cv怎么入行
CV,也就是计算机视觉，是一门非常有趣的技术，可以为计算机完成很多看似与人类相关的任务，以下是入行的步骤：
学习编程基础知识：CV使用编程语言如Python,R等编写，因此需要熟悉编程语言的基础知识。
学习CV基础知识：CV涉及到许多概念，如图像处理，特征提取，分类，聚类等，需要花费一定的时间学习这些基础知识。
实践项目：在学习CV基础知识时，建议实践一些项目，如使用Python的OpenCV库进行图像处理和模型训练。
参加CV相关的课程或会议：参加CV相关的课程或会议，可以学习最新的CV技术，以及了解业界的最佳实践。
从事CV相关的工作：CV是一个快速发展的领域，因此，建议寻找与CV相关的工作，从实习生开始，逐步积累经验和知识。
最重要的是，需要耐心和毅力，CV是一项需要不断学习和改进的技术，需要持续的学习才能跟上行业的发展。
自学代码从哪里入手
对于计算机专业的同学来说，应该从C语言开始学起。
虽然C语言并不是全场景编程语言，但是对于后续专业课的学习，以及参加专业竞赛和考研，都有比较直接的影响。
对于非计算机专业的同学来说，我比较建议选择一门全场景编程语言，比如Java或者Python就是不错的选择。
选择一门全场景编程语言有三方面好处：
一、就是可以适应更多的开发场景，这不仅意味着可以有更大的方向选择空间，也意味着能够降低学习成本。
二、是有更丰富的参考案例。目前大量的开源软件都是采用Java和Python来编写的。
三、是有更多的交流机会。相比于C语言来说，目前使用Java和Python的开发人员更多。
实际上，不仅产业领域在使用Java和Python比较多，科研领域也在广泛使用，比如我的组里就在大量使用Java和Python，只有CV组在使用C++。
从学习初期的难易程度上来说，Java会稍难一些，初期的学习成本相对更高一些，但是如果未来想从事开发岗，选择学习Java会有大量的就业机会。
在学习初期，英语对于学习编程语言的影响并不算大，但是后期对于技术提升会有直接影响。
Python 有哪些求解器
Python 有许多求解器，其中一些是通用的，适用于各种类型的问题，例如 scipy.optimize 和 numpy.linalg。
其他求解器则针对特定类型的问题进行了优化，例如 SymPy 可以用于符号计算，PuLP 可以用于线性规划，CVXPY 可以用于凸优化。
还有一些库专门用于机器学习问题，例如 TensorFlow 和 PyTorch。根据问题的类型和要求，可以选择合适的求解器来解决问题。
camelot使用方法
camelot是一种用于从PDF文档中提取表格数据的Python库，使用方法非常简单。首先，安装camelot库并导入所需的模块。
然后，使用camelot.read_pdf()函数，传入PDF文件路径和表格区域的坐标或页面编号进行表格提取。
最后，使用camelot.plot()或camelot.export()函数来可视化或导出提取的表格数据。此外，还可以使用参数来自定义表格提取的方法和设置。总之，camelot提供了简单而强大的方法来从PDF中提取表格数据，为数据分析和处理提供了极大的便利。
还没有评论，来说两句吧...