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张淅杰
• UID:35190
综合评分 34
方向：
爬虫/脚本-爬虫/脚本
、
后端-Python
常州市
200元/8h
1年经验
求职意愿：接单·考虑求职(1天内更新)
个人简介
工科应届生，主攻Python脚本开发与AI图像算法应用。具备极强的自学和排错能力，善于使用大模型辅助编写与优化代码。
核心技能：
Python自动化：熟练使用Pandas/NumPy处理数据，能编写自动化脚本代替重复劳动。
计算机视觉：毕设独立完成基于PyTorch的图像转换（GAN/编码器-解码器）网络设计，熟悉OpenCV图像处理。
工具运用：熟练使用各类AI工具（如各类图像生成、大语言模型API）进行信息差变现。
我不接超出能力圈的需求，但只要是我能做的，绝对按时、高质量交付，后台可看真实项目案例。
技能
核心技能：
其他技能：
Python
交流语言：
普通话（ 母语水平 ）
、
英语（ 借助工具可书面交流 ）
、
日语（ 借助工具可书面交流 ）
行业经验：
人工智能
项目案例
可见光图像转红外图像网络设计
1、立项背景和目标：
本项目旨在解决夜间安防、自动驾驶等领域中，红外图像采集硬件成本高昂、且在部分场景难以部署的问题。目标是设计并训练一个深度学习网络，在仅有可见光摄像头的情况下，通过算法将可见光图像转换为具有热辐射特征的红外图像，从而降低硬件成本，实现跨模态数据增强。
2、软件功能、核心功能模块介绍：
核心功能是基于编码器-解码器架构的图像转换模型。包含三大模块：数据预处理模块（统一256x256尺寸与归一化）、生成器网络模块（6层下采样提取特征，6层上采样重建图像，并引入跳跃连接融合多尺度信息）、以及图像输出模块（使用OpenCV进行后处理与保存）。
3、业务流程、功能路径描述：
用户输入一张可见光图像 -> 系统自动进行尺寸缩放和像素归一化 -> 载入训练好的PyTorch模型权重，进入评估模式 -> 输入数据经过生成器前向传播 -> 输出张量转换为NumPy数组 -> 映射回0-255像素区间 -> 最终输出高质量的红外模拟图像。
大数据
工作经历
永安行科技股份有限公司
1001-10000人
硬件测试实习生
2024.01
-
2024.02
1. 参与产线自动化改造项目： 协助工程师进行生产线自动化升级的方案落地。在此过程中，深入学习了工业网络通信及自动化控制原理，协助完成了部分电气元件的选型与调试，有效提升了产线的运行效率。
2. 负责新型智能设备硬件测试： 参与新型智能终端（如智能车锁/传感器模块）的硬件功能验证。使用万用表、示波器等仪器对PCB板进行基础信号测试与故障排查，记录测试数据并反馈异常情况，协助研发团队优化设备性能，最终保障了设备的稳定交付。
3. 文档与技术支持： 整理并输出硬件测试报告，利用专业知识协助解决现场调试中遇到的软硬件兼容性问题，获得了部门领导的认可。
教育经历
南京邮电大学
2022.09
-
2026.06
测控
本科
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