文章大纲
1. 基础巩固2. 工作内容充实计算机视觉：YOLO v5 v8 相关内容理解与充实工作中遇到的问题和解决方案的积累
3. AI 兴趣: NLP & AIGC4. 面试、笔试题常读常新（2月新增）5. 读书笔记学习材料
将本人2023 计划进行的素质提升，进行记录，因为目前有娃了，KPI 先订低一点，以防完不成，哈哈哈
1. 基础巩固
这个部分主要是考虑，目前工作所开发的很多东西都是因为基础概念不清，在很多技术的开发上塌了不少坑。比如 协程的使用，软件系统的设计，语言特性的使用等。
C++ 编程巩固，10个设计模式学习（同时有python实现）结构型设计模式 Structural Patterns ：适配器 Adapter（C++ 实现）结构型设计模式 Structural Patterns ：适配器 Adapter（Python 实现）
优化大数据数据分析专栏的文章可视化机器学习平台与开源组件实现低代码化最佳实践案例 – (已优化)
2. 工作内容充实
计算机视觉：YOLO v5 v8 相关内容理解与充实
这算是contributor 了吗，哈哈哈
https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/1941
工作中遇到的问题和解决方案的积累
计算机视觉基础积累（同时有python，尽量有C++实现）《大数据+AI 赋能行业，助力企业数字化转型经典落地案例浅析》-- 计算机视觉应用案例《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》：PIL (Python Image Library) 的基本使用《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》：OpenCV （基于Python 接口）的基本使用《计算机视觉和图像处理简介 - 中英双语版》：直方图和强度变换 Histogram and Intensity Transformations
4 门Coursera 课程的学习与笔记 - 100%
Machine Learning in the Enterprise
IBM 计算机视觉
Coursera 强化学习
Advanced Machine Learning and Signal Processing
其他证书
3. AI 兴趣: NLP & AIGC
这个部分针对NLP , chatgpt 出来后，可能NLP 行业的运行范式会发生一些转变，那么我们跟上节奏，进行一些内功 的补充。
计算机生成内容检测AIGC 后下一个巨大的风口：AI生成检测
知识自动抽取
AIGC AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.1-大模型发展历程 之 背景与开端） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.2-大模型发展历程 之 Transformer 与 GPT） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.3-大模型发展历程 之 图像、视频生成与视觉大模型） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.4 -大模型发展历程 之 多模态） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（3 - ChatGPT 成功之路） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（4 - AIGC 应用实践） AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（5 - AIGC 未来展望）
4. 面试、笔试题常读常新（2月新增）
最近半导体行业突然不景气，裁员据说只要一个电话10分钟，非常夸张。看来每隔半年浏览一下不同公司对于人才的新要求非常有必要。比如最近很多深度学习岗位的要求主要集中在推理优化上面，这就要求对一些推理引擎的原理和基本优化方式有所了解，又到了我的盲区了。
更新自己行业认知的同时，做到夯实基础，才能临危不乱。
AI算法工程师的寒冬？我们完全可以反向思维。。。
机器学习综合 选择题 与详解【5年大厂，3年模拟】：
面试、笔试题集：机器学习基础 1-20面试、笔试题集：机器学习基础 21-40面试、笔试题集：机器学习基础 41-60面试、笔试题集：机器学习基础 61-80面试、笔试题集：机器学习基础 81-100面试、笔试题集：集成学习，树模型，Random Forests，GBDT，XGBoost
NLP方向 ---- 面试、笔试题集：
NLP方向 ---- 面试、笔试题集(1) : 套题1，套题2 （reviewed） NLP方向 ---- 面试、笔试题集(2)：基础知识，文本预处理，文本表示，序列标注NLP方向 ---- 面试、笔试题集(3)：关系抽取，知识图谱，文本分类NLP方向 ---- 面试、笔试题集(4)：文本摘要，机器翻译，聊天系统NLP方向 ---- 面试、笔试题集(5)：文本预处理，文本的表示技术，序列标注NLP方向 ---- 面试、笔试题集(6)：数学基础，实践经验NLP方向 ---- 面试、笔试题集(7)：预训练模型 BERT
大数据面试：
大数据基础知识问答 笔试面试高频问题 ---- 基础知识 笔试面试高频问题 ---- hadoop 笔试面试高频问题 ---- Yarn 基础 笔试面试高频问题 ---- spark 基本调优 笔试面试高频问题 ---- spark 基础 笔试面试高频问题 ---- hive 基础 大数据领域面试题大全英文版（Top Interview Questions ）
5. 读书笔记
读书笔记这快 一年至少读个4本书吧
《芯片战争》
低效能人士的700个习惯
学习材料
开源面试书籍：由斯坦福老师编写值得一读
https://huyenchip.com/ml-interviews-book/ https://github.com/chiphuyen/ml-interviews-book https://github.com/wynshiter/700_habits_of_inefficient_people
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