羅先生 （男，29歲）

更新時(shí)間：2020-04-29

最高學(xué)歷：碩士 | 工作經(jīng)驗(yàn)：應(yīng)屆生 | 專業(yè)：電子信息科學(xué)類

婚姻狀況：未婚

現(xiàn)居住地：湖北

求職狀態(tài)：應(yīng)屆畢業(yè)生

求職意向
期望月薪：面議|工作性質(zhì)：全職
期望地區(qū)：湖北省|期望行業(yè)：教育/培訓(xùn),學(xué)術(shù)/科研,政府部門/事業(yè)單位
期望崗位：教育/培訓(xùn),科學(xué)研究人員
自我描述
編程能力：熟悉Linux操作系統(tǒng)，熟悉C/Java，熟悉Python并能夠利用Numpy、Pandas等庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析；
機(jī)器學(xué)習(xí)：熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法（線性回歸、邏輯回歸、SVM、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、集成學(xué)習(xí)等），并能夠利用 Sklearn 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模；
深度學(xué)習(xí)：能夠利用 Tensorflow、Keras 庫(kù)實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型搭建（CNN，LSTM等）與簡(jiǎn)單應(yīng)用（圖像識(shí)別等）；
教育經(jīng)歷
2018年9月-2020年7月|華中科技大學(xué)|計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用|碩士
工作經(jīng)歷
2019年3月-2019年7月|科研|國(guó)家電網(wǎng)項(xiàng)目：基于配電供需平衡下的最優(yōu)停電檢修策略

項(xiàng)目職責(zé)：檢修需求指數(shù)和停電投訴估計(jì)模型構(gòu)建
項(xiàng)目?jī)?nèi)容：檢修需求指數(shù)：構(gòu)建電網(wǎng)網(wǎng)架拓?fù)鋱D，根據(jù)電網(wǎng)中設(shè)備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用xgboost模型計(jì)算線路的檢修需求指數(shù)；停電投訴估計(jì)：爬取天氣數(shù)據(jù)構(gòu)建樣本特征。利用高斯核支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、GBDT、xgboost算法進(jìn)行Voting集成，對(duì)電網(wǎng)投訴等級(jí)和概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)正確率達(dá)到90%。就

2018年9月-2019年1月|科研|Hadoop 實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯文本分類

項(xiàng)目職責(zé)：運(yùn)行環(huán)境搭建，樸素貝葉斯分類器算法MapReduce程序設(shè)計(jì)，算法模型的評(píng)估及優(yōu)化。
項(xiàng)目?jī)?nèi)容：MapReduce程序設(shè)計(jì)與實(shí)施：了解NBCorpus 語(yǔ)料庫(kù)，根據(jù)樸素貝葉斯算法將計(jì)算過(guò)程設(shè)計(jì)為三個(gè) MapReduce 任務(wù)：訓(xùn)練先驗(yàn)概率、訓(xùn)練條件概率、預(yù)測(cè)，并完成相應(yīng)程序的編寫(xiě)。模型評(píng)估與優(yōu)化：計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果，宏平均與微平均的精確率、召回率、F1值。在原有基礎(chǔ)上對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，刪除語(yǔ)料庫(kù)中的數(shù)字和停用詞，性能指標(biāo)提升2%。

語(yǔ)言能力
英語(yǔ)|精通