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VOOZH | about |
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題主從事深度學習和計算進視覺領域，主要進行物體檢測這個方向，其中涉及圖像分類、人臉識別，目標檢測與識別、目標跟蹤等具體內容。根據平時科研與找實習的經歷，感受到這兩門語言的重要性，結合自身經驗分享一下在這個領域怎麼掌握好這兩門語言（不喜勿噴、大神請繞行）
參考書籍：
都是網上鼎力推薦的經典書籍，價值很好，主要講一下如何使用好這些資料。
Python入門書籍 《python編程從入門到實踐》
Python進階書籍 《流暢的python》
當然這是針對於計算機視覺領域的，如果從事的是數據相關方向，《利用python進行數據分析》這本書算必讀吧
C++入門書籍 《C++程序設計——譚浩強》
C++進階書籍 《C++primer》
如何使用：
一般來說大學都會開設編程相關的入門課程，比如C語言，C++語言等，當時我們大一學的是C++。基本上上過編程課就會對編程有一定的理解，有理解就夠了，之後學python跟C++就會輕鬆。
先說python語言
需要掌握的是 python基本知識、numpy（python科學計算相關的庫）、matplotlib（python數據可視化相關的庫）這三部分的內容，有了這三部分的基礎知識，基本就夠用了，然後就是之後遇到什麼問題再查什麼問題，查完記住就可以了。
不是說需要學完python所有的東西再去實踐做項目，而是先學夠用的基礎知識，然後就去做實踐項目，再實踐編程中不斷熟悉和完善。至於怎麼進行實踐項目，之後會講。
關於python基本知識，這個是《python編程從入門到實踐》的前10章就可以了，按照書上的教程自己一定敲代碼去感受、去養成習慣。
關於matplotlib（python數據可視化相關的庫）這個是《python編程從入門到實踐》15、16章基本就可以了。
關於numpy（python科學計算相關的庫）這個在網上百度一下吧，看看操作指導怎麼用有哪些常用函數就行。
然後就是《python編程從入門到實踐》這本書剩餘的部分，可以看看練練手，也可以不看。
最後就是《流暢的python》這本書，算是進階書，可以在平時遇到問題的時候翻看，也可以在對python掌握在一定程度之後再看，但是不建議看完《python編程從入門到實踐》就去看《流暢的python》。
再說C++語言
C++語言入門的話還是推薦《C++程序設計——譚浩強》這本書，雖然被人詬病不完美，但是絕對適合零基礎去打基礎去學習。《C++primer》這本書雖然經典完美，但是沒有基礎是讀不動的，根本就不適合入門。所以正常的順序應該是：學習《C++程序設計——譚浩強》——進行實踐項目——《C++primer》這樣的順序。
關於《C++程序設計——譚浩強》這本書需要認真往後讀，對書中的例子自己上手去敲代碼實現。對於《C++primer》這本書跟之前將的《流暢的python》的用法一樣。然後怎去進行項目實踐下面介紹。
關鍵：在有了python與C++這兩門語言的基礎之後如何進行實踐項目來進行熟練練習
能學習python，應該都會接觸機器學習這門課或者這方面的知識，雖然機器學習是一個學起來會很深，涉及的數學知識也多的領域，但是機器學習的基本算法確是很容易理解和接受的。比如說knn算法，決策樹算法等。找幾個簡單的自己感興趣的算法，先是搞清楚這些算法的原理，然後利用python和C++語言分別實現它們，達到對程式語言的運用於實踐的效果。可能讓自己直接去寫這些算法的實現代碼很困難，但是網上關於這些基礎算法的python實現代碼跟C++實現代碼很多，可以前期先仿照別人的去寫，後期再自己一段一段的去寫，分段去逐漸實現各個功能。這樣基本上實現5 、6算法的話，就會對這兩門語言比較熟了。剛開始肯定會遇到很多不懂的點，看不懂的代碼，多上百度查，基本都能找到。基本上只要堅持順下來第一個算法的話，到第二個的時候就會很順利了。
歡迎交流和指正，加油！