CV 算法工程师成长之路

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  前言

本项目最初是当作 cv 算法工程师实习内推表、校招可投递公司汇总以及个人面经的汇总，后面逐步转变为个人 cv 算法工程师成长之路所记录的技术栈笔记、以及少部分面经等内容。

项目部分内容参考自 github 项目/网络博客/书籍和 个人博客 等，由于时间和精力有限，有些知识点还没有没有完成，请见谅。

GitHub 已经支持直接显示 latex 公式，部分公式如果显示不全，也可在谷歌浏览器安装 MathJax Plugin for Github 插件访问(需要翻墙下载安装)，或者下载仓库到本地，使用 Typora 软件阅读，也可以使用安装了 Markdown+Math 插件的 VSCode 软件阅读。

目录

作为一个计算机视觉算法工程师，需要掌握的不仅是计算机编程知识，还需要掌握编程开发、机器学习/深度学习、图像识别/目标检测/语义分割、模型压缩、模型部署等知识点，我整理了一个 技术栈思维导图。

强调一下如何从“零”起步，首先确保基础打好。建议完整修完一门国外经典课程（从课程视频、作业到项目），然后完整阅读一本机器学习或者深度学习教科书，同时熟练掌握一门基本的编程语言以及深度学习框架。（参考 中国人民大学赵鑫：AI 科研入坑指南）

• 计算机基础
• 编程语言
• 数据结构与算法
• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 模型压缩与量化
• 高性能计算
• 模型部署
• 图像算法岗面经

学习路线

cv算法工程师学习成长路线

面试题

深度学习基础的一些面试题和 Python 编程相关的面试题，部分题目来源网上资料。

• 深度学习面试题
• Python3 编程面试题

可投递公司

鉴于 2019 年写的春招算法实习岗位表绝大部分已经失效，本人也再无精力维护，故将其移除，故不在展示在仓库主页上。

虽然算法工程师可投递的公司是较多的，但是岗位提供的 hc 是不及开发多的，这点需要注意。以下表格侧重于计算机视觉算法和算法优化/部署工程师岗位。

我的公众号

更多知识和最新博客，欢迎扫码关注我的公众号-嵌入式视觉，记录 CV 算法工程师成长之路，分享技术总结、读书笔记和个人感悟。