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硕士计算机视觉很难就业吗
相对来说难度较大。因为计算机视觉是一个涉及到多学科知识的学科，除了计算机科学基础知识外，还需要掌握数学、物理、信号处理等领域的知识。另外，该领域也需要具备较强的编程技能和分析能力，学习和掌握的难度较大。另外，计算机视觉行业也相对较为特殊，该领域的就业机会不如其他计算机领域。但是，随着技术的不断发展以及该领域在多个领域中的应用，计算机视觉的就业前景也在逐渐扩大。因此，想要在这个领域有所发展需要持之以恒的学习和努力，并且不断拓宽自己的视野，积极关注行业动态和技术趋势，寻找适合自己的职业发展路径。
计算机视觉的前景怎么样
大有可为，行业目前成就仅是冰山一角。
有些朋友认为CV进入瓶颈期的，可能是一些计算机视觉的经典问题，论文化，学术化的，如物体识别和检测（人脸，行人，物体，场景etc）．但是如果能死磕这些经典问题，往往能带来质的突破，比如说对于ImageNet物体识别GoogLeNet之后，大部分人应该都不会想到还有ResNet出现先说结论：由于近几年深度学习的发展，计算机视觉应用的前景广阔。而且越来越多的应用场景被挖掘出来。比如视频自动识别，在公安中应用，遥感影像自动提取在国土智能监管中应用。
其实我举这个例子，就是想说明一点，计算机视觉的应用非常多，远没达到饱和的地步，算法在提高的同时，更具挑战性的应用也会被提出来，这是相辅相成的。人脸，车牌/车型以及物体分类跟踪是当前比较受关注的应用，包括很多明星企业，也主要是做这个领域，但其实这只是一小部分而已。还有其他更有价值的领域，比如产品缺陷检测，雷达图像分析，医学图像分析（比如癌细胞早期筛查）等等，太多了就不展开细讲了。即便是大家耳熟能详的人脸识别，其实也有很多细分领域的应用等着去挖掘。以下是第二届数字中国峰会的竞赛题目，AI识别钢筋数量，说明什么?cV不断与业务融合，在某个业务痛点上发挥无可替代作用。
非计算机专科学历的人去应聘计算机视觉相关工作怎么样
其实学计算机不像学金融那么看重学校，本科以下的计算机专业主要是学应用能力，程序语言不过是一门简单的逻辑工具，没什么难的，并不需要多好的学校，自己看书也能看懂(不过可能会走弯路，不建议)关键是越往上越需要数学和英语的实力，想要提升就需要摸索算法，想要了解最新技术就必须看外国原文文献，所以一定要学好数学和英语。如果只是往应用方面发展，二本的计算机专业也是可以的。
俗话说得好:师傅领进门，修行在个人。不管是专科本科还是重本，我相信只要能在学习路上坚持不懈，一定能有收获的。
计算机视觉和机器视觉哪个有前途
机器视觉。
视觉技术在人工智能体系中有很重要的地位，人工智能落地应用主要有图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用和产业应用场景。
视觉技术又可分计算机视觉和机器视觉，应用场景的不同是计算机视觉和机器视觉的最根本差别。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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