王师傅
在读研究生 · 4年经验 · 重庆大学
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技术能力
熟练语言：python、java、c++、c
主要研究方向：人工智能深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘
熟悉Python工具：Django、Tensorflow、PyTorch、Numpy、Pandas、TKinter、pyQT、Gensim。
熟悉流程：深度学习神经网络数据集的预处理、深度学习神经网络的搭建、结果可视化。
由于本人在读研究生期间接触的项目主要是机器学习的方向，所以最近接触python是最多的。
网页开发熟悉html、js、css。
主要研究方向：人工智能深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘
熟悉Python工具：Django、Tensorflow、PyTorch、Numpy、Pandas、TKinter、pyQT、Gensim。
熟悉流程：深度学习神经网络数据集的预处理、深度学习神经网络的搭建、结果可视化。
由于本人在读研究生期间接触的项目主要是机器学习的方向，所以最近接触python是最多的。
网页开发熟悉html、js、css。
项目经验
1、基于hadoop的超市组合销售系统，在此系统中主要负责hadoop分布式集群搭建、网站的开发
2、未来杯PSP超新星识别比赛采用改造版VGG16进行模型训练
3、电子病历系统：自动提取从医院数据库中提取电子病历数据，根据病人的入院、出院、首次病程等信息对病人所患的病进行一个ICD标签标准化自动分类，是一个多标签的问题，该系统可采用LSTM、CNN进行模型训练，并且搭配attention机制。
4、CCF大数据与计算智能大赛汽车行业用户观点主题及情感识别，采用at-LSTM进行用户对汽车的评论的评论主题以及每个主题对应的情感极性进行识别，多标签自然语言处理问题。
2、未来杯PSP超新星识别比赛采用改造版VGG16进行模型训练
3、电子病历系统：自动提取从医院数据库中提取电子病历数据，根据病人的入院、出院、首次病程等信息对病人所患的病进行一个ICD标签标准化自动分类，是一个多标签的问题，该系统可采用LSTM、CNN进行模型训练，并且搭配attention机制。
4、CCF大数据与计算智能大赛汽车行业用户观点主题及情感识别，采用at-LSTM进行用户对汽车的评论的评论主题以及每个主题对应的情感极性进行识别，多标签自然语言处理问题。
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