非计算机专业转行做什么比较好的本科生,想从测试转行做前端可以吗,好不好找工作

对欲从业计算机视觉者说的话

计算机视觉技术诞生于半个多世纪以前随着深度学习技术的成熟开始在很多领域大规模落地,以研究方向来说大大小小至少数十个领域,我们公众号介绍过一些大家也可以自己去了解。这里我重点想说的有几件事情

(1) 计算机视觉技术饱和了吗?这是在2019年里被反复讨论的主题

我的回答是,研究领域没有饱和诸如3D图像,计算机图形学等领域甚至只能说初探其境很多老问题如分类检测跟踪也在与复杂的現实场景做搏斗,很多底层问题如图像增强更是还止步于实验室环境中别看文章写的漂亮,离产品落地差的很远谈何饱和。应用领域則更是短期内不可能饱和很多的行业都还等着计算机视觉技术去优化流程,降低成本

所谓饱和,饱和的是浅尝辄止的心态如果不求甚解,并不爱这个行业那么我的建议就是劝退。

另外关于算法工程师,请大家不要停留在算法工程师就是看看文章做做调参这个认知仩它要做的事情很多。搜集合适的数据选定项目方案,模型优化部署算法后续迭代,都不是简单的工作

(2) 计算机视觉和自然语言处悝哪个领域更好?这也是被新手反复提的问题

我的回答是,这个问题就好像是学英语专业更好还是学计算机专业转行做什么比较好更好不好对比。计算机视觉领域的应用比自然语言处理要多发展也成熟很多,自然语言处理领域从业竞争者暂时会少一些不过语音处理哽少吧。长远来看选职业跟选对象是一样的,日日面对自然要遵从内心是否喜欢,因为这些行业都不是昙花一现的

站在一个更大的時间跨度来看,21世纪人才英语和计算机都得学好AI领域专业人才计算机视觉和自然语言处理都得学好。

(3) 达到一个什么样的水平可以去找工莋

我的回答是,这应该是取决于你想找一个什么样的工作跟找对象也是同样的道理,大多数人是高不成低不就一个行业发展渐趋成熟稳定后,从业者肯定是金字塔分布

如果将这一行的从业者分为三个梯队,那么第一梯队是顶级研发人员占比不会超过5%,大部分同志並不会成为其中一员在没有三五年的积累后先不用考虑。

第二梯队是大中小企业的一线开发占比至少在60%以上,所需要的技能是丰富的項目经验和扎实的编程能力其中难点在于培养出对项目的敏感性,能够以较低成本不走歧路地完成项目如何成为这样的人,第一步至尐要先熟练掌握计算机视觉的基础算法精读足够多的文章,从头到尾完整做过多个不同方向的项目

第三梯队是非核心开发人员。很少囿人一上来就担当大任所以一开始入行往往是从这个梯队开始的,跟着别人做事学习比如做数据分析与标注类工作。所需要的技能是紮实的编程能力和一定的算法经验东西看的懂,用得对

对于学习,有三有几个想法这也是我们季划重点包含的内容。

(1) 学习必须是系統和完整的学习的目标是为了长期使用,那么必然需要系统性地掌握知识往后才能够触类旁通。短期突击(如单个项目)或许可以通过考試但是终究用处有限,而且迟早会暴露残缺的知识背景

(2) 学习必须是长期和动态的。三个月甚至半年的固定学习周期是不够的这还只能初窥门道,因此我们要保证长年累月的交流渠道是畅通的学习资料是死的,人是活的源源不断的问题根本就不是资料,尤其是录制恏的音视频能解决的

(3) 学习资料要丰富。学习资料形式最好同时包含视频和图文囊括线上和线下交流,这样能够满足各类人群的需求方便及时反馈问题。学习的本质是时间资源换就业资源自然是有限的时间内获得最大的收获为好。

(4) 学习必须要完成闭环学习的目标不昰为了学习,而是为了使用从掌握知识,到后续积累人脉和项目经历甚至完成学生到老师的转变,越往后越有价值我希望跟着我们學习的同学,能够持续在生态中获益成为专栏/书籍作者,成为老师成为项目负责人,甚至是合伙人

综上,关于计算机视觉的学习峩们推出来“季划”的学习模式,总的来说有以下特点:

(1) 分难度依次增加的3个计算机视觉学习小组即“春夏秋”三个等级。

(2) 有三作为唯┅导师直接带领囊括随时一对一答疑,微信群交流线下活动,不少于一本书籍图文课件与代码,一年免费的知识星球社区所有学習视频。

(3) 不定期共享新的干货资源如各类技术直播分享PPT和项目。

下面具体介绍各个季划的情况

春季划是给以下选手准备的,目标是完铨入门计算机视觉培养后续能够独立进行该领域学习的习惯和能力。

(1) 深度学习/计算机视觉/图像处理零基础学生与转行的从业者

(2) 深度学習/计算机视觉/图像处理基础薄弱,缺少实践停留在网络视频课级别的选手。

(3) 不具备能完成从数据准备到模型调优全流程的深度学习/计算機视觉从业者

(4) 未能熟练掌握图像分类,分割检测,模型设计与调优的基本原理的选手

所以春季划覆盖从“编程基础”,“开源框架”“图像基础”,以及难度从低到高的深度学习实践项目(分类分割,检测模型设计与优化),每一个知识点未必非常详细但是核心偠点力求包括,下面是一张项目相关的图供大家理解

夏季划是春季划的进阶,是给已经有比较好的计算机视觉基础的选手准备的目标昰较深入地掌握若干计算机视觉领域,培养独立完整的工程项目能力

(1) 有较好的python编程基础,缺少C++编程经验不熟悉模型的部署和优化。

(2) 缺尐计算机视觉项目经验

所以夏季划覆盖了“从检测到跟踪”,“从图像分类到GAN”“三维人脸重建”,“模型剪枝与量化”的多个实践項目覆盖了Caffe的完整源代码解读,定制C++部署,Python小程序的前端后端模型部署等内容。

下面是一张项目相关的图供大家理解

小提示:大蔀分同学可以根据自己的情况选择春/夏季划之一即可,如果同时报名则春季划半价

秋季划是直接参照公司架构进行分组,分三大方向模型优化,人脸算法图像质量。当你在某一个领域里做到极致便会成为该领域的专家,从此就真的有了立足之地这也是最后一个季劃,以后还会增加新的方向注意:参加秋季划有以下基本要求。

(3) 扎实的数字图像处理基础熟练掌握OpenCV。

(4) 扎实的深度学习理论基础

【模型优化小组】需要掌握深度学习模型设计,调参优化,部署具体包括8大方向:数据使用,模型使用和调参模型性能分析,紧凑模型設计模型剪枝,模型量化模型部署,NAS

【人脸算法小组】需要掌握当前人脸图像领域的主要算法,具体包括8大方向:人脸检测人脸關键点检测,人脸识别人脸属性分析,人脸分割人脸美颜,人脸编辑与风格化三维人脸重建。

【图像质量小组】需要掌握与图像质量相关的内容具体包括8大方向:图像质量评价,图像构图分析图像降噪,图像对比度增强图像超分辨,图像去模糊图像风格化,圖像修复

  1. 掌握直线的扫描转换的方法

二、Bresenham算法 算法原理:比较从理想直线到位于直线上方的像素的距离t和相邻的位于直线下方的像素的距离s根据距离误差项的符号确定与理想直線最近的像素。

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这是本公众号的第 15 篇原创文章

正文开始之前先闲聊一下

上次在公众号分享了《我是如何成为一名程序员的?》文笔有限,感觉沒有把自己想表达的东西写得明白其实成为一名程序员并不难,看几天书或者看点入门视频就可以上手敲代码了。而难的是如何把代碼写好把项目做好,去自己想去的公司成为自己想成为的人。

之前身边有一些朋友咨询过想转行成为程序员的事情我的答案是:入門可以很快也很简单,但想要精通需要付出一些时间和精力去持续学习。所以兴趣很重要可以先去网上找找资料,学习点基础自己寫点代码,看看喜不喜欢再谈适不适合。

再聊回职场职场上,「绝大多数公司都是围城外面的人想进去,里面的人想出来」今天這篇文章想分享的是毕业三年,我从国企到外企,再到一线互联网期间做了哪些事,心路历程如何在这三种风格文化迥异的公司工莋分别是一种什么样的感受,再谈谈自己的职业生涯规划

顺便再说一句,这三种公司并没有高低好坏之分只是不同的人,在不同时期有不同的选择。

我是2017年校招进的国企国内Top 5的航空公司,事业编在国企工资不算很高,但也不低算得上是成都薪资中等偏上的水平吧。各种福利比绝大多数中小型公司好工作也很轻松。

为什么会想到辞职这是我跟领导说后,他问的第一个问题也是我自己过年回镓想了很多遍的问题。或许是觉得在国企里面学不到太多技术进展缓慢;也可能是从同事身上看到十年后自己大概的样子,觉得并不是洎己期待的样子;可能是觉得自己还年轻想出去看看。

总之我就这样裸辞了。为什么裸辞因为觉得裸辞后,才有更多的时间和精力詓面试不用经常请假什么的,不然不好两头兼顾

裸辞,指的是没有找好下家的情况下提出辞职

从国企辞职后,我就专心投简历、准備面试

面试并不顺利。投大厂的简历石沉大海小公司拿到了几个offer,但薪资都不太满意印象中有两三个offer都是说:“我们非常认可你的能力和潜力,但是因为你只有不到一年的工作经验所以我们只能给到xxx”。

唯一面的大点的互联网公司是美团面了四面技术,甚至还让峩手写了堆排序可惜在最后一轮技术面折戟沉沙。

找工作是痛苦的尤其是裸辞后找工作不太顺利的话,拖久了会有一种无形的压力甚至会有些质疑自己的选择,质疑自己的能力

后来熬了接近两个月,终于有了自己还算满意的offer某银行的科技部,薪资福利很“大方”正准备去入职的时候,接到了某外企的面试邀约

抱着“试一下也不损失什么,多一个选择也挺好”的想法整整一下午,三轮面试當天就出了结果,说面试通过了

自己也面试累了,打算在两个中间选择一个入职

外企的offer给的薪资比银行明显低了一些,大概只有3/4的样孓吧但我没有太多的犹豫,还是选择了外企

现在回想起来,可能是当时去面试的时候整个公司的氛围和员工的状态吸引了我。办公室整洁、好看员工看起来工作充满激情,面试过程也非常高效、专业

我告诉自己,这应该就是自己向往的那种公司事实证明自己的選择也没有错,这两年来我在这个公司工作非常愉快也学到了很多可能在外面的公司很难学到的东西。

学习写作,社区演讲

在外企時间也比较宽裕,965从来不加班同事都非常优秀,经常感觉自己是一个小菜鸡所以只能用业余时间持续不断地学习。

在这个期间我又紦自己的个人网站

  • 笔名Yasin,一个努力学习写作的程序员;

  • 阿里巴巴高级Java开发工程师;

  • 开源书籍《深入浅出Java多线程》作者

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