从国庆前一周至今，算得上是自学的第一阶段。该阶段的主要工作就是探索自学的方向。
结合以往工作经历及已有知识，大致选定了计算机视觉领域。这几天查看了大量的文章，看到一位大佬的总结：“计算机视觉可以分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。”基本上确定我想走的具体方向就是视觉slam，即vslam。
为什么不选择深度学习方向呢？
根据前几天的资料查询，网上牛人的总结是，2022年深度学习已经很成熟了目前处于停滞阶段。能解决的问题在网上都能找到成熟的算法框架和算法工具，不能解决的问题只能坐等大牛的新发现。并且深度学习方面的产品落地也很成熟了，岗位的门槛也提高了。如果只懂一些这个方向的原理，没有实际的产品落地经验和发表论文，可能不足以支撑我找到一份工作。所以我不打算在这个方向花太多时间，只对深度学习的知识做一个大概的掌握。
vslam方向，只能说大致知道这个技术方向能做些什么，多少还是有点云里雾里。这个方向的岗位有门槛，需要掌握的知识很多，不轻松。并且这个方向还可以再细分多个领域，接下来就真的不懂了，我具体选择哪个细分领域也没能力确定。
今天也加入了一个slam社群，根据社群大神的文章，先补齐大方向的知识，细分方向以后再定。我想也是，我现在差的知识太多了，即便告诉了细分方向，似乎也没什么用处。
所以，我选定的方向是vslam。接下来罗列这个方向所需的知识体系：
- C++、数据结构
- 数字图像处理
- 计算机视觉
- 机器学习（深度学习）
- 视觉slam
