python计算机视觉 机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？
机器学习和计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，是近年来研究生们研究的热点。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法，所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究，比如MATLAB就是一个常用的工具。
与Python相比，Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具，但python可以做除科学计算之外的其他事情，比如web开发。因此，Python是一种编程语言，而MATLAB更接近于一种工具。目前，matlab还支持语言输出。
因为我是作为一个程序员出生的，所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能，我才对MATLAB更感兴趣，并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方，只需要简单的配置，这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究，你不需要实现这个项目，所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择，你不必在编码上投入太多精力。
后来，我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要实现的（基于实际应用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在实践中使用该算法，那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。
Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。
建议在研究生阶段学习Python，但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习，但我的研究更倾向于机器学习应用，所以我推荐python。
只懂python一门编程语言的人，可以做计算机视觉工程师吗？
精通Python可能只是语法之类的。
计算机视觉有其特殊的课程和原理。建议先学习。作为研发人员，MATLAB、python都是一样的，都是图像处理方面的知识。
python计算机视觉编程需要什么基础知识？
学习Python可以从几个方面入手：学习基本语法，包括数据结构（数组、字典等）。了解数据类型及其类型转换。学习过程控制-选择，循环。函数、模块，熟悉常用内置函数的使用。让我们来谈谈Python和C语言的特性：1。Python是一种脚本语言。脚本语言的原理是在不预先检测语法错误的情况下进行解释和执行。也就是说，当我们运行脚本语言时，我们将首先实时检测代码。如果出现语法错误，程序将停止运行。如果口译员解释正确，它将立即执行。我们需要说明的是解释语言在运行时，语法检测和程序逻辑转换是同时进行的，前两个程序交替执行的语言属于静态编程语言。根据静态编译语言的原理，首先进行代码预编译，主要进行代码语法规范化检查。然后将源代码编译成相应平台CPU的机器代码。最后，所需的库链接器被链接到一个完整的机器执行代码中。值得注意的是，这些工作都是在程序不运行的时候做的总结：C在性能上有绝对优势，而Python在性能上很低，但Python在语言学习难度语言上要优于C，这两种语言在图像视觉方向上都有应用，它们怎么能用得更好呢？我相信这个答案会让你的思路非常清晰！喜欢的读者可以加上关注“嘿米编程专家”的标题或转发答案，后续会有更多精彩的答案与读者分享
搞计算机视觉用Python好，还是用C 好？
首先，答案是肯定的，python语言相对容易学。！简单易懂的语法是Python语言的一个重要特性，学习Python语言几乎不需要任何基础，所以Python是孩子们常用的编程语言之一。
Python语言是函数式语言和面向对象语言的典型结合，因此编写Python代码非常灵活和直接。它与纯面向对象语言（如Java）有很大的不同。也许这也是Python语言受程序员欢迎的原因，因为没有人想变得复杂。Python语言比较简单，但也体现在丰富的“库”中。Python为各种通用开发领域准备了丰富的库。只要导入这些库，就可以很容易地使用它们。
尽管Python语言简单易学，但它有广泛的应用和相对完善的语言生态。目前，python语言广泛应用于web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域。相信随着大数据和人工智能的不断发展，Python语言未来的发展空间还是非常广阔的。
当然，用Python语言也可以编写非常复杂的程序，特别是在人工智能领域，用Python来完成算法的实现过程比较复杂。许多开发团队已经将算法设计与算法实现分开。从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言实现算法设计器的设计方案。这一过程往往是困难的，算法实现工程师需要有一个坚实的算法基础。当然，目前很多算法工程师团队需要同时完成算法设计和算法实现，这似乎是目前的发展趋势。
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