糖醋排骨9
无
无 · 3年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人为计算机科学与技术专业在读学生，具备扎实的计算机基础与后端开发能力。熟练掌握Java、Python等编程语言，熟悉Spring Boot、Django等主流后端框架，能够独立完成接口开发、数据处理、数据库设计等工作。
在校期间系统学习过数据结构、操作系统、计算机网络等核心课程，具备良好的逻辑思维与问题解决能力。可快速理解需求并完成业务逻辑开发，能独立完成管理系统、API接口、数据爬虫等项目的后端实现，具备一定的代码优化与性能调优能力。
熟悉MySQL、Redis等数据库的设计与使用，了解RESTful接口规范与前后端分离开发模式，能够与前端开发人员高效配合完成项目交付。同时具备良好的文档编写习惯与沟通能力，能清晰对接需求并跟进项目进度，保证项目按时按质完成。
在校期间系统学习过数据结构、操作系统、计算机网络等核心课程，具备良好的逻辑思维与问题解决能力。可快速理解需求并完成业务逻辑开发，能独立完成管理系统、API接口、数据爬虫等项目的后端实现，具备一定的代码优化与性能调优能力。
熟悉MySQL、Redis等数据库的设计与使用，了解RESTful接口规范与前后端分离开发模式，能够与前端开发人员高效配合完成项目交付。同时具备良好的文档编写习惯与沟通能力，能清晰对接需求并跟进项目进度，保证项目按时按质完成。
项目经验
项目名称：绿叶健康智能识别系统
作为项目核心开发人员，独立完成系统整体设计与开发实现。该系统基于Python、OpenCV与深度学习框架构建，实现了植物叶片图像的自动化处理与病害识别。项目中负责搭建图像预处理流水线，完成图像去噪、分割与增强操作；基于卷积神经网络训练病害分类模型，优化识别准确率与推理速度，支持常见植物病害的精准分类与结果可视化展示。同时开发了基础用户交互界面，支持图片上传、结果展示与简单报告导出功能，可辅助农业场景下的植物健康管理，有效提升病害检测效率，锻炼了算法实现、数据处理与系统开发能力。
项目名称：基于STM32的室内环境监测终端
作为项目核心开发人员，负责终端硬件与软件的整体实现。以STM32单片机为核心控制器，搭配温湿度、光照强度传感器，实现环境数据的实时采集与本地显示功能。项目中完成了硬件电路的连接与调试，编写传感器驱动程序与数据处理逻辑，实现了数据的定时采集、校准与LCD屏幕实时显示；同时通过串口通信实现数据上传功能，可将采集数据传输至上位机进行存储与分析。项目解决了传统人工环境监测效率低、数据不连续的问题，具备低功耗、稳定性强的特点，有效锻炼了嵌入式开发、硬件调试与底层驱动编写能力。
作为项目核心开发人员，独立完成系统整体设计与开发实现。该系统基于Python、OpenCV与深度学习框架构建，实现了植物叶片图像的自动化处理与病害识别。项目中负责搭建图像预处理流水线，完成图像去噪、分割与增强操作；基于卷积神经网络训练病害分类模型，优化识别准确率与推理速度，支持常见植物病害的精准分类与结果可视化展示。同时开发了基础用户交互界面，支持图片上传、结果展示与简单报告导出功能，可辅助农业场景下的植物健康管理，有效提升病害检测效率，锻炼了算法实现、数据处理与系统开发能力。
项目名称：基于STM32的室内环境监测终端
作为项目核心开发人员，负责终端硬件与软件的整体实现。以STM32单片机为核心控制器，搭配温湿度、光照强度传感器，实现环境数据的实时采集与本地显示功能。项目中完成了硬件电路的连接与调试，编写传感器驱动程序与数据处理逻辑，实现了数据的定时采集、校准与LCD屏幕实时显示；同时通过串口通信实现数据上传功能，可将采集数据传输至上位机进行存储与分析。项目解决了传统人工环境监测效率低、数据不连续的问题，具备低功耗、稳定性强的特点，有效锻炼了嵌入式开发、硬件调试与底层驱动编写能力。
糖醋排骨9
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技术能力
本人为计算机科学与技术专业在读学生，具备扎实的计算机基础与后端开发能力。熟练掌握Java、Python等编程语言，熟悉Spring Boot、Django等主流后端框架，能够独立完成接口开发、数据处理、数据库设计等工作。
在校期间系统学习过数据结构、操作系统、计算机网络等核心课程，具备良好的逻辑思维与问题解决能力。可快速理解需求并完成业务逻辑开发，能独立完成管理系统、API接口、数据爬虫等项目的后端实现，具备一定的代码优化与性能调优能力。
熟悉MySQL、Redis等数据库的设计与使用，了解RESTful接口规范与前后端分离开发模式，能够与前端开发人员高效配合完成项目交付。同时具备良好的文档编写习惯与沟通能力，能清晰对接需求并跟进项目进度，保证项目按时按质完成。
在校期间系统学习过数据结构、操作系统、计算机网络等核心课程，具备良好的逻辑思维与问题解决能力。可快速理解需求并完成业务逻辑开发，能独立完成管理系统、API接口、数据爬虫等项目的后端实现，具备一定的代码优化与性能调优能力。
熟悉MySQL、Redis等数据库的设计与使用，了解RESTful接口规范与前后端分离开发模式，能够与前端开发人员高效配合完成项目交付。同时具备良好的文档编写习惯与沟通能力，能清晰对接需求并跟进项目进度，保证项目按时按质完成。
项目经验
项目名称：绿叶健康智能识别系统
作为项目核心开发人员，独立完成系统整体设计与开发实现。该系统基于Python、OpenCV与深度学习框架构建，实现了植物叶片图像的自动化处理与病害识别。项目中负责搭建图像预处理流水线，完成图像去噪、分割与增强操作；基于卷积神经网络训练病害分类模型，优化识别准确率与推理速度，支持常见植物病害的精准分类与结果可视化展示。同时开发了基础用户交互界面，支持图片上传、结果展示与简单报告导出功能，可辅助农业场景下的植物健康管理，有效提升病害检测效率，锻炼了算法实现、数据处理与系统开发能力。
项目名称：基于STM32的室内环境监测终端
作为项目核心开发人员，负责终端硬件与软件的整体实现。以STM32单片机为核心控制器，搭配温湿度、光照强度传感器，实现环境数据的实时采集与本地显示功能。项目中完成了硬件电路的连接与调试，编写传感器驱动程序与数据处理逻辑，实现了数据的定时采集、校准与LCD屏幕实时显示；同时通过串口通信实现数据上传功能，可将采集数据传输至上位机进行存储与分析。项目解决了传统人工环境监测效率低、数据不连续的问题，具备低功耗、稳定性强的特点，有效锻炼了嵌入式开发、硬件调试与底层驱动编写能力。
作为项目核心开发人员，独立完成系统整体设计与开发实现。该系统基于Python、OpenCV与深度学习框架构建，实现了植物叶片图像的自动化处理与病害识别。项目中负责搭建图像预处理流水线，完成图像去噪、分割与增强操作；基于卷积神经网络训练病害分类模型，优化识别准确率与推理速度，支持常见植物病害的精准分类与结果可视化展示。同时开发了基础用户交互界面，支持图片上传、结果展示与简单报告导出功能，可辅助农业场景下的植物健康管理，有效提升病害检测效率，锻炼了算法实现、数据处理与系统开发能力。
项目名称：基于STM32的室内环境监测终端
作为项目核心开发人员，负责终端硬件与软件的整体实现。以STM32单片机为核心控制器，搭配温湿度、光照强度传感器，实现环境数据的实时采集与本地显示功能。项目中完成了硬件电路的连接与调试，编写传感器驱动程序与数据处理逻辑，实现了数据的定时采集、校准与LCD屏幕实时显示；同时通过串口通信实现数据上传功能，可将采集数据传输至上位机进行存储与分析。项目解决了传统人工环境监测效率低、数据不连续的问题，具备低功耗、稳定性强的特点，有效锻炼了嵌入式开发、硬件调试与底层驱动编写能力。
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