申请理由： "纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。" 作为一名数据挖掘从业者，我深感于计算机视觉领域日新月异的发展。PyTorch框架在CV领域的广泛应用，让我意识到系统掌握数字图像处理的重要性。 这本《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》吸引我的是它独特的双维度视角 - 既从张量角度剖析经典算法，又从深度学习维度探讨现代技术。特别是书中对Harris角点检测、SLIC超像素分割等经典算法的PyTorch实现，能帮助我打通计算机视觉的"经典"与"现代"之路。 翻阅目录，我被第6章"自动梯度与神经网络"深深吸引。它巧妙地将梯度下降优化与神经网络架构设计融为一体，这正是我急需突破的知识点。而第10章对FCOS、YOLOv5等前沿目标检测模型的深入解析，更是为我打开了CV算法工程实践的大门。 古人云:"工欲善其事，必先利其器。" 这本书不仅讲授算法原理，更注重工程实践，从环境搭建到模型部署全程指导。这对我这样渴望在CV领域有所建树的学习者来说，无疑是一把打开技术之门的金钥匙。 阅读计划： 第1-15天: 钻研第1-4章基础知识。重点实践图像增强、颜色空间变换等基础算法，在测评中心分享"PyTorch张量视角下的图像处理初探"心得。 第16-30天: 专注第5-7章算法实现。着重复现Harris角点检测、K-means聚类等经典算法的PyTorch实现。撰写"当经典图像处理算法遇上PyTorch"实战笔记，分享代码实现细节与优化思路。 第31-45天: 深入第8-9章深度学习应用。实践VGGNet、ResNet等典型网络，探索FCN、UNet在医疗图像分割中的应用。撰写"深度学习赋能医学图像分析"的技术总结。 第46-60天: 钻研第10-11章工程部署。重点研究FCOS与YOLOv5模型，探索OpenVINO部署实践。完成"从模型训练到工程部署:CV算法工程师的实践之路"系统总结。 我深知"学然后知不足"，将在每篇分享中注入自己的实践思考，力求做到深入浅出。正如庄子所言:"吾生也有涯，而知也无涯。" 期待能与书中相遇，在计算机视觉的海洋里继续探索。

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这本书真的是目前市面上第一本全面介绍探讨大模型基础设施架构方面的专业书籍，再次感谢主办方提供的宝贵机会，我会进一步加强学习。

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