在职看书刷题

去年就在刷题打卡，后来有了个转组机会。
去了新组以后，不是很开心，继续来打卡，刷题。
这次打算换python，虽然自己更熟悉java, c++和c#。
主要工作中也要用到python。

定位很明确，就是computer vision engineer。
自己有一些传统图像处理的基础，但没系统学过machine learning, 而现在的computer vision engineer 职位基本都要有机器学习的知识。

希望两个月，
迅速撸完python的知识，
每天刷5道题，
看完机器学习的书，
熟悉一些机器学习的框架。

《机器学习》涉及的数学太多了，打算打完基础再回头看。
转学《An Introduction to Statistical Learning》
这本书轻松上手多了。
计划三天看一章。今天打算看到42页。

补充内容 (2019-4-3 12:09):
目标完成。这本书真的比较容易读。不打算学习书里面的自带的R的教程
还买了本python machine learning。两本书一起刷

传统的machine learning 现在在vision中不怎么用了，你得看cs231n和cs231a这两门课。

楼主加油,同在职刷, 在职是真的辛苦, 不会有太多时间刷题

今天的目标，机器学习教材里面的“线性模型”看完。

看机器学习教材 发现自己自己还是有数学知识要补，去年上了线性代数和微积分的课，但感觉没啥针对性。
今年为了节约时间，打算只看<deep learning>这本书前三章包括的数学知识。
今天打算把 线性代数知识 refresh一下。

机器学习 决策树。

为什么同样是人, 我回家就直接摊在地上了...唉

请问下您是怎么找到方向的 比如“vision“？结合之前的经历吗？

ygmm 发表于 2019-4-2 13:17
请问下您是怎么找到方向的 比如“vision“？结合之前的经历吗？

是的。之前做的是传统的vision，dip啥的。

今天打算看到86页。

补充内容 (2019-4-5 12:30):
今天累成狗，没看几页。
希望周末能赶进度。

找到工作的人 还那么努力 找不到工作的我连大米都不够下文件 QAQ