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个人介绍
逻辑思维清晰,能够独立分析和解决问题;
在工作中注重细节,追求代码质量和性能优化。
⚫ 具备扎实的Python编程基础,熟悉Django、Flask等Web开发框架;
⚫ 具备独立开发Django项目的能力;
⚫ 掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术,能够实现基本的前端页面设计;
⚫ 熟悉MySQL、SQLite等数据库,能够进行数据库的设计与优化;
⚫ 了解Linux操作系统,能够在Linux环境下进行基本的运维操作;
⚫ 拥有良好的编码习惯,熟悉Git版本控制工具。 ⚫ 熟悉数据分析库,如Pandas、NumPy
⚫ 掌握数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn
工作经历
2022-09-01 -至今湖南工程职业技术学院学生
⚫ 具备扎实的Python编程基础,熟悉Django、Flask等Web开发框架; ⚫ 具备独立开发Django项目的能力; ⚫ 掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术,能够实现基本的前端页面设计; ⚫ 熟悉MySQL、SQLite等数据库,能够进行数据库的设计与优化; ⚫ 了解Linux操作系统,能够在Linux环境下进行基本的运维操作; ⚫ 拥有良好的编码习惯,熟悉Git版本控制工具。 ⚫ 熟悉数据分析库,如Pandas、NumPy ⚫ 掌握数据可视化工具,如Matplotlib、Seaborn
教育经历
2022-09-01 - 湖南工程职业技术学院人工智能技术应用专科
在校参与过各种竞赛,班级成绩在前10%,平时上课认真学习专业知识
技能
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系统对花卉图像进行精确分析和分类,有效提升识别效率,从而减轻在平常生活中分类花卉的工作负担。 通过自动化的图像处理和深度学习技术,系统能够提高分类的准确性和速度,使得用户能够更快速地分类识别出相关花卉。 项目职责:Python开发程序员 经过训练和测试,VGG16模型在花卉分类任务上达到了较高的准确率,在模型的验证集上的准确率达到了85%,这可以分类识别出大多数花卉图像。不同类别的召回率有所差异,某些花卉种类(如玫瑰和向日葵)的召回率较高,而其他一些类别(如鸢尾花)的召回率相对较低。综合考虑准确率和召回率, F1-score 的平均值为0.82,显示出模型在平衡精度和召回能力方面的良好表现。
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
2024.04-2024.05 天天生鲜电商平台 Python开发程序员 ⚫ 负责天天生鲜电商平台的系统设计、功能开发和性能优化; ⚫ 使用Django框架,实现用户、商品、订单、评论等模块的开发; ⚫ 设计并实现RESTful API,为前端提供稳定的数据接口; ⚫ 对数据库进行索引优化,提高系统查询效率; ⚫ 使用Redis缓存技术,提升系统响应速度; Python 后端程序员 Python 开发工程师 ⚫ 完成系统的单元测试、集成测试和压力测试,确保代码质量和系统稳定性;
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