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个人介绍

本人本科211,硕士985,计算机专业。

本科主要学习计算机基础知识,如数据结构、算法、操作系统、计算机网络等。

研究生主要从事计算机视觉方面的工作,如图像分类等。

大厂一年多工作经历,机器学习、数据挖掘、cv方向的岗位。

为人随和,干活认真负责。

工作经历

  • 2021-03-01 -2022-05-31滴滴出行算法工程师

    主要从事司乘生态治理的工作,就是用当前人工智能领域积累的一些技术来解决司乘判责问题。 项目一:分子模型 - 预判模型、司乘是否分离(轨迹)模型。前者(预判模型)通过标注2万个订单,积累订单特征、人维度特征、地图特征等,实验了 XGBoost和各种经典的CTR模型,并通过nni自动调参方法,最终选用DCN-Mix,该模型AUC达到 0.92,通过调整阈值,精准率/召回率达到90%/75%。 后者(司乘是否分离模型)通过业务规则筛选出有用的司机和乘客轨迹,然后截取 [司机结束 计费前5分钟,司机结束计费后1分钟] 时间段的司乘轨迹,先使用轨迹打点填充、轨迹平滑、司乘轨 迹点匹配方法构造特征,然后对每一分钟计算相对时间差、经纬度差,并使用LSTM模型,其中使用 tensorboard手段可视化模型并手动调整embedding学习率等重要参数,最终司乘是否分离的精准 率/召回率达到90%, 95%。 项目二: 司机取消管控策略 背景:为了提高平台司机的整体服务水平,同时提高人工判责的效率,需要针对不同的司机群体,在 取消判责方面做精细化管控。 解决方案:使用司机取消率、乘客取消率和乘客投诉率三

教育经历

  • 2018-09-01 - 2021-01-14哈尔滨工业大学计算机科学与技术硕士

    计算机硕士,主要研究方向为计算机视觉。

技能

C++
深度学习
机器学习
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作品
华为垃圾分类比赛

2019年8月华为人工智能垃圾分类挑战杯: 使用预训练模型Senext101、mixup和修改的focal loss,使准确率 达到95.7%,最终荣获优胜奖(10/861)。

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2023-04-25 08:58
图像分类比赛

2019年9月CCF天气识别大赛:主要使用预训练模型ResNext-32x8d,并根据本次比赛识别目标的特殊性使用 注意力机制CBAM使神经网络识别目标转移到图像的背景,然后使用余弦退火策略动态调整学习率,最后根据 不同类别样本的比例使用多级分类的方法,最终使评价指标F1达到0.893,排名Top0.7% (8/1054)。

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2023-04-25 08:59
数据挖掘比赛

2019年10-11月DataCastle厦门国际银行“数创金融杯”风控建模大赛: 主要使用手动编码和平均值编码构造 多个二阶特征,并使用SMOTE算法解决数据不平衡问题,最后使用LightGBM、DeepFM和逻辑回归做加权平 均,使AUC达到0.768,最终排名为Top1%(13/1696)。

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2023-04-25 09:00
更新于: 2022-07-10 浏览: 203