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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
數(shù)據(jù)挖掘工程師簡(jiǎn)歷范文
作者：錘子簡(jiǎn)歷 2023/09/12 02:50:01
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求職意向

數(shù)據(jù)挖掘工程師 廣東廣州 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 控制工程

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 電氣工程及其自動(dòng)化

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 中國(guó)電信廣州研究院 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?實(shí)習(xí)生

簡(jiǎn)要描述：實(shí)現(xiàn)NVMe和網(wǎng)卡對(duì)顯存直接讀寫(xiě)功能，編寫(xiě)GPU內(nèi)核態(tài)驅(qū)動(dòng)，修改DPDK和SPDK源碼。 

工作：調(diào)研PCIE設(shè)備相互讀寫(xiě)的可行性，調(diào)研NvLink和RDMA的原理，分析傳統(tǒng)驅(qū)動(dòng)與用戶(hù)態(tài)驅(qū)動(dòng)（DPDK和SPDK）的區(qū)別。在研發(fā)中，編寫(xiě)GPU的內(nèi)核態(tài)驅(qū)動(dòng)，使NVMe和網(wǎng)卡有權(quán)限讀寫(xiě)顯存；修改了DPDK和SPDK源碼，使NVMe和網(wǎng)卡讀寫(xiě)的物理地址指向顯存?？截惔螖?shù)由原來(lái)的4次降為2次，拷貝時(shí)延降低了45%。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x Google AI Open Images 參賽者

2018.7-2018.9   Google AI Open Images--Object Detection (27/452)                        參賽者

2020.x -2020x  

簡(jiǎn)要描述：對(duì)Open Images V4 數(shù)據(jù)集進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，其有140萬(wàn)張照片和500個(gè)類(lèi)。對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理和分析，對(duì)Faster RCNN 進(jìn)行改進(jìn)。
工作：由于數(shù)據(jù)集小物體偏多，使用FCN對(duì)RPN進(jìn)行改進(jìn)；數(shù)據(jù)集類(lèi)別具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，在RCNN下使用類(lèi)別融合和特征融合，有層次地對(duì)類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)。改進(jìn)后的Faster-RCNN對(duì)Open Images V4進(jìn)行訓(xùn)練,mAP由0.32提高至0.42。

自我評(píng)價(jià)

  • 思想獨(dú)立，獨(dú)立解決問(wèn)題能力強(qiáng)，能快速適應(yīng)新的工作學(xué)習(xí)和生活環(huán)境，個(gè)人學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。
  • 性格開(kāi)朗，熱愛(ài)技術(shù)，有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)助能力和自學(xué)能力。有較好的英文文檔閱讀能力。 

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