图像识别实习总结
将近三个⽉的实习结束，马上要重新回到学校完成毕业论⽂。由于做的是研发的东西，离职时签了保密协议。
实习期间做了什么，怎么做，都不能说。但是可以说⼀些实习期间的收获。
（1）新的知识：
图像识别，其实不仅仅限于图像处理与分析，要知道计算机视觉是个很⼴义的学科。做图像识别，其实就是在做视觉。做视觉的，也需要在图像的基础上进⾏处理。
在学校的时候，学的主要是图像处理⽅⾯，由于学的还算扎实，所以实习⼯作时觉得还算顺利。但知识⾯有些偏理论，缺少对⼀些实际应⽤的了解。
在公司实习期间，做了⼀个很实际的应⽤⽅向。同时，在机器学习、深度学习以及相机标定⽅⾯有了⼀定程序上的学习认识，并有了实际经验。这远⽐我在学校，只精通图像处理知识好得多。
另外，对于linux系统下的编程，有了⼀定实际使⽤经验。对于算法的跨平台以及将算法写⼊实际设备有了经验。其实，在某些⽅⾯，特别时深度学习上，linux系统使⽤起来要⽐windows⽅便⼤多。
（2）业务知识：
其实我本⾝⽐较注重技术，但是实习期间多多少少熟悉了⼀些业务上的知识。⽐如开发流程、验证平台、代码仓库、问题管理等等。其实我觉得这些东西和技术不⼀样，技术也许需要时间积累，但技术不能靠时间养成，技术是拼搏、创新。⽽业务，需要时间养成，需要在⼀定规范的环境下，做事情。简单的说，科学家是技术，管理者是业务。当然，业务和技术都很重要，我呢，只是个⼈⽐较喜好技术。
（3）同事关系：
这点，离职⾯谈时，我们技术总监对我说：“我的脾⽓很不好，但是对你很好，因为你有能⼒，任务都完成的很好。我只对那些做不好⼯作的⼈发脾⽓。”这样的话，部长、组长同样对我说过。所以，做研发的，其实不需要刻意讨好上司，只要做好⾃⼰的⼯作，给予上司尊重与礼貌就⾏了，⼤多数领导都是爱惜⼈才的。假如，你遇到⼀个很不好的上司，在⼼理暗⾃骂他，总⽐当⾯顶撞他的好。⾄于同事之间，你不能期望所有⼈都喜欢⼈，所以做好⾃⼰的⼯作，合得来的同事就多交往，合不来的同事就正常说话，但不要刻意去讨好别⼈。⼯作好好做，技术多多学，成为同事之间的⼤⽜。
最后，还是总结⼀下，实习期间我所需要的知识。
图像处理与分析（⼀定要扎实，推荐冈萨雷斯的绿⽪书）
模式识别（其实我没有系统学过，只是⽤到什么了解什么，总觉得它的知识和图像处理⾥的有些知识⼗分交叉）
编程知识（C\C++、OpenCv、Matlab、Python，很基础的东西，代码都不会写，做什么计算机）
学校网站首页代码html数学知识(⼀定程序，⼜不是数学系）
机器学习（其实主要是⽤深度学习配合模式识别，所以了解⼀些主流的深度学习平台的搭建和使⽤，⾃然也要了解如CNN之类的知识）
外⽂阅读（要有⼀定的英语阅读能⼒，因为经常要读英⽂⽂献，参考外⽂⽹站上的知识）
代码仓库（其实就是⼀种⽤来管理代码的⼯具，把它单独作为⼀类，是因为我觉得它确实⼗分有⽤）
计算机基础知识（千万不要做⼀个只懂得软件，知识特别局⾯的⼈。最好会装系统、懂得怎么访问共享、设置IP地址等等，⾄少知道怎么连接显⽰器、⿏标、键盘，因为真的有学计算的⼈连怎么把主机、显⽰器、⿏标键盘、电源组装起来都不会）
计算机视觉有关知识（视觉的知识太多，所以⽤到哪，查资料学习即可）
以上仅为个⼈理解，难免才疏学浅。欢迎讨论。

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