Kyle_max
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全职 · 500/日  ·  10875/月
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个人介绍

我是程序员客栈的Kyle_max,一名数据分析师;

我毕业于北京理工大学,担任过Java开发工程师、数据分析师职务;

熟悉python、机器学习算法,深度学习,scrapy + redis 分布式爬虫。

同时也有 Java、springboot、springcloud,VUE 开发经验。

如果我能帮上您的忙,请点击“立即预约”或“发布需求”!

工作经历

  • 2020-08-10 -2022-06-28深圳一起好运科技有限公司数据分析师

    爬虫 + BI 1) 实时+离线抓取船公司的航线报价; 采用scrapy+redies 搭建分布式爬虫框架,并通过rocketMQ与后端交互。 2) 积极与运营人员需求沟通,并主动推动运营指标可视化的项目落地。 通过springboot搭建BI后端,实现权限控制和运营数据可视化,其中可视化通过superset实现。Superset二次开发,VUE前端。 智能报价 1) 用户只要输入发货地和目的地,实现一键智能报价。 通过历史的数据预估拖车从港口到目的地的价格,采用随机森林。

教育经历

  • 2011-07-10 - 2015-09-10北京理工大学计算机科学与技术本科

技能

机器学习
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作品
货代平台

1、通过选择渠道、路线,筛选出合适的货代。 2、根据每个货代的下单数量、用户评论等因素,计算出每个货代的评分,并排序展示。

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2023-04-07 15:00
法律文书标准化

1、段落标注: 提取法律文书段落特征,训练CRF模型实现自动标注一篇新的文书段落,包括:调查、理由、意见、答辩、诉求、裁判等,准确率达到94%以上。 2、案件分类: 利用文书的理由、答辩段落的内容,加入CNN、Hierarchical Attention LSTM模型训练,实自动根据用户的案情描述判断是属于哪类型的案件。 3、语义匹配:针对用户的案情描述,找到与它语义匹配的其它相关案件,与关键字搜索不同,例如搜索卡车事故,会搜索包含挂货车、牵引车等要素条件。

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2023-04-07 15:05
智能报价(货代)

负责内容: 1、采用scrapy+redies 搭建分布式爬虫框架,实时+离线方式爬取船公司的航线报价。 2、随机森林算法预估拖车到港口到目的地的价格,实现一键智能报价。 3、通过rocketMQ与后端交互

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2023-04-07 15:10
更新于: 2022-12-27 浏览: 156