※ 引述《ThirdFloor (三楼)》之铭言： : 各位科技版的前辈好，不才小弟今年考上电控所和电子所， : 原本已经在做deep learning的实验室，但是由於我的coding : 能力不佳，有点适应不良，不知道如果转到电子所会不会好一些， 三楼你好，本人认为，学 deep learning 之前应该要先把本 ID 弄懂。 : 因为对於电子电路至少还有一些了解，电子所方面主要是做RF电路， : 想要请教一下未来相关的趋势或者一些前辈的经验， 刚好我大学也是电机，也略懂电子电路，自己设计过电源供应器、马达控制器等等．．． 可以跟你分享一下我在 coding 方面追赶资工系同学的经验。 : 如果有前辈肯站内信也欢迎~，希望多多指教。 : 如有不妥会马上删文，谢谢各位前辈了! coding 背景： 大学读电机，所以 coding 就不像资工系同学那麽纯熟， 但也至少用 C++ 把 OO 弄熟有一些单机执行的专题小作品。 硕班是做 computer vision，最早走的是传统 pattern recognition 手法， 就算摸熟了 opencv，还是经常自己刻演算法刻得很辛苦， 而且每一次都是未知的投资，常常失败了就要重新再刻， 对称轴侦测、SIFT、LBP 等等传统电脑视觉的演算法，都要自干一遍，对嫩嫩来说超累der (或许在更优秀的研究室里，这些只不过是基础吧？) 看越多演算法，就越有无力感，一度怀疑自己， 心想：「我跟资工系差距好大，我是做这块的料吗？我是不是应该改做电子电路？」 对，就跟你现在想得一样。 後来，决定去资工系修资料结构等等课程，希望降低自己和他们的"成分"差异。 这段时间留下的研究成果不多，就 coding 功力进步最多。 多认识一些资工系同学以後，也会更清楚自己要补足哪些？怎麽训练自己？ 之後也有电机的学弟说想要做 computer vision，可是我看他写 code 功力替他担心， 就跟他说:「建议先去资工大学部修课，把 C++ OO 弄熟，要不然 opencv 你也用不动」 後来他好像....就用 Matlab 了吧。 (学校里面的 matlab 怎麽来? 大家心里明白....) 後来再碰到机器学习的时候，coding 已经不是问题了，就开始倒吃甘蔗的路．．． 中间当然是付出了延毕的代价，更多就学贷款要还。 但是现在能做 data science 的工作，认为自己还蛮幸运的。 --

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