个人介绍
为人乐观,积极向上,不断从工作中吸取经验,快速成长,自学能力较强。有较强的责任感和事业
心,工作认真仔细。性格开朗,擅于沟通,有良好的团队合作意识
服务态度:
一切根据客户需求
技术方面:
拥有扎实的 Core Java基础,良好的编程风格;熟悉JSP+Servlet+JavaBean 模式的WEB开发;熟悉Struts,Hibernate,Spring等开源框架,了解EJB;熟悉 Tomcat等
工作经历
2021-07-01 -2021-08-01科大讯飞实习
负责机器学习、深度学习领域前沿算法及框架跟踪,搭建深度学习计算平台。负责前沿算法的技术调研与demo验证。
教育经历
2021-09-01 - 2024-07-01合肥学院电子信息硕士
文献复现:1. 使用DBNet算法对CTW1500,TotalText,Synthext数据集进行训练验证。2. 使用YOLOV5算法进行口罩检测和8种数字仪表屏幕检测。3.使用Paddle对数据集进行训练。实现基于DBNet和CRNN的文本识别与检测。
2017-09-01 - 2021-07-01合肥师范学院软件工程本科
本科软件工程专业,具有良好的编程习惯,学习能力强,适应力强。掌握JAVA语言,C语言,MYSQL数据库,JAVA WEB编程,数据结构,python基础等 可操作平台: Android studio 开发平台 ,eclipse平台,visual studio code平台等
技能
人脸口罩佩戴检测(识别)是当前急需的应用,而YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv5可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度实时检测。 1. 利用yolov5对口罩数据集进行训练,可以识别已戴口罩和未带口罩的类别。 2. 将模型转为onnx模型,使用onnxruntime-gpu加速。
1. 使用YoloV5对行人头部进行目标检测,使用DeepSort进行目标跟踪。 2. 使用基于ResNet50网络对行人进行性别和年龄的估计。 3. 输出时间段内,行人的总数以及年龄和性别的分布。