能胜任自然语言方面：信息抽取、文本摘要、文本分类/聚类、语义搜索、推荐系统、自动问答、语料库制作、认知计算等相关方向的工作乐观，开朗，能接受高强度的工作压力。能出差，可加班。
熟悉Linux环境，熟悉docker：熟练
熟练使用Python，了解C、C++等编程语言：熟练
熟练使用Django、Flask等Web框架：熟练
熟练使用PyCharm，了解eclipse、Jupyternotebook等开发工具：熟练
熟练使用主流数据库如：MySQL、MongoDB、neo4j等：熟练
熟练掌握主流的机器学习算法：熟练
熟练掌握CNN、RNN、LSTM、GRU的原理和过程：熟练
熟练掌握Word2vec、TF-IDF、HMM、NER、关系抽取等自然语言技术：熟练
熟悉Bert预训练模型：熟练
有NLP项目开发经验（知识图谱，问答系统等）：熟练

1.熟练掌握C/C++和Python编程语言，具有良好的编程习惯。
2.熟练掌握OpenCV，SIFT、SURF、LBP和HOG等特征提取算法，并具有OpenCV开发经验。
3.熟练掌握在liunx开发Caffe、TensorFlow、MXNet、Darknet深度学习框架。
4.熟练掌握Lenet、Alexnet、VGG、Resnet、GoogleNet等卷积神经网络模型。
5.熟练掌握机器学习，如：SVM、集成学习、决策树和逻辑回归等。
6.熟练掌握深度学习YOLOv1-3算法系列、RCNN-FaterRCNN算法系列、SSD算法。
7.熟悉linux命令,了解高性能运算加速工具，如：CUDA、OpenGL。

项目名称2019.03 - 2019.10 人脸识别考勤系统
责任描述1.负责收集人脸数据集，并对数据集进行处理。
2.增加注册功能，实现新员工信息录入。
3.进行一个人脸框架的对比，对比facenet的准确率和Insightface的准确率。
4.经对比Insightface准确度较高，并且对人脸可以进行矫正，最终选取Insightface。
5.收集员工照片准备测试集，对模型进行评估。
项目描述人脸识别考勤系统是基于公司开发的一套智能化考勤系统，系统包含前端人脸考勤系统和后端信息管理系统，无需连接电脑，即可完成人员注册、人脸考勤和存储信息，通过局域网即可查看出勤记录。主要应用于公司前台一体机考勤,员工只需快速刷脸进行考勤签到，并且有效防止替考勤等作弊行为。
项目名称2018.08 - 2019.01 地铁站危险品检测
责任描述1.对甲方提供三万张图片,进行预处理及标注。
2.对目标检测算法进行选择、对比、评估。
3.实时性选择了SSD算法，进行改进，模型调参。
4.使用OpenCV中DNN模块达到可视化效果。
5.撰写技术文档，对项目进行总结。
项目描述主要场景是应用于地铁站行李检测，通过X光对行李进行扫描后的物体图像经过SSD算法检测，检测的图片会生成多种颜色的目标框，对常规行李包中危险物体进行检测，如果检测为危险物体，就发出警告。减轻了工作人员负担。
项目名称2018.03 - 2019.06 保险单文字检测
责任描述1.获取大量文字图片,对图片进行去噪、旋转等预处理。
2.进行对开源Tesseract-OCR框架编译及使用。
3.使用Java虚拟机对文字矫正，达到文字高精度识别的效果。
4.MFC框架进行封装，让用户操作更加方便简洁。
项目描述主要功能有:图像识别、字体调整。通过软件可以对多格式图片进行批量操作，自动识别保单关键信息，按行输出文字结果。识别语言分为两种：中文识别与英文识别，支持对指定区域进行识别，而文本可以按需要的进行调整，适用于保险公司快速录入保单，降低人工成本。
项目名称2017.10 - 2018.01 太阳能电池板质量检测
责任描述1.对捕获图像进行增强，图片旋转、中值滤波、高斯平滑和拉普拉斯锐化等操作。
2.通过边缘检测后，使用霍夫圆检测出缺孔大小。
3.对于裂缝通过前景背景分割，提取前景并剔除边缘线，获取裂缝轮廓。
4.实现太阳能电池板尺寸检测，检测最大轮廓，不超过阈值，则尺寸正常。
5.使用MFC进行软件封装，加入提示警告，方便人员查看。
项目描述太阳能电池板是太阳能发电核心的部件，对工艺要求严格。普通人工检测方法效率低、出错率高。通过图像处理检测，可以检测出缺孔、斑点和裂纹等不合格的太阳能电池板。减少人工成本以及增加了识别检测的结果。

2013.09 - 2017.06 中原工学院信息商务学院 计算机科学与技术（应用技术） 本科