我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。
于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理的异同，思考各种处理各自的优缺点，以及有没有更好的处理，比如：
深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种；
深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；
关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；
深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；
在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。
同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：
关于感受野的总结详述了感受野的计算和在应用时需要注意的地方；
目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。
上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。
第二阶段
这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。
第三阶段
最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：
在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化。
DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。
技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。
虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。
总结一段话就是：
算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；
算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化；
算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；
要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。
仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。
是指重复字数与总字数的比值，但不是论文中的所有内容都会重复。例如论文目录和参考文献的内容一般不重复，通过查重系统上传这些内容时不会计算重复率。
所以论文的查重率不一定是论文重复的程度，论文重复率的最终结果还是需要学校来判断，学生自己进行的论文查重检测结果只能作为一个参考。
总相似比百分之三十以下，引用只能百分之二十，用的是知网系统，系统原理如下：
硕士必检测，用的是知网系统，国家规定的。连续相同十一字算重复。
引用之后最后修改一下因为超过百分之直也算相似，比如改下表达，知网系统计算标准详细说明：
1．学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平。
2．百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。
3．在技术上，采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。
4．对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。
5．检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，专家会有相应判断。
扩展资料：
写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
毕业论文在进行编写的过程中，需要经过开题报告、论文编写、论文上交评定、论文答辩以及论文评分五个过程，其中开题报告是论文进行的最重要的一个过程，也是论文能否进行的一个重要指标。
毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法。
按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种：
一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性。
另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解。
按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。
驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。
按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文。它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响。反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文。它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些。
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