语音NO1. 高薪寻5年以上的Framework大神

Frameworkdudu 2025-05-14 09:46:19

寻5年以上FW大神

岗位职责
1.负责Android系统的规划与演进;
2.分析理解产品需求、技术需求,并负责根据Android系统需求,完成架构设计、详细设计,负责相关技术文档的编写与维护;
3.负责定位安卓系统的性能,功能,稳定性、兼容性问题,制定方案并进行优化;
4.依照产品和技术需要完成技术攻关和技术预研。
任职资格
1.本科及以上学历,5年及以上相关工作经验;
2.熟悉Android系统framework层各模块,如AMS、WMS、PMS、Power、Input多个系统模块,具备上述模块相关的开发经验;
3.具备独立搭建整个模块架构并完成功能开发经验;
4.具备性能,功耗,稳定性、兼容性等优化经验,熟悉使用Android相关优化及调试工具;
5.具备良好的团队精神和沟通意识,责任心强,工作认真细致,有良好的抗压能力。

 

V:Destined0401

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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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