刚进算法团队，大牛们讨论高深的cv术语和算法，如何才能听懂？
刚加入算法团队，听到大神们侃侃而谈那些深奥的CV术语和算法，感觉自己像个局外人，想跟上节奏，但又无从下手。别担心，这绝对是每个新人都会遇到的普遍情况。下面我就从过来人的经验出发，聊聊怎么才能快速融入，听懂那些“天书”。
首先，要明白一点，没人天生就懂这些东西。那些“大牛”也是一步步摸索过来的。你现在听不懂，只是因为信息差，而不是你笨。关键在于你怎么去弥补这个信息差。
第一步：打地基，补齐基础知识
就像盖楼要先打地基一样，要听懂高深的讨论，必须先扎实基础。
核心数学知识： CV里面离不开数学。
线性代数： 这是重中之重！矩阵、向量、特征值/特征向量、奇异值分解（SVD）等等。理解它们在图像处理中的作用，比如图像的表示、变换、降维等。你可能会听到“协方差矩阵”、“PCA”、“SVD”，这些都跟线性代数息息相关。
微积分： 求导、梯度是优化算法的基础。像梯度下降、牛顿法，都是基于微积分的。理解导数如何描述函数的变化率，梯度如何指向函数增长最快的方向，对理解很多模型训练过程至关重要。
概率论与数理统计： 概率模型（如高斯混合模型）、贝叶斯理论、最大似然估计等，在很多CV算法中都有应用，比如目标跟踪、场景理解等。
基本的数字图像处理知识： 在深入算法前，先了解图像是怎么回事。
图像表示： 像素、通道（RGB、灰度）、图像尺寸。
基本操作： 滤波（高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（Sobel、Canny）、形态学操作（膨胀、腐蚀）。这些是很多高级算法的前置步骤。
深度学习基础： 现在大部分CV问题都用深度学习解决，所以这部分是核心。
神经网络基本结构： 感知机、多层感知机（MLP）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）。
反向传播算法： 理解它是如何训练神经网络的。
损失函数与优化器： Crossentropy、MSE、SGD、Adam等。
卷积神经网络（CNN）： 这是图像处理的王牌。理解卷积层、池化层（Pooling）、全连接层的作用和原理。
如何学习这些基础？
经典教材/网课：
《数字图像处理》 (冈萨雷斯)：这是经典的入门教材，虽然有点老，但基础概念讲得很透彻。
《深度学习》（花书，Goodfellow et al.）：相对更深入，有耐心可以啃一下。
吴恩达的深度学习课程（Coursera）：非常适合入门，讲解清晰易懂。
斯坦福CS231n：这是专门针对计算机视觉的深度学习课程，强烈推荐！有很多公开课视频和笔记。
在线资源： 各种博客、知乎专栏、Medium文章，搜索关键词“CV基础”、“深度学习入门”等等。很多博主会用通俗易懂的方式讲解。
第二步：主动出击，听懂讨论的关键
基础有了，接下来就是如何在实际讨论中听懂。
带着问题去听： 别想着一下子听懂所有东西。每次开会、讨论前，可以先问问大家今天要讨论的核心问题是什么，大概涉及哪些方向。然后针对性地去查阅一下相关资料。
抓住关键词，逐个击破： 大牛们讨论时，总会蹦出一些术语。
记录下来： 遇到不懂的术语，赶紧记下来，不用管当时是什么意思，先记下那个词。
事后查阅： 会后，立即去查这些术语的意思。可以搜“XXXX (术语) 含义”、“XXXX 算法原理”、“CV 中 XXXX 的作用”。
理解上下文： 查阅时，要注意那个术语在讨论中出现的上下文。有时候同一个词在不同场景下可能有细微差别。
推荐的查阅方式：
Wikipedia: 很多术语的起源和基本定义都在上面。
论文摘要/引言： 如果是比较新的算法，直接搜论文，看摘要和引言，能快速了解它的核心思想。
官方文档/教程： 比如TensorFlow、PyTorch的文档，对里面的函数和模型都有详细解释。
优秀的博客/CSDN文章： 很多国内外的技术博主会将复杂的概念讲得更接地气。
理解核心算法思想，而不是细节： 刚开始，不用钻研到每一个数学公式的推导细节。先抓住算法的“是什么”、“为什么这么做”、“解决了什么问题”。
举个例子： 听到“Faster RCNN”，你不需要立刻理解它所有的卷积层、RPN的细节，而是先知道它是一个目标检测算法，比之前的算法快了很多，并且引入了“区域提议网络”（RPN）这个概念。
多看图、多看示例： 很多CV概念通过图示会更容易理解。比如CNN的卷积过程、池化过程，或者一些经典网络的结构图。找一些可视化的讲解视频或文章。
学会问“傻”问题： 没人会嘲笑一个乐于学习的人。在合适的时机，大胆地问出来。
怎么问？ 避免直接说“我什么都听不懂”，而是要问具体的问题。比如：“刚才XX提到RPN，能稍微解释一下它的核心作用吗？我还没完全理解它跟生成候选框是怎么关联起来的。” 或者 “这个Loss Function的目的是为了解决什么具体的问题？”
找对提问对象： 通常技术好的同事更乐于分享，可以先从那些看起来比较亲切的同事入手。
选择合适的时机： 别在大家激烈讨论某个技术细节时打断，可以在讨论告一段落时，或者会后私下请教。
理解代码中的实现： 很多时候，算法的理解会卡在代码层面。
跑通Demo： 把一些经典算法（如经典的图像分类、目标检测模型）的代码跑起来，看看输入输出是什么样的。
阅读源码： 从简单的模型开始，比如LeNet、AlexNet，慢慢去看它们的实现。对比你学到的理论，看代码是怎么实现卷积、池化、激活等操作的。
使用框架的API： 熟悉PyTorch、TensorFlow等框架的常用API，比如 `torch.nn.Conv2d`, `tf.keras.layers.MaxPooling2d`，理解它们的功能。
第三步：实践出真知，融会贯通
光听不练假把式。只有动手实践，才能真正理解算法。
参与小项目或任务： 主动承担一些力所能及的小任务，比如数据预处理、模型微调等。在这个过程中，你会遇到实际问题，被迫去查资料、去理解算法。
复现经典论文： 从一些影响比较大的经典论文开始，尝试去复现其中的一些模块或模型。这个过程会让你深入理解算法的细节。
参与代码评审（Code Review）： 即使你暂时看不懂所有代码，也可以旁听别人的代码评审。看大神们是怎么找出问题、提出改进意见的，从中学习他们的思路和方法。
参加技术分享和讨论会： 团队内外的技术分享是最好的学习机会。积极参加，并且在会后主动与分享者交流。
一些心态上的调整：
保持好奇心和学习的热情： 这是最重要的驱动力。
不要怕犯错和提问： 每个人都有新手期。
耐心和毅力： 学习一个新领域需要时间，不要期望一蹴而就。
建立自己的知识体系： 用笔记、思维导图等方式，整理自己学到的知识点，形成一个清晰的脉络。
具体举例说明：
假设你们讨论中出现了“Transformer 在 CV 中的应用，比如 Vision Transformer (ViT) 如何处理图像 Patch embedding？”
1. 听懂关键词： Transformer, CV, Vision Transformer (ViT), Patch embedding。
2. 事后查阅：
搜索“Transformer 模型原理”，了解其自注意力机制（SelfAttention）是如何工作的。
搜索“Vision Transformer”，了解它如何将图像转换为序列数据，特别是“Patch embedding”是怎么回事。
你会发现，ViT的做法是将图像切分成一系列固定大小的Patch，然后将每个Patch展平（flatten）并线性映射成一个向量（embedding），这有点类似NLP中将单词转换为词向量的过程。
再深入一点，可能会听到“CLS token”，了解它的作用是为了做图像分类任务。
3. 关联已知： 将Transformer的序列处理能力与图像的像素信息联系起来。思考为什么这种新的处理方式比CNN更强大（可能是因为它能捕捉全局信息，而CNN是局部感受野）。
4. 动手实践： 找一个ViT的实现代码，看看Patch embedding那部分是怎么写的，输入一张图片，输出的embedding是什么样子。
总结一下我的经验，你可以按照这个路径走：
1. 打牢基础： 数学 + 图像处理基础 + 深度学习基础。
2. 积极输入： 参加讨论，记录关键词，事后深入查阅，理解核心思想。
3. 主动输出： 动手实践，跑代码，复现论文，参与项目。
4. 调整心态： 好奇心，不怕问，有耐心。
过程可能会有点枯燥，但当你一点点听懂，一点点能参与到讨论中时，那种成就感是无与伦比的。祝你在算法团队的学习之路顺利！
首先，要明白一点，没人天生就懂这些东西。那些“大牛”也是一步步摸索过来的。你现在听不懂，只是因为信息差，而不是你笨。关键在于你怎么去弥补这个信息差。
第一步：打地基，补齐基础知识
就像盖楼要先打地基一样，要听懂高深的讨论，必须先扎实基础。
核心数学知识： CV里面离不开数学。
线性代数： 这是重中之重！矩阵、向量、特征值/特征向量、奇异值分解（SVD）等等。理解它们在图像处理中的作用，比如图像的表示、变换、降维等。你可能会听到“协方差矩阵”、“PCA”、“SVD”，这些都跟线性代数息息相关。
微积分： 求导、梯度是优化算法的基础。像梯度下降、牛顿法，都是基于微积分的。理解导数如何描述函数的变化率，梯度如何指向函数增长最快的方向，对理解很多模型训练过程至关重要。
概率论与数理统计： 概率模型（如高斯混合模型）、贝叶斯理论、最大似然估计等，在很多CV算法中都有应用，比如目标跟踪、场景理解等。
基本的数字图像处理知识： 在深入算法前，先了解图像是怎么回事。
图像表示： 像素、通道（RGB、灰度）、图像尺寸。
基本操作： 滤波（高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（Sobel、Canny）、形态学操作（膨胀、腐蚀）。这些是很多高级算法的前置步骤。
深度学习基础： 现在大部分CV问题都用深度学习解决，所以这部分是核心。
神经网络基本结构： 感知机、多层感知机（MLP）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）。
反向传播算法： 理解它是如何训练神经网络的。
损失函数与优化器： Crossentropy、MSE、SGD、Adam等。
卷积神经网络（CNN）： 这是图像处理的王牌。理解卷积层、池化层（Pooling）、全连接层的作用和原理。
如何学习这些基础？
经典教材/网课：
《数字图像处理》 (冈萨雷斯)：这是经典的入门教材，虽然有点老，但基础概念讲得很透彻。
《深度学习》（花书，Goodfellow et al.）：相对更深入，有耐心可以啃一下。
吴恩达的深度学习课程（Coursera）：非常适合入门，讲解清晰易懂。
斯坦福CS231n：这是专门针对计算机视觉的深度学习课程，强烈推荐！有很多公开课视频和笔记。
在线资源： 各种博客、知乎专栏、Medium文章，搜索关键词“CV基础”、“深度学习入门”等等。很多博主会用通俗易懂的方式讲解。
第二步：主动出击，听懂讨论的关键
基础有了，接下来就是如何在实际讨论中听懂。
带着问题去听： 别想着一下子听懂所有东西。每次开会、讨论前，可以先问问大家今天要讨论的核心问题是什么，大概涉及哪些方向。然后针对性地去查阅一下相关资料。
抓住关键词，逐个击破： 大牛们讨论时，总会蹦出一些术语。
记录下来： 遇到不懂的术语，赶紧记下来，不用管当时是什么意思，先记下那个词。
事后查阅： 会后，立即去查这些术语的意思。可以搜“XXXX (术语) 含义”、“XXXX 算法原理”、“CV 中 XXXX 的作用”。
理解上下文： 查阅时，要注意那个术语在讨论中出现的上下文。有时候同一个词在不同场景下可能有细微差别。
推荐的查阅方式：
Wikipedia: 很多术语的起源和基本定义都在上面。
论文摘要/引言： 如果是比较新的算法，直接搜论文，看摘要和引言，能快速了解它的核心思想。
官方文档/教程： 比如TensorFlow、PyTorch的文档，对里面的函数和模型都有详细解释。
优秀的博客/CSDN文章： 很多国内外的技术博主会将复杂的概念讲得更接地气。
理解核心算法思想，而不是细节： 刚开始，不用钻研到每一个数学公式的推导细节。先抓住算法的“是什么”、“为什么这么做”、“解决了什么问题”。
举个例子： 听到“Faster RCNN”，你不需要立刻理解它所有的卷积层、RPN的细节，而是先知道它是一个目标检测算法，比之前的算法快了很多，并且引入了“区域提议网络”（RPN）这个概念。
多看图、多看示例： 很多CV概念通过图示会更容易理解。比如CNN的卷积过程、池化过程，或者一些经典网络的结构图。找一些可视化的讲解视频或文章。
学会问“傻”问题： 没人会嘲笑一个乐于学习的人。在合适的时机，大胆地问出来。
怎么问？ 避免直接说“我什么都听不懂”，而是要问具体的问题。比如：“刚才XX提到RPN，能稍微解释一下它的核心作用吗？我还没完全理解它跟生成候选框是怎么关联起来的。” 或者 “这个Loss Function的目的是为了解决什么具体的问题？”
找对提问对象： 通常技术好的同事更乐于分享，可以先从那些看起来比较亲切的同事入手。
选择合适的时机： 别在大家激烈讨论某个技术细节时打断，可以在讨论告一段落时，或者会后私下请教。
理解代码中的实现： 很多时候，算法的理解会卡在代码层面。
跑通Demo： 把一些经典算法（如经典的图像分类、目标检测模型）的代码跑起来，看看输入输出是什么样的。
阅读源码： 从简单的模型开始，比如LeNet、AlexNet，慢慢去看它们的实现。对比你学到的理论，看代码是怎么实现卷积、池化、激活等操作的。
使用框架的API： 熟悉PyTorch、TensorFlow等框架的常用API，比如 `torch.nn.Conv2d`, `tf.keras.layers.MaxPooling2d`，理解它们的功能。
第三步：实践出真知，融会贯通
光听不练假把式。只有动手实践，才能真正理解算法。
参与小项目或任务： 主动承担一些力所能及的小任务，比如数据预处理、模型微调等。在这个过程中，你会遇到实际问题，被迫去查资料、去理解算法。
复现经典论文： 从一些影响比较大的经典论文开始，尝试去复现其中的一些模块或模型。这个过程会让你深入理解算法的细节。
参与代码评审（Code Review）： 即使你暂时看不懂所有代码，也可以旁听别人的代码评审。看大神们是怎么找出问题、提出改进意见的，从中学习他们的思路和方法。
参加技术分享和讨论会： 团队内外的技术分享是最好的学习机会。积极参加，并且在会后主动与分享者交流。
一些心态上的调整：
保持好奇心和学习的热情： 这是最重要的驱动力。
不要怕犯错和提问： 每个人都有新手期。
耐心和毅力： 学习一个新领域需要时间，不要期望一蹴而就。
建立自己的知识体系： 用笔记、思维导图等方式，整理自己学到的知识点，形成一个清晰的脉络。
具体举例说明：
假设你们讨论中出现了“Transformer 在 CV 中的应用，比如 Vision Transformer (ViT) 如何处理图像 Patch embedding？”
1. 听懂关键词： Transformer, CV, Vision Transformer (ViT), Patch embedding。
2. 事后查阅：
搜索“Transformer 模型原理”，了解其自注意力机制（SelfAttention）是如何工作的。
搜索“Vision Transformer”，了解它如何将图像转换为序列数据，特别是“Patch embedding”是怎么回事。
你会发现，ViT的做法是将图像切分成一系列固定大小的Patch，然后将每个Patch展平（flatten）并线性映射成一个向量（embedding），这有点类似NLP中将单词转换为词向量的过程。
再深入一点，可能会听到“CLS token”，了解它的作用是为了做图像分类任务。
3. 关联已知： 将Transformer的序列处理能力与图像的像素信息联系起来。思考为什么这种新的处理方式比CNN更强大（可能是因为它能捕捉全局信息，而CNN是局部感受野）。
4. 动手实践： 找一个ViT的实现代码，看看Patch embedding那部分是怎么写的，输入一张图片，输出的embedding是什么样子。
总结一下我的经验，你可以按照这个路径走：
1. 打牢基础： 数学 + 图像处理基础 + 深度学习基础。
2. 积极输入： 参加讨论，记录关键词，事后深入查阅，理解核心思想。
3. 主动输出： 动手实践，跑代码，复现论文，参与项目。
4. 调整心态： 好奇心，不怕问，有耐心。
过程可能会有点枯燥，但当你一点点听懂，一点点能参与到讨论中时，那种成就感是无与伦比的。祝你在算法团队的学习之路顺利！
网友意见
算法黑话祛魅
feature：一个数组
representation：还是一个数组
embedding：把输入映射成数组
提高泛化性：预测更准了
过拟合：训练过头了
attention：加权
adaptive：还是加权
few-shot learning：看了几个样本就学
zero-shot learning：一个没看就开始瞎蒙
self-supervised：自学
semi-supervised：教一点自学一点
unsupervised：没人教了，跟谁学？
end-to-end：一套操作，行云流水搞到底
multi-stage：发现不行，还得一步一步来
domain：我圈起来一堆样本，就管他叫一个domain
transfer：我非得在这一堆样本上训练，用在另一堆样本上，就是不直接训练，就是玩～
adversarial：我加了一部分就是让loss增大
robust：很稳我不会让loss变大的（但也不容易变小了）
…………（一更）
state of the art（sota）：我（吹nb）第一
outperform：我虽然没第一，但是我比baseline强
baseline：(故意)选出来的方法，让我能够outperform
empirically：我做实验了，不知道为啥work
theoretically：我以为我知道为啥work，但没做实验，或者只做了个toy model
……………（二更）
multi开头词组
multi-task：把几个loss加一起，完事
multi-domain：把几堆儿样本混一块训练，完事
multi-modality：把视频语音文字图像graph点云xxx混一块训练，完事
multi-domain multi-modal multi-media model：mua～mua～mua～mua……
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