※ 引述《Rprogramming (Matlab是盘子在用的)》之铭言：
: ※ 引述《Rprogramming (Matlab是盘子在用的)》之铭言：
: : 根据我观察
: : 没有篇CVPR
: : 就不要想top10的ECE PhD了 就是排USC前面的10间
: : 我说CV领域喇
: : 鲁蛇我决定随便找间top 20-11的蹲
: : 希望可以发个CVPR就飞天了
: 推 Apache: 不要做CV就不用发CVPR了 02/11 12:23
: 可是现在EE领域就只有machine learning领域可以做吧
: 虽然EE有些人做computer architecture, 不过我看到compiler的code就萎了QQ
: 而且我不觉得做language technology或是理论的neural会比CV简单
: NIPS比CVPR更靠夭难上
做compiler，早点进实验室
under轻松发论文，毕业直接上UIUC/UCI CS PhD(UCI全奖)
还搞啥CV? 别跟风啦

你行你上

真人真事

我觉得compiler也是很难，你自干过一个compiler吗?不要靠virtual machine哦

我在修compiler 修完再跟你讲

难不难是一回事 竞争程度是另外一回事

台大资工也没有完全自干 靠virtual

我修自动机与形式语言太晚了， 如果大一就修还有机

重造轮子很花时间 人的生命是有限的这案例也是做llvm相关 做研究没有高低之分

我觉得还是有高低之分的看conference的accept rateaccept rate越低 通常代表竞争越激烈

只有潮不潮的问题而已 只要不是后段学店那种骗钱研究

EE有些领域top conference约10%就超难上可是CVPR可以到2.x% 那个竞争程度很可怕

竞争激烈跟难易度跟高尚没关系啊 只能代表跟风仔多

apache说的是真的? 可是我还是觉得CS领域比EE竞争毕竟美国跟中国都是top在读CS 鲁蛇读EE

资工就一直换吧 哪葛流行哪个就一堆人抢

ML又特别容易啊 进入门槛低 任何人会python机率线代都能搞不能说容易 应该说背景知识范围很小以前云端夯 外系不懂硬件系统也是进不来

ML容易喔..那阿呗也来学了w

大一不懂这些 这些东西很重要吗QQ不过现在真的越来越多top首选cs 真要说的话其实也算跟风

重点还是适性啦 不喜欢不适合 强求不来

CS也很广阿 图学, 理论CS 那些更是自成一格电机能嘴资工的只剩 电路电子 偏偏那没前途

还是继续钻研做爱好了...机器就交给小朋友了Zzz

我也想找个对象来练习

这些大一就要知道了吗 现在才来了解会不会起步太晚@@?

你那摸猛 没差吧不过如果你对做研究或是去美国念PhD有兴趣 建议该准备了

再猛也比不上那些资奥银金牌QQ我以前竞赛都是参加数学的感觉提前了解比较好 毕竟大概一定得考研了

我高中同学用IOI保送112 上大学也没搞Algo

能拿数奥不会比拿资奥简单= =

跟我一样对ML没兴趣 去做影像处理了如果你觉得必修都会了可以去找有兴趣的教授问问看啦

现在不是一堆影像处理用ML的方法= =

我以前有下围棋到三段 113的CGI好像挺猛的112如果有类似的研究就好了

围棋不是被google破抬了= = 这样要怎么发paper

离唯一解还差得远呢 现在连国际象棋 象棋 将棋都还没有ai能保证100%胜率当然要做出超过google胜率的ai基本上是不可能但是cgi拿ai大赛亚军真的蛮猛的

这种会很难找老师喔

我是没有 follow那个研究,可是上次听说黄士杰退役了如果alphago还能变更强, 黄士杰怎么不继续研究?

芒果老师之前也有讲 aja是四大没老师收他做GO才去师大其实类似技术也能用在EDA啦 可以参考看看