天荒地老
测试
Liang · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
厦门
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
具备扎实的Java编程功底。熟悉SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis，有完整的后端项目开发经验（AI对话系统、外卖系统等）。掌握Linux、Docker及Git，能独立完成接口开发、数据库设计与功能联调。具备AI应用背景（YOLO系列、Ollama、Agent）
项目经验
基于YOLOv5的姿态识别与智能告警系统
技术栈：Python、OpenCV、YOLOv5、Requests
数据集处理：基于公开姿态识别数据集（如COCO关键点数据集），编写Python脚本完成数据清洗、格式转换与按比例划分训练集/验证集/测试集，固定随机种子保证可复现
模型训练与调优：基于YOLOv5训练姿态识别模型，调整锚框尺寸、学习率、批大小等超参数，使用数据增强提升泛化能力，对比不同配置下的mAP指标并选出最优模型
推理与后处理：使用OpenCV进行视频解码与帧预处理，部署模型进行实时推理；对检测结果进行逻辑判断（如姿态角度、持续时长、位置变化），精准触发异常告警
系统集成与可靠性：通过Requests调用企业微信API推送告警消息，设计异常重试机制（3次）与日志记录，确保告警不丢失；使用多线程优化视频流处理，降低推理延迟
AI智能对话后端系统
技术栈：SpringBoot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、JWT
负责系统全流程功能测试：设计测试用例覆盖多指令识别、积分扣减、多会话隔离等核心场景
针对积分扣减场景设计并发测试方案，验证乐观锁机制在高并发下的数据一致性
编写接口测试用例，使用Postman进行接口验证，确保接口返回格式统一、异常处理符合预期
参与需求评审，从测试角度提出边界条件和异常场景的补充建议
技术栈：Python、OpenCV、YOLOv5、Requests
数据集处理：基于公开姿态识别数据集（如COCO关键点数据集），编写Python脚本完成数据清洗、格式转换与按比例划分训练集/验证集/测试集，固定随机种子保证可复现
模型训练与调优：基于YOLOv5训练姿态识别模型，调整锚框尺寸、学习率、批大小等超参数，使用数据增强提升泛化能力，对比不同配置下的mAP指标并选出最优模型
推理与后处理：使用OpenCV进行视频解码与帧预处理，部署模型进行实时推理；对检测结果进行逻辑判断（如姿态角度、持续时长、位置变化），精准触发异常告警
系统集成与可靠性：通过Requests调用企业微信API推送告警消息，设计异常重试机制（3次）与日志记录，确保告警不丢失；使用多线程优化视频流处理，降低推理延迟
AI智能对话后端系统
技术栈：SpringBoot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、JWT
负责系统全流程功能测试：设计测试用例覆盖多指令识别、积分扣减、多会话隔离等核心场景
针对积分扣减场景设计并发测试方案，验证乐观锁机制在高并发下的数据一致性
编写接口测试用例，使用Postman进行接口验证，确保接口返回格式统一、异常处理符合预期
参与需求评审，从测试角度提出边界条件和异常场景的补充建议
案例展示 全部案例 >
ID:434015
复制
天荒地老
测试 · 1年经验 · Liang
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
具备扎实的Java编程功底。熟悉SpringBoot、MyBatis、MySQL、Redis，有完整的后端项目开发经验（AI对话系统、外卖系统等）。掌握Linux、Docker及Git，能独立完成接口开发、数据库设计与功能联调。具备AI应用背景（YOLO系列、Ollama、Agent）
项目经验
基于YOLOv5的姿态识别与智能告警系统
技术栈：Python、OpenCV、YOLOv5、Requests
数据集处理：基于公开姿态识别数据集（如COCO关键点数据集），编写Python脚本完成数据清洗、格式转换与按比例划分训练集/验证集/测试集，固定随机种子保证可复现
模型训练与调优：基于YOLOv5训练姿态识别模型，调整锚框尺寸、学习率、批大小等超参数，使用数据增强提升泛化能力，对比不同配置下的mAP指标并选出最优模型
推理与后处理：使用OpenCV进行视频解码与帧预处理，部署模型进行实时推理；对检测结果进行逻辑判断（如姿态角度、持续时长、位置变化），精准触发异常告警
系统集成与可靠性：通过Requests调用企业微信API推送告警消息，设计异常重试机制（3次）与日志记录，确保告警不丢失；使用多线程优化视频流处理，降低推理延迟
AI智能对话后端系统
技术栈：SpringBoot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、JWT
负责系统全流程功能测试：设计测试用例覆盖多指令识别、积分扣减、多会话隔离等核心场景
针对积分扣减场景设计并发测试方案，验证乐观锁机制在高并发下的数据一致性
编写接口测试用例，使用Postman进行接口验证，确保接口返回格式统一、异常处理符合预期
参与需求评审，从测试角度提出边界条件和异常场景的补充建议
技术栈：Python、OpenCV、YOLOv5、Requests
数据集处理：基于公开姿态识别数据集（如COCO关键点数据集），编写Python脚本完成数据清洗、格式转换与按比例划分训练集/验证集/测试集，固定随机种子保证可复现
模型训练与调优：基于YOLOv5训练姿态识别模型，调整锚框尺寸、学习率、批大小等超参数，使用数据增强提升泛化能力，对比不同配置下的mAP指标并选出最优模型
推理与后处理：使用OpenCV进行视频解码与帧预处理，部署模型进行实时推理；对检测结果进行逻辑判断（如姿态角度、持续时长、位置变化），精准触发异常告警
系统集成与可靠性：通过Requests调用企业微信API推送告警消息，设计异常重试机制（3次）与日志记录，确保告警不丢失；使用多线程优化视频流处理，降低推理延迟
AI智能对话后端系统
技术栈：SpringBoot、MyBatis-Plus、MySQL、Redis、JWT
负责系统全流程功能测试：设计测试用例覆盖多指令识别、积分扣减、多会话隔离等核心场景
针对积分扣减场景设计并发测试方案，验证乐观锁机制在高并发下的数据一致性
编写接口测试用例，使用Postman进行接口验证，确保接口返回格式统一、异常处理符合预期
参与需求评审，从测试角度提出边界条件和异常场景的补充建议
立即沟通
