我熟练掌握Python、Matlab等编程语言,并且具有较强的C++和Java开发能力。对于深度学习和机器学习,我精通使用Pytorch和Tensorflow这两大主流AI框架,能够完成图像处理、数据分析、自然语言处理等多种任务。我熟悉Linux开发环境,并且能够在其上进行高效的模型训练和算法部署。此外,我还具备将AI算法部署到嵌入式系统的能力,曾成功将多种AI算法移植到香橙派RK3588的NPU上,实现了嵌入式端的模型推理。
在项目开发方面,我独立完成了200多个项目,涵盖多个行业和应用场景。我不仅熟练运用深度学习和机器学习技术,还能够将其与传统算法结合,解决实际问题。例如,在上一段工作期间,我负责将YOLO、FlowNet、SLAM等AI算法应用于无人机控制系统,并成功将AI算法集成到雷达信号分选系统中。此外,我还将AI算法移植到嵌入式开发板上,实现了在嵌入式设备上的高效模型推理。我丰富的项目经验使我具备了快速适应各种开发需求的能力。
本项目是一个由我个人开发的python深度学习项目,基于卷积神经网络的人脸表情识别,使用enterface数据集,采用截取数据集视频每一帧的图像进行数据构建,使用采集到的图像进行卷积神经网络以及一个多层感知机(MLP)训练模型,最终实现的GUI界面可以上传任意图像进行表情识别。
本项目是一个由我个人开发的python深度学习项目,家用火源隐患快识,可以快速识别家用火源场景下的隐患,迅速识别各种用火家具,及时排除隐患。