1、Python全栈开发
(1)精通Django/Flask框架开发,具备大型电商平台及SAAS系统架构经验,熟悉RESTful API设计与性能优化
(2)掌握FastAPI异步框架及ASGI服务器部署,成功实施过高并发API网关项目(QPS 10万+)
(3)熟练运用Pandas/Numpy进行数据分析,曾构建实时风控系统,数据处理效率提升300%
(4)深度使用Celery实现分布式任务调度,结合Redis/RabbitMQ优化异步任务处理流程
(5)熟练PyTorch/TensorFlow,精通深度学习图像识别应用构建,参与过NLP文本分类模型开发与部署
(6)熟练使用python进行嵌入式应用控制程序开发
2、Golang云原生开发
(1)使用Gin开发高性能API服务,构建过百万级物联网设备接入平台
(2)精通gRPC服务治理,设计过基于Protobuf的跨语言微服务通信规范
(3)实践Kubernetes Operator开发,实现自定义CRD资源编排管理
(4)构建过Prometheus+Grafana监控体系,设计过自适应告警规则引擎
(5)优化Go协程池实现,单节点并发处理能力达5万+/秒
1、【农业病虫害监测预警平台】
基于微服务架构(Spring Cloud+Nacos)构建的智能化农业决策系统,集成多源数据采集(卫星遥感、气象站、IoT传感器)、AI模型推理(PyTorch构建的ResNet50+BiLSTM多模态融合模型)与可视化预警体系。创新点包括:① 自主研发特征融合算法,将虫情图像与环境参数的关联准确率提升至92.3%;② 采用Flink实时计算引擎处理万亩级农田数据流,预警响应延迟<800ms;③ 结合GIS热力图与微信小程序推送,实现病虫害3公里网格化精准预警。系统已覆盖8省23个示范基地,帮助农户减少农药使用量35%,挽回经济损失年均超2亿元。
2、【松材线虫病遥感判读定位系统】
基于深度学习的林业疫病监测解决方案,核心技术包含:① 使用U-Net++网络实现高分二号卫星影像的病害松树像素级分割(IoU达0.87);② 研发自适应地形校正算法,消除山区DEM高程误差对定位精度的影响;③ 构建GeoServer分布式空间数据引擎,支持TB级影像的瓦片动态渲染。系统实现每平方公里检测耗时<3分钟(较人工提升200倍),定位精度±5米,累计发现早期疫木12万余棵,为林业部门节省防治资金超5000万元。获2022年省级数字林业创新应用一等奖。
3、【基于边缘计算的害虫智能监测控制系统】
面向田间场景的物联网智能终端体系,技术架构包含:① 采用Golang开发边缘计算网关(Gin框架),集成轻量化YOLOv5s模型(TensorRT优化后推理速度达47FPS);② 设计自适应光照补偿算法,解决夜间红外图像识别漏报问题;③ 实现边缘节点级联管理(KubeEdge),支持断网续传与增量模型更新。系统部署5类环境传感器+360°虫情采集设备,通过MQTT协议实现害虫密度阈值预警与诱捕设备联动控制,虫情识别准确率91.4%,单设备日均功耗<15Wh,已在全国376个智慧农场落地应用。
4、【生物多样性监测系统】
融合声纹识别与图像识别的生态大数据平台,核心技术突破:① 构建基于Mel频谱图+ConvNeXt的鸟类声纹识别模型(Top-3准确率89%);② 开发多目标跟踪算法(DeepSORT改进版),实现野生动物活动轨迹热力图生成;③ 采用Hadoop+Spark构建物种分布预测模型,支持保护区规划决策。系统集成红外相机、录音设备等12类终端,建立超200TB的生物特征数据库,累计识别物种1876种,发现3个濒危物种新栖息地,相关成果被纳入国家级生态保护红线规划。
植物健康密码解析系统是一款基于 Spring Boot 架构的管理系统,旨在实现植物健康监测与管理的数字化、科学化。该系统通过整合植物生理数据、病害识别及救治方案,构建了多角色协同管理平台,主要功能如下: (1)植物健康动态监测 支持普通植物与珍贵植物的分级检查
林业重大预警监测系统以物联网技术为核心,集成多源数据采集、智能分析及可视化决策支持功能,构建天空地一体化监测体系,主要技术框架包含以下模块: 1. 全周期数据智能管理 ○ 通过部署性诱远程监测设备、天牛智能诱捕器、多光谱无人机及气象站等终端,实现虫口密度、疫木分布