1.Numpy

NumPy是“Numerical Python”的缩写。这里“Numerical” 指的是数值计算，而 “Python” 则是这种数值计算所基于的编程语言。

2.ndarray

ndarray是 “N-dimensional array”，即 N 维数组。这里的 “nd” 是 “N-dimensional” 的缩写，array是数组，用于表示和操作多维数组。

3.Matplotlib

Matplotlib是Matrix + Plot + Library的缩写，即“matrix”（矩阵）、“plot”（绘图）和 “library”（库）三个单词的缩写组合。

4.Jupyter

Jupyter 的缩写含义来源于它所支持的三种编程语言：Julia、Python 和 R。Jupyter 是这三个语言名称首字母的组合

5. AI

Artificial Intelligence，人工智能

6.CNN

CNN是Convolutional Neural Network，常用来指代卷积神经网络，这是一种深度学习算法，特别适用于处理图像和视频数据。

7. SVM

SVM 是 Support Vector Machine 的缩写，中文译为“支持向量机”，是一种基于统计学习理论的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是在高维特征空间中寻找最佳的分离超平面，使得分离超平面与各类别的样本距离最大。

8.NLP

NLP 是指自然语言处理（Natural Language Processing）。这是计算机科学领域与人工智能的一个重要方向，专注于研究人与机器之间如何通过自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

9. CV

CV是Computer Vision缩写，即计算机视觉，是一门研究如何使计算机能够“看”并理解由图像或视频等视觉数据所传递信息的科学。

10.LoRA

LoRA是Low Rank Adaption的缩写，指低秩适配，允许高效地定制预训练的神经网络。这一含义主要应用于人工智能领域的神经网络定制和优化。

11.SFT

SFT指Supervised Fine-Tuning，通常指的是有监督微调。这是一种重要的训练策略，旨在通过利用标记好的数据对预训练的大语言模型进行进一步训练，以优化模型在特定任务上的性能

12.GAN

GAN是Generative Adversarial Networks的缩写，中文译为“生成对抗网络”。GAN 是一种深度学习模型，由两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。

13.RL

RL即Reinforcement Learning缩写，即强化学习

14.RNN

RNN是Recurrent Neural Networks缩写，即循环神经网络含义。循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。它能够捕捉序列中的时序信息和语义信息，适用于处理具有时序关联性的数据，如自然语言、时间序列等。

15.AIGC

AIGC即AI generated content的缩写，“人工智能生成内容”的意思。指通过人工智能技术，特别是深度学习和神经网络等技术，自动产生新颖、独特且有创造性的作品或方案的技术。

16.GPT

GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，即通用预训练模型的意思。GPT是一种基于人工智能的自然语言处理（NLP）模型，它使用了Transformer架构，并在大规模语料库上进行了预训练。这使得GPT能够生成符合语法和语义规则的文本，具备生成连贯、有逻辑文本的能力。

17.LLM

LLM是Large Language Model，即大语言模型意思

18.ML

ML是Machine Learning的缩写，即机器学习的意思。机器学习是人工智能的一个分支，让计算机系统能够利用数据和算法自动改进性能。

19.RAG

RAG 是“Retrieval-Augmented Generation”的缩写，意为“检索增强生成”。这是一种结合了信息检索（Retrieval）与自然语言生成（Generation）技术的人工智能方法。它通过在大量文本数据中检索相关信息，并利用这些信息来增强文本生成的质量和准确性。RAG 模型通常包含两个主要组件：检索器（Retriever）和生成器（Generator）。检索器负责从知识库中检索与输入文本相关的信息，而生成器则利用这些信息生成最终的文本输出。

20.TTS

TTS是Text to Speech的缩写，指的“从文本到语音”或“文本转语音”。这是一种将文本信息自动转换为自然、流畅语音输出的技术，属于语音合成（Speech Synthesis）领域。

21.RLHF

RLHF是Reinforcement Learning from Human Feedback，即人类反馈强化学习的意思。RLHF是一种大模型强化学习方法，旨在通过人类反馈来指导大模型的行为。

22.PEFT

PEFT是Parameter Efficient Fine-tuning的缩写，即参数高效微调。

23.DL

DL是Deep Learning，即深度学习的缩写。深度学习是机器学习的一个子集，通过使用多层的神经网络来学习数据的复杂模式。