1、技術(shù)方向滿足任一即可
Python：熟練掌握Python編程語言，能夠使用Python進行數(shù)據(jù)處理、機器學習和深度學習等相關工作。
MATLAB：熟練掌握MATLAB編程語言，能夠使用MATLAB進行數(shù)據(jù)處理、機器學習和深度學習等相關工作。
深度學習：熟練掌握深度學習算法，包括CNN、RNN、GAN等，能夠使用TensorFlow、PyTorch等框架進行深度學習模型的設計和訓練。
語義分割：熟練掌握語義分割算法，能夠使用深度學習模型進行圖像語義分割。
機器視覺：熟練掌握機器視覺算法，包括圖像處理、目標檢測和跟蹤等，能夠使用OpenCV等庫進行機器視覺相關工作。
知識圖譜：熟練掌握知識圖譜相關技術(shù)，包括本體論、SPARQL查詢等，能夠使用RDF、OWL等技術(shù)構(gòu)建知識圖譜。
強化學習：熟練掌握強化學習算法，包括Q-learning、Deep Q-network等，能夠使用OpenAI Gym等框架進行強化學習模型的設計和訓練。
三維點云：熟練掌握三維點云處理技術(shù)，包括點云濾波、配準等，能夠使用PCL等庫進行三維點云相關工作。
三維重建：熟練掌握三維重建算法，能夠使用SfM、MVS等技術(shù)進行三維重建。
機器學習：熟練掌握機器學習算法，包括分類、聚類、回歸等，能夠使用Scikit-learn等庫進行機器學習相關工作。
姿態(tài)估計：熟練掌握姿態(tài)估計算法，包括PnP、EPnP等，能夠使用OpenCV等庫進行姿態(tài)估計相關工作。
爬蟲：熟練掌握爬蟲技術(shù)，能夠使用Python、Scrapy等框架進行網(wǎng)站數(shù)據(jù)的爬取和處理。
數(shù)據(jù)分析：熟練掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等，能夠使用Python、R等工具進行數(shù)據(jù)分析相關工作。
2、技術(shù)要求
技術(shù)要求：能力一定要強一點，可以保質(zhì)完成任務，如果還在學習階段可以先收藏本文到時候再來。
學歷要求：因為算法任務較多最好是研究生，能力強的本科也可以
3、最后
主打：大量投放Python，MATLAB，數(shù)據(jù)分析，留學生作業(yè)！人人有份，各個軟件的都有。接下來在群里憑本事，各類技術(shù)大牛均需，多勞多得！??！
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