对20年即将入学的计算机视觉研究生，该怎样修炼三年？
21年更新 python这个语言是比较容易的，大家经常说的，有手就行，推荐的学习资料的话，也挺简单的直接使用官方的入门文档敲一遍，就够了。 python官方文档地址：python3官方文档 剩余的各种常用的包，比如numpy，opencv，pandas，matplotlib，scikit-learn等这些，用到的时候再去翻文档学一学。 推荐使用pytorch作为深度学习框架，比较容易上手。 基本的pytorch使用方法的话，也是推荐官方文档，pytorch官方文档 c++ 我用的不多，面试的时候有的面试官会问到，我当时就把c++ Primer翻了一遍，就这本书。   相信大家都学过，学过基础之后，可以刷刷力扣，提升自己的工程能力。这里是我自己整理的分类刷题笔记。 秋招leetcode分类刷题指南 线性代数，概率论与数理统计， 矩阵论 线性代数和概率论与数理统计，本科上过相关的相关课程，矩阵论我研究生上过学校的 应用数据基础，里边有部分矩阵论的内容。 这里线性代数相对来说比较重要，推荐MIT Gilbert Strang的课程（b站也有） 机器学习西瓜书   统计学习方法   百面机器学习   推荐吴恩达老师的cs229。另外b站有个良心up主，手推各种机器学习算法，建议看一看。名字叫（白板机器学习） 【机器学习】【白板推导系列】 这个白板推导系列的全部公式，up主已经开源在github上： https://github.com/shuhuai007/Machine-Learning-Session 强烈推荐李飞飞老师的 CS231n（一定要看一下，b站有）。 这本“花书”多翻几遍，值得多看，第一遍看可能会有点难理解。   本科上课的时候，翻过 冈萨雷斯 的这本书   看这些论文：LeNet——>AlexNet——>VGGNet——>GoogLeNet——>ResNet——>DenseNet——>SENet MobileNetv1 v2——>shuffleNet——>EfficientNet 中间穿插着看看BatchNormlization，CBAM 论文看完之后，找一个数据集，将上边的各种算法都跑一下，体验一下。推荐一个代码： 一个600+star的入门级图像分类代码库推荐 推荐一篇综述: Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey 然后阅读其中的主要关键性论文： 推荐使用mmdetection来做目标检测实践 推荐一篇综述 A SURVEY ON DEEP LEARNING METHODS FOR SEMANTIC 可以主要依据不同的项目任务所涉及的视觉算法，来进行特定的学习。 我的常用套路就是： 我自己主要搞过其他的比如 半监督 自监督和无监督，相关的内容就不放上来了。 Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 近两年Transformer在视觉上比较火，我没有过多的关注，近期毕业论文交了没啥事的话，打算翻翻ViT的论文，整理梳理一下思路，持续更新在 “小哲AI”公众号中，感兴趣的可以关注一下，一起学习。 闲暇实践，可以关注一下 Kaggle，天池的AI比赛，这俩能拿奖的话，找工作的时候还是能吹一下牛逼的。其他还有很多平台也会有各种比赛，也可以去练练手。 最好能找个时间出去实习一下，提前感受一下公司算法工程师的工作内容，也为毕业招聘积累一些经验，有一些公司的项目经验是很重要的。 本文中提到的各种论文以及综述，可以到“小哲AI”中自取。 自己也是刚入门一年的研一小白，这一年学下来，自己的感觉不读博面向找工作的话，个人感觉最重要的就是编程能力了 语言方面，python用的熟一点，视觉的话，听师兄说的，最好要学一学c+ +,不能只会一个python，c++ 作为辅语言就好 框架上，pytorch入门简单。对于新手相对友好，我刚开始用使用的是tf1.0，感觉太不友好，pytorch类似于python，动态图，与numpy很接近，上手快，最近几年的发展，基本上和tf已经平分秋色，tf2.0也已经支持动态图，但是我没有再尝试过。个人建议使用pytorch. pytorch入门图像分类项目： 面向找工作的话，leetcode是很重要，可以在平时闲着没事的时候，做一做leetcode上面的题，刷题开始建议分类别，每类做10几道，这样能快速培养自己的感觉，自己也在平时刷一些题，分类刷题的过程记录在 计算机视觉，建议不要只学一个cnn，对于传统机器学习的各种算法也都要学一学，推荐吴恩达老师的cs229。另外b站有个良心up主，手推各种机器学习算法，建议看一看。名字叫（白板机器学习） 这个白板推导系列的全部公式，up主已经开源在github上： 书籍的话，机器学习方面推荐两本经典的，周志华老师的机器学习，李航老师的统计学习方法 下边这个链接为大神手推周志华老师的机器学习算法： 下边这个github链接是一个大神手写实现李航老师统计学习方法的全部算法： 自己根据这个仓库中大佬的代码，还有一些其他的资料，慢慢也在尝试使用python，不调库实现这些经典的机器学习方法，不要脸的放上自己的代码地址： 深度学习相关视频看吴恩达老师的cs230还有李飞飞老师的cs231n，书籍的话深度学习花书可以翻一翻 提到的cs229，cs230还有cs231n这些课程在B站上都能找到 计算机视觉CV方向尽量多读一些论文，先找一些相关方向的综述文章读一下： 推荐目标方向的综述文章，这个仓库持续更新，可以持续跟踪一些新的文章： 对于目标检测方向的经典文章中文详解： 在做项目的时候，尽点心，在实际的操作中会学到实际的模型落地部署方面的问题。 比赛经历也是非常重要的，如果能够在大赛中获奖的话，那会对找工作非常有用的，就算不能获奖，一些实际经验也会让自己有更加实际的理解。比赛平台:kaggle，天池，华为云等。