JAVA,Python,深度学习,机器学习,自监督学习,PyQt5,分类任务,GAN图像生成,图像分割,
作为一名经验丰富的顾问,我掌握了广泛的技术能力,能够为客户提供全方位的支持与指导。首先,我熟悉多种编程语言,包括Python、JavaScript、Java,能够在不同的项目中灵活应用这些语言,满足各种开发需求。其次,我具备数据分析与处理的专业知识,熟练使用工具如Pandas、NumPy、R和SQL,能够从海量数据中提取有价值的信息,支持业务决策。
项目一:图像分类系统
在这个项目中,我领导了一个团队,开发了一个基于深度学习的图像分类系统。我们使用了Pytorch,构建了一个卷积神经网络(CNN),用于识别和分类大规模图像数据集。该系统能够在多种类别的图像中进行高精度分类,准确率达到了90%以上。为了提升模型的性能,我们还应用了数据增强技术和迁移学习,通过使用预训练模型如ResNet和Inception,显著缩短了训练时间并提高了分类效果。该系统现已成功应用于客户的生产环境,极大地提高了图像处理和分析的效率。
与后端模型的结合,使用pyqt5做一个前端显示页面,大致为调用图片与视频,然后送入后端的yolo模型检测,最后显示检测结果
使用vue做前端页面,显示后端传送过来的数据,我主要负责前端部分,分别利用elementui和echarts来使页面更好看