1. c++语言,面向对象, stl库等
2. linux操作系统,各种调试器(如gdb)和编译器工具(makefile,gradle)
3. 常用数据结构(表、树、图等)与算法(查找、排序、动态规划、最优路径等)
4. 设计模式(23种,常用的如单例、工厂、命令、访问者等)
5. 多进程、多线程与并发处理
6. 网络编程(包括socket,i/o模型,多线程 多进程等)
7.关系型数据库(mysql 等)
8. 掌握一门或多门脚本语言(shell, python)
9. 常见网络协议(tcp/ udp,http)
10. 基于Python虚拟环境进行标准开发。
11. web框架:flask、django
12. 设计多级路由配置,严格规范业务开发结构
13. redis缓存数据库
14. 以进程、协程提高服务器性能
15. 装饰器的深入理解、
基础数据类型之栈堆概念
生产者、消费者队列(deque双端队列)、优先级队列(heaq)
线程、进程、线程池、进程池、协程
面对高并发、IO阻塞的处理
异步编程概念的理解
单例模式、工厂模式
pandas库的基础运用
random库的基础运用
math库的基础运用
字典的底层实现原理
类的底层实现原理,类的自带函数
理解元编程
16. python的爬虫技术,Scrapy框架
17. 机器学习 nlp、cv等
广告牌识别以及文字提取
具体工作是广告图片或广告文本的是否违法以及违反了具体哪条条例的判断(还有一些广告类型的判断)。例如输入一张广告图片,输出图片里的广告文本,以及该广告是否违法,如果违法那么具体地违反了哪一条广告条例,以及在本地的广告图库中,哪一张图片和输入的这一张图片最为相似。
使用了OCR提取图片文字,使用了Resnest-50、图片余弦相似度、Siamese network等处理图片相似度的问题,使用bert处理了广告文本分类的问题。
无人机蜂群协同打击跟踪目标控制系统的设计与实现
系统的需求是实现多个无人机的协同控制,多个无人机执行协同任务,发现场地内随机移动的目标车辆,并且对目标车辆进行跟踪和打击。
本人主要负责的是系统地设计与实现,以及部分的目标识别功能模块代码,和组员协作完成了系统整体框架的设计,包括通信接口、模块间的信息交互等设计、识别模块的识别模型设计、决策模块的算法设计,其中系统的主体框架是本人设计的。在设计的基础上完成了代码的编写和调试工作,完成了多机的测试工作。
根据系统的需求,完成了系统的需求分析和模块划分,进行了流程设计和类图设计。根据系统设计进行了系统的实现,最终完成了超过一万行代码地系统实现,并且通过无人机的多机协同飞行测试,多机协同跟踪目标的测试。
具体工作是广告图片或广告文本的是否违法以及违反了具体哪条条例的判断(还有一些广告类型的判断)。例如输入一张广告图片,输出图片里的广告文本,以及该广告是否违法,如果违法那么具体地违反了哪一条广告条例,以及在本地的广告图库中,哪一张图片和输入的这一张图片最为相似。 使用了OCR提取
实现一个服务 服务功能是你上传一个网页地址,服务会爬取网页里面的所有图片地址。然后针对这些图片进行分类,把非广告图片丢弃,只留下广告图片。然后返回广告图片网址和广告图片对应的落地页网址