菜鸟小程
全职 · 300/日  ·  6525/月
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个人介绍

我是程序员客栈的菜鸟小程,就读于江苏师范大学可文学院,在校期间参加多项学科技能竞赛,并荣获不错的成绩,***开发,前端网站页面设计HTML,CSS,JS,Python爬虫数据爬取及数据清洗,擅长人工智能方向的机器学习,深度学习,计算机视觉的相关开发项目,完成了目标检测,目标分类等实战项目,对CV2,Torch,NumPy,Pandas库包具有一定的了解。

工作经历

  • 2020-10-03 -2023-04-22江苏师范大学科文学院学生

    荣获全国大学生计算机设计大赛国家三等奖,江苏省赛区三的等奖 全国大学生电子设计大赛江苏省赛区二等奖 中国工程机器人大赛暨国际公开赛国家一等奖 华东区CAD电子设计竞赛团体个人二等奖 大创项目基于Echarth的疫情数据可视化系统 大创项目基于YOLOv5的车道线检测系统

教育经历

  • 2020-10-03 - 2023-04-22江苏师范大学科文学院智能科学与技术本科

    荣获全国大学生计算机设计大赛国家三等奖,江苏省赛区三的等奖 全国大学生电子设计大赛江苏省赛区二等奖 中国工程机器人大赛暨国际公开赛国家一等奖 华东区CAD电子设计竞赛团体个人二等奖 大创项目基于Echarth的疫情数据可视化系统 大创项目基于YOLOv5的车道线检测系统

技能

单片机
HTML5
深度学习
机器学习
图像处理
图像识别
机器视觉
Torch
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作品
 基于边缘检测和霍夫变换的车道线检测系统

利用Python的CV2包实现图像颜色获取,灰度图转化,高斯滤波,边缘检测,感兴趣区域获取,霍夫直线检测,描绘检测区域等功能,利用机器学习库包实现对图像的矩阵转化和矩阵运算,并对图像色彩处理实现最终的车道线识别和检测

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2023-04-22 15:45
COVID-19疫情数据可视化

制作了基于Echarth的疫情数据可视化网站页面,同时利用爬虫技术对疫情数据进行爬取,再利用Pandas库和Numpy库对爬取的数据信息进行清洗和处理,通过自主建立的模型实现疫情数据的预测动画展示。

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2023-04-22 15:37
基于YOLOv5的车道线检测系统

利用PyTorch深度学习包,建立了基于YOLOv5中的seg实例分割检测模型,实现了在移动视频中或者图片中的车道线检测过程,在网络上收集了大量数据集进行标注和训练,最终实现了该模型的检测任务,其中包含了CV2包进行图像处理工作。

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2023-04-22 15:25
更新于: 2023-04-22 浏览: 406