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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
算法工程師簡(jiǎn)歷范文
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/09/02 06:50:01
閱讀 179

求職意向

算法工程師 北京 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 信息與計(jì)算科學(xué)

      本人本科階段就讀于吉林大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院,就讀期間成績(jī)優(yōu)異,兩次獲得本科生獎(jiǎng)學(xué)金,獲得一次全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模大賽吉林省賽區(qū)二等獎(jiǎng),專業(yè)排名前1/3,保送攻讀碩士研究生。本科畢業(yè)設(shè)計(jì)為基于kinect的算法開發(fā),熟悉相關(guān)的傳感原理。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 計(jì)算數(shù)學(xué)

      本人研究生階段就讀于吉林大學(xué)數(shù)學(xué)研究所,主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺,擅長(zhǎng)處理以三角網(wǎng)格為基礎(chǔ)的模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其空間變形,熟悉人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)。研究生在讀期間兩次獲得“吉林大學(xué)研究生學(xué)業(yè)獎(jiǎng)學(xué)金”,一次“吉林大學(xué)研究生優(yōu)秀獎(jiǎng)學(xué)金”,專業(yè)內(nèi)成績(jī)排名為6/30,被授予“吉林大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院優(yōu)秀畢業(yè)生”稱號(hào)。畢業(yè)論文為《一種關(guān)于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)策略》。

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  深度學(xué)習(xí)算法實(shí)習(xí)生

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 3D圖形算法工程師

    本人于2019年8月份入職達(dá)闥科技有限公司,工作至今。在職期間主要參與三個(gè)項(xiàng)目,申請(qǐng)了五篇發(fā)明性專利。


1.面向服務(wù)型機(jī)器人抓取的視覺識(shí)別
       
        我在該項(xiàng)目中主要負(fù)責(zé)通過rgbd相機(jī)獲取成像數(shù)據(jù),利用基于學(xué)習(xí)或基于配準(zhǔn)的方法得到待抓取物體的6D位姿信息,返回給控制單元進(jìn)行抓取。在該項(xiàng)目中我主要做了數(shù)據(jù)獲取、3D檢測(cè)、云端服務(wù)部署等工作。其中
        (1)數(shù)據(jù)獲取為一整套自研方法,利用渲染生成的方式解決小物體rgbd數(shù)據(jù)缺乏的問題,因?yàn)閷?shí)際落地場(chǎng)景千變?nèi)f化,固定的數(shù)據(jù)集難以完成要求,該套方法可動(dòng)態(tài)定制化生成數(shù)據(jù),可用于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練還有為后續(xù)配準(zhǔn)提供模型,同時(shí)適用于2D及3D的識(shí)別、檢測(cè)、分割、定位等多種視覺任務(wù) 。
        (2)3D檢測(cè)部分由于業(yè)界沒有較成熟的方案,故嘗試了很多算法,比如基于點(diǎn)云的votenet、基于voxel的SparseConvNet 、基于matching的RPMNet和只基于rgb的centernet及其變種。
    
2.面向巡邏機(jī)器人的單目3D檢測(cè)

       該項(xiàng)目中我首先負(fù)責(zé)收集車輛、行人、標(biāo)志物等3D數(shù)據(jù)集,再利用SMOKE或RTM3D等單目檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單張rgb圖像預(yù)測(cè)空間位姿信息。最后,算法需要落地在端側(cè)上,將模型壓縮、調(diào)優(yōu),利用opencv、tensorrt等工具將模型部署在計(jì)算芯片上。
   
3.面向智能售貨機(jī)的視覺任務(wù)

        該任務(wù)主要為開關(guān)門期間內(nèi)利用視覺跟蹤技術(shù)、檢測(cè)、比對(duì)技術(shù)并綜合其他其他傳感器信息,為自動(dòng)結(jié)算提供依據(jù)。我主要利用deepSORT、FairMOT等多目標(biāo)追蹤算法實(shí)時(shí)定位商品,再通過后臺(tái)數(shù)據(jù)庫的方式將檢測(cè)與分類解藕,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)增減目標(biāo)物體。


自我評(píng)價(jià)

1.熟練使用python語言,及其常用庫numpy、plt、opencv等,熟悉pytorch、tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架。

2.能夠使用c++語言在linux下進(jìn)行工程化編譯,會(huì)使用cmake、shell等工具,熟悉STL、eigen、opengl等計(jì)算庫。
3.會(huì)使用ros系統(tǒng)進(jìn)行分布式通信,能夠進(jìn)行服務(wù)api的部署,熟悉各種深度相機(jī)的開發(fā)。
4.熟練使用英語,通過六級(jí)考試,能夠流暢閱讀專業(yè)性學(xué)術(shù)文獻(xiàn)。




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