学习资料记录

常用软件

  • 编程：

    • MATLAB

      • 学术科研人手必备，非常常用
    • PyCharm
      • 开发Python必备
    • Visual Stuido
      • 开发C++必备
    • VS Code
      • 浏览C++或Python代码赏心悦目，也可以写markdown笔记
    • Anaconda
      • 创建多个Python虚拟环境需要用到
    • Qt Designer
      • 用于制作软件界面，非必需
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      • 项目可能需要用到，非必需
  • 程序员常用：
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      • 快速查看各种形式的代码和文本
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      • 管理Git仓库，代码备份
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      • 远程连接Linux、文件传输
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      • 远程连接Linux、文件传输
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      • 远程连接Linux、文件传输
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  • 待更新。。。想起来再继续补充

技能树

  • 基础知识

    • 图像处理基础
    • 机器学习、深度学习、计算机视觉基础
    • Python入门
    • MATLAB入门
    • Python的OpenCV基础知识
    • Linux命令行简单了解
    • Git和github的使用
  • 进阶
    • Python的深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等
    • Markdown格式的写作
    • Linux环境的CMake、gcc、gdb等编译开发工具
    • C和C++入门
    • C++的OpenCV配置、编译、基础知识
    • Python或C++环境开发Qt界面
  • 更难，其他内容
    • TF-lite
    • 树莓派、工控机等小型设备上图像处理
    • TinyML
    • 计算机底层了解，如操作系统、计算机组成原理、计算机网络
  • 待更新。。。想起来再继续补充

推荐参考书 --图像、计算机视觉方向

  • 数学

    • 线性代数 J.Leon
    • 统计学习方法 李航
    • 最优化导论 Edwin K.P.
  • 专业相关背景知识
    • 嵌入式C语言自我修养 王利涛
    • 信号与系统 Oppenheim
    • Linux命令行与shell脚本编程大全 布鲁姆
    • Linux命令行大全 William Shotts
  • 图像处理相关
    • 数字图像处理 冈萨雷斯
    • 机器视觉 伯特霍尔德
    • OpenCV轻松入门 李立宗
    • OpenCV计算机视觉编程攻略 罗伯特·拉戈尼尔
    • 数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现
  • 深度学习相关
    • Python编程-从入门到实践 Eric Matthes
    • Python编程快速上手 Al Sweigart
    • 深度学习入门-基于Python的理论与实现 斋藤康毅
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    • Python深度学习 弗朗索瓦·肖莱
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其他

  • 大部分知识有个印象就行，用到了再具体了解，不然要学的东西非常多，时间是来不及的
  • 大部分写不出来的代码总能在github找到，只要掌握了合适的查找方法
  • 大部分的问题在官方文档上其实都写的很清楚，比如OpenCV官网、MATLAB帮助手册等，比各种乱七八糟的博客写得更清楚
  • csdn等中文网站上抄袭内容严重，有时多去github、Stack Overflow等网站看看，还可以提高英文水平
  • 多关注一些新的研究进展，也许能获得灵感，再和其他东西结合一下做缝合怪
  • 资料记得经常备份，在网盘、硬盘、github等多处备份，做好版本记录，毕竟有些东西需要改n次
  • 不确定的东西动手尝试一下，写一写代码排查问题印象深刻
  • 遇到的问题做个记录，之后遇到节省时间
  • 关注一些公司招聘，感觉热门方向，可以往这些方面靠拢自主学习

作者

  • 主页

    • https://github.com/yaofanghao

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