擅长使用 Python 进行数据抓取、分析与自动化开发,熟练掌握 Scrapy、Requests、Selenium 等网络爬虫框架,具备高并发反爬机制处理经验;在数据处理方面,熟练运用 pandas、numpy 进行数据清洗与建模,能快速提取核心信息并生成可视化报表(matplotlib、seaborn、pyecharts);
在计算机视觉领域,熟悉 OpenCV、dlib、mediapipe 等库,参与开发过基于 YOLOv5 和 ResNet 的短视频封面筛选系统;
具备一定的深度学习基础,能使用 PyTorch 或 TensorFlow 完成图像识别、文本分类等任务;
在 Web 与自动化方面,熟悉 Flask 与 FastAPI,可构建轻量级服务接口,同时掌握定时任务(如 APScheduler)与企业微信机器人自动推送机制;
此外,对 Linux 命令行、Git、Docker 等开发与部署工具也具备扎实基础,能够独立完成从原型设计到项目上线的完整开发流程。始终保持学习新技术的热情,乐于分享,注重实战与落地效果。
我主导开发了一个“抖音热搜词实时爬虫与趋势分析系统”,使用 Python 的 Scrapy 框架定时抓取当日 Top100 热搜词,并结合 jieba 分词与 wordcloud 可视化,成功帮助内容团队以“洗脑神曲”“网红挑战”等关键词精准锁定下一个爆款话题;
在“表情包工厂”项目中,我基于 OpenCV 与 dlib 实现人脸关键点检测,并自动套用卡通夸张滤镜,用户只需一张自拍,即可秒出 10 款风格迥异的专属表情包,刷爆朋友圈;
我还开发了一个“AI 短视频封面选图助手”,通过集成 YOLOv5 对视频关键帧进行目标检测,并结合 ResNet 提取图像特征,自动打分筛选高颜值、高情绪冲击力画面作为封面图,实际在多个账号上应用后封面点击率提升约 45%;
最后,在“多渠道舆情大屏”项目中,我整合微博、抖音、知乎三家 API,通过 Flask+ECharts 实时推送热点话题地图,将全国各地网友讨论热度以热力图形式呈现,为运营决策提供了有力数据支撑。
基于 OpenCV 与 dlib 实现人脸关键点检测,然后自动套用滤镜,用户只需一张自拍,即可秒出 10 款风格迥异的专属表情包。 **核心依赖库:** - OpenCV (cv2): 计算机视觉基础库,用于图像处理、滤波、几何变换 - dlib: 机器学习库,专业的人脸检
通过deepseek和即梦,调用api生成视频。 配置内容:1.功能调用(api key、输出目录、提示词) ; 2.功能设置:图片比例、数量、故事模式 工作流为 用户输入主题-->>ds生成子主题-->>根据子主题再用ds编故事-->>