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精通C/C++编程语言，熟悉Java开发及前端技术栈，掌握SQL数据库设计与优化。深度掌握机器学习与深度学习算法，熟练应用TensorFlow/PyTorch框架。具备计算机视觉核心算法开发能力，包括目标检测（YOLOv3）、图像分类（ResNet50）、图像生成（CC-GAN）等。熟悉数据爬虫技术及数据分析全流程，具备从数据采集到模型部署的完整开发经验。

主导行人重识别系统开发，采用ResNet50作为主干网络，结合多种训练技巧提升模型准确率。设计YOLOv3检测模块解决实际场景无标注问题，完成多组对比实验验证算法效果。开发网络转换前端系统，实现神经网络上传、功能配置及测速结果可视化，支持数据库交互与结果下载。完成运动鞋数据爬虫及分析项目，构建数据清洗与可视化报告体系，输出可复用的数据分析方案。

1. 行人重识别系统开发：基于Market-1501数据集构建训练框架，采用ResNet50主干网络并结合迁移学习策略，通过多组对比实验验证finetune效果。设计YOLOv3检测模块解决实际场景无标注问题，实现行人目标检测与重识别的端到端解决方案。

2. 网络转换前端系统开发：构建可视化交互界面，支持用户上传神经网络模型并配置测试参数。通过数据库存储测速结果，实现多设备测速功能及JSON数据文件下载服务，提升系统可扩展性。

3. 运动鞋数据爬虫与分析：开发数据采集模块获取电商平台数据，完成数据清洗、特征提取及可视化分析，输出包含价格趋势、品类分布等维度的数据分析报告，为业务决策提供数据支持。