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专业技能
精通Python编程语言，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，以及OpenCV等计算机视觉工具包。精通语义分割算法（Deeplabv3+、U2Net）及目标检测算法（YOLOv5、YOLOr），具备模型在云平台（如AWS、阿里云）的开发部署经验。熟悉Flask框架、Nginx、Uwsgi、Supervisor等Web服务架构。精通图像处理算法在图像去模糊、去噪等领域的研究应用。熟悉机器学习在分类、回归等场景的算法实现。
工作履历（脱敏处理）
主导光伏诊断云平台研发，构建可见光/红外/EL多模态数据处理体系，实现电站组串自动识别与EL缺陷诊断。设计改进型YOLOv5模型，通过数据增强和模型剪枝技术提升检测准确率至98.5%。开发分布式图像处理流水线，支持百万级图像并发处理，系统响应时间缩短至200ms以内。参与浙江大学可见光组串识别项目，采用U2Net进行高精度语义分割，实现组串定位误差<5cm。完成模型在阿里云平台的容器化部署，支持弹性扩展和实时推理。
项目经验（脱敏处理）
1. 光伏诊断云平台研发：构建多源数据处理系统，集成可见光/红外/EL检测模块，采用改进型YOLOv5实现EL缺陷自动识别，通过数据增强和模型剪枝技术将检测准确率提升至98.5%。设计分布式图像处理架构，支持百万级图像并发处理，系统响应时间优化至200ms以内。 2. 可见光组串识别项目：基于U2Net开发高精度语义分割模型，实现组串定位误差<5cm。采用改进型YOLOv5进行EL组件检测，通过特征融合和损失函数优化，将检测速度提升40%。完成模型在阿里云平台的容器化部署，支持弹性扩展和实时推理。
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