什么是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)？計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是指利用攝像頭、攝像機(jī)等傳感器，結(jié)合機(jī)器視覺算法，賦予智能設(shè)備人眼的功能，從而對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別、檢測和測量。關(guān)注優(yōu)就業(yè)，多了解人工智能。maya中cv和uv是什么意思

什么是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)？

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是指利用攝像頭、攝像機(jī)等傳感器，結(jié)合機(jī)器視覺算法，賦予智能設(shè)備人眼的功能，從而對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別、檢測和測量。

關(guān)注優(yōu)就業(yè)，多了解人工智能。

maya中cv和uv是什么意思？

是CV曲線，不是UV曲線；創(chuàng)建菜單中的EP曲線和CV曲線都是已建立的曲線。結(jié)果沒有區(qū)別，只是算法不同。EP是計(jì)算建立點(diǎn)的位置，CV是計(jì)算兩點(diǎn)之間的平滑程度。EP的每個(gè)點(diǎn)包含2個(gè)CV值，每條曲線至少由4個(gè)CV值組成。紋理材質(zhì)中使用的一個(gè)向量值叫做UV，意思是曲面的經(jīng)緯度；

人工智能的行業(yè)情況是怎樣的？整個(gè)行業(yè)是怎么分類的？

AI行業(yè)看似如火如荼，其實(shí)是大部分公司之間的模仿和重復(fù)，噱頭多，落地少。真正的技術(shù)突破很少，而且很慢，只有少數(shù)AI巨頭在創(chuàng)新，大多數(shù)都在湊熱鬧。而且現(xiàn)在AI行業(yè)的熱錢有流出大于流入的趨勢，AI行業(yè)不會(huì)一直這么熱，也會(huì)進(jìn)入一個(gè)正常的行業(yè)周期。這就是當(dāng)前AI行業(yè)的大背景。

讓 讓我們談?wù)勅斯ぶ悄苄袠I(yè)的待遇和工作分類。

要說人工智能的待遇，首先要知道什么是人工智能工作。基于我的理解，我個(gè)人認(rèn)為可以分為以下幾點(diǎn):

人工智能研究小組

人工智能應(yīng)用組(研究、系統(tǒng))

業(yè)務(wù)組(算法工程師)

人工智能研究小組由科學(xué)家和工程師組成。科學(xué)家包括NB的博士教授，工程師則在前面幫助丹尼爾加快研究進(jìn)程。比如大牛A有好幾個(gè)NB的想法，就找了一兩個(gè)NB的高手工程師來干，最后弄了個(gè)論文會(huì)。我簡單看了一下這些大師級(jí)工程師的背景，屬于名校里的頂尖高手。他們以碩士的身份加入，但他們已經(jīng)有很強(qiáng)的科研能力，但他們只是沒有 不要攻讀博士學(xué)位。

AI研究組做的是最前沿的技術(shù)，短期內(nèi)真正需要落地產(chǎn)品的是AI應(yīng)用組。按方向分，有自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺，大規(guī)模規(guī)劃機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)等等。有各種做深度學(xué)習(xí)模型算法系統(tǒng)平臺(tái)優(yōu)化的天才牛博牛碩。他們要么在某個(gè)領(lǐng)域有積累，要么熟悉C，分布式高性能計(jì)算。前者以博士、教授為主，后者碩士較多。

公司里以上兩個(gè)群體的人不多，但是這幾天研究AI的人多了，專家也多了。醫(yī)生之間的競爭特別激烈，碩士和博士學(xué)位就更難了，所以大部分人其實(shí)都是去商團(tuán)做AI的。

在業(yè)務(wù)組，我們通常只使用AI應(yīng)用組已有的模型和框架，加上自己對(duì)業(yè)務(wù)的理解，提出一定的優(yōu)化和個(gè)性化培訓(xùn)。有些大公司的集團(tuán)還是要自己做輪子，比如廣告算法集團(tuán)，醫(yī)生占一半以上，各種個(gè)性化的算法模型。。但在大多數(shù)算法工程師群體中，做特征工程對(duì)模型的業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行微調(diào)就夠了，一般不會(huì)走到改變深度學(xué)習(xí)模型的那一步。

最后回到正題，AI后處理。AI研究組牛大gt AI應(yīng)用組牛大~牛牛事業(yè)組牛大gt知乎小牛gt愛寶俠gt通用產(chǎn)品組工程師。

所以，如果你想提高待遇，最理想的是看一個(gè)名校的博客，發(fā)幾個(gè)高層會(huì)議，然后自然會(huì)被邀請(qǐng)到AI研究組工作。

對(duì)于著名NB的碩士生，為了有和博士競爭的資格，建議在一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域(nlp，cv之類)安家，出點(diǎn)論文，然后在AI應(yīng)用群或者NB事業(yè)群嘗試寫模型。

對(duì)于普通AI背景的非博士生，如果你想做一個(gè)好的系統(tǒng)，如果你想做一個(gè)模型...努力提高自己贏得好的商團(tuán)AI崗位的幾率。什么是好？要么發(fā)展的快可以欣賞，要么可以學(xué)習(xí)的人多)

對(duì)于非名校，非大牛轉(zhuǎn)專業(yè)，建議甚至想好要不要做機(jī)器學(xué)習(xí)。這是一個(gè)有門檻、競爭激烈的領(lǐng)域?，F(xiàn)在AI待遇不錯(cuò)，但是是泡沫。各種成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)一旦搭建起來，就不需要調(diào)包和參加培訓(xùn)，事業(yè)群也不需要那么多AI工程師(我發(fā)現(xiàn)很多事業(yè)群只有一個(gè)AI算法...)

所以沒必要擠在AI上，學(xué)習(xí)分布式系統(tǒng)、云計(jì)算、移動(dòng)開發(fā)其實(shí)也挺好的。就算一定要搞AI，作為程序員的基本功還是要學(xué)的。在成為所謂的AI工程師之前，你首先要成為一名優(yōu)秀的軟件工程師，寫出高質(zhì)量的代碼。(:)

最后附上AI行業(yè)的相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，供大家參考。