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錘子簡歷品牌推廣師
測試開發(fā)工程師個人簡歷模板范文
作者:錘子簡歷 2021/12/04 02:40:01
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求職意向

測試開發(fā)工程師 北京 薪資面議 隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學 軟件工程? ? ? ?碩士

高級操作系統(tǒng),軟件工程,Linux,軟件體系結構,算法分析理論,軟件測試基礎,軟件開發(fā)基礎等

2020.x -2020x 錘子簡歷大學 軟件工程? ? ? 本科

JAVA,數據結構,軟件工程,計算機網絡,計算機組成原理,數據庫概論,計算機系統(tǒng)結構,軟件測試等

工作經驗

2020.x -2020x 百度-商業(yè)服務質量部 測試開發(fā)工程師

1.參與項目評審,需求討論,并完成code review,發(fā)現bug40+,提出對應的測試方法 (功能測試、性能測試、大數據對比測試、聯調等),獨立完成服務端項目測試。

2.掌握自動化測試流程與方法,根據測試報告,定位bug。
3.針對升級點,進行測試要點的編寫,以及測試用例的編寫。
4.參與cpp-check靜態(tài)代碼掃描,完成兩個掃描規(guī)則,覆蓋線上問題一個
5.參與測試環(huán)境的配置管理,及時更新配置環(huán)境,并使用python編寫腳本監(jiān)控線上和線下配置變化。

項目經驗

2020.x -2020x 利用深度學習模型LSTM實現水文預測 算法研究及實施人員

  • 使用LSTM提高水文預測的準確性,傳統(tǒng)的預測達到的Nash系數是0.3-0.5之間,而使用深度學習后可達到0.9左右的準確度(Nash范圍0-1)。 
  • 主要方法:使用LSTM網絡基礎上,進行優(yōu)化。 
  • 數據:包括最大降水量、光照強度及時長、最大蒸發(fā)量、最小蒸發(fā)量、空氣濕度、河水每日流量。
  •  數據預處理:歸一化、提取重要特征數據 
  • 語言及環(huán)境:python,tensorflow,anaconda,keras,pandas 
  • 模型調參:交叉驗證法,留一法,激活函數sigmoid、softmax 
  • 評估標準:Nash(水文系統(tǒng)中的標準)、均方差

2020.x -2020x 使用PolicyGradient改進GWLF參數 算法研究及實施人員


  • 背景:GWLF系統(tǒng)是java開發(fā)的用于預測水文流量,并使用數學模型中的 蒙特卡羅模型,用于關聯條件的參數全部是隨機生成的。 
  • 目標:使用PolicyGradient改進GWLF中的參數 
  • 主要方法:使用深度學習(簡單的全連接)建立action與observation的 概率聯系,并根據Nash(水文評估流量預測準確度的系數)調整 reward。使得最后的結果達到最大。 
  • 語言與環(huán)境:python、java、tensorflow、anaconda、gym 
  • 意義:根據深度學習的特點應用在水文環(huán)境領域

自我評價

熱愛互聯網行業(yè),對工作充滿熱情,有較強的團隊意識和扎實的軟件專業(yè)功底,并會積極投身于工作中。熱愛運動,持續(xù)學習,不斷提高自己。

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