CV算法面试全攻略：25个核心知识点+3个致命雷区
面试CV算法工程师，说难也难，说简单也简单。
今天我把核心要点整理出来。
三个致命雷区
雷区一：频繁跳槽。两个月换实习，半年换工作，这种简历直接 pass。除非你能解释清楚原因。
雷区二：代码不行。Python不熟、C++不会、Linux用不来，这三样不会就别投简历了。
雷区三：基础薄弱。CNN说不清，图像概念不知道，项目经验再多也是白搭。
25个核心知识点
工具链（9个）：
Linux、shell、vim、git、Python、OpenCV、CMake、爬虫、可视化
理论基础（11个）：
图像基础、数学、AI简史、神经网络、激活函数、参数初始化、归一化、池化、优化器、损失函数、正则化
领域知识（3个）：
CV研究方向、AI应用领域、学术前沿
实战能力（2个）：
模型评估、项目经验
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大家好，我是资深AI讲师与学习规划师。专注计算机视觉教学与算法研发，过去三年我帮超过2500名有Python 基础的入门者，从"像素是什么"到"独立跑通CV项目"。今天这篇长文，完全按零基础实战体系撰写，从图像本质到经典算法、再到OpenCV工具链和完整项目，一条龙给你讲透可直接复现的CV专业指南。
适合人群：大学生、转行者、开发者，只要会Python基础，就能跟上。读完你就能掌握图像处理4大经典算法，并拥有一个可直接写进简历的实战项目，
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