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南宁Python兼职程序员

ID：347871

六陈不染

硕士研究生

公司信息：
桂林电子科技大学

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
南宁
全区

技术能力

熟练使用STM32单片机；了解深度学习算法，熟练掌握卷积神经网络（CNN）算法，熟练使用GNU Radio软件平台。
具备沟通能力和交际能力，能与客户良好的沟通，‌准确了解客户的需求和期望，可以帮助顾问更好地与客户建立紧密的合作关系，‌提高工作的效率和质量。
具备逻辑思维和分析能力，通过有效的分析和逻辑思考，‌能够更好地确定问题的根源、‌找出解决问题的最佳路径以及开发具有前瞻性的解决方案。

项目经验

基于软件无线电的通信信号识别设备研究与实现。基于深度学习技术，进行了对调制信号的自动识别研究，主要采用卷积神经网络（CNN）算法进行信号的调制识别，通过Python仿真，信号识别准确率接近90%，在高信噪比下稳定性良好。
基于强化学习D3QN的射频目标定位研究。在实现通信信号的调制识别之后，对识别目标进行路径规划研究。在深度强化学习模型DQN的基础上，提出了在SDR上使用D3QN算法实现对目标的路径规划。以RSSI为观测对象，对目标进行定位，同时移动传感器经过深度强化学习后在最佳路径上导航。

案例展示

基于D3QN的移动传感器路径跟踪研究

为了解决基于深度Q网络（DQN）的路径规划任务面临的样本效率低下、收敛速度慢、内存需求量大等问题，更快更好的在复杂环境中准确跟踪目标。在深度强化学习技术的基础上，提出了在移动传感器上使用D3QN算法实现对目标的路径规划。D3QN算法有三个方面的优势，一是通过一种优先经验回放机制，
基于SDR的通信信号识别设备研究与实现

基于深度学习技术，进行了对调制信号的自动识别研究，主要采用卷积神经网络（CNN）算法进行信号的调制识别，通过 Python 仿真，信号识别准确率接近90%，在高信噪比下稳定性良好。