python深度学习视觉处理,python视觉算法-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 深度学习视觉处理的问题，于是小编就整理了2个相关介绍 Python深度学习视觉处理的解答，让我们一起看看吧。

python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？
python视觉应用开发流程？

python做深度学习视觉和大数据 哪个更有前途点儿？

python做深度学习视觉和大数据哪个更有前途点儿？

我个人认为大数据方向会更有前途。原因有两点，一是深度学习需要你的机器学习算法要有一定的功底，尤其是神经网络相关算法，而神经网络算法学起来很难。

二是算法岗位想要往上升，需要你在算法层面要有一定的影响力才行。比如发表知名论文、将算法应用到业务场景取得很大的提升。而大数据偏于工程类，工程类相对于算法类的工作内容，更容易进行提升和做出成绩。算法类需要你有很强的数学功底才行。你选择深度学习视觉方向，首先你接触到最多的机器学习算法应该是神经网络相关算法，什么卷积神经网络、神经元、激活函数、优化函数等等。之前我同事在做分享的时候，说实话，讲了很多关于神经网络的，我很多地方都没有听懂，这些点比较晦涩难懂。如果你喜欢偏向于工程类的工作，不建议你选择深度学习视觉方向。

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（图片来源网络，侵删）

同时，深度学习视觉方向，肯定也有很多名校高学历的同学和你一起竞争，尤其是互联网大厂的岗位，毕竟研究生以上做工程的很少，几乎都是算法。所以整体下来，这个岗位的竞争会非常激烈，可能你非常棒，最后还是输给了其他学历比你高的同学，比如博士。结合拿 Offer 的成功率来说，我也建议你选择大数据而不是深度学习。

大数据说实话，现在国内很多互联网公司都在使用，数据量大肯定要使用大数据技术来进行解决。使用大数据技术的公司多，那么需要大数据岗位的公司也就多，从而你的就业公司选择机会就多了起来。

大数据技术整体偏向于工程类，所以学习起来，不需要你有太深的数学功底就可以学习，不像机器学习算法，有个知识点你如果不懂的话，可能某个算法的公式推导你就不懂，最终你就不了解整个算法的原理。

（图片来源网络，侵删）

大数据技术未来应该会有更多的突破点，像现在很多技术也已经开始兴起，比如人工智能、物联网、边缘计算等等。未来人类所产生的数据量会越来越多，我相信在未来，大数据技术会变得越来越创新。

我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞关注我，感谢。

我会持续大数据、数据库方面的内容，如果你有任何问题，也欢迎关注私信我，我会认真解答每一个问题。期待您的关注

（图片来源网络，侵删）

两个都是非常好的发现方向，第一个需要更多的专业知识支持，偏向于研究；第二个也是时代所需，往这方面发展也不错，需要的技能没有第一个多，平常办公也会用的到，可以选择往这方面发展！

python视觉应用开发流程？

Python视觉应用开发流程可以分为以下几个步骤：
1. 确定需求：了解用户对视觉应用的需求，并明确功能和界面设计等方面的。
2. 数据收集：获取用于视觉应用的数据集，可以是现有的开源数据集或自己***集的数据。
3. 数据预处理：对数据进行清洗和转换，例如去除噪声、调整图像大小和颜色等。
4. 特征提取：从图像数据中提取有用的特征，例如边缘、纹理、颜色等，用于训练模型和做出预测。
5. 模型选择和训练：根据需求选择适当的机器学习或深度学习模型，并使用训练数据对模型进行训练。
6. 模型评估和优化：使用测试数据对模型进行评估，并根据评估结果进行模型优化和调参。
7. 应用开发：基于训练好的模型，使用Python编写应用程序，包括用户界面设计、图像处理和模型调用等。
8. 测试和调试：对应用[_a***_]进行全面的测试和调试，确保应用的功能和性能符合要求。
9. 部署和运维：将应用程序部署到目标设备或服务器上，并进行系统监控和性能优化等。
10. 增量迭代：根据用户反馈和需求变化，对应用程序进行改进和迭代，以持续提升用户体验和功能扩展。