dragon.T-保密-9年研发-猿急送
ID:217420

dragon.T 身份已认证

研发

  • 公司信息:
  • 保密
  • 工作经验:
  • 9年
  • 兼职日薪:
  • 800元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 所在区域:
  • 北京
  • 昌平
  • 技术能力

    2008年以来,发表EI十余篇,先后利用不同语言开发了图书管理系统(Delphi)、信息分发系统(Java、JSP、Tomcat)、图像标注系统(Java、SVM)、运动目标检测系统(C++)、交通流量仿真(C#)、曹操传Demo(Flash Builder、Xcode)、空情融合系统(C#、谷歌地图API)、人员请假管理系统(Java、Netbean)、装备管理系统(Springboot、LayUI、Echart)、股票分析预测系统(Java、遗传算法、SVM、深度学习)以及股票交易辅助系统(C#、Python、java)等,进行了多个政府网站搭建及模型设计。参加了2020年首届联合作战智能博弈挑战赛(Docker、Linux、Python、强化学习)。撰写过游戏文案。对数学、机器学习、深度学习、强化学习、量化交易、游戏开发以及算法等领域有着浓厚兴趣。
    另外,熟悉前端语言HTML、CSS、Javascript。熟悉数据库MySQL(包括表设计、SQL优化、存储引擎等内容) 。熟悉框架Spring Boot 、dl4j、layui等。对大部分算法很容易上手。

    项目经验

    1、 2008年使用delphi独立开发了图书管理系统,该系统送给同专业的另外一名同学作为毕业设计提交。
    2、 2008年作为组长带领小组成员一同利用delphi开发了股票交易系统demo。
    3、 2008年在全国电子仿真大赛中利用c#实现了一个交通流量模拟系统。
    4、 2008年至2009年期间根据导师要求做了一些与主成分分析以及聚类有关的代码实现。
    5、 2008年至2009年在南京学习期间参与“十一五”通信装备预先研究项目,负责信息源管理界面开发。这是一个基于web的信息收发系统,系统构架为mysql+tomcat+jsp。服务器端信息推送分为主动推送和被动推送两种模式。
    6、 2009年协助实验室某博士利用matlab+Ncut算法完成其博士论文中的相关实验。
    7、 2009年至2010年参与通信装备科研计划项目《XX图像的语义标注技术研究》。该系统利用SVM对图像进行训练,可以实现50个类的判别。该项目我作为主程,选择jbuilder为IDE进行开发,核心算法是SVM+遗传算法+聚类。该项目前后持续两年,期间一直和图像特征提取、训练、调参、修改核函数打交道,保证了项目正常结题。
    8、 2011年独立完成了南京某银行技术部的一个课题。该课题需要自动识别成捆钞票上图章个数,对时间性能和准确率有一定要求。
    9、 2011年撰写硕士毕业论文期间完成了《航拍视频中运动对象的检测、跟踪与识别》系统的开发。开发该系统使用了VS2008+mfc+opencv。该系统从别人那里接手过来的时候是利用Harris角点对运动目标进行捕捉,系统运行速度比较慢,实验室的权威说这个问题无法解决,但是我不迷信权威,通过对角点进行采样并对原图像进行缩放,然后对角点重定位,我将原系统的运行速度提高了10倍。该系统使用Mean-Shift算法对分离出的运动前景对象进行跟踪,可以生成运动轨迹,并对前景目标进行对象识别。
    10、 2012年至2014年先后为单位不同子部门独立开发了训练信息网、地图查询系统、政工网、物资采购网。其中训练信息网用ASP.NET开发,利用We7建站工具实现了信息发布系统。政工网用PHP建站。
    11、 2015年单位处于转型期,专业工作非常少,业余时间自己利用遗传算法、支持向量机等技术,通过对大量量化指标的各种组合对国内的股票市场进行了反复研究与回测。 期间掌握了利用JProfiler对系统内存及运算性能进行分析和优化的技术。
    12、 2016年在拉萨工作期间主导开发了《休假管理系统》,该项目用的是netbeans+java+mysql,由于没有办法破解上级分发的Oracle数据包,也没有途径与上级业务部门取得有效沟通,最后利用Excel API变相进行数据读取。
    13、 2017年在拉萨工作期间主导开发了《空情融合系统》。该项目语言使用的是C#,主要以国外的一个开源地理信息系统为基础进行的二次开发,地图调用的是Open Street API。二次开发后加入了CS结构以及标图计算。系统完成后受到了单位最高领导的亲切接见与肯定。
    14、 2018年1月利用C#调用掘金的API做了一个看盘程序,该程序可以筛选不同周期、不同板块,动态获取满足特定K线及指定条件的股票集。
    15、 2018年在北京工作期间作为中游环节将上游软件需求方和下游技术部门进行反复对接,并作为业务需求和数据的提供方,完成了《伞降管理系统》以及《某单位编成结构的可视化系统》,这两个系统主体结构利用了华如的快速开发框架。
    16、 2019年在南京出差期间,在与来自20多个省的业务部门同事一起工作期间,快速统一意见,独自快速开发了《单位驻点数据模型》,该模型用于为总部某机关提供了决策支撑。
    17、 2020年应总部某单位要求,三天时间快速开发了一个简易的疫情统计上报系统。
    18、 2020年利用springboot、layui、echart、百度api等技术为单位开发了某细分领域的数据管理可视化系统。 该系统可以利用爬虫下载相应的离线地图切片数据。
    19、 多年来一直在独立完善《股票分析预测系统》,通过对该系统不断优化、维护,通过利用精选的特征以及深度学习框架(dl4j)构建了一个几十层的网络,目前可以持续领先大盘,胜率优于市场平均水平13%以上。
    20、 参与了2020年联合作战智能博弈挑战赛,其间学会了docker虚拟机的使用,熟悉了Linux操作系统,探索了强化学习框架的设计和使用方法。
    21、 2020年10月在某项目预研中学习了目标检测的yolov4+框架,对于如何利用pytorch开发目标检测应用有了一定把握。
    22、 2020年10月在某微型项目预研中利用selenium来对网站中的指定信息进行抓取。
    23、 2020年11月初步学会利用NLP技术中的CharRNN等模型学习数万句古诗后能自动作诗,框架使用的是tensorflow。
    24、 2020年11月利用IDEA部署了一个maven项目,可以使用spark及逻辑回归完成垃圾邮件检测。
    25、 2020年11月初步实现了利用BERT进行指定语料的训练,并能对指定语料进行正向或负向的评价。

    案例展示

  • 图像的语义标注技术研究

    图像的语义标注技术研究

    2010年前后在实验室对该技术进行了探索。该系统利用SVM对图像进行训练,可以实现50个类的判别。该项目我作为主程,选择jbuilder为IDE进行开发,核心算法是SVM+遗传算法+聚类。该项目前后持续两年,期间一直和图像特征提取、训练、调参、修改核函数打交道,保证了项目正常结题

  • 视频中运动对象跟踪系统

    视频中运动对象跟踪系统

    2010年前后开发了这个系统,该系统使用了VS2008+opencv。该系统从别人那里接手过来的时候是利用Harris角点对运动目标进行捕捉,系统运行速度比较慢,实验室的权威说这个问题无法解决,但是我不迷信权威,通过对角点进行采样并对原图像进行缩放,然后对角点重定位,我将原系统的

  • 看盘小帮手

    看盘小帮手

    该看盘助手用于帮助实时查看各种筛选条件下的股票集合,筛选条件可以区分周期和常用指标。目前只做了v1.0到v1.2三个版本。

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