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南昌前端兼职程序员

ID：393561

糕糕Pro

软件工程师

公司信息：
江西交通工程集团有限公司

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（离职原因）
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
南昌
全区

技术能力

在编程领域，我积累了较为丰富的技术能力。爬虫技术方面，我能够熟练运用 Python 相关库，从各类网站精准高效地抓取所需数据，还能处理反爬机制。前端技术上，我精通 HTML、CSS、JavaScript，能搭建美观且交互性强的页面。同时，我熟悉 Vue 框架，能快速开发响应式单页面应用。后端开发里，我掌握 Python 的 Flask 框架，可构建稳定、高效的 Web 服务。

项目经验

基于知识图谱的智能辅助诊疗系统
项目简介：对数据进行降噪与清洗处理，确保从BeautifulSoup4爬虫所获取信息的纯净度。利用Flask框架实现对Neo4j图数据库与MySQL关系型数据库的管理。借助Vue前端框架与ECharts可视化工具，构建了一个多节点的知识图谱展示平台，涵盖症状、疾病、药物及食物等复杂关联，使用双向向前匹配算法进行分词，进行语义分析以及ahocorasick进行多字符串匹配，根据实体与关系的类型生成Cypher语句，获取结果之后结合回答模板生成回答，实现精准辅助诊疗。
基于卷积神经网络的食物图片分类
项目简介：使用VGG、ResNet18和ResNet50，对图片进行分类。先准备好标签训练集，无标签数据集以及验证集，并且使用多种数据增广方式扩充数据集，增强了模型的泛化能力，弥补了数据不均衡的问题。使用不同的模型进行半监督学习，每三轮验证一次验证集的准确率，大于0.6时，为无标签数据集生成伪标签，辅助模型训练，每一轮学习之后更新模型参数，在验证集上评估模型性能，保存最佳模型。

案例展示

基于知识图谱的智能辅助诊疗系统

项目简介：对数据进行降噪与清洗处理，确保从BeautifulSoup4爬虫所获取信息的纯净度。利用Flask框架实现对Neo4j图数据库与MySQL关系型数据库的管理。借助Vue前端框架与ECharts可视化工具，构建了一个多节点的知识图谱展示平台，涵盖症状、疾病、药物及食物等复
基于卷积神经网络的食物图片分类

项目简介：使用VGG、ResNet18和ResNet50，对图片进行分类。先准备好标签训练集，无标签数据集以及验证集，并且使用多种数据增广方式扩充数据集，增强了模型的泛化能力，弥补了数据不均衡的问题。使用不同的模型进行半监督学习，每三轮验证一次验证集的准确率，大于0.6时，为无标