CV和SP各有优缺点。CV强调个人工作经历和成就，SP则注重个人技能和潜在贡献。选择哪种方式取决于求职者自身的特点和目标公司的需求。
如果个人拥有丰富的经验和成就，CV是更好的选择；如果想突出自身技能和对公司的贡献，SP会更加有效。最好的方式是综合运用CV和SP，进行全方位的职业展示。
CV大模型是指针对计算机视觉（Computer Vision，CV）任务而设计的大规模深度学习模型。这些模型通常包含数百万到数十亿个参数，并使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习技术进行训练。
CV大模型在计算机视觉领域中具有广泛的应用，如图像分类、物体检测、语义分割、人脸识别、行为识别等。这些任务对模型的精度、鲁棒性和泛化能力都有很高的要求，因此需要大模型来提供更强的表达能力和更好的性能。
一些知名的CV大模型包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception、EfficientNet等，在ImageNet等公开数据集上取得了优异的成绩。这些模型已被广泛应用于各种实际场景中，如智能手机摄像头、安防监控系统、自动驾驶汽车等。