线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称 LDA）是一种经典的统计学方法，主要用于 特征降维 和 分类问题。课程详细讲解了 LDA 降维和分类的原理。

std::async 是 C++11 引入的一个工具函数，它主要用于在程序中创建 异步任务、延迟任务。本篇文章将通过设计的 6 个示例程序来展示如何利用 std::async 实现异步任务与延迟任务。

在现代软件开发中，多线程编程都至关重要，而 std::thread 类则是 C++ 支持多线程技术最重要的类。通过对 thread 源码进行理解，能够让我们更好的了解和使用 std::thread 来构建多线程程序。

主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维技术。数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程，同时尽可能保留原始数据的重要信息。

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率的无监督学习模型，通过假设数据由多个高斯分布组成来进行数据建模，在机器学习、统计学和信号处理等领域有广泛的应用。

Google gRPC（Google Remote Procedure Call）是一个高性能、开源的远程过程调用框架，它允许客户端直接调用远程服务器上的方法，就像调用本地方法一样。

期望最大化算法（Expectation Maximization，EM） 是一种基于不完整、包含隐变量观测数据进行统计模型参数估计的方法。

Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据的工具。

std::ref 是 C++ 标准库中的一个重要的工具，用于实现将原本作为值传递、需要拷贝的对象，能够以避免对象拷贝的方式传递。

std::bind 是 C++11 引入的一个函数适配器，它可以将函数或可调用对象与其参数绑定在一起，在调用时，减少传入的参数数量，从而简化函数调用。

ChatGLM3-6B 是一个 ChatGLM 系列的开源对话模型，分享如何在本地简单部署，实现一个支持多轮对话的聊天系统。

课程详解讲解了 new/delete、operator new/delete、placement new/delete 的用法，帮助大家深入理解动态对象的管理。

随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。随机森林在很多不同的领域表现出色，成为机器学习领域不可或缺的工具。

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，在图像处理、文本分析等领域有着广泛的应用场景。其高效、简单的特点，使得其成为必学的算法。