ALOHA！
后端开发
中软国际 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人科班出身，了解C、C ++、JAVA语言的一般开发流程，能够开发简单程序或者基于Vue+SpringBoot的前后端，主修Python，可以实现爬虫功能，拥有使用Django、flask实现后端服务器的经验，亦可以结合简单前端实现数据可视化（例如：echarts），能够完成简单机器学习如CNN，RNN，LSTM，Self-Attention、Transformer架构分析，性能优化。
项目经验
最近项目：
关于机器学习做股票价格预测并展示结果，大概流程是用爬虫到各个股票网站爬取目标股票的日线，之后以日线数据输入LSTM模型中进行未来价格的预测，最后将所有的数据展示到前端页面中。
以前的项目：
AutoClockIn：实现云服务器在2020-2021年期间定时自动完成相关定位打卡工作，并记录结果；
BC_Student_Management_System：课设，用python实现tcp，udp服务器以及简单客户端实现学生信息管理，并用线性回归预测服务器需要开启的线程数量；
AsYouThink：使用vue+flask+javascript以及相关机器学习技术实现一个可以以图搜图的网站；
等
关于机器学习做股票价格预测并展示结果，大概流程是用爬虫到各个股票网站爬取目标股票的日线，之后以日线数据输入LSTM模型中进行未来价格的预测，最后将所有的数据展示到前端页面中。
以前的项目：
AutoClockIn：实现云服务器在2020-2021年期间定时自动完成相关定位打卡工作，并记录结果；
BC_Student_Management_System：课设，用python实现tcp，udp服务器以及简单客户端实现学生信息管理，并用线性回归预测服务器需要开启的线程数量；
AsYouThink：使用vue+flask+javascript以及相关机器学习技术实现一个可以以图搜图的网站；
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ALOHA！
后端开发 · 1年经验 · 中软国际
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技术能力
本人科班出身，了解C、C ++、JAVA语言的一般开发流程，能够开发简单程序或者基于Vue+SpringBoot的前后端，主修Python，可以实现爬虫功能，拥有使用Django、flask实现后端服务器的经验，亦可以结合简单前端实现数据可视化（例如：echarts），能够完成简单机器学习如CNN，RNN，LSTM，Self-Attention、Transformer架构分析，性能优化。
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最近项目：
关于机器学习做股票价格预测并展示结果，大概流程是用爬虫到各个股票网站爬取目标股票的日线，之后以日线数据输入LSTM模型中进行未来价格的预测，最后将所有的数据展示到前端页面中。
以前的项目：
AutoClockIn：实现云服务器在2020-2021年期间定时自动完成相关定位打卡工作，并记录结果；
BC_Student_Management_System：课设，用python实现tcp，udp服务器以及简单客户端实现学生信息管理，并用线性回归预测服务器需要开启的线程数量；
AsYouThink：使用vue+flask+javascript以及相关机器学习技术实现一个可以以图搜图的网站；
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关于机器学习做股票价格预测并展示结果，大概流程是用爬虫到各个股票网站爬取目标股票的日线，之后以日线数据输入LSTM模型中进行未来价格的预测，最后将所有的数据展示到前端页面中。
以前的项目：
AutoClockIn：实现云服务器在2020-2021年期间定时自动完成相关定位打卡工作，并记录结果；
BC_Student_Management_System：课设，用python实现tcp，udp服务器以及简单客户端实现学生信息管理，并用线性回归预测服务器需要开启的线程数量；
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案例展示
stock prediction
随着数字化时代的到来，金融市场变得更加复杂，股票价格波动迅猛，投资者对于准确的股票价格预测信息的需求不断增加。传统的金融分析方法已经无法在快速变化的市场中适应，因此引入先进的技术和算法进行股票价格预测成为刻不容缓的任务。机器学习算法和大数据分析的整合为解决这一挑战提供了新的可能性
基于卷积神经网络的图像识别
建了一个神经网络模型，并通过对手写数字集的识别任务进行训练和测试。 数据集：我们使用了经典的手写数字数据集MNIST作为我们的训练和测试数据。该数据集包含了大量的28x28像素的手写数字图像，共10个类别（数字0-9）。 模型构建：我们搭建了一个卷积神经网络（CNN）模型来处
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