毕业于福州大学软件工程专业,10年开发经验;在校期间参加ACM-ICPC国际大学生程序竞赛并获得亚洲区域赛银奖,擅长数据结构与算法设计;曾负责过后台管理系统、图像识别系统、爬虫应用等项目的开发。
专业技能
1、熟练掌握C/C++、Python、Java等开发语言。
2、熟悉MySQL、PostgreSQL关系型数据库及其SQL语句编写及性能优化。
3、掌握深度学习相关原理,包括CNN、RNN、GAN等基础模型结构及其原理。
4、熟悉Tensorflow框架的使用及其相关开发环境搭建。
5、深入理解数据结构及算法设计,包括搜索、动态规划、图论、计算几何等。
1、地图点聚合
千万数据量级的地图点聚合。使用四叉树数据结构对海量数据点进行事先统计,以实现用户对地图 移动/缩放 后实时计算当前可视区域内的聚合点。
2、生物图像识别
基于深度学习的图像识别,可识别4000+物种的生物学分类,识别结果最多可细化至 种/亚种/变种 级别。通过生成轻量级模型,将模型部署至移动端以实现在APP中离线实时识别。
3、爬虫
使用Python编写脚本,根据需求抓取网站公开数据,然后处理并转换成特定格式。
4、平铺算法
应用于石材加工的高效平铺算法,确保石材的布局紧凑、合理,最大限度地提高材料利用率。考虑锯片过切问题,在布局过程中自动调整石材的位置,避免锯片与石材边缘的过度接触。支持多种平铺模式,如顺序平铺、随机平铺、最优平铺等。
基于深度学习的图像识别,可识别4000+物种的生物学分类,识别结果最多可细化至 种/亚种/变种 级别。通过生成轻量级模型,将模型部署至移动端以实现在APP中离线实时识别。
一、功能 多种规格矩形在多边形内部的平铺方案。 二、应用 可应用于在桥切锯片加工过程中,快速、准确地将石材进行平铺布局,以提高加工效率和材料利用率,同时避免锯片过切问题。 采用高效的平铺算法,确保石材的布局紧凑、合理,最大限度地提高材料利用率。 考虑锯片过切问题,在布局