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ID：302017

万事顺意

微信小程序全栈开发

公司信息：
来客图文

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
其他
全区

技术能力

人工智能基础与算法
精通机器学习和深度学习的基础理论，熟悉随机森林、K-means聚类算法、支持向量机（SVM）、朴素贝
叶斯等经典算法。
掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的优化。
计算机视觉技术
深入研究YOLOv5、YOLOv8等目标检测模型，结合DeepSort算法优化多目标跟踪任务。
掌握MediaPipe框架，能够开发实时手势识别、目标检测等应用。
开发了车道线检测、车辆可行驶区域检测、人脸及口罩识别等多种计算机视觉项目。
编程与工具
熟练掌握C、C++、Python、Java等多种编程语言，具备扎实的代码能力。
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，能够独立完成模型训练、优化与部署。
数据分析与系统开发
熟悉数据处理与分析流程，能够使用Python高效完成数据清洗、特征提取及建模任务。
开发了基于朴素贝叶斯分类器的疫情预测可视化平台，集成数据采集、分析与展示功能。
具备完整的系统开发能力，从需求分析到实现、调试与优化的全流程。
uniapp+php微信小程序全栈开发

项目经验

1. 基于YOLOv5的多种检测任务
在目标检测领域，我重点研究了YOLOv5模型的架构与应用，通过将其与DeepSort算法结合，完成了多个检测
与跟踪任务的开发与优化。
车辆可行驶区域检测与车道线检测：开发了基于YOLOv5改进模型的车辆检测系统，能够准确识别车道线并标
注可行驶区域，提升了模型在复杂场景下的鲁棒性。
人脸及口罩检测：结合YOLOv5模型与改进的损失函数，对人脸与佩戴口罩的检测任务进行优化，解决了小目
标检测的难题，准确率达到了主流模型的前沿水平。
猪脸识别系统：开发了基于YOLOv5的猪脸检测模型，结合畜牧业实际需求，提高了动物身份识别的效率，为
智能化养殖提供了技术支持
2. 基于MediaPipe的手势识别系统
3. 基于朴素贝叶斯的新冠疫情预测与可视化平台
4.微信小程序线上打印文件上传下单校园平台

案例展示

线上校园打印小程序

项目介绍：在线打印文件上传下单的校园微信小程序项目概述本项目旨在为校园用户提供一个便捷的在线打印服务平台，学生、教师等用户可以通过微信小程序上传打印文件，选择打印类型、数量、交付方式等，完成下单并支付，最终通过校园内的打印设备完成打印。这一服务将大大提升用户在校园内打印的
基于改进yolov5的车道线检测方法

项目介绍：基于YOLOv5和DeepSORT改进的车道线检测与跟踪模型项目概述本项目旨在开发一个高效的车道线检测与目标跟踪模型，结合 YOLOv5 和 DeepSORT 算法，通过深度学习方法实时检测车道线并对目标车辆进行多目标跟踪，适用于自动驾驶、智能交通监控等领域。Y