求职岗位

本招聘信息涵盖两个PHP相关职位:技术经理与高级研发工程师。技术经理需主导服务后台管理平台开发并负责团队管理;高级研发工程师则专注于百度互联网金融产品的核心技术研发,包括Server端程序开发和关键技术难点攻克。

1.php技术经理

http://www.lagou.com/jobs/2226475.html

职位描述
1、主导服务后台管理平台开发、功能设计和研发;
2、制定接口规范,编写核心代码,重构和优化现有技术架构;
3、负责服务端团队研发项目管理工作。


任职要求
1、5年以上互联网开发经验,3年以上大型项目架构设计经验,具备高负载、大访问量系统架构的搭建、部署和优化能力;
2、精通HTTP网络协议,Tcp/IP底层熟悉或精通;熟悉nginx和web服务的调优;熟练使用linux系统调优;
3、精通常用数据库以及数据库优化,具备mysqp和nosql数据库规划及设计能力;
4、可领团队快速进行项目开发和组织协调。


2.php高级研发工程师

http://www.lagou.com/jobs/2122473.html

职位描述:
-负责百度互联网金融产品的核心技术研发工作 
-负责Server端程序开发、数据库结构设计和搭建,参与关键技术难点攻克 
-对代码质量负责,参与实现正确、高效、稳定的应用


职位要求:
-具备丰富的Linux下开发经验,熟悉shell/awk/python/php等语言 
-具有5年以上PHP开发经验,有较强的架构能力和良好代码规范 
-熟悉MySQL,了解常用的SQL优化技巧,有相关设计、使用、运维经验 
-熟悉Memcached或Redis、MongoDB等NoSQL技术,有高并发系统设计和开发经验者优先 
-熟悉web开发中各类缓存设计、站点优化方案者加分 
-具备较强的学习能力和主动性,有较强的分析和解决问题的能力,具备良好的团队合作精神

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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