本文探讨了模拟信号处理与数字信号处理的基础，以及在机器学习中的应用，包括决策树、随机森林、贝叶斯等传统方法，以及深度学习模型如神经网络、MLP、RNN、CNN和Transformer。同时，也关注了近年来兴起的大模型，如GPT、BERT和GLM。
模拟信号处理 + 数字信号处理
机器学习 （决策树 随机森林 贝叶斯 支持向量机 神经网络 等方法）
深度学习 （MLP/ANN RNN CNN Transfermer 等模型）
大模型 （GPT BERT GLM 等大模型）
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