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简历编号：1267101
最后更新日期：8天前
三天前来过
求职期望
- 工作性质全职
- 期望工资5~6K/月（税前）
- 期望区域徐州市区、鼓楼区、云龙区
- 期望职位互联网开发及运营
自我评价
在校期间担任班长，积极辅助辅导员推进班级工作，精心策划并组织5次以上团建活动，出色凝聚班级力量，充分展现出卓越的团队协作与统筹能力。大学期间踊跃参与5次防疫、风险普查等实践活动，服务人次超2000，凭借突出表现获评“优秀大学生志愿者”，责任担当意识显著。拥有3份实习经历，工作严谨细致，及时响应客户需求，能适应日均12小时的高压工作节奏，执行能力出色。兼顾学生工作与实践实习，在多重任务中不断锤炼综合能力，始终秉持踏实认真的做事态度，力求高质量完成各项事务。具备较强的团队协作精神，善于在集体中发挥优势，推动工作进展；拥有高度的服务担当意识，积极投身各类实践活动，为他人和社会贡献力量；面对高压工作环境，展现出坚韧的抗压能力，高效执行任务；工作务实肯干，对待每一项事务都认真负责，追求卓越品质。相信这些特质能使我在未来的工作中脱颖而出，为公司发展贡献力量。
兴趣爱好
喜欢运动比如乒乓球、剪辑、摄影、以及台球等
教育经历
2023 ~ 2025
[2年]
[2年]
南阳师范学院|本科
所学专业：通信工程
工作经历(TA共做了2份工作)
2024-12 ~ 2025-02
[2月]
[2月]
郑州蓝鸥科技有限公司 |
开发部 - 前端开发是
私营民营企计算机服务(系统、数据服务，维修)
掌握技能：Web前端,HTML5,java
工作描述：
页面开发：主导5+个Web前端页面开发，采用HTML5与CSS3精准还原UI设计稿，视觉细节还原度高达98%以上，符合设计标准。
功能搭建：基于Vue.js框架开发10余个交互功能模块，实现动态数据绑定与异步加载，有效优化页面响应速度，提升用户体验。
组件封装：封装3类可复用业务组件，供同级开发者调用，大幅减少重复代码编写，助力提升团队整体开发效率与协作质量。
协同交付：与后端团队紧密协作配合，所有开发任务均按时高质量完成，锻炼团队合作能力，工作表现获得部门领导认可。
工作描述：
页面开发：主导5+个Web前端页面开发，采用HTML5与CSS3精准还原UI设计稿，视觉细节还原度高达98%以上，符合设计标准。
功能搭建：基于Vue.js框架开发10余个交互功能模块，实现动态数据绑定与异步加载，有效优化页面响应速度，提升用户体验。
组件封装：封装3类可复用业务组件，供同级开发者调用，大幅减少重复代码编写，助力提升团队整体开发效率与协作质量。
协同交付：与后端团队紧密协作配合，所有开发任务均按时高质量完成，锻炼团队合作能力，工作表现获得部门领导认可。
2023-04 ~ 2023-06
[2月]
[2月]
华杉科技有限公司 |
开发部门 - 小程序开发
私营民营企互联网/电子商务
掌握技能：javascript,wxml,微信
工作描述：
功能开发：负责小程序核心功能搭建，运用WXML与javascript完成10+个页面的布局、交互与功能实现，参与2个小程序项目从开发到上线的全过程并保障稳定运行。
需求迭代：积极配合产品与用户需求沟通，累计完成15次版本迭代与优化，推动功能持续完善与用户体验提升。
组件优化：通过组件化开发封装公共模块，减少重复代码，提升前端开发效率与项目可维护性。
抗压执行：在项目交付期间保持高投入度，严谨完成开发与测试任务，支持产品按期上线并稳定维护。
工作描述：
功能开发：负责小程序核心功能搭建，运用WXML与ja
需求迭代：积极配合产品与用户需求沟通，累计完成15次版本迭代与优化，推动功能持续完善与用户体验提升。
组件优化：通过组件化开发封装公共模块，减少重复代码，提升前端开发效率与项目可维护性。
抗压执行：在项目交付期间保持高投入度，严谨完成开发与测试任务，支持产品按期上线并稳定维护。
项目经历
2024-12 ~ 2025-05
[5月]
[5月]
基于CNN构建交通标志智能识别系统
项目描述：以提升智能交通管理效率与道路安全性为目标，基于CNN架构搭建交通标志智能识别系统，选取德国交通标志识别基准数据集（GTSRB）开展模型训练与验证，旨在实现复杂场景下交通标志的精准识别。
责任描述：数据处理：基于TensorFlow框架开展工作，对GTSRB数据集中超4万张图像进行预处理与增强操作，有效提升样本多样性20%，为模型训练提供高质量数据支撑。 模型构建：搭建CNN基础网络结构，通过调整网络层数、神经元数量及超参数，完成50+次实验迭代，持续优化模型特征提取能力与识别精度。 轻量化探索：在保证识别准确率的前提下，对训练完成的模型进行轻量化优化，通过模型剪枝、量化等技术实现模型体积减少60%，适配工程化部署需求。 报告撰写：系统梳理项目开发流程、实验数据及优化思路，撰写30页技术报告，完整呈现项目技术细节与实践成果。 项目成果：成功设计并实现基于卷积神经网络的交通标志智能识别系统，在GTSRB测试集上识别准确率达98%，模型轻量化方案为工程化落地提供可行路径。
责任描述：数据处理：基于TensorFlow框架开展工作，对GTSRB数据集中超4万张图像进行预处理与增强操作，有效提升样本多样性20%，为模型训练提供高质量数据支撑。 模型构建：搭建CNN基础网络结构，通过调整网络层数、神经元数量及超参数，完成50+次实验迭代，持续优化模型特征提取能力与识别精度。 轻量化探索：在保证识别准确率的前提下，对训练完成的模型进行轻量化优化，通过模型剪枝、量化等技术实现模型体积减少60%，适配工程化部署需求。 报告撰写：系统梳理项目开发流程、实验数据及优化思路，撰写30页技术报告，完整呈现项目技术细节与实践成果。 项目成果：成功设计并实现基于卷积神经网络的交通标志智能识别系统，在GTSRB测试集上识别准确率达98%，模型轻量化方案为工程化落地提供可行路径。
语言能力
英语 良好
英语四级332分
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