人工智能

扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，受热力学中扩散过程的启发，通过模拟数据从噪声中逐步去噪的过程来生成样本。其核心思想是渐进式地添加噪声（正向过程）和逐步去噪（反向过程）。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过对抗训练生成数据的深度学习模型。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的预训练语言模型，其核心思想是通过双向Trans

Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，最初由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出，

深度学习模型能够在各种生产场景中发挥重要的作用，而深度学习模型往往在Python环境下完成训练，因而训练好的模型如何在生产环境下实现稳定可靠的部署，便是一个重要内容。

机器学习模型的训练通常在Python环境下完成，而现实生产环境的复杂性和多样性使得模型的部署成为一个值得关注的重点。

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、目标检测、模式识别等领域。它通常搭配在Visual Studio集成开发环境中使用，配置步骤主要有下载安装、加入系统环境变量、设

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种受物理中固体退火过程启发的元启发式优化算法，用于在大规模搜索空间中寻找近似全局最优解。