骆鑫硕
图像算法工程师
四川拜伦科技有限公司 · 2年经验
日薪：
￥800/8h
地点：
北京 海淀
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
1
收藏数
技术能力
熟练使用 Python、C++进行项目开发
熟练使用 Pytorch，Tensorflow 和 paddlepaddle 深度学习框架进行模型搭建及优化
熟悉 resnet、vgg、mobilenet 等深度卷积网络模型
熟练使用 YOLO系列、Faster-RCNN 等目标检测算法
熟悉 DeepLabV3+、mask-RCNN 等分割网络
熟悉 LinearRegression、LogisticRegression、SVM、KNN、K-Means、PCA 等机器学习模型
熟练使用 Opencv 库对图像进行预处理
熟练使用 numpy、pandas、sklearn、jieba、transformers 等 Python 库
熟悉 CNN、RNN、LSTM、Transformer、RCNN 等经典模型
熟练使用 Linux、Docker 命令完成开发、部署
熟练使用 milvus、Redis 等向量数据库
熟练使用 Pytorch，Tensorflow 和 paddlepaddle 深度学习框架进行模型搭建及优化
熟悉 resnet、vgg、mobilenet 等深度卷积网络模型
熟练使用 YOLO系列、Faster-RCNN 等目标检测算法
熟悉 DeepLabV3+、mask-RCNN 等分割网络
熟悉 LinearRegression、LogisticRegression、SVM、KNN、K-Means、PCA 等机器学习模型
熟练使用 Opencv 库对图像进行预处理
熟练使用 numpy、pandas、sklearn、jieba、transformers 等 Python 库
熟悉 CNN、RNN、LSTM、Transformer、RCNN 等经典模型
熟练使用 Linux、Docker 命令完成开发、部署
熟练使用 milvus、Redis 等向量数据库
项目经验
熟练使用 Python、C++进行项目开发
熟练使用 Pytorch，Tensorflow 和 paddlepaddle 深度学习框架进行模型搭建及优化
熟悉 resnet、vgg、mobilenet 等深度卷积网络模型
熟练使用 YOLO系列、Faster-RCNN 等目标检测算法
熟悉 DeepLabV3+、mask-RCNN 等分割网络
熟悉 LinearRegression、LogisticRegression、SVM、KNN、K-Means、PCA 等机器学习模型
熟练使用 Opencv 库对图像进行预处理
熟练使用 numpy、pandas、sklearn、jieba、transformers 等 Python 库
熟悉 CNN、RNN、LSTM、Transformer、RCNN 等经典模型
熟练使用 Linux、Docker 命令完成开发、部署
熟练使用 milvus、Redis 等向量数据库
熟练使用 Pytorch，Tensorflow 和 paddlepaddle 深度学习框架进行模型搭建及优化
熟悉 resnet、vgg、mobilenet 等深度卷积网络模型
熟练使用 YOLO系列、Faster-RCNN 等目标检测算法
熟悉 DeepLabV3+、mask-RCNN 等分割网络
熟悉 LinearRegression、LogisticRegression、SVM、KNN、K-Means、PCA 等机器学习模型
熟练使用 Opencv 库对图像进行预处理
熟练使用 numpy、pandas、sklearn、jieba、transformers 等 Python 库
熟悉 CNN、RNN、LSTM、Transformer、RCNN 等经典模型
熟练使用 Linux、Docker 命令完成开发、部署
熟练使用 milvus、Redis 等向量数据库
骆鑫硕
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熟悉 DeepLabV3+、mask-RCNN 等分割网络
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项目经验
熟练使用 Python、C++进行项目开发
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熟悉 resnet、vgg、mobilenet 等深度卷积网络模型
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