1天前活跃

Kaifeng Xu

• UID:32737
综合评分 36
方向: 人工智能-计算机视觉与图像处理 人工智能-数据标注和训练支持
桂林市
550元/8h
1年经验
求职意愿:接单·不求职(1天前更新)

个人简介

本人性格沉稳专注,自主学习与实践动手能力强,具备持续深耕技术的上进心与扎实的工程落地能力。编程语言层面,熟练掌握Python与C/C++,能够灵活运用Python进行算法设计与模型训练,利用C/C++完成底层优化与性能调优,具备良好的多语言协同开发能力。AI框架与工具链层面,精通PyTorch深度学习框架,能够独立完成网络结构设计、训练策略优化与模型调参全流程工作;深度掌握OpenCV视觉工具链,熟练运用图像预处理、特征提取、目标检测及实时视频流处理等模块解决工业视觉实际问题;同时精通MATLAB进行算法原型验证,具备SQL数据库管理与如WPS Office、Excel规范化文档输出能力,擅长多类工程软件协同使用,形成从研发到输出的完整工作流。在AI专业方向,自主完成了工业视觉场景下的数据增强处理与模型优化改进,深入研究了提升泛化性与鲁棒性的创新方法,具备从数据集构建、模型训练调参到ONNX跨平台部署及边缘设备落地的完整闭环经验,并独立交付前后端分离的AI应用系统。竞赛方面,在校期间多次参加学科竞赛并获得省级及全国级奖项,在高强度赛程中锤炼了快速迭代与稳定交付的能力。本人兼具算法研究与工程落地双向素养,适配计算机视觉与AI应用开发相关岗位,期待在优质平台迎接挑战,持续为团队输出可落地的技术价值。

技能

核心技能: C++、Python、OpenCV、PyTorch
其他技能: ONNX Runtime、Selenium、EXPLAIN
交流语言: 普通话( 母语水平 ) 粤语( 母语水平 ) 英语( 借助工具可书面交流 )
行业经验: 人工智能 云计算 大数据

项目案例

基于API调用多智能体协作的支持多语言翻译的事务办理问答助手-多智能体校园办事助手
1、立项背景和目标 针对学生查询校园办事流程信息分散、查找资料麻烦的问题,开发校园办事问答助手,利用大模型整合校内办事资料,实现自然语言快速查询办事指南,提升信息获取效率。 2、软件功能、核心功能模块介绍 采用前后端分离,前端H5网页可打包为安卓套壳APP;后端基于FastAPI,包含JSON知识库读取、Agent调度、DeepSeek大模型调用模块,约束模型依据知识库按固定模板输出答案,内网穿透支持临时公网演示。 3、业务流程、功能路径描述 用户输入问题提交至后端,程序读取知识库并组装提示词,调用大模型生成标准化办事信息,处理完成后返回前端展示,项目仅本地调试演示使用。
人工智能 搜索
基于YOLOv5的嵌入式实时目标检测与识别系统-嵌入式AI识别系统
1、立项背景和目标: 随着物联网与边缘计算快速发展,嵌入式设备承担智能识别任务的需求日益增长。树莓派凭借低成本、易部署优势成为边缘识别常用载体,但受限于算力,复杂模型难以直接部署。本项目在Windows下基于YOLOv5训练轻量化目标检测模型,支持人脸及5类以上日常物品识别,部署至树莓派4结合摄像头实现实时视频流识别,验证从训练到嵌入式端落地的完整链路,为嵌入式AI识别提供可行方案。 2、软件功能、核心功能模块: 系统包含三大核心模块:①目标检测模块——基于YOLOv5实现人脸及日常物品实时检测与定位,输出边界框坐标和类别标签;②人脸识别子模块——实现指定人脸库的身份识别与匹配;③实时视频流处理模块——调用树莓派摄像头完成帧采集、预处理及模型推理,画面叠加标注结果。最终系统帧率5FPS以上,检测mAP≥80%,人脸识别准确率≥85%。 3、业务流程、功能路径描述: 用户启动树莓派执行主程序→系统初始化摄像头并采集实时视频流→每帧图像经尺寸归一化预处理→加载本地YOLOv5轻量化模型推理→输出目标类别、置信度、边界框→OpenCV叠加矩形框和标签至原始画面→HDMI输出至显示器。形成“采集→推理→渲染→输出”闭环流水线,用户无需额外操作即可持续获得识别反馈。
人工智能 大数据

工作经历

教育经历

桂林电子科技大学
2024.08 - 2028.09
人工智能
本科
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