計算機視覺一定比Web好嗎？

01-09

昨天和女朋友產生了爭論。我是做Java Web的，女朋友是研究計算機視覺的。她覺得我做的東西比較low，她勸我應該把眼光放長遠一點，不要學習這些簡單的東西，應該去研究更前沿的東西，比如人工智慧和機器學習。但是我覺得Web的前端後端也有非常多值得學習的地方，為什麼計算機視覺就瞧不起Java Web呢？

要擔心的重點不是CV和JAVA啊，是女朋友覺得自己low，這是非常危險的信號啊

做得好更有前途。

從我接觸的來看，你還是潛心學javaEE吧

三點建議：

1、你女朋友研究計算機視覺，覺得你學的比較low，是因為javaEE已經出來幾十年，開發的標準框架，解決方案應有盡有，比較常見，但火了這麼多年，需求一直有

2、現在機器學習計算機視覺是火不錯，但是你線代怎麼樣，高數怎麼樣？搞視覺絕對是需要非常好的數據基礎的，而Java EE 就有很多開源的拿來直接用就好，你會用hashmap的時候自己去寫一個嗎，二叉樹遍歷不都是直接API調用的？

3、你是男性，未來承擔的責任會很多，要想潛心研究前沿，研究計算機視覺演算法是需要一定的家境的，而javaEE 開源的解決方案拿來直接應用於實踐，物理還分理論物理和實踐物理不是嗎？誰說把學到的技術應用於實踐就推動不了社會進步發展了！

謝邀.首先java web技術發展了這麼多年,有很多技術值得你去仔細看看. SSH這種不用說了, 維護了這麼多年,特別是spring,最好多看看spring相關的資料. 比如最近比較火的spring cloud.

我們再來說說計算機視覺和人工智慧. 最近兩年人工智慧在互聯網掀起來熱潮. 格靈深瞳,科大訊飛,大疆,這些是我個人比較喜歡的視覺,自然語言,無人駕駛相關領域的佼佼者. IDL的余凱從出走百度,不知道現在新公司做的怎麼樣,沒看到什麼相關消息.

語言分支行業不分貴賤. 目前java相關各種AI開源庫,如雨後春筍一般,而國內大部分機器學習從業人員都是在調參數階段. 能有多高大上呢? 有這個數據環境,有個4,5年javaee互聯網工作經驗的人都能做. 如果你是頂級大學CS系讀Phd的話,那另談. 做你感興趣的事情, 不代表你身邊的人在做看起來高大上的事情,就比你高到哪裡去. 基礎內功修鍊好,見識過的功夫多,你學一門新功夫比他們會更加的快.

不過既然是女票嘛,那還是有話好好說, 說不贏的話....

就跪鍵盤吧.

沒什麼是跪鍵盤認個錯解決不了的. 如果解決不了,那就跪兩次,

這是個非常複雜的問題。但見題主骨骼清奇，作為長者，有必要付囑一點人生經驗與你：

工程師是結果導向的職業，做不出有質量、有用的東西來才叫LOW；甚至根本無關別人用什麼態度和方式來評價，那種挫敗感就會讓自己覺得LOW到懷疑人生。

一個職業化的、優秀的工程師，必然會在知識結構、技術手段、工程經驗等方面不斷學習和探索。心態開放、與時俱進也很重要，固步自封、坐井觀天也是一種LOW，而且會LOW到根本不知道自己LOW。

在社會主義初級階段，這個技術領域確實存在鄙視鏈的，趨勢就是偏底層的瞧不上偏應用的、偏技術的瞧不上偏業務的、偏理論的瞧不上偏工程的。暫時處於鄙視鏈的下游怎麼辦？學唄，藝多不壓身。我們處在一個前所未有的好時代，知識獲取的成本近乎於0，只需要投入足夠的時間和精力就夠了。

所以，我的結論是：堅強點......你女朋友可能要跳槽成別人女朋友了，技術鄙視只是一個由頭，對你的未來不看好不滿意才是根本。

不覺得java EE、web資料庫 low，本科導師就專門做這個的，正教授。

我記得知乎有個人叫羅文益，很厲害的大V，十幾萬粉絲，他有句名言：我在做基於機器學習的廣告推薦系統。厲害吧，然而他連python都還沒入門。

java我也算粗通，可能新的東西不太會，java難起來也是非常繁雜的。總之，沒有高低之分吧。

你女朋友真不謙虛。。。

我的情況和你一樣，但我女朋友就覺得我很厲害，雖然我自己都覺得自己還是個渣渣

笑。

都是搬磚的，有什麼好炫耀。

找工作的時候她就不會這麼說了。

從個人今年找工作的經驗來看，除非頂尖高校的計算機科班出身的碩士再加個人能力很強，否則CV的碩士去大公司一般都轉行當碼農。

我身邊很多CV的博士，都是平時感覺自己做的東西很高大上，但是找工作的時候發現同行怎麼那麼多，你能想到的跟IT有關的專業，計算機，信號處理就不說了，什麼自動化，雙控，檢測，電路系統，生物醫學工程，甚至微電子學等等都有大批做圖像的碩士，博士在做CV，競爭簡直不要太慘烈。

想去做CV研發，能競爭的過博士嗎，何況連博士都不好找工作。

一個是應用領域，一個是研究領域，有什麼好比的，研究來研究去，世界上有幾個李飛飛呢？

不過話說回來，你女朋友說這句話背後的重點，不在於你是不是真的去研究人工智慧或計算機視覺，也不在於它倆誰好，重點是，希望你對未來職業有一個長遠全局的規劃。

Java作為民工語言，可能是她覺得跟著你看不到什麼大的希望，你應該在這一點上跟她溝通，給她信心。告訴她你的規劃和努力方向，其實花點業餘時間學學機器學習也是不錯的，作為程序員，持續學習是常態。

其實沒什麼好撕的，自己心裡明白那是別人不了解才這樣說的就行。自己做的開心就好了嘛。

話說我還被我做嵌入式的同學鄙視過。( ?????＿????? )他覺得我做的東西隨便一個初中生培訓出來都能做。。（

雖說職業沒有貴賤之分，但你也會看不起搬磚的是不是？在搞演算法的眼裡，你就是搬磚的，僅此而已。

但其實這都不重要，最重要的是錢，僅此而已，如果你搬磚能搬到上億身價，沒人會看不起你。

所以如果你的java web技術足夠你拿到比視覺更高的薪水，你女朋友也就會乖乖的了。

或者你在北上有一套房子，應該也可以底氣十足。

暫且認為你是後端吧，我覺得後端的核心就在架構，不是設計模式的那種java patch，而是分散式架構。

但是不幸的是，架構和設計模式一樣，也是有套路的（比如 queue based，hash 分片，read-write replica 什麼的），個人認為比視覺容易入門，至少我看幾本書就會了，可替換性就稍微高點。

之前架構是非常神秘化的，最近開源組件一多，再加上也開始有人總結架構模式，就比較普及了。不過目前還沒有人能總結成gof book那樣，但總有一天會這樣的。

總之做成分散式然後加機器這招沒啥可稀奇的，現在硬體資源豐富了，搜狐十年前就是用這招抗百萬並發的，剩下就是運維的事情，跟你沒關係。

C9學碩受人所託，摸了摸spring mvc在實驗室寫「業務邏輯」，被師兄嘲諷「全場最low」，心裡有點煩悶。

前一陣子讀了淘寶技術這十年，才覺得開發遠比想像的高大上。

沒有low的方向，只有划水摸魚的人吧。java web的並發訪問量到千萬時，你問問你女票能想像怎麼解決嗎？

你可以讓她做一個web站點，用來展示她計算機視覺的成果。不要幫她。

看供需關係，目前java人多，除非你技術很高，否則可替代性也大。

web和視覺都玩過但都不精的人路過回答一下。。。

答主本人玩過web，當然了，比較低端，用的php，網站是：http://www.jiangxun.org，主要是業餘玩玩。

答主本職工作是工業機器人一名普通搬磚工，平時也用到計算機視覺，準確說應該是機器視覺，用到的有開源庫opencv，不過現在一般用智能相機挺多，或者拖拖NI 視覺庫....

感覺上，web是比較low一點，主要是web硬體少，給人感覺就是網頁。而寫網頁複製粘貼還不容易么，，至於什麼頁面響應優化啥的，你不是淘寶那種平台，其實也不用考慮什麼。。

計算機視覺門檻高一些，對個人發展來說，我偏向於選擇CV

這道題簡直是為我量身定製的。作為當年本科系裡為數不多選擇用java做畢設，並用spring為一家小公司寫出一個小型商用網站管理至今，研究生階段全面轉向計算機視覺的人來講，這二者有著非常明顯的區別。首先Java、Java Web 以及對應的Spring框架是搭建大型系統的重要組件，很多知名項目都是建立在這套框架之上。而計算機視覺則是一個現今非常火的領域，由於深度學習帶來的巨大性能提升，使得整個領域開始從實驗室走向了工業界，各種創業公司和項目猶如雨後春筍。那麼如何來比較二者的區別呢？我覺得首先必須明白自身在公司的定位。

對於Java和Jave Web的職位，（小）公司需求一般分兩種：系統設計（架構）師和普通程序員。系統架構師一般偏重整體的產品技術設計，把握該領域的大方向；普通程序員一般是研究一個核心技術點，比如前後端的某個技術點。

對於計算機視覺，就我的經驗來看，一般也分為兩個職位：一種是專心研究演算法的研究員，他們一般會選擇一個方向仔細研究其中的細節，然後在各個數據集上跑出一些model交給後者；第二種則是演算法工程師，他們更像是程序員，通常的工作是把研究員的model封裝成易用的SDK，做好產品特效、版本控制、實際數據預處理、錯誤判斷等等。

那麼如何評價二者的區別，或者說如何取捨呢？我認為這首先得看自己的興趣。Java的生態環境相當成熟，真正需要突破的技術難點也比較少，主要難點在於把這些現成的技術以一種合理，優雅的方式應用到實際項目之中。而計算機視覺則不然，作為一個新興產業，現有的難題特別多，有沒有人解決了、或者說能不能解決都不清楚，很多情況下我們是在創造演算法求解一個具體問題。不同的人對於這兩種困難有不同的選擇，在此按下不表，不做過多評價。

那麼我為什麼要全面轉向計算機視覺呢？先申明前提背景，從Java轉向計算機視覺的成本相當高。寫Java程序並不需要太多的數學知識，連多線程、內存管理也變得相當簡單。而學習計算機視覺，特別是基於深度學習的計算機視覺，往往需要比較好的數學基礎，很多時候還要求寫GPU kernel函數，對內存管理和多線程也有一定的要求。轉向計算機視覺帶來的難處在於時間成本花費巨大，至少一年左右才算入了個門，這還是在數學基礎較好的情況下，如果要補數學則需要更長的時間。然而這樣的事情必然也帶來了諸多好處：1）比如計算機視覺的就職市場基本上是賣方市場，從業人員溢價率高，研究生就能找到同齡人兩倍工資的工作，博士還有10倍工資的可能；2）計算機視覺處于飛速發展階段，機會更多，創業致富的幾率更大，大佬們一起上陣，普通員工自然也能分一杯羹。3）計算機視覺門檻更高，培訓機構出來的人不太可能搶你飯碗，畢竟研究員級別的人公司都要求985本科，最好有研究生和博士學歷。

low不low 不知道。有女朋友，你已經贏了我。

正經點

你的目標如果是掙錢、好好生活，那麼無論是計算機視覺，還是java web，都只是掙錢、生活的一種手段而已。哪一種方式掙錢多同時不那麼辛苦才是最重要的；如果你不是為了生活，不是為了掙錢，人生理想就是在計算機視覺上做出成就，那麼就選計算機視覺好了。

這個Low或者不Low ，可能更多的體現在不可替代性：做別人做不了的才顯得自己厲害。在入門方面，確實計算機視覺難一些，碩士是標配。而Web門檻低，大專、三本都可以（相比學歷，我更在乎一個人的能力和品德）。但是Web 方面真正有所成就，或者前前後後，里里外外都門兒清也是不容易的。真正做到了也是挺有成就感的。

就看你真正要什麼了。

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機器學習VS軟體工程

題主可以告訴女友，我們已經不是一行的了，沒有可比性。

嗯，就醬