前端开发工程师请求出战

性能优化一直是Web端的”热度之王“，不论是日常工作还是面试，都是重中之重；小生不才，将我工作所做、书中所得呈现在各位看官面前，供各位看官品味个中滋味。

今天咱们来唠唠怎么用 AI 把户型图里的东西（像墙、窗户、门啥的）用AI模型给认出来。听起来是不是有点高大上？别担心，其实挺简单的！

从“实验室珍品”到“开发者标配”的蜕变 三年前，想要用上最先进的大模型是什么体验？ 你需要先读透几百页的论文，配置复杂的CUDA环境，处理各种依赖冲突，最后在昂贵的GPU上战战兢兢地运行——结果很可能

神经网络是什么？它为什么能“学会东西”？ 很多人第一次听到“神经网络”时，会以为它是一种非常高端、抽象的技术，好像只有穿白大褂的科学家才能理解？

AI就像"学会开车"这个目标： 1.机器学习是"通过练习掌握驾驶技术" 2.深度学习是"最先进的驾驶训练方法" 3.大语言模型是"用这种方法训练出的赛车手"

优秀的人不止“把活干好”：互联网大厂前辈总结的7层修炼之路 昨天和一位互联网大厂的朋友交流，我问了他一个问题：“说说你们见过真正优秀的人是什么样，好让我知道我离目标有多远。

从"感觉不错"到"数据说话"的质变 在之前的文章中，我们系统介绍了检索前优化、检索优化和检索后优化的各种先进技术。但一个关键问题始终悬而未决：我们如何知道这些优化真的有效？

检索前，研究员会构思多个相关的搜索角度（查询改写）。 检索中，他会同时查阅多个数据库和资料源（并行检索）。 检索后，他会综合所有找到的信息，去伪存真，排出一个最可信的答案列表（递归重排序）。

从"找到资料"到"用好资料"的最后一公里 想象一下这个场景：经过检索前优化的精心准备和检索优化的精准查找，你已经从海量知识库中找到了最相关的文档。就像一位研究员，面前堆满了从图书馆找来......