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数字图像处理|SAR图像处理 A discussion board for Digital image processing & SAR image processing.



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旧 2015-05-27, 02:50 AM   #1
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luzhenbo 正向着好的方向发展
默认 沈阳海纳科技(大连楼兰科技股份),诚聘“图像处理及模式识别”方向算法工程师

原文出处 http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540100plqc.html

招聘启示:
沈阳海纳科技(大连楼兰科技股份沈阳全资子公司),诚聘“图像处理及模式识别”方向算法工程师,只要您具备“C语言和线性代数”基础,我们的人工智能之路,将从我们的会面开启,欢迎各路精英们预约我本人 QQ:41670240,email:luzhenbo2@qq.com,月薪5K-10K(沈阳地区),能力突出者,上不封顶!

人生小感:
还得我当年做算法时带的一个女实习生,勤奋好学,我带着她从第1步走到第8步(详见下文),很可惜因为身体原因,离开了研发岗位。如果您是新人没也关系,只要您有迎难而上的勇气,必然是人生的赢家。物理学原理告诉我们,极限是不可能达到的,但是可以挑战的;各路精英们,让我们一起,挑战极限,赢在当下!

附:“图像处理及模式识别”的进阶之路:
1、具备“C语言和线性代数”基础;
2、了解经典灰度图像的:二值化,灰度增强(对比度拉伸),直方图均衡,图像平滑(低通滤波),图像锐化(高通滤波),边缘提取,标记连通,膨胀腐蚀,图像分割,小波分解,特征提取等基本理论;
3、能在Matlab、C、和OpenCV任意一个平台中调用相关函数实现上述功能;
4、能在C平台上实现以上部分模块的相关功能;
5、了解模式识别两大基本问题,一、特征选择与特征降维;二、无监督聚类与有监督分类;
6、熟悉PCA降维的基本原理,并用一种编程语言实现(第一个重要里程碑事件,人工智能的大门从此向您敞开);
7、能用一种编程语言对特征矢量实现经典的无监督聚类算法:K-Means(也叫K均值,C-Means,C均值);
8、了解线性分类,分段线性分类,和非线性分类的基本原理;
9、不依赖库函数,或工具箱,能用一种编程语言,实现BP或RBF神经网络分类器设计(第二个重要里程碑事件,月薪8K,可以谈了,注意:沈阳二环边奥体商圈的房价是正好是8K每平);
10、了解AdaBoost基本理论及其人脸检测中的应用,并在OpenCV平台上成功调用相关库函数;
11、不依赖库函数,或工具箱,能用一种编程语言,成功实现AdaBoost理论框架;(第三个重要里程碑事件,月薪10K,不是梦,土豪我们做朋友吧!)
12、理论实践理论的再循环,这时候要注意模式识别的前沿科技了,如,如何解决的训练样本过拟合与测试样本泛化之间的矛盾,如何解决样本的不均衡问题和超大规模样本的训练效率问题,如何运用深度学习理论及深度学习的并行计算问题,……
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