每每看论文看不进去，搞科研搞不出来的时候，除了想转个方向！就是在搜索栏里面type算法工程师薪酬来鞭策自己！不对鞭打自己！
对是寄几！
是时候记录一下算法工程狗必须的技能了，当然是硬实力啦
：
或参加过国际国内算法类竞赛，并取得一定名次者优先
熟悉Python、C、C++ 、matlab；
numpy、pandas、matplotlib || sckicit-learn tensorflow || keras...
1. Scikit-learn（重点推荐）
www.github.com/scikit-learn/scikit-learn
Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy
2、Keras（深度学习）
https://github.com/fchollet/keras
Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。
】计算机视觉、机器学习等常用算法，
图像处理
数据结构和算法有较好理解
熟悉Linux 环境，熟悉Shell, 熟悉至少Python/ Linux一种语言；
精通类Linux平台下的C/C ++语言开发，熟练使用gcc、gdb、Makefile等开发工具。了解STL更佳。
熟悉各种深度神经网络模型，如CNN、RNN、RBM、RCNN、RNN等；
熟悉一种或几种分类算法及其原理；
熟悉OpenCV、Libcvb、Visual Studio、Linux下的各种编译环境等基础工具。
熟练使用至少一种数据分析工具，如python、matlab
熟悉常见算法，如回归、分类、ANN、ARMA
能够熟练的使用Caffe、Tensorflow、Theano、Torch等任一种主流的深度学习框架，并了解内部机制；
熟悉Python，Hadoop，Spark，pandas，xgboost，SQL，HIVE之一云计算等大数据技术
熟练掌握数据挖掘流程；
熟悉GPU加速、有CUDA编程实际应用经验者优先
滴滴：
1. 负责基于交通视频数据识别车辆、跟踪车辆；
2. 负责基于视频数据识别路况信息，获取道路的拥堵情况。
3. 具有扎实的数学基础，精通常见的机器学习、图像处理等相关算法，并在图像识别领域有应用经验；
4. 熟练掌握c/c++/python语言及常用数据结构算法，动手能力强，有较强的算法分析及实现能力；
5. 熟练阅读相关领域英文论文并能快速编程实现；
6. 具备良好的逻辑沟通能力和解决实际问题的能力；
7. 有基于深度学习的物体识别，人脸识别、车辆识别及物体检测算法经验者优先；
8. 有高质量的图像视觉学术论文的可加分。
计算机视觉：
-熟悉图像处理的常用算法；
- 熟悉机器视觉的相关方向，如双目视觉、摄像机标定、三维重建，熟悉经典的立体匹配算法；熟悉单目SFM；
- 熟悉常用的目标跟踪算法；
- 熟悉OpenCV的使用，熟练使用C++进行开发；熟悉Linux和Python。
- 熟悉导航经典滤波算法，如卡尔曼、EKF、粒子滤波等；
- 具有视觉导航项目资源优先；
- 具有扎实的代码实现能力，掌握C/C++，matlab，python等至少一种；
- 精通计算机视觉（图像识别、检测、跟踪、去噪等）的关键理论和算法，熟悉人脸检测/识别算法优先；
- 对机器学习（包括深度学习）有深入理解和技术落地经验；
- 能够熟练使用C/C++、Matlab或Python语言；
- 在计算机视觉、三维重建、SfM/SLAM及相关领域有两年或以上的科研或工作经验
- 精通C/C ++编程，熟悉常用算法及优化
- 了解计算机视觉或机器人领域的基本算法
- 熟悉计算机图形学或有OpenGL编程经验者优先
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
详细内容请关注公众号：目标检测和深度学习
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------