成为计算机视觉工程师的学习顺序

作为计算机视觉工程师，以下是一些学习顺序的建议：

1. 编程基础：学习编程语言，例如Python、C++等，并理解基本的编程概念和数据结构。

2. 数学基础：学习线性代数、微积分、概率统计等数学知识，这些知识在计算机视觉领域中非常重要。

3. 机器学习：掌握机器学习的基本概念和算法，例如监督学习、非监督学习、深度学习等，并学会使用机器学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

4. 计算机视觉基础：学习计算机视觉的基本概念和算法，例如图像处理、对象检测、图像分割等，并掌握计算机视觉常用的工具，例如OpenCV、PIL等。

5. 深度学习框架：深度学习框架是实现计算机视觉任务的重要工具，包括TensorFlow、PyTorch等。

6. 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识，掌握实际应用中的技能和经验，例如人脸识别、目标检测等。

7. 持续学习：计算机视觉是一个不断发展和变化的领域，需要不断学习新的算法和技术，以保持竞争力。

以上是一些学习计算机视觉的基本建议，但实际学习过程中需要根据个人情况和兴趣进行调整和优化。