技能标签
深度学习框架
计算机视觉算法
PyTorch
分布式爬虫
后端开发
模型复现
数据清洗
Web服务
算法优化
模型部署
CUDA加速
混合精度训练
Linux开发
全栈开发
特征工程
专业技能
精通深度学习框架（PyTorch）与计算机视觉算法开发，具备复杂模型复现与定制化开发能力。熟悉分布式爬虫系统构建与Web后端服务架构设计，掌握数据清洗、特征工程及模型部署全流程。熟练使用Linux环境开发，具备CUDA加速与混合精度训练优化经验。熟悉Flask/Django等Web框架，能独立完成从数据采集到服务发布的全栈开发。
工作履历（脱敏处理）
专注于深度学习模型开发与后端系统构建，主导完成多个复杂项目。在模型复现领域，成功实现MAST模型的完整复现，解决CUDA版本兼容性问题并优化训练效率。开发视频资源整合平台，设计分布式爬虫架构，实现多源数据清洗与可视化展示。具备完整的Web服务开发能力，独立完成从需求分析到部署上线的全流程开发工作。
项目经验（脱敏处理）
MAST模型复现项目：基于PyTorch实现自监督视频目标分割算法，攻克CUDA版本兼容性问题，采用混合精度训练策略提升训练效率。视频资源整合平台：构建分布式爬虫系统采集多源视频数据，设计数据清洗管道与存储方案，开发基于Flask的Web服务实现数据可视化展示。
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