🌈🦄
无
无 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
上海 闵行
时间：
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
985计算机科学专业大四学生，现在在上海一家医疗科技公司实习，负责Python采集软件的开发
熟练使用C、C++、Java、Python、SQL和JavaScript等编程语言
熟悉SSM、Tensorflow和Pytorch等框架和Tebleau可视化工具
能够使用PyQT、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、OpenCV等库函数
时间多，负责任，薪资要求不高，主要是赚外快
熟练使用C、C++、Java、Python、SQL和JavaScript等编程语言
熟悉SSM、Tensorflow和Pytorch等框架和Tebleau可视化工具
能够使用PyQT、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、OpenCV等库函数
时间多，负责任，薪资要求不高，主要是赚外快
项目经验
建立广义无相干回归模型，创新地利用分组思想优化相似矩阵，设计基于拉格朗日乘子法和奇异值分解的迭代优化算法
在维度为(130,3000)左右的6个人脸和生物数据集上进行评估实验，并证明本算法优于其他8种最新算法
利用Matlab生成曲线图和柱状图，并绘制二维主成分分析图，对得到的聚类进行可视化
项目成果：在International Conference on Pattern Recognition会议发表论文一篇
利用PySerial模块实现计算机对温度实时的测量，依据傅立叶导热方程编程实现散热盘导热系数的计算
利用Matplotlib绘制二次曲线图和温度曲线图
计算机测量所得导热系数与参考值仅有3.2%的误差，该方法与人工处理相比节省至少30分钟
项目成果：发表实用新型专利一篇
将MOT行人数据集（7个室内视频和7个室外视频）和Visdrone数据集（288个视频，包含人和车）转换为COCO数据集，并在Yolox预训练模型上训练
利用PyQT的槽与信号机制设计多目标标注平台，实现10类物体的视频检测和标注功能，利用ByteTrack算法进行视频帧中目标的跟踪
利用2个线程分别进行模型加载与主窗口运行，能够同时进行视频播放和模型预测
在维度为(130,3000)左右的6个人脸和生物数据集上进行评估实验，并证明本算法优于其他8种最新算法
利用Matlab生成曲线图和柱状图，并绘制二维主成分分析图，对得到的聚类进行可视化
项目成果：在International Conference on Pattern Recognition会议发表论文一篇
利用PySerial模块实现计算机对温度实时的测量，依据傅立叶导热方程编程实现散热盘导热系数的计算
利用Matplotlib绘制二次曲线图和温度曲线图
计算机测量所得导热系数与参考值仅有3.2%的误差，该方法与人工处理相比节省至少30分钟
项目成果：发表实用新型专利一篇
将MOT行人数据集（7个室内视频和7个室外视频）和Visdrone数据集（288个视频，包含人和车）转换为COCO数据集，并在Yolox预训练模型上训练
利用PyQT的槽与信号机制设计多目标标注平台，实现10类物体的视频检测和标注功能，利用ByteTrack算法进行视频帧中目标的跟踪
利用2个线程分别进行模型加载与主窗口运行，能够同时进行视频播放和模型预测
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无 · 1年经验 · 无
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技术能力
985计算机科学专业大四学生，现在在上海一家医疗科技公司实习，负责Python采集软件的开发
熟练使用C、C++、Java、Python、SQL和JavaScript等编程语言
熟悉SSM、Tensorflow和Pytorch等框架和Tebleau可视化工具
能够使用PyQT、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、OpenCV等库函数
时间多，负责任，薪资要求不高，主要是赚外快
熟练使用C、C++、Java、Python、SQL和JavaScript等编程语言
熟悉SSM、Tensorflow和Pytorch等框架和Tebleau可视化工具
能够使用PyQT、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、OpenCV等库函数
时间多，负责任，薪资要求不高，主要是赚外快
项目经验
建立广义无相干回归模型，创新地利用分组思想优化相似矩阵，设计基于拉格朗日乘子法和奇异值分解的迭代优化算法
在维度为(130,3000)左右的6个人脸和生物数据集上进行评估实验，并证明本算法优于其他8种最新算法
利用Matlab生成曲线图和柱状图，并绘制二维主成分分析图，对得到的聚类进行可视化
项目成果：在International Conference on Pattern Recognition会议发表论文一篇
利用PySerial模块实现计算机对温度实时的测量，依据傅立叶导热方程编程实现散热盘导热系数的计算
利用Matplotlib绘制二次曲线图和温度曲线图
计算机测量所得导热系数与参考值仅有3.2%的误差，该方法与人工处理相比节省至少30分钟
项目成果：发表实用新型专利一篇
将MOT行人数据集（7个室内视频和7个室外视频）和Visdrone数据集（288个视频，包含人和车）转换为COCO数据集，并在Yolox预训练模型上训练
利用PyQT的槽与信号机制设计多目标标注平台，实现10类物体的视频检测和标注功能，利用ByteTrack算法进行视频帧中目标的跟踪
利用2个线程分别进行模型加载与主窗口运行，能够同时进行视频播放和模型预测
在维度为(130,3000)左右的6个人脸和生物数据集上进行评估实验，并证明本算法优于其他8种最新算法
利用Matlab生成曲线图和柱状图，并绘制二维主成分分析图，对得到的聚类进行可视化
项目成果：在International Conference on Pattern Recognition会议发表论文一篇
利用PySerial模块实现计算机对温度实时的测量，依据傅立叶导热方程编程实现散热盘导热系数的计算
利用Matplotlib绘制二次曲线图和温度曲线图
计算机测量所得导热系数与参考值仅有3.2%的误差，该方法与人工处理相比节省至少30分钟
项目成果：发表实用新型专利一篇
将MOT行人数据集（7个室内视频和7个室外视频）和Visdrone数据集（288个视频，包含人和车）转换为COCO数据集，并在Yolox预训练模型上训练
利用PyQT的槽与信号机制设计多目标标注平台，实现10类物体的视频检测和标注功能，利用ByteTrack算法进行视频帧中目标的跟踪
利用2个线程分别进行模型加载与主窗口运行，能够同时进行视频播放和模型预测
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