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专业技能
精通C语言与Linux系统开发，掌握TensorFlow/PyTorch深度学习框架，熟悉CUDA并行计算与OpenCV图像处理。具备目标检测、图像分类等计算机视觉算法开发经验，熟练使用YOLOv5/v8等主流模型架构。熟悉模型量化压缩技术，具备算法调优与性能优化能力。熟悉Linux环境下的CMake构建系统及Git版本控制工具。
工作履历（脱敏处理）
研究生期间主导开发文献共享系统，采用Spring Boot框架实现分布式架构，通过Redis缓存技术将系统响应速度提升40%。参与酒店管理系统开发，设计基于MySQL的数据库优化方案，实现并发访问量提升3倍。现负责人体检测项目开发，主导YOLOv8模型优化工作，通过数据增强与迁移学习技术使检测准确率提升12%，并完成模型量化部署方案设计。
项目经验（脱敏处理）
人体检测项目：基于YOLOv8架构开发多目标检测系统，采用非极大值抑制(NMS)优化算法提升目标重叠区域识别精度。针对复杂光照环境设计多尺度特征融合网络，通过Darknet53主干网络提取多层级特征。采用TensorRT进行模型量化部署，使推理速度提升2.3倍。开发自适应数据增强模块，结合MixUp与CutMix技术提升模型泛化能力，最终实现mAP指标提升15%。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
1年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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