ID:317086

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算法工程师

  • 公司信息:
  • 深圳市奇德宝科技有限公司
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(离职原因)
  • 所在区域:
  • 深圳
  • 龙岗

技术能力

 熟练使用 Python 编程语言
 熟练使用Numpy数据分析库、matplotlib绘图库,能对数据进行有效分析和可视化处理
 掌握机器学习基本算法,逻辑回归,SVM,K-means,决策树,朴素贝叶斯,HMM 等
 熟悉 tensorflow,PaddlePaddle ,Pytorch深度学习框架,可以使用该模块搭建神经网络项目
 熟悉使用 OpenCV 库,可完成图像基本处理,图像特征点提取等工作
 熟悉Linux系统,mysql数据库

项目经验

项目一:台球号识别
项目介绍:
基于opencv框架对球号的识别
个人职责:负责实现算法的搭建和优化
项目内容:
1. 数据预处理,将原图像进行裁剪,模糊和形态学图像处理
2. 处理后的图像进行部分颜色的提取,并去除噪点,从而识别大小号球
3. 大小号识别完毕后再将其提取台球1-7号球的颜色,结合大小号和颜色判断球号
4. 算法识别精度达98%,具有较好的识别效果


项目二:芯片瑕疵检测
项目介绍:
基于opencv实现对芯片进行瑕疵检测。
个人职责:负责瑕疵检测功能的实现
项目内容:
1. 数据预处理,将图片进行灰度化
2. 对图像进行高斯模糊,去噪,再将其二值化
3. 提取图片外层轮廓及填充,利用图像减法找出瑕疵
4. 再将其闭运算操作
5. 绘制最小外接圆
6. 再根据业务指标进行IF语句判断是否为瑕疵芯片还是正常芯片

项目二:水果分类
项目简介:
基于CNN实现对1200多张图片进行5个类别分类,使用了三组卷积池化组,一层全连接,激活函数使用的是softmax。
个人职责:负责水果分类功能的实现
项目内容:
1. 数据预处理,将图片存入字典,遍历每个子目录拼接图片路径,遍历字典,划分训练集和测试集;
2. 图片归一化处理,构建训练集读取器和测试集读取器;
3. 搭建CNN卷积神经网络,创建损失函数,交叉熵;
4. 在梯度下降前克隆一个program用于测试,构建梯度下降优化器,执行训练;
5. 对模型进行评估,使用matplotlib训练过程可视化,模型保存;
6. 加载模型,进行预测,模型精度为95%;

信用行为

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