【面试相关】非计算机专业如何1年内自学拿到算法offer
本文總結自己學習計算機視覺的經歷。
我就是非計算機專業的,在18-19年1年時間內自學拿到商湯實習offer,20年畢業加入思謀成為一名算法工程師。我想我應該很適合回答這個問題。
之前寫過一個實習面經,感興趣的可以看一下計算機視覺暑期實習面經_筆經面經_牛客網 (nowcoder.com)
對于一個完全不懂的計算機視覺領域,并且沒有師兄師姐指導的情況下,必然走過很多歪路,這里我想先記錄一下做過的一些事情,最后給出資料推薦和心得。
01
心路歷程
第一步,買書和逛知乎。剛接觸計算機視覺的時候,啥都不懂,然后就喜歡在知乎上看別人寫文章(前兩年分享的質量要好很多,現在有點下降了),然后就是必踩的坑,買書
上面是部分書,買了很多書(emmmm, 可能是喜歡收藏吧),但是我看過的基本上只有統計學習方法,hhhhh
買書是錯誤示范,不推薦買大部頭書籍,合理做法看資料推薦部分,逛知乎還是不錯的。
第二步,看論文和寫筆記。然后就是看論文,以目標檢測為例,首先推薦一個綜述Object Detection in 20 Years: A Survey,按照時間順序,先找到關鍵文章,其他文章都是這些文章的修修補補,roadmap傳統目標檢測DPM -> Two-stage:RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN -> One-Stage:YOLOv1&v2&v3、SSD、RetinaNet -> Anchor-Free:CornerNet、FCOS、CenterNet -> Transformer:DETR,看完文章還不夠,好文章適當寫一下筆記,鍛煉自己寫文字和歸納總結的能力,最好找到對應的code進行理解實踐。
第三步,打比賽。有了大量的知識積累,就可以去實踐了,實驗室的項目看運氣,可能碰不到好項目,不能坐以待斃,打比賽是一個比較好的選擇,從實踐中才能更好的體會算法的適用范圍和真實數據如何處理的。我之前在天池也就拿了個第8名還有個36名吧,學到什么更關鍵,至少面試的時候有東西說。
第四步,刷題和找實習。有了上述的知識儲備和實踐經驗,就要刷一下簡歷了。算法coding必不可少,面試必考,如果沒有基礎,推薦先看劍指offer,上面對常見題型做了總結。面試的時候對自己簡歷上的東西一定要清楚,簡歷上都不會,你完了,多面試多總結,查漏補缺。
有了上述的積累,拿算法offer是水到渠成的事情。
02
資料推薦
不推薦買大部頭書籍,一般大部頭買來都扔書架上吃灰了(都看完的算你nb),最實用的還是一些工具的document。實際場景,一般是遇到問題,查閱,遇到問題,查閱的循環過程,光啃書不實踐,記不住啊,還體會不到樂趣,消磨積極性。
以下羅列一下常用document和網站,少而精才是有效推薦
競賽
kaggle、阿里天池
coding
推薦劍指offer,可以更快的掌握coding技巧
另外就是coding的刷題網站,推薦leetcode,題目多且全,推薦先刷力扣 (leetcode-cn.com)
document
編程工具:Python、PyTorch、OpenCV
代碼庫
圖像分類:pytorch-image-models 基本上涵蓋所有主流網絡
目標檢測:?MMDetection、Detectron2?這兩個都是優秀的代碼庫,值得學習借鑒
查閱各個領域的最新進展,可以查閱這個網站,會記錄一些sota的paper和code鏈接:paper-with-code
學習視頻只推薦三個
機器學習:李宏毅機器學習?(打包到Smarter了) 上課太有趣了
計算機視覺:李飛飛cs231n (打包到Smarter了)
經典paper解析:AI百篇經典論文
如果非要買書,機器學習可以買一些書籍,比如統計學習方法、西瓜書
《機器學習》俗稱西瓜書,圖例多容易理解,缺點較厚實,推理過程不詳細。
《統計學習方法》比起西瓜書,更干,推理詳盡,篇幅少,但是圖例少不容易理解。
從實用主義出發,以上入門完全夠用了,對深度學習和計算機視覺有了一些了解,后面就可以自己愉快的玩耍了。
03
心得
1.geek是必須的,想要跨專業必須付出更多。
2.當然也要勞逸結合,多運動,健康更重要。
3.不要假裝努力學習,到底懂不懂,有沒有學會,自己心里比誰都清楚。
4.焦慮是因為實力不配,對未知的恐懼,不斷輸入才能更自信。
5.心態要好,你能決定的只有很小一部分,但依然要相信人定勝天。
6.精準的內推資源很重要,可以減少很多搜集信息的時間(比如找我,我有各種計算機視覺崗位的內推信息)。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【面试相关】非计算机专业如何1年内自学拿到算法offer的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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