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[請益] 放棄影像處理會不會比較好

看板Soft_Job標題[請益] 放棄影像處理會不會比較好作者
kv553835
(Dnr)
時間推噓38 推:40 噓:2 →:44

各位前輩好

目前國立大學資工碩1

大學專題是影像處理 (C++刻Sobel、Gaussian Blur之類的在做一些後面的處理)

Lab是做影像處理跟ML

大致上都是用Python在開發

基本上遇到問題就是先Google

能用OpenCV就用OpenCV

之所以會想放棄做影像跟ML

是因為從以前到現在數學就不太行

然而影像這方面又非常的吃數學

自己腦子可能真的有甚麼問題 數學非常有障礙

這種影像 ML的工作就算自己可以撿到四大四中剩下的職缺

恐怕也會在數學上面陣亡

想請益一下 碩班這兩年是不是就把影像處理跟ML以寫完論文為最低限度

把重心拿去練C/C++、刷題或是其他路線呢?

再麻煩各位先進指點 謝謝












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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 58.115.224.147 (臺灣)
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ucrxzero10/29 02:13我朋友做影像年薪都百萬以上

ucrxzero10/29 02:13新人

tw456333510/29 02:26遲早都要進台積 放不放棄沒啥差

wulouise10/29 06:46看推文以為跑到隔壁板

wulouise10/29 06:47刷leetcode一樣是演算法,演算法可以但是數學不行好怪

Randy123010/29 08:27語言只是工具,影像是應用 沒什麼放不放棄的吧

yamakazi10/29 08:32同意沒有放棄的問題,真要放棄建議你放棄現在的學校重考

yamakazi10/29 08:32四大

testPtt10/29 08:39放棄C++比較好

x013x10/29 08:48不喜歡這個領域就換別的也沒什麼問題啊!很多人碩士跟工作

x013x10/29 08:48領域不同,只是要找工作要說服主管你為什麼之前不做這個領

x013x10/29 08:48域現在才開始想做,可以碩士就直接找有興趣的領域做,更別

x013x10/29 08:48說工作以後內轉做不同領域大有人在

其實也沒有說真的不喜歡,當初碩班會繼續選影像 也是想說不討厭就繼續做做看,但最近越來越覺得因為數學底非常差,才會覺得自己做 不來...

lolmap10/29 09:12先找到自己喜歡的領域再放棄吧

※ 編輯: kv553835 (140.121.196.88 臺灣), 10/29/2020 09:28:09

DrTech10/29 09:39先訂目標公司與職缺吧,沒訂目標是要怎麼給建議

EngineerChen10/29 10:55機率、線代、訊號系統 ocw 看一看

xvid10/29 11:16在學期間去學習學術理論比較有利,程式語言只是工具而已

ucrxzero10/29 11:22非常之差?這啥用語

ucrxzero10/29 11:24你當過兵了??難怪數學變差

akito11710/29 11:28非常之差,是台語非常之好的變化型嗎

不好意思 用詞不當造成大家困擾 已經改掉了

※ 編輯: kv553835 (101.10.60.234 臺灣), 10/29/2020 11:32:03

nenpow10/29 11:32誠心建議你第一步就是別來PTT職涯建議

nenpow10/29 11:33別來尋求

nenpow10/29 11:33才碩一好好上課就好了

SuperCry10/29 11:37沒天份就換個題目啊,在沒有ML之前我覺得影像超無聊的

aria052010/29 12:58做ML之前 我以為我是工程師

aria052010/29 12:59做ML之後 才發現原來我是藝術家

springfeel10/29 13:05去博弈吧 好賺多了

aassdd92610/29 13:05又不是看不懂,這樣也要噓

dream112410/29 13:31數學障礙是怎麼個障礙? 無法理解數學背後的抽象概念?

dream112410/29 13:32基礎不好?算得不快?考試成績不好?

dream112410/29 13:34前兩者可以靠努力一點補足,後兩者未必代表數學不好

dream112410/29 13:35能考進國立資工所數學真的有數學不好的問題嗎?

算是前兩者都有然後導致後面兩者也有 我是大學私立用推甄 所以推國立不難

※ 編輯: kv553835 (101.12.245.55 臺灣), 10/29/2020 13:40:11

dream112410/29 13:38比起數學不好,我覺得更重要的是那主題有沒有興趣研究

dream112410/29 13:40例如你看他們研究主題 https://tinyurl.com/y4bgtp5e

※ 編輯: kv553835 (101.12.245.55 臺灣), 10/29/2020 13:41:09

dream112410/29 13:41捫心自問很想鑽研應用電腦處理影像的方法嗎?

dream112410/29 13:42如果沒有興趣,那不管數學好不好都不該繼續下去啊

dream112410/29 13:45在這發展節奏越來越快的時代,你留在學校敷衍學位

dream112410/29 13:45這是最浪費時間的事情,不如早點出來賺錢

dream112410/29 13:46有些職場的機會只願給年輕人,你花時間去讀學位

dream112410/29 13:47讀完若不往相關領域發展,那等於同時失去兩種機會

dream112410/29 13:50如果你念碩班只是為了不想給要刷題才能進去的純軟刷掉

dream112410/29 13:51那為何不先出來拿工作經驗並且刷題,一兩年後再投純軟?

dream112410/29 13:52到時你既有工作經驗,有錢,又能刷得進去

dream112410/29 13:53這樣豈不是比不知是否真幫到你過門檻的文憑加刷題有用?

dream112410/29 13:59人類文明發展至今要再有突破往往都要燒腦,燒時間,燒錢

dream112410/29 14:00因此若沒興趣研究,那留在學校就是折磨自己、浪費時間

因為已經在做計畫 計畫也是碩論題目 也不是說沒興趣 就還是會卡在數學的問題上吧 跟教授討論是說 做影像真的不用數學很好 但感覺是在安慰我而已

j095832208010/29 16:58還好吧,opencv直接扣

只會用opencv 也找的到工作嗎?

leoloveivy10/29 18:54現在做影像摸摸自己LP有沒有顯卡 沒有的話你說你再猛

leoloveivy10/29 18:54也沒用 至少我現在轉去DD了

leoloveivy10/29 18:56還會刻不錯了啦 現在一堆會講convolution 結果sobel也

leoloveivy10/29 18:56是有convolution 寫不出來

目前也是用實驗室的設備練這樣 但sobel不就X Y的遮罩convolution而已嗎..

※ 編輯: kv553835 (101.12.245.55 臺灣), 10/29/2020 20:20:50 ※ 編輯: kv553835 (101.12.245.55 臺灣), 10/29/2020 20:22:41

blackrays10/29 20:56不喜歡就可以放棄 這是學生的優勢好好把握

jj032110/29 20:56某人問完LEETCODE經驗又自刪 來別人文章大聲什麼???

ucrxzero10/29 22:01幹嘛關注我? 我單純討厭當兵

pent10/29 22:33可以教我影像處理嗎?

jj032110/29 23:19??? 討厭當兵 然後亂標籤給原PO 笑死

jj032110/29 23:21補回推

ucrxzero10/29 23:28原PO對不起請原諒我

ucrxzero10/29 23:32jj0321對不起 請原諒我

ucrxzero10/29 23:32造成不舒服抱歉

clamperni10/30 00:09我難過

jeffguoft10/30 01:02噓的人語文能力才有問題,樓主少理這類人

Bencrie10/30 01:59會刻 native 要不要連 CL/CUDA 的一起練一練

CUDA在之後論文內應該也會練到,想請問一下CL 是OpenCL嗎 native是說Sobel? 抱歉 不太懂...

※ 編輯: kv553835 (101.12.245.55 臺灣), 10/30/2020 09:55:38

Bencrie10/30 13:09native 是說 C/C++,CL 是 OpenCL

CUDA是去熟悉那個環境嗎 怎麽把程式用GPU加速? 還是說要練到什麼樣?

※ 編輯: kv553835 (140.121.196.88 臺灣), 10/30/2020 13:23:59

nakabin10/30 13:28非常之差沒什麼問題吧...

ucrxzero10/30 15:06做一個稍息的動作會不會比較順口?

Bencrie10/30 19:49121 做影像 ML ... 張胖?

dryadd4465110/30 23:22其實很多工作都是應用而已不需要什麼很好的數學

dryadd4465110/30 23:22我大學研究所到工作都是影像相關的

dryadd4465110/30 23:23再說研究的崗位很少的一般也都要PhD

那大致上 需要到甚麼程度才可以應付大多數相關的職缺呢?

※ 編輯: kv553835 (101.10.63.58 臺灣), 10/30/2020 23:26:13 ※ 編輯: kv553835 (101.10.63.58 臺灣), 10/30/2020 23:26:34

dryadd4465110/31 14:40應用層面我個人覺得基本微積分就可以了

dryadd4465110/31 14:40如果可以了解頻率域,傅立葉的東西更好

dryadd4465110/31 14:40很多人不懂也是做的很開心

NewSpec10/31 21:26不會,繼續追夢,加油^^

jefflu11/01 13:16感覺你應該是在做圖像處理 不是影像處理 影像應該是video

Bencrie11/01 21:07說影像處理沒問題啊,雖然我覺得原 po 做的比較接近視覺

Eric060511/02 10:41如果你不是走純研究路線 到一般豬屎屋的MM 部門已經夠了

Eric060511/02 10:41再不濟也可以到各系統廠的相機部門,那邊不懂很艱深影像

Eric060511/02 10:42最終還是你的C++ or JAVA要好

g8922711/03 01:43我已放棄

g8922711/03 01:43不是四大想做算法就是得認命去小公司領比較少

g8922711/03 01:43不過做影像沒有不好

g8922711/03 01:43培養概念將來還是有機會派上用場

g8922711/03 01:45對了 不過其實可以找寫韌體

g8922711/03 01:45雖然算法開發不是你

g8922711/03 01:45但也需要懂算法的人