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熟悉传统的机器学习算法（KNN、决策树、随机森林、逻辑回归等），有良好的机器学习和概率统计 的理论知识和技术基础，熟悉常用的特征提取流程，具备基本的数据分析能力。
★ 掌握Python编程，熟悉常用的Python科学运算库及深度学习框架(TensorFlow、Pytorch)，CNN及LSTM 的理论与使用。
★ 熟悉C++编程、Caffe的编译及模型使用，有模式识别基础，能使用Faster R CNN进行图像检测和识 别。
★ 熟悉大数据和数据挖掘的理论知识和技术基础，熟悉Spark、Hadoop、Hive、Pig、Kafka、Hbase、oOzie 等开源框架的基本原理及业务开发流程。
★ 掌握Java编程，熟悉面向对象的编程模式及设计模式。熟悉常用java接口和Spring、Hibernate等开 源框架。能熟练使用apache /tomcat 部署项目，熟悉项目架构的搭建流程和反向代理等运用。对安 卓项目有初步了解，可以进行安卓开发。熟练使用Oracle、SqlServer、MySQL数据库。
★ 掌握Matlab编程，能用 Matlab 语言进行数据处理和业务流程开发。
★ 熟悉Linux环境、Eclipse、Idea、Visual Studio、Vim等工具的使用和Maven项目管理方式及SVN\GIT 等版本管理工具。
★ 通过英语六级考试，能阅读国际最新英文文献和查阅资料，根据论文进行技术代码上的复现。