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    176000176000
    me@huanzhucv.com
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    幻主简历
    西电本科(211),英国留学(硕士),本硕学习成绩优异,对人工智能充满激情
    求职意向
    全职
    计算机视觉算法工程师(实习)
    广东广州
    面议
    随时到岗
    教育背景
    20xx.9-20xx.1
    幻主简历大学
    信号处理(硕士)
    • 世界百强大学,其中电子及计算机学院排名全英第二
    • 主要课程:信号处理、 机器学习 、计算机视觉、 高级信号处理、 深度学习、 生物识别
    • 学习成绩:机器学习95分,系统控制94分,深度学习80分,生物识别75分,信号处理76分,计算机视觉68分,均达到或 者接近‘优秀’成绩(70分)
    • GPA: 专业前5%,硕士目前均分80分,70分以上能拿一等学位,且全校仅不超过10%能拿一等学位
    20xx.9-20xx.6
    幻主简历大学
    电子信息工程(本科)
    • 主要课程:高等数学 线性代数 概率论 信号与系统 数字信号处理 数字图像处理 音视频信号处理
    • 学习成绩:随机信号分析92分,信号与系统86分,雷达原理97分,线性代数90分,现代图像分析94分以及‘优秀毕业设 计’,本科专业成绩较好(均分86+),获得校级奖学金
    报考信息
    初考成绩
    总分
    总分成绩
    工作经验
    实习经验
    20xx.6-20xx.9
    幻主简历xxx有限公司
    项目负责人
    项目目标:设计出一个能通过CT图片自动识别出肺气肿患者(不吸烟),肺气肿患者(吸烟),不患有肺气肿者
    项目内容:将CT切片重组为三维,对其提取特征,并用机器学习方法对其分类
    项目成果:毕业设计




    20xx.4-20xx.5
    幻主简历xxx有限公司
    项目负责人
    项目目标:通过对一系列不同人的图片进行特征提取,如轮廓,身高,区域等特征,然后用分类器对测试集中不同图片进行分类
    项目成果:专业同期第一名
    20xx.10-20xx.12
    幻主简历xxx有限公司
    项目负责人
    数据集: 训练集:15类场景,每类100张图片;测试集:2985张图片
    项目目标:采用三种不同的分类器方法将图片进行场景分类,采用的方法为:KNN, K-Means and SVM, ResNet
    项目成果:准确率为专业同期第二名


    20xx.3-20xx.6
    幻主简历xxx有限公司
    项目负责人
    项目目标:采用深度学习算法对图像中的人流密度状态进行估计
    项目内容:研究了LeNet,AlexNet以及Mask-RCNN三种网络的学习算法,并设计了实验对人流状态进行了分类判别,且对人流密度等重要参数进行了估计,最后对行人进行目标检测,获得人流较精确数量
    项目成果:取得了较高的识别率,最终成绩为优。
    项目经验
    校园经历
    荣誉奖项
    自我评价
    1. 在校所学理论知识掌握比较扎实,本科和研究生均取得了不错的成绩;学习期间做过场景识别、计算机视觉和深度学习 相关的项目,有实际的项目开发经历;
    2. 组织领导能力不错,本科以及硕士的小组作业均担任组内领导人,多次上台演讲;
    3. 对未知知识充满学习的热情,不满于知道‘怎么做’,追求知道‘为什么要这么做’;有丰富的数理知识,能够将学到 的理论知识运用到实际问题的解决中;
    4. 性格开朗,积极主动,人缘好。经常充当‘开心果’角色,乐于分享知识;
    5. 英文能力优秀,能较熟练阅读英文文献;
    6. 有较强的学习能力、创新能力、实际动手能力和团队合作精神、能迅速适应各种环境并融入团队中。
    技能特长
    沟通能力 熟练
    执行能力 熟练
    细心严谨 熟练
    团队协作精神 熟练
    人际关系处理 熟练
    热情坦诚 熟练
    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
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    篇幅不要太长,注意结合简历整体的美观度,我的技能特长应做到突出自身符合目标岗位要求的“卖点”,避免过多使用形容词,而应该通过数据及实例来对自身价值进行深化。
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    自学吴恩达课程《机器学习》,《神经网络和深度学习》,《改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化》,《 卷积神经网络》; 阅读AlexNet, ResNet, GoogleNet,DenseNet等神经网络相关的论文,以及一些图像处理特征提取的相关论文。
    技能特长
    具有数学、信号处理、图像处理、机器学习、深度学习理论基础,在作业和毕业设计中编程实现了一些小项目; 了解C++,能熟练使用Matlab, python,熟悉pytorch框架 ; 具备数学,信号处理和图像处理知识,以及机器学习和深度学习相关知识; CET4级,6级。