这个暑假做什么好呢。。。

终于考完试了,成绩呢也比上不足,比下有余,大佬们各种95+,让本渣瑟瑟发抖

一共将近50天的寒假,掰掰手指算一下,嗯,比上个寒假多了几天。而上个寒假的收获,就是steam游戏时长多了三四百个小时。这个寒假要是还这样,能不能成为游戏大佬我不知道,在学业上怕是被大佬们从渣碾到粉了...

所以还是要规划一下子滴

12月下半旬之后,好多的博客都被我以草稿的形式保存的,没写完,发出来也不大好看。。。(主要是懒啊,太懒了)

之前为了抓一些游戏饰品数据,简单学了下python的皮毛,在此之前也是粗略的能够用QT写一个不算难看的界面,所以近期打算写一个基于QT抓取steam游戏(包括价格,游戏类型,优惠等等属性)。以后也不用每次都打开steam看什么游戏降价了,嘿嘿

刚刚翻了一下,数据结构分栏我好像只写了几种排序方法,大二学的时候成绩勉强优秀,很多概念比较模糊,而且学校教授的也比较基础,比如印象里背包算法也只是大概讲下,没有代码实现过,所以打算正好复习一下~~

就这些吧,太多的话我会想放弃的~~怎么说假期还是要给自己留一些玩游戏的时间大笑

智能视觉工程专业是一门融合了计算机科学、电子工程、光学、人工智能等多个领域的交叉学科,主要关注图像获取、处理、分析与理解等方面的应用。为了在入学后能够更快地适应学习节奏,新生可以在暑假期间提前掌握以下知识和技能。 ### 数学基础 扎实的数学基础是理解和应用智能视觉技术的前提。建议重点复习线性代数、概率论与数理统计、微积分等课程内容[^1]。 - **线性代数**:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等概念对于理解图像变换和机器学习模型至关重要。 - **概率论与数理统计**:随机变量、分布函数、贝叶斯定理等内容为后续学习图像识别中的不确定性建模提供支持。 ### 编程语言 掌握至少一门编程语言是进入该领域的门槛之一。Python 和 C++ 是两个推荐的选择: - **Python**:因其简洁易学且拥有丰富的库如 NumPy, SciPy, Matplotlib 以及 OpenCV-Python 接口而被广泛使用于教学和研究中。 - **C++**:对于需要高性能计算或嵌入式系统开发的部分应用场景来说非常重要,尤其是在工业级视觉系统开发时更受青睐。 ### 图像处理入门 了解基本的图像处理技术可以帮助你更好地理解后续的专业课程。可以尝试自学以下主题: - 像素操作、灰度化、二值化 - 滤波器(均值滤波、高斯滤波) - 边缘检测(Sobel算子、Canny边缘检测) ```python import cv2 import numpy as np # 读取图片并转换为灰度图 img = cv2.imread('example.jpg') gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用Canny进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray_img, threshold1=100, threshold2=200) cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 计算机视觉初步 对计算机视觉有一个大致的认识,包括但不限于目标检测、图像分类、物体跟踪等基本任务。可以通过在线资源或者MOOC课程来获得这些知识。 ### 人工智能与机器学习 虽然深入的人工智能理论可能较为复杂,但了解一些基础知识将有助于未来的学习。特别是监督学习、非监督学习的概念及其实现方法,例如K近邻算法、支持向量机(SVM)等传统机器学习模型[^1]。 ### 实践项目 通过实际动手小项目来巩固所学的知识是非常有效的。可以从简单的图像处理开始,逐步过渡到利用现有框架实现更复杂的视觉任务。 ---
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