kui_kui
在读研究生(生物信息学)
广东工业大学 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州 番禺
时间：
下班后可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
主要研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, 研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, LSTM等基本网络.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, 研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, LSTM等基本网络.
项目经验
人脸识别: 基于python, pyqt5, tensorflow等开发的一个小的demo, 主要实现前段图像获取和预处理, 并由后端服务器负责人脸的识别, 通过api接口将结果返回到前段. 人脸识别的网络主要使用的FaceNet
kui_kui
在读研究生(生物信息学) · 2年经验 · 广东工业大学
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技术能力
主要研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, 研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, LSTM等基本网络.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, 研究方向是生物信息学, 自己学习了机器学习, 计算机视觉, NLP方面的内容. 常用的开方软件python, tensorflow, R, perl等. 成功开发过人脸识别的APP, 目标检测的小项目.
系统学习了机器学习的基本算法, 熟悉神经网络中的常见骨干网络(VGG, googleNet, ResNet...), 熟悉的检测网络有YOLO系列, SSD, FAST系列的网络. 熟悉NLP中的transformer, attention, LSTM等基本网络.
项目经验
人脸识别: 基于python, pyqt5, tensorflow等开发的一个小的demo, 主要实现前段图像获取和预处理, 并由后端服务器负责人脸的识别, 通过api接口将结果返回到前段. 人脸识别的网络主要使用的FaceNet
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