1. 熟练使用Python 2和3进行软件开发
2. 熟悉Python Web框架,如Django、Flask和Pyramid
3. 使用Pandas、NumPy和SciPy进行数据分析和科学计算
4. 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化
5. 熟悉TensorFlow和Keras进行深度学习开发
6. 熟悉HTML、CSS和JavaScript进行Web开发
7. 使用SQLite、MySQL和PostgreSQL进行数据库管理和开发
8. 熟悉Git进行版本控制和团队协作
9. 熟悉Linux和macOS操作系统
10. 使用Docker进行容器化部署
11. 使用AWS和Azure进行云服务开发和管理
12. 熟悉Jenkins进行持续集成和部署
13. 编写单元测试和集成测试以确保代码质量
项目名称:智能邮件分类器
项目简介:为公司内部开发一个基于机器学习的智能邮件分类器,用于自动将收到的邮件归类到不同的文件夹中,提高员工的工作效率。
技术栈:
* Python
* Scikit-learn
* Pandas
* NumPy
* Matplotlib
* SQLite
* Flask
个人贡献:
* 数据预处理:使用Pandas和NumPy对原始邮件数据进行清洗、转换和特征提取。
* 模型训练与调优:利用Scikit-learn库构建和训练多个机器学习模型(如朴素贝叶斯、支持向量机等),通过交叉验证和参数调整优化模型性能。
* 可视化与报告:使用Matplotlib生成模型性能的可视化报告,以便于分析和比较不同模型的效果。
* 数据库管理:使用SQLite存储训练好的模型和分类结果,实现数据的持久化。
* Web接口开发:基于Flask框架开发一个简单的Web接口,允许用户上传新的邮件并实时获取分类结果。
成果和影响:
* 成功实现了一个准确率达到95%的智能邮件分类器,显著提高了公司员工的邮件处理效率。
* 通过Web接口方便地为内部用户提供实时邮件分类服务,获得了用户的积极反馈。