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AI算法开发实习全职 · 666/日 · 14485/月信用正常
工作时间: 工作日11:00-19:00工作地点:
远程
服务企业:
0家累计提交:
0工时
联系方式:
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****************聊一聊
个人介绍
我是程序员客栈的冰雨冷露，一名AI算法开发； 我毕业于江西师范大学，担任过上海阅凡自动化科技有限公司的AI算法开发实习，担任过天阳宏业科技股份有限公司的初级java工程师； 负责过金属工件的缺陷检测，针对电子元器件数据集的异常检测算法微调，口岸账户管理金融产品等项目的开发； 熟练使用python，pytorch，opencv，tensorflow，flask，matplotlib，open3d，Django，dlib等深度学习框架和工具； 如果我能帮上您的忙，请点击“立即预约”或“发布需求”！
工作经历
2023-09-01 -2024-04-01上海阅凡自动化科技有限公司AI算法开发实习
1.公司主要业务是为工厂提供基于深度学习方法的工业件缺陷检测服务。 2.我的实习内容为工业件缺陷检测AI算法开发实习。实习期间参与PCB板上的元器件缺陷检测，项目的难点在于PCB板同一个位置相同功能的电容器外形种类较多，项目任务是为每一类外形的电容器训练一个BGM模型，用于该类外形电容器的缺陷检测。
2015-09-01 -2020-04-30天阳宏业科技股份有限公司初级java工程师
1.公司主要业务为银行外包，业务开发使用java语言。 2.我在职期间于建设银行北京开发中心进行对公现金业务逻辑开发，使用spring+springMVC+ibatis+oracle+clearcase开发环境。
教育经历
2021-09-01 - 2024-07-01江西师范大学计算机科学与技术硕士已认证
读研期间学习计算机视觉，毕业论文内容为基于在线学习方式的小样本工业异常检测，对于图像处理、工业件异常检测有一定心得。在校期间曾于ICME2024、IPSE2024、第24界全国心理学术会议发表共计3篇论文，获得一篇专利《人体姿态识别方法、系统、存储介质及计算机设备》。
资质认证
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作品
1. kaggle平台数据集（自杀倾向问卷数据集），要求使用stacking方式在测试集上达到90%以上分类（2分类）正确率。 2. 使用随机森林、SVM、KNN以及逻辑回归等模型作为基础学习器，使用accuracy、recall、F1 score作为评估标准，选出3个指标最高的基础学习器。 3. 对基础学习器进行参数搜索，并使用逻辑回归作为stacking方式的最终学习器。
02025-05-28 10:23
1. 数据准备。使用torchvision框架下载MNIST数据集。数据格式为IDX，该格式是一种简单的二进制格式，由高到低的字节信息内容为元数据（魔数、图像数量、图像行数、图像列数）和图像数据。每个图像大小是28x28像素。训练集60000张图像，测试集10000张图像。 2. 实例化神经网络。声明优化器与损失函数。 3.训练神经网络并记录训练损失和测试集准确率。 4.尝试不同超参数，分析测试正确率与实验配置的关系。
02025-05-27 22:52
1.一份眼底照片的数据集（取自ODRI-5k），分为正常眼底和白内障眼底。 2.对数据集进行划分，使用TensorFlow训练两个网络resnet-18和mobilenet-v1分别训练两个模型。测试集上正确率分别达到95%。 3.本地部署一个基于neo4j数据库和医疗问答数据集的KGQA（知识图谱问答）项目。 4.使用Django构建一个本地网站，具备（人脸）注册/登录功能；上传眼底图像，后台对样本进行预测，页面显示诊断结果的功能；诊断结果在QA系统中进行查询， 给出医疗建议的功能；医疗问答页面功能，服务器根据用户输入的疾病相关问题，返回并显示相关答案，同时进行语音播报。
02025-05-27 22:43
