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初级算法工程师
科大讯飞 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
合肥 全区
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
语言：python
1.数据爬虫、数据处理，
2.代码调试和论文复现
3.深度学习模型部署、环境配置和代训练：pytorch、tensorflow
4.机器学习算法、图像分类模型、目标检测算法、opencv图像处理
1.数据爬虫、数据处理，
2.代码调试和论文复现
3.深度学习模型部署、环境配置和代训练：pytorch、tensorflow
4.机器学习算法、图像分类模型、目标检测算法、opencv图像处理
项目经验
OCR火车票识别：利用YOLO模型实现火车票信息识别并以表格输出。通过训练YOLO模型，可以准确地从火车票图像中检测并识别出发站、到达站、车次、座位号、日期等关键信息。这些信息随后可以以表格的形式进行结构化输出，便于用户阅读和进一步处理。表格输出不仅提高了信息的可读性和易用性，还方便了与票务系统、行程管理应用等相关服务的集成。此外，自动化的火车票信息识别和表格化输出，大大提升了票务处理的效率，减少了人工输入的错误，为旅客提供了更加便捷和准确的出行信息管理服务。
雷达回波预测模型：通过训练模型，利用雷达回波的历史数据，捕捉云团移动的时空特征，预测未来时刻雷达反射率大小，对降水情况做出实时反馈
雷达回波预测模型：通过训练模型，利用雷达回波的历史数据，捕捉云团移动的时空特征，预测未来时刻雷达反射率大小，对降水情况做出实时反馈
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初级算法工程师 · 2年经验 · 科大讯飞
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技术能力
语言：python
1.数据爬虫、数据处理，
2.代码调试和论文复现
3.深度学习模型部署、环境配置和代训练：pytorch、tensorflow
4.机器学习算法、图像分类模型、目标检测算法、opencv图像处理
1.数据爬虫、数据处理，
2.代码调试和论文复现
3.深度学习模型部署、环境配置和代训练：pytorch、tensorflow
4.机器学习算法、图像分类模型、目标检测算法、opencv图像处理
项目经验
OCR火车票识别：利用YOLO模型实现火车票信息识别并以表格输出。通过训练YOLO模型，可以准确地从火车票图像中检测并识别出发站、到达站、车次、座位号、日期等关键信息。这些信息随后可以以表格的形式进行结构化输出，便于用户阅读和进一步处理。表格输出不仅提高了信息的可读性和易用性，还方便了与票务系统、行程管理应用等相关服务的集成。此外，自动化的火车票信息识别和表格化输出，大大提升了票务处理的效率，减少了人工输入的错误，为旅客提供了更加便捷和准确的出行信息管理服务。
雷达回波预测模型：通过训练模型，利用雷达回波的历史数据，捕捉云团移动的时空特征，预测未来时刻雷达反射率大小，对降水情况做出实时反馈
雷达回波预测模型：通过训练模型，利用雷达回波的历史数据，捕捉云团移动的时空特征，预测未来时刻雷达反射率大小，对降水情况做出实时反馈
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