我从八月下旬开始写的，到现在差不多有半年了，总结一下吧！

1.计算机视觉

在计算机视觉方面，想必两个有名的深度学习框架（TensorFlow和PyTorch）大家都很清楚吧，以及OpenCV库。对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。在物体跟踪方面，可以采用了基于目标检测的方法，通过训练YOLO（快准狠）或SSD等目标检测模型，实现对物体的实时跟踪。为了提高算法的鲁棒性，可以采用了数据增强等技术，对模型进行持续优化。

2.自然语言处理

在自然语言处理方面，可以使用了自然语言处理工具包，如NLTK和spaCy。对于情感分析，首先可以采用了基于词嵌入的方法，通过训练词向量模型（如Word2Vec或GloVe）来学习词的语义信息，并使用分类器进行情感分类。对于问答系统，采用了基于知识图谱的方法，通过构建知识图谱来存储问题和答案的对应关系，并使用搜索算法进行答案的检索。为了提高算法的准确性，采用了注意力机制（transformer）和上下文编码等技术。

3.机器学习和人工智能

在机器学习和人工智能方面，分类、回归和聚类三大任务可以使用了Scikit-learn等机器学习库。对于分类问题，有着支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等分类算法；对于回归问题，有着线性回归、岭回归和套索回归等算法；对于聚类问题，有着了K-means和层次聚类等算法。为了提高算法的性能和准确性，可以采用特征选择（包裹式，过滤式，嵌入式）、特征降维（PCA，t_sne）和模型集成（boost,stacking,bagging）等技术。

4.Java

在Java方面，学习了Java的核心语法和常用框架。通过实践项目，掌握了Java的面向对象编程思想、异常处理机制、集合框架以及多线程编程等技术。同时，我也学习了Java Web开发的相关技术，如Servlet、JSP和Spring框架等。这些技术为我提供了强大的编程工具，让我能够更加高效地进行Web应用开发。

5.Matlab

在Matlab方面，掌握Matlab的基础语法和控制流语句、数组和矩阵操作、数值计算和符号计算等功能即可。通过实践项目，我掌握了Matlab在数据分析和可视化方面的应用技巧。同时，我也学习了Simulink的使用方法，通过建立数学模型进行系统仿真和分析。这些技术为我提供了强大的科学计算和数据处理工具，让我能够更加高效地进行数据处理和分析工作。

6.控制理论

在自动控制原理与现代控制理论方面，我主要使用了Matlab/Simulink进行控制系统设计和分析。通过建立数学模型（如传递函数和状态方程），我对控制系统进行模拟和优化。在实际应用中，我采用了PID控制、状态反馈控制等控制策略，并通过Matlab进行仿真验证。为了实现有效的控制效果，我注重选择合适的控制参数和控制结构。

此外，在实践项目中，我还使用了其他一些具体的技术和工具。例如，在人脸识别中，我使用了OpenCV进行图像预处理和特征提取；在物体跟踪中，我使用了卡尔曼滤波器进行物体位置的预测和更新；在情感分析中，我使用了TF-IDF和word2vec,bert进行文本向量化；在分类、回归和聚类项目中，我使用了网格搜索、交叉验证等技术进行模型选择和参数优化；在控制系统中，我使用了Matlab的Simulink进行系统仿真和设计。