1、精通python开发语言,熟悉使用pytorch,可以使用tensorflow,善于神经网络的搭建和训练,熟悉CV、NLP、语音、强化学习等。
2、熟悉Mysql, Postgres, 熟悉华为云服务器的使用,可以构建网站。
3、熟练掌握C语言、C++语言。
1、用神经网络做语音识别项目。
2、用BERT做中文拼写纠错。
3、用GNN做化学反应预测。
4、用PHP搭建过网页版的数据库应用系统。
5、用强化学习自动化推荐数据库索引。
神经网络,BERT, transformer语音识别。 BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进
yolo,faster rcnn目标检测。 Faster RCNN可以分为4个主要内容: Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该featu