计算机视觉工程师的万里长征路(附完整学习资料)

前言

计算机视觉 (CV) 作为人工智能 (AI) 的子方向,近年来十分火热,广泛应用于各大领域,如人脸识别、无人驾驶、智慧交通、智慧医疗和机器人等。其网络模型和算法也是层出不穷,涉及的理论基础也十分广泛。本文将列举计算机视觉工程师的知识结构,同时分享相关技术快速入门博客传送门。目的在于巩固拓展自身所学,与大家互相交流,共同进步。

1 计算机基础

虽然面试基础四大件在 CV 日后工作中可能用处不是很大,但这些往往能决定一名码农的上限(咱也是听前辈说的,还没那体会)。但实际一点来说,计算机基础在面试中所占比例不容忽视。

2 编程语言

随着 AI 的兴起,Python 这门脚本语言最近特别火。不可否认的是,Python 代码简单易学,操作方便,尤其体现在深度学习 (DL) 网络模型实现上;但企业级开发中,只会 Python 是不够的,算法的落地应用更多还是依赖 C++,很多 CV 库和 DL 框架都是用 C/C

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