🚀 这里是一个系统化的机器学习知识库 示例代码
记录我的学习与求职历程，也希望能帮助到更多正在学习或者准备 AI 岗位的同学。
前段时间在找工作面试，想乘上 AI 这股东风，正好我所学专业也是人工智能，于是下定决心要找算法岗或者 AI 岗，很多人都说 算法岗要求高，没有 顶会顶刊 连面试都进不了，传统算法岗包括 搜广推、视觉 等岗位确实需要顶会顶刊，因为论文是能证明你实力的最好方式。
但实习的经历让我认识到，如今 AI 大大降低了算法准入的门槛。AI 让整个计算机行业、整个互联网行业焕然一新，可以说带来了相当的增量，有增量就会有人才缺口，就会适当地降低要求，也更有利于我们搭上 AI 这趟快车。
没有顶会顶刊并不代表只会写个 Hello World 就能进算法岗。
如今 AI 岗位一个是传统的 算法研发岗，研发岗仍然需要过硬的算法能力与优化技巧，这里还是顶会顶刊者的天下。不否认有优秀的人没有顶会顶刊也能进入传统算法岗，但是其中的竞争强度是相当大的。
另外一个就是 AI 应用岗，如今企业更多的要求是将算法落到实地。企业要生存，就要赚钱，光研发赚不了钱。研发出来的东西卖出去，有市场、有用户、有过硬的产品才能赚钱。
所以 AI 应用岗 是现在各大厂正在加紧扩招的岗位之一，包括 Agent 工程师、大模型应用工程师、AI 后台工程师等等，腾讯、阿里、字节、美团、京东这些大厂也开始下场抢人。
虽说抢人，但是抢的是 优秀的人，所以我们要在机会来临之前准备好，这样才能变成那个被抢的人。
上面只是我对算法行业的一些粗浅的认识，也更加坚定了我选择算法 AI 的决心，于是我就开始准备，想从头武装自己。
无论是传统算法岗还是 AI 应用岗，知识框架和体系都是一样的。
想要入门就一定要从 机器学习 开始，到 深度学习，再到 AI 和大模型。
基础打不牢，面试的时候面试官一问就露馅了。
但是不像我当初学 Java 的时候有 JavaGuide，背八股有小林 coding，我在网上找了一大圈，都没有个像样的 AI 知识库或者八股，所以我痛定思痛，没人搞，我搞！
从有这个想法开始，我就开始干。
第一个问题就是我该怎么把知识库展示给大家。
我现在没有实力（没钱）去开一台服务器一直托管我的网站，或许后面会哈，所以我就想用现有的笔记软件。决定之后，我就开始试。
因为最开始是用语雀写博客，所以对语雀非常了解，它有一个最大的弊端就是 每月文档创建上限 100 篇。
我的目标是把每个知识点都创建一个文档，这样学习起来不用老想“怎么还有这么多”，读一会就读完了，很有成就感，能促进大家学习，所以语雀就 Pass 了。
接下来我就又去用了 Notion。Notion 可以说是生态最完善的一个笔记软件了，但是我感觉用起来学习成本稍微有点高。
最后我选择了 飞书。
飞书不仅没有文档个数限制，并且和语雀的使用方法大概一致。
同时它收购了一家绘图公司，对图像处理支持比较好，所以飞书简直就是为我而定的。
这也就有了你们今天看到的这个知识库！
在使用的过程中，我发现飞书还有很多小优点，比如鼠标放在链接上就可以 预览内容。
同时对一些专业名词点击就会有 解释，让我们的学习更加便捷，不用见到一个不知道的名词再去问 GPT 了。
创建这个知识库工程量还是很大的，从大纲确立到内容书写再到排版，可以说是日积月累的结晶。
目的就是帮助大家能够建立起机器学习的完整的 属于自己的体系框架。
这个知识库是 机器学习，后面我会继续更新 深度学习知识库 和 AI 大模型知识库。
如果大家急需的话，可以催更我。
学习需要坚持。
无论是找工作、找实习，还是为了提升自己把握未来机会，
希望这个知识库能让你有所收获，哪怕只是一点点！
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