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安卓程序开发：app功能开发
机器学习算法开发：数据挖掘、深度学习算法，实现各类算法需求
大数据实时推荐：商品广告项目实时推荐，物品协同过滤推荐
网站开发：数据分析平台，后台商家管理，生物医药数据分析平台
Flink实时大数据平台：实时监测网站仪表盘
后端开发：JAVA开发,GO开发，实现常用后台功能
基于用于行为日志的离线+实时推荐系统，包括日志解析子系统和实时推荐子系统。其中日志解析子系统，将用户行为日志数据作为输入进行解析;实时推荐系统，将处理后的用户行为日志结合离线的产品协同过滤结果数据集，分别计算不同分类别下的分类结果。
基于Flink+TensorFlow的生活垃圾图片分类识别系统，100个类别的图片数据作为Flink的输入，载入TensorFLow模型文件，实时推断图片的分类信息。通过Intel Analytics Zoo第三方库连接Flink和TensorFlow框架。
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