技术能力

主Python开发，熟练掌握Django、Flask、FastAPI后端框架，熟悉Scrapy爬虫框架，熟悉全栈开发/前后分离开发流程。
掌握Pytorch深度学习框架，熟悉图像识别，背景分割，文字语义识别算法。
熟悉MySQL，SQL Server等关系型数据库，mongoDB、Redis等非关系型数据库。
熟悉Linux开发，熟悉Ubuntu、CentOS、deepin等系统使用。
熟悉JavaScript以及JQuery开发，熟练使用Vue + ElementUI实现前端开发。
熟悉数据结构及常用算法，可使用c/c++进行算法实现并嵌入其他语言开发项目。
可使用c#编写控制台程序以及简单地Winform程序。
可使用Java编写控制台程序。
了解Android编程，可进行简单的Android开发。
擅长编写项目文档，思路清晰。

项目经验

1、负责公路养护大修检测平台，车载设备嵌入式程序开发，开发平台为Linux + Python + C++，包括shell编程，Supervisor进程管理，多进程+多线程开发，进程通信，Socket通信，海康SDK二次开发，端口通信，redis缓存，c++算法实现并打包集成到python项目中，python实现ftp服务。

2、复杂背景下的实时人物抠像算法，开发平台为Win10+Python+Pytorch，使用开源数据集，并根据需求自主制作人物数据集，并使用Pytorch实现ERFNet算法，并使用非对称残差模块以及若瓶颈模块对算法进行优化，提高算法速率，并且不会减少准确率。算法模型在840 * 480分辨率下可达到30fps。

3、路面病害识别算法，开发平台为Win10 + Python + Pytorch，使用Pytorch实现YOLO v4，并根据实际项目需求对算法模型进行优化，对超参进行了调整，提高了对于各类路面病害识别的准确率，算法模型对于各类病害的识别准确率科大80%。

4、某国防973项目算法开发，主要进行算法设计，并使用C/C++进行编程实现。

团队情况