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北京全职 · 700/日 · 15225/月信用正常
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工作经历
2023-07-01 -至今暂无暂无
编程语言和技术：编程语言：了解掌握 Java 基础知识和高级知识及 python 语言编写 数据库：熟悉 MySQL 数据库管理系统相关技术及工具 数据挖掘与机器学习：了解线性回归及 Logistic 回归，了解 SVM 及贝叶斯公 式，了解决策树及卷积神经网络（CNN）及循环神经网络，以及深度神经 模型训练常用的梯度计算及优化算法 神经网络：了解感知器网络及反向传播算法(BP),了解自组织竞争神经网络和小 部分径向基函数神经网络及反馈神经网络，了解深度学习网络框架及卷积 神经网络 大数据技术原理：熟悉大数据处理架构 Hadoop、spark，分布式数据库 hbase， 数据仓库 hive 智能控制：了解模糊控制，专家系统及神经网络控制 机器人学：熟悉 RobotStudio 软件的使用，了解机器人力学及动力学 前端技能：熟悉 html，css 及 Java script 开发工具：熟练使用 IntelliJ IDEA，pycharm 等工具进行开发，熟悉数据库 MySQL 的使用及 Ancona 其他：了解 tomcat 及 apache 服务器的基本使用，熟悉 Linux 操作
教育经历
2020-09-01 - 2024-07-31南阳师范学院智能科学与技术本科
技能
作品
技术选型：Hadoop+hive+sqoop+mysql+fineBI 项目描述： 将某出行打车的日志数据来进行数据分析并进行可视化处理 项目职责：基于 hive 构建数据仓库，通过 hive 快速对数据进行 sql 交互，利用 sqoop 导出分析 后的数据传入 sql，使用 fineBI 进行可视化
02023-07-26 09:05
技术选型：决策树算法+随机森林算法+K 折交叉验证 项目描述： 根据酒的 11 种特征，对酒的质量进行分类，利用数据挖掘与机器学习中的方法对葡 萄酒进行分类。 项目职责：使用的是决策树算法，然后又使用了随机森林算法进行优化模型训练过程，在优化方 面还使用了 K 折交叉验证减少模型过拟合，再通过对数据进行预处理进行优化， 重新训练模型。
02023-07-26 09:05
