技术:具备多领域技术栈与实战经验,覆盖数据分析、算法开发、前后端开发、大数据处理、运维工程等方向: 数据分析:熟练使用 Python 的 Pandas、Numpy 进行数据清洗、预处理与特征工程,结合 Matplotlib、Seaborn 完成数据可视化分析;精通 SQL 复杂查询
项目:算法模型工程化落地项目 全程参与某电网相关算法应用开发,从模型选型、数据筛选到训练调优全流程把控,结合 Nvidia 显卡加速计算提升模型效率,最终完成多场景部署(服务器 / Docker / 边缘设备)。通过开源工具与人工协作模式(预训练模型预标注 + 人工修正),大幅降低
案例: 中国象棋AI对弈机器人
技术:熟悉软件测试的理论与测试流程,能根据需求使用 Xmind 工具记录导出测试点,从而设计测试用例且高效的执 行用例,并完成测试报告。 熟练掌握黑盒测试方法,如场景法,等价法,边界值,判定表等 熟悉 Windows 与 Linux 操作系统,可搭建测试环境,熟练掌握 Linux
项目:本课题的主要内容是通过YOLO模型实现对一些常用手势的识别,主要内容包括 1.首先是数据集的收集,本课题计划采用HaGRID数据集,一共有18种类别的手势,由于原始数据集约有716GB,数据量较大,因此,将会在每个类别的数据集中随机选取7000张用于训练和测试。之后会自己在拍摄
案例: 基于YOLO的手势识别算法研