ID:22443
王磊 高级程序员 3年经验
2025-05-07
个人介绍:编程语言: PHP Python JavaScript 数据库技术: MySQL 前端技术: HTML5 CSS Bootstrap jQuery 服务器和操作系统: Linux LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) LNMP (Linux, Nginx, MySQL, PHP) 版本控制和代码管理: Discuz 论坛开发与维护 Thinkphp Smarty Yii2 框架 网络安全和协议: VPN系统管理(如使用Shadowsocks) 开发工具与库: Selenium Scrapy Request Redis 其他技术: 爬虫设计与维护 API 开发与优化 AmazonMWS Coreseek 服务器搭建与优化
项目经验:SAP ERP使用,数据整理,UiPath自动化开发 自动化爬虫系统: 设计并维护用于数据收集的自动化爬虫系统。 使用Python编程语言及其相关库,如Selenium, Scrapy, 和Request。 主要用于房产信息的收集和分析。 业务后端接口设计: 负责业务后端接口的设计与优化。 提高系统整体性能和响应用户反馈。 亚马逊 Seller Central 后台管理: 开发后台系统以维护客户订单和库存管理。 应用AmazonMWS系统,优化订单处理和库存分析。 网站和服务器维护: 指色网络有限公司负责维护多个合作公司的网站和服务器。 深入学习和应用coreseek以及扩展 长沙乐购网络科技有限公司: 负责后端建设,支持和维护公司项目的后台功能。 使用PHP, MySQL, AJAX, JavaScript等技术搭建和优化网站功能。 佳礼网络(马来西亚): 作为PHP程序员,负责日常的后端维护和Discuz论坛的二次开发。 参与服务器搭建与优化,处理网站修复问题。 网站应用开发: 开发和维护各种规模的网页应用。 主要使用PHP语言进行Discuz论坛的维护和代码开发。
技      能: 其他  
¥1200 / 8小时
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ID:22733
罗畅 10年经验
2025-04-20
个人介绍:1、熟悉Flask/Tornado等常用的开发框架;2、熟悉使用MySQL数据库及调优能力,熟细Redis, MongoDB;3、熟悉Linux\\Unix环境、熟悉TCP/P、HTTP/HTTPS等通信协议;4、熟悉分布式、缓存、消息、负载均衡实现。5、xx年以上互联网产品相关开发经验,熟悉敏捷开发流程,了解并具有单元测试、代码审核、持续集成等相关经验;6、热爱编程,注重代码风格和可维护性,有良好的软件架构设计能力;7、熟悉分布式系统开发,熟悉NOSQL数据库(MongoDB、Hive等)和关系数据库 (MySQL、PostgreSQL等) 相关开发与性能优化;8、熟悉Linux环境下的后端开发,有使用Python进行项目开发的经验。9、精通Python语言,熟练使用常用模块,使用过Django/Tornado等web框架;10、具备良好的编码习惯;熟悉常用算法和数据结构,熟悉基础的网络知识,精通网络编程和多线程;11、具有良好的自学能力,能通过研究开源项目来解决开发中遇到的难题;12、熟悉Python数据处理和分析,熟悉清洗、分析的相关库:Numpy、Pandas、Sklearn、Matplotlib等,掌握基本的BI工具:Excel/PowerBl:
项目经验:具备良好的基本功,熟练使用基本的数据结构和算法,深入理解多线程、socket等相关技术;具备良好的编码习惯,结构清晰,命名规范,逻辑性强,代码冗余率低;深入理解框架实现原理及特性;熟练使用python的常用库,熟悉Python的高级特性,深入理解各种设计模式和应用场景。
技      能: 其他  
¥1000 / 8小时
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ID:22728
李丹 NLP高级算法工程师 15年经验
2025-04-04
个人介绍:在搜索、推荐、广告等互联网业务场景中拥有多年实战工程和算法项目进行,从事过搜索意图识别、网页内容质量识别、搜索相关性排序以及电商推荐系统构建等工作,熟悉常用经典机器学习算法和深度学习算法,能够快速搭建产品原型,涵盖算法优化、前后端业务系统搭建等。
项目经验:【电商推荐】 1. 项目概述 电商出海是近年来新的商机赛道,而推荐系统在电商系统中起到极为重要的作用,可以帮助商家售卖更多商品、创造更多收益,同时可以为消费者带来更好的使用体验、方便快速的找到自己心仪的商品。因此伴随着电商独立站系统的成熟,其中的推荐系统成为不可获取的一部分,本项目旨在为电商独立站系统提供一套可拔插的推荐系统插件,实现相关商品推荐、猜你喜欢推荐等功能。 目前推荐项目已经上线国外独立站 app 市场,具体参见地址:https://apps.shopify.com/dmetasoul-recommendation 2. 技术架构 整个电商推荐系统可以拆分为如下结构: - 商品的理解,基于先进的人工智能技术(AI),如自然语言处理、计算机视觉等,对商品的描述文本和图片进行特征抽取、标签预测等,充分对商品进行结构化信息提取 - 用户的理解,基于用户在电商平台上的浏览、点击、交易等行为日志数据,生成用户画像更好的表示和理解用户的偏好 - 商品召回,结合商品和用户的理解,通过多种召回方式来从海量商品库中快速提取出相关商品 - 商品排序,结合用户近期行为和商品特性,进行二次排序,最终按照得分来排序商品列表 - 推荐结果展示,通过响应式的前端界面来展示瀑布流样式的推荐结果 3. 核心贡献 项目中整个系统的设计以及实现都由本人完成,目前项目已经上线 shopify app 市场,百万商家都可以免费试用,为店铺提供了相关商品推荐和猜你喜欢推荐功能,后续我会不断对推荐系统进行升级,为客户提供更多功能。 4. 难点和挑战 推荐系统搭建会面临一些挑战,下面将具体介绍下有哪些挑战以及是如何应对解决的: - 推荐系统冷启动问题,当电商系统一开始构建时,由于没有用户行为数据并且商品数据没有很好的结构化,因此如何准确的为用户进行推荐就较为困难,这里我才用了先进的AI技术来对商品的文本和图片进行理解,进而基于内容理解完成商品推荐,很好的解决了商品推荐的冷启动问题
技      能: 其他  
¥900 / 8小时
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ID:22388
罗丽丽 软件开发实习生 7年经验
2025-03-31
个人介绍:我精通爬虫技术,熟练使用Scrapy框架来构建高效的网络爬虫。在项目中,我通常首先进行目标网站的分析,确定数据结构和抓取目标。然后,我使用Scrapy的Spider模块定义爬虫规则,包括起始URL、页面解析方式以及数据提取规则。在爬虫过程中,我处理各种网页内容,包括HTML、JSON等格式。通过XPath或CSS选择器,我能够准确地定位并提取需要的信息。对于动态网页,我熟练使用Selenium等工具模拟用户行为,确保能够获取到动态生成的数据。 此外,精通机器学习和神经网络领域,擅长利用Python编写高效的网络爬虫,从各种网站提取和分析数据。在机器学习方面,我熟练运用各种算法,包括监督学习和无监督学习,用于分类、回归和聚类任务。同时,我深谙神经网络的原理和实践,能够构建深度学习模型解决复杂的问题。 另外,我具备Spring Boot框架的开发经验,能够利用Java语言构建强大的后端应用。我的技能涵盖了整个开发周期,包括需求分析、系统设计、数据库建模以及前后端的协同工作。通过将这些技术有机结合,我能够为项目提供全面的解决方案,实现高效的数据采集、处理和展示。
项目经验:以第一作者在应用数据科学与计算智能国际会议 (ADSCI 2022)上,发表论文“Improved topic crawler method using hybrid breadth-first and depth-first search strategies”。 淘宝商品信息爬取,链接二手网,京东爬虫 基于YOLOv5s算法的在线手语识别的研究与实现、基于FCENet的网络图像文本检测、高校信息查询系统、基于Flink的图书评分实时监测系统、基于随机森林+Adaboost的学习预警检测。
技      能: 其他  
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