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专业技能
精通机器学习算法（线性回归、KNN、SVM、K-means、随机森林、XGBoost、GBDT）及深度学习框架（TensorFlow）。熟练掌握计算机视觉核心算法（RCNN、FasterRCNN、SSD、YOLO），具备OpenCV图像处理能力。熟悉GPU加速技术（CUDA/OpenCL）及多GPU分布式训练。掌握特征工程全流程（数据清洗、特征提取、降维、模型评估）。精通Python生态（Numpy/Pandas/Matplotlib/TensorBoard），熟悉C++/Python混合编程。具备SLAM算法理解及Halcon/VisionPro工具经验。擅长算法模型优化、调参及工程化部署。
工作履历（脱敏处理）
主导某智慧城市交通监控项目，负责算法选型与模型优化，采用SSD目标检测网络实现车辆/行人/非机动车的高精度识别。完成多GPU分布式训练部署，提升模型推理速度30%。设计数据增强方案降低误检率，使违停检测误差率降至4%，逆行检测误差率<3%。构建可视化报警系统，实现交通异常事件实时识别与视频索引查询。主导算法模型工程化部署，完成从数据采集到模型推理的全流程开发。
项目经验（脱敏处理）
某智慧城市交通监控项目：基于SSD目标检测算法实现车辆/行人/非机动车的实时识别，采用TensorFlow框架完成多GPU分布式训练。针对复杂光照条件设计数据增强策略，通过模型蒸馏技术提升小样本场景识别准确率。开发基于OpenCV的视频分析模块，实现交通异常事件（违停、逆行、闯红灯等）的实时检测与报警。构建车辆轨迹跟踪系统，支持以图搜图查询及证据保留功能。通过模型量化技术将推理速度提升40%，降低GPU显存占用25%。
驻场外包优势
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