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专业技能
精通Python编程语言及PyTorch、OpenCV等深度学习框架，掌握YOLOv5/YOLOR等目标检测算法，Deeplabv3+/U2Net等语义分割模型。熟悉深度学习在图像去模糊、去噪领域的研究与应用，具备模型在云平台（如AWS/Azure）及PYQT5环境的开发部署能力。熟悉Flask框架、Nginx、Uwsgi、Supervisor等后端技术栈，具备机器学习在分类/回归任务中的实践能力。
工作履历（脱敏处理）
主导光伏电站智能诊断系统研发，构建多模态数据处理框架，实现可见光/红外/EL图像的自动化分析。设计分布式训练方案，提升模型收敛速度30%。开发基于YOLOv5的组串识别算法，准确率提升至98.5%。优化EL组件检测模型，将误报率降低至2%以下。搭建云平台部署架构，支持百万级图像并发处理，系统响应时间<200ms。
项目经验（脱敏处理）
1. 光伏电站智能诊断云平台：研发多源数据融合分析系统，集成可见光/红外/EL图像处理模块。设计分布式训练框架，实现模型参数自动调优，提升诊断准确率。开发权限控制与文件上传系统，支持多租户数据隔离。 2. 工业图像诊断系统：基于改进YOLOv5算法实现组串定位，采用Deeplabv3+进行EL缺陷识别。构建多阶段特征融合网络，使检测精度提升15%。开发模型量化部署方案，将推理速度提升4倍，成功应用于10个光伏电站。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
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