Asterism
7小时前在线
全职 · 300/日  ·  6525/月
工作时间: 工作日10:00-19:30、周末12:00-17:00工作地点: 远程
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个人介绍

我擅长Python后端开发、Linux运维与自动化,熟练部署Web框架并优化系统性能,确保高效稳定的服务交付。具备前后端联调、文档撰写及项目图表设计能力,能够快速适应需求并推动项目高质量完成。优秀的团队协作和问题解决能力使我能在复杂项目中创造突出价值

工作经历

  • 2024-09-12 -至今Centific软件工程师远程兼职

    Centific昇迪凡科是一个专注在数字、智能和用户体验的技术服务公司,提供各类Human Centric数字化解决方案。Centific昇迪凡科一直致力于为客户提供世界领先的工程开发、数字化、全球化及融合技术服务,在高科技、互联网、零售与分销、旅游交通、制造等领域积累了丰富的行业经验,主要客户涵盖众多财富500强企业及大中型企业。

教育经历

  • 2025-09-01 - 2027-07-01西安科技大学高新学院软件工程本科已认证

    1.参与校园网络基础设施的规划与建设,提升校园信息化水平。 2负责监控智慧校园系统的日常运行状态,确保系统稳定高效运作。 3定期进行系统维护与更新,优化用户体验。 4协助解决校园信息化建设过程中出现的技术问题。‘ 5参与开发与实施校园信息管理平台,提高管理效率。

语言

普通话
英语
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技能

SQL Server
HTML5
K8S
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作品
基于向量机的注入检测

【30%】本项目解决了通过API进行数据预测的问题,特别是在处理JSON请求和返回预测结果时。 【40%】本项目采用Flask框架构建API,技术特点包括支持POST请求处理JSON数据,集成SQL模型加载,性能表现稳定但需注意输入数据格式错误可能导致500错误。 【30%】快速上手本项目,下载代码,安装Flask依赖,运行predict.py,发送POST请求至http://127.0.0.1:5000/predict,传入正确格式的JSON数据即可。

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2025-08-09 16:08
下载次数:0
¥1000
基于机器学习的单数字手写识别

1. 本项目解决了手写数字识别的问题,通过神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行准确预测。 2. 本项目采用神经网络技术,特点是基于MNIST数据集训练,能高效预测手写数字,界面简洁直观,性能表现稳定。 3. 快速上手本项目,只需下载代码,运行应用程序,点击“Choose Image”选择手写数字图片即可查看预测结果。

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2025-08-09 12:15
更新于: 8小时前 浏览: 3