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专业技能
精通Python编程及数据处理，熟悉C/C++与Qt开发框架，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备Git版本控制及SQLite数据库管理能力。具备嵌入式系统开发经验，熟悉C语言及数据结构，掌握ARM汇编语言，熟悉多线程编程及并发控制，了解I2C、SPI、UART、ADC、WDT、DMA等通信协议与硬件机制。熟悉图像分类、目标检测等计算机视觉算法，掌握模型剪枝、量化及蒸馏等压缩技术，应用于图像识别与视频分析领域。熟悉监督学习、无监督学习及半监督学习算法，掌握Scikit-learn、XGBoost等机器学习库。了解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）及Transformer架构。熟悉自然语言处理基础任务，包括分词、词性标注、词云生成及命名实体识别。
工作履历（脱敏处理）
专注于计算机视觉算法研发，主导缺陷检测系统开发，实现工业质检场景的图像分类与目标检测。参与嵌入式系统开发，完成多线程并发控制及硬件通信协议实现。完成多个课程项目，包括基于单目视觉的车辆计数系统、物流园区缺陷检测算法及最短路货运规划模型。具备完整项目开发能力，可独立完成从需求分析到系统部署的全流程工作。
项目经验（脱敏处理）
# 显微镜直线缺陷检测系统（2025.12-至今）
- **项目概述**：开发基于计算机视觉的直线缺陷检测系统，支持实时摄像头、单张图片及本地视频三种媒体类型输入，适用于工业质检场景，通过Qt框架构建可视化界面，实现参数可调、异常报警及多媒体数据保存等核心功能。
- **核心技术与实现**：采用YOLOv5目标检测算法实现缺陷识别，结合OpenCV进行图像预处理，利用Qt框架构建跨平台可视化界面，通过多线程技术实现实时数据处理与报警机制。针对小样本问题，采用迁移学习优化模型性能，通过模型量化技术降低推理延迟，确保系统在嵌入式设备上的稳定运行。
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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