
• VQA
• Thinking（大模型中的“快思考”与“慢思考”）
• REC（指代表达式理解）
• DeepSeek
• DSNSA（原生稀疏注意力机制）
• MoBA
• Hook
• ALL2ALL
• NVLink_RDMA（通信协议）
• DeepEP（专家模型并行）
• FlashMLA
• DeepGEMM
• vLLM
• Ollama
• TeacherForcing
• FreeRunning
• SpeculativeDecoding
• LayerNorm
• RMSNorm
• AIUI
• DeepResearch

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热点话题专题
• Coder（AI程序员核心竞争力浅谈）
• FirstPrinciples（第一性原理）
• LCDP（低代码平台）
• CoderAgain（平衡日常编码与个人成长：程序员的高效之路）
• BigModel（AI模型：追求全能还是专精？）
• Nobel（如何看待诺贝尔物理学奖颁给了机器学习与神经网络）
• WBZX2024（大模型赋能智能座舱）

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机器学习知识专题
• XSupervisedLearning（自监督和无监督）
• Heuristic（启发式算法）
• RL（强化学习）
• Search（检索算法）
• Warmup（预热技术）
• GNN（图神经网络）
• Clustering（聚类算法）
• IOU（交并比）
• Self-Criticism（自我批评）
• OD（目标检测）
• MCTS（蒙特卡洛树搜索）
• CFR（反事实推理）
• CGM（因果图模型）
• IL（增量学习）
• CF（灾难性遗忘问题）
• ML（元学习）
• MDP（ 马尔科夫决策过程）
• AST（抽象语法树）
• OpticalFlow（光流）
• ELBO（变分下界）
• MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）
• SandC（符号主义和连接主义）
• CL（对比学习）
• MLCD（多标签聚类辨别）
• Bayes（贝叶斯推理）
• Fitting（过拟合和欠拟合）
• MAB（多臂老虎机算法）
• Stackelberg（博弈）
• SelfPlay（自我博弈）
• WIL（弱激励学习）
• TL（迁移学习）
• AL（主动学习）
• InCL（上下文学习）
• BG（二分图算法）
• KalmanFilter（卡尔曼滤波）
• LLL（终身学习）
• FL（联邦学习）
• ReL（表示学习）
• DA（领域自适应）
• SPC（亚像素卷积）
• SlowFast
• VI（视频插帧）
• AlphaMatting（透明度抠图）
• DETR
• DINO
• GraphCut（图割算法）
• OneEuro（一欧元滤波）
• TBIR（基于文本的图像检索）
• NMS（非最大值抑制）

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数据结构知识专题
• Graph（图数据结构）
• Tree（树数据结构）
• HashChain（哈希链数据结构）
• MerkleTree（哈希树）

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• Email: shawen@mail.ustc.edu.cn
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