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Python开发 Python数据分析
易宝软件 · 4年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
西安 全区
时间：
可工作日驻场（离职原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
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收藏数
技术能力
机器学习技术：掌握常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、朴素贝叶斯等。了解这些算法在目标检测、分类、聚类等任务中的应用。
视频流处理：了解视频流的传输协议，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪：虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果，但传统机器学习算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解：研究基于机器学习的行为识别方法，如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用：熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK，能够将其与视频智能分析系统进行集成，实现对安防设备的控制和数据获取。
视频流处理：了解视频流的传输协议，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪：虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果，但传统机器学习算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解：研究基于机器学习的行为识别方法，如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用：熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK，能够将其与视频智能分析系统进行集成，实现对安防设备的控制和数据获取。
项目经验
安防警告平台
安防警告平台的开发以AI技术为核心，集成视频监控、智能分析、行为管控、电子围栏以及热成像测温
等多项功能，旨在实现对能源行业作业现场的高效、精准安全管理。通过实时监控作业现场，智能识别人
员、设备、作业规范等安全管理风险，并对火灾、烟雾等潜在安全隐患进行实时告警，该项目将极大提升现
场巡查和监管的效率和准确性，有效减少安全事故的发生，降低企业损失，同时优化管理流程，降低人员投
入成本，助力能源行业实现安全、高效、可持续的发展。
数据脚本分析与模型协同项目
根据项目经理分配的数据，建立完善的数据清洗流程，进行有针对性的数据清洗和预处理，确保数据质
量。并结合清理后的数据，进行模型训练，优化模型性能等。
安防警告平台的开发以AI技术为核心，集成视频监控、智能分析、行为管控、电子围栏以及热成像测温
等多项功能，旨在实现对能源行业作业现场的高效、精准安全管理。通过实时监控作业现场，智能识别人
员、设备、作业规范等安全管理风险，并对火灾、烟雾等潜在安全隐患进行实时告警，该项目将极大提升现
场巡查和监管的效率和准确性，有效减少安全事故的发生，降低企业损失，同时优化管理流程，降低人员投
入成本，助力能源行业实现安全、高效、可持续的发展。
数据脚本分析与模型协同项目
根据项目经理分配的数据，建立完善的数据清洗流程，进行有针对性的数据清洗和预处理，确保数据质
量。并结合清理后的数据，进行模型训练，优化模型性能等。
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机器学习技术：掌握常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、朴素贝叶斯等。了解这些算法在目标检测、分类、聚类等任务中的应用。
视频流处理：了解视频流的传输协议，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪：虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果，但传统机器学习算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解：研究基于机器学习的行为识别方法，如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用：熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK，能够将其与视频智能分析系统进行集成，实现对安防设备的控制和数据获取。
视频流处理：了解视频流的传输协议，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪：虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果，但传统机器学习算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解：研究基于机器学习的行为识别方法，如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用：熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK，能够将其与视频智能分析系统进行集成，实现对安防设备的控制和数据获取。
项目经验
安防警告平台
安防警告平台的开发以AI技术为核心，集成视频监控、智能分析、行为管控、电子围栏以及热成像测温
等多项功能，旨在实现对能源行业作业现场的高效、精准安全管理。通过实时监控作业现场，智能识别人
员、设备、作业规范等安全管理风险，并对火灾、烟雾等潜在安全隐患进行实时告警，该项目将极大提升现
场巡查和监管的效率和准确性，有效减少安全事故的发生，降低企业损失，同时优化管理流程，降低人员投
入成本，助力能源行业实现安全、高效、可持续的发展。
数据脚本分析与模型协同项目
根据项目经理分配的数据，建立完善的数据清洗流程，进行有针对性的数据清洗和预处理，确保数据质
量。并结合清理后的数据，进行模型训练，优化模型性能等。
安防警告平台的开发以AI技术为核心，集成视频监控、智能分析、行为管控、电子围栏以及热成像测温
等多项功能，旨在实现对能源行业作业现场的高效、精准安全管理。通过实时监控作业现场，智能识别人
员、设备、作业规范等安全管理风险，并对火灾、烟雾等潜在安全隐患进行实时告警，该项目将极大提升现
场巡查和监管的效率和准确性，有效减少安全事故的发生，降低企业损失，同时优化管理流程，降低人员投
入成本，助力能源行业实现安全、高效、可持续的发展。
数据脚本分析与模型协同项目
根据项目经理分配的数据，建立完善的数据清洗流程，进行有针对性的数据清洗和预处理，确保数据质
量。并结合清理后的数据，进行模型训练，优化模型性能等。
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