實習(xí)生在機器視覺公司中應(yīng)掌握以下基礎(chǔ)技能：

1. 編程技能：

熟練掌握至少一種編程語言，如Python或C++。Python在計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，有豐富的庫如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，方便進行算法實現(xiàn)和模型開發(fā)；C++則運行效率高，適用于對性能要求嚴(yán)格的計算機視覺應(yīng)用。

熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，如數(shù)組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等，以及排序、搜索、動態(tài)規(guī)劃等算法，能夠優(yōu)化代碼性能，提高算法效率。

2. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：

線性代數(shù)：理解向量、矩陣運算，如矩陣乘法、求逆等，這在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中非常重要。

概率論與統(tǒng)計學(xué)：了解概率分布、期望、方差等概念，有助于理解和處理數(shù)據(jù)中的不確定性；統(tǒng)計學(xué)知識可用于數(shù)據(jù)分析、模型評估等。

微積分：理解導(dǎo)數(shù)、積分等概念，在優(yōu)化算法中用到，如梯度下降法用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。

3. 圖像處理與計算機視覺基礎(chǔ)：

圖像處理：了解圖像增強、濾波、邊緣檢測、特征提取等技術(shù)，以及圖像獲取、預(yù)處理等基礎(chǔ)知識。

計算機視覺：熟悉圖像分析、特征提取和模式識別的基本概念，掌握目標(biāo)檢測和圖像分割等相關(guān)算法。

4. 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：

掌握機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。

熟悉深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch等，了解深度學(xué)習(xí)背后的原則和技術(shù)，如反向傳播、梯度下降等。

5. 其他相關(guān)技能：

了解信號處理基礎(chǔ)，有助于更好地理解圖像處理中的一些算法。

熟悉軟件開發(fā)生命周期，包括需求分析、設(shè)計、測試和維護，以及版本控制系統(tǒng)如Git。

具備良好的問題解決能力、溝通能力、團隊合作能力和學(xué)習(xí)能力，以適應(yīng)快速發(fā)展的機器視覺領(lǐng)域。

實習(xí)生在機器視覺公司中應(yīng)掌握編程技能、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、圖像處理與計算機視覺基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)以及其他相關(guān)技能，以更好地適應(yīng)工作需求。