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工程师全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
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个人介绍
熟悉requests，selenium，BeautifulSoup等模块处理网页数据，熟练使用正则表达式，xpath，css选择器提取网页元素，熟悉使用selenium模拟登陆，PyExecjs进行js逆向
熟悉scrapy，scrapy-redis框架
熟悉pandas、numpy、matplotlib数据分析三剑客
熟悉sklearn、tensorflow、pytorch深度学习框架，熟悉sklearn进行决策树分类、聚类分析、线性回归，熟练掌握使用tensorflow或pytorch搭建卷积、循环神经网络，熟悉经典卷积神经网络，比如：ResNet。
工作经历
2019-07-10 -2021-02-10万华化学集团工程师
1)收集工业化装置在生产时的工艺数据，并及时发现生产过程中的异常数据； 2)通过分析异常数据，结合生产的实际情况，为异常工况提供解决方案； 3)通过统计和机器学习算法优化现有装置，为设备技改提供数据支持； 4)通过数据分析制作各种报表和数据分析报告，为企业生产决策提供数据支持；
教育经历
2015-09-05 - 2019-06-24青岛科技大学化学工程与工艺本科
第一专业化学工程与工艺 主要课程：计算机应用（C语言），过程系统分析与综合，过程工程计算机应用基础 第二专业计算机科学与技术 主要课程：数据结构，操作系统，人工智能
技能
作品
搭建卷积神经网络，对人脸数据进行提取特征。 对于同一个人的两张照片，特征差距很小，对于不同人的两张照片，特征差距很大。 对家里人的人脸信息录入训练好的神经网络进行提取特征并存入数据库，再录入一个新的照片的时候，传入神经网络进行提取特征，计算新图片的特征和数据库中的各个特征的最小距离，若最小距离小于阈值则认为是对应的人，否则不认识这个人。
02023-04-24 20:37
编写网络爬虫， 从天天基金网上爬取所有基金数据， 使用 Python Pandas 对获得的较乱的数据进行清洗， 使用 Python Matplotlib 对清洗后的数据进行可视化观察， 在初步掌握基金数据的基础上使用 tensorflow搭建神经网络， 对基金数据进行数据挖掘， 以预测三个月基金收益情况。对收益情况进行分级，共分为4级。
02023-04-24 20:46
输入股票代码，从 tushare 网站上获取相应股票从 2010 年到 2022 年 7月初（或上市以来）的股票开盘价格，使用 Python Pandas 对得到的股票数据进行清洗。使用 tensorflow 搭建 GRU 循环神经网络，两层循环层，分别 80、 100 个记忆体。为防止过拟合，每层循环层令 20%的神经元失活。 以 60 天的股票开盘价作为循环核的 60 个时间步输入特征， 预测第 61 天的股票开盘价。根据神经网络预测结果， 预测结果价格走势和实际价格走势保持一致。
02023-04-24 20:48
