1、云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。
2、从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理。
3、所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。模式识别。
机器视觉，就是机器的眼睛，功能是和人的眼睛一样的，看东西、分析事物。但是它又是区别于人的眼睛，人眼看东西分析判别事物会有很多的不确定因素，会出现误差，但是机器是有一定标准的不会出现差错。
所谓的机器视觉系统，其实就是一套基于视觉信息，来完成一定功能的设备。加装有视觉传感器的目的（作用）是为了使设备具备类似人的视觉功能，从而提高设备的智能化程度，从而提高生产线的效率和提升产品质量。
机器视觉系统一般包括光源、镜头、CCD照相机、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。
视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。
1、算法工程师不是青春饭。在入职的年龄中，算法工程师的入职年份越多，就有越多的公司要你。
2、数据分析师这一职是大有可为的，不是青春饭，更不在于年龄。
3、数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
1、其实都是相辅相成的关系。说白了计算机是白痴，需要通过图像处理，过滤掉图形的杂质，提取出一张干净的图像，突出要识别的重点。
2、计算机图形学是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。而计算机视觉是给定图象，推断景象特性实现的是从模型到图像的变换，也就是说从图象数据提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。
3、而机器学习则偏重于算法本身的设计。模式识别。我觉得模式识别偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征，利用这些特征来进行搜寻我们想要找的目标。
4、知识结构体系不同。图像处理主要包括图像压缩，图像增强，图像复原，图像匹配，图像描述和识别。计算机视觉包括图像处理，模式识别，空间形状的描述，几何建模以及认识过程。
5、方式不同 机器学习：是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。模式识别：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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