视觉方向选择

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#计算机视觉# #视觉算法# #图像算法# #图形图像# 想在这里请教一下做视觉的各位前辈。
我是23届应届毕业生（研究生），研究方向是视觉，根据自己所学习的内容，目前在犹豫自己职业规划方向。想知道下面两个方向大家更推荐往哪一个方向发展。综合考虑发展前景，薪资待遇，秃头程度等方面。
传统视觉（如测量，定位，检测识别等等）
深度学习（卷积神经网络，YOLO等）
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2025-12-30 20:29

广东工业大学 Java

沐潼科技实习二面面经

1：自我介绍+对岗位内容提问2：我给你提个开放回答：上海苗条和广东米粉的区别是什么 （我从工艺、人群、地区特色等方面分点回答）3：小学老师没教过你写作文吗，描述一朵花你就说这朵花多美就行了，你这是在用AI回答我。直接告诉我多好吃就行了4：直接做题：根据一个需求文档，快速写出两个接口，15min，文档做题。需求内容为：给你一个线上报错的飞书表格日志，读取用户输入的单元格信息，返回需要获取的报错详情的单元格起点和终点。例如：用户输入“！A1B2”则返回A1和B2。然后第二个接口，根据起点和终点从飞书文档中读取文档信息并转换成字符串。要求超过十条日志记录不合法（缺少字段）或用户参数不合法就退出记录。...

查看4道真题和解析

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发