程序员简历中的项目经验怎么写

简历是用人单位了解你的最初途径，如果写得不好，将失去面试的机会，那么程序员简历中的项目经验怎么写？

程序员简历中的项目经验怎么写（一）

项目：河北省风电监控系统

时间：2014—2015

开发环境：windows+eclipse+tomcat+oracle

框架：spring+springmvc+hibernate插件：jquery，raphael，highcharts，validate

个人主要工作内容：监控首页，风机监控，风机部件监控，日报模块，值班日志模块，风机，测风塔，用户，协议等各模块的管理功能(crud);页面细粒度权限控制。

监控首页，监控、协议等各模块的管理功能;页面权限控制。

程序员简历中的项目经验怎么写（二）

项目：网络信息安全系列产品的研发

时间：2011—2013

Linux下c语言、Java语言开发，涉及网络编程、数据挖掘，自然语言处理等;重点参与多个子项目的开发。

1，邮件信息过滤：对网络数据包采集与分析，采用多线程的方式对邮件数据包进行内容过滤与上报，负责协议分析部分开发。

2，网络通路检测：对网络中设置多个采样节点，使用UDP协议包，模拟icmp协议进行网络通路与时延探测，并将探测信息汇总上报。

3，微博突发话题检测与跟踪，对微博信息流数据突发话题数据进行挖掘，包括微博内容分词，测试并调整突发阈值参数等内容。与团队中其他人员共同研究微博突发话题发现与跟踪项目的方案，设计并实现了多个重要模块的开发。

程序员简历中的项目经验怎么写（三）

项目：云安全审查项目

时间：201602—201609

参与了项目的前期监控指标梳理、架构设计与讨论。并作为重要开发人员，参与项目的开发落地，部署上线与后期维护。

1，项目前期：ceph/rabbitmq/keystone等组件与核心基础设施的审查监控指标梳理;

2，云平台虚拟资源信息获取与展示;

3，云平台其他核心基础设施(如消息队列rabbitmq，ceph存储等)数据信息获取与展示;

4，对依赖于特定设备产生数据以方便对数据进行分析的模块，在前期设备未及时采购的情况下，通过设备方提供的资料，自行编写程序生成随机模拟数据，保证后期项目正常进行;

5，开发过程中，报表生成与>

Java用于构建企业web应用的后端，是当今最为流行的编程语言之一。Web开发人员可以凭借Java和基于Java的框架为各种用户建立可扩展的Web应用程序。 Java也是为智能手机和平板电脑开发原生Android应用程序的主要语言。

2 JavaScript

现在的每一个网站都使用了JavaScript。如果你想在你的网站上创建互动环节，或者用一些流行的JavaScript框架建立用户界面，那么JavaScript就是首选。

3C#

C#是开发微软平台和服务的主要语言。无论你是使用Azure和NET构建现代化的web应用，还是为Windows设备构建app，亦或是为企业创建功能强大的桌面应用，C#都是驾驭微软的最快方式。想开发游戏流行的统一游戏开发引擎也使用了C#作为其主要的编程语言之一。

4 PHP

需要构建 *** 作数据的Web应用 那么，PHP以及MySQL之类的数据库，是我们必不可少的工具。 PHP活跃于大多数数据驱动的网站，并且是作为内容管理系统的基础性技术，内容管理系统包括Wordpress，它能扩展你的网站功能，使之更为强大。

5 C ++

如果你需要直接连接到硬件以获得最大的处理能力，那么C++就是最佳选择。它可以用于开发功能强大的桌面软件、硬件加速的游戏和内存密集型的app。

6 Python

Web应用、用户界面、数据分析、数据统计——无论是什么问题，Python都有框架可以解决。最近，Python已经被数据科学家当作是筛选大型数据集的一个关键工具。

7C

为什么C语言至今依然这么受欢迎原因在于体积。 C语言不但小巧、速度快，而且功能非常强大。

8 SQL

SQL能让我们用一种快速、可重复和可靠的方式找到确切的信息。使用SQL，你就可以轻松地从大型、复杂的数据库中查询和提取有意义的数据。

9Ruby

想要快速创建自己的项目吗想要创建下一个大型web应用的思路原型吗那么用Ruby(和Ruby on Rails)吧。 Ruby语言非常简单易学，其功能又令人难以置信的强大。

10 Objective-C

如果你有兴趣做一个适用于iOS的应用程序，那么你需要知道Objective-C。虽然去年的炒作主要集中在苹果的新的语言Swift上，但是Objective-C依然是构建苹果生态系统app的基础语言。

11 Perl

虽然Perl深奥又有点凌乱，但是我们不能否认的是它是一门功能超级强大的编程语言，也是任何人网络安全武器库的重要组成部分。Perl被认为是任何IT专业人士的关键工具。

12NET

虽然其本身并不是语言，不过NET是一个用于云服务和应用开发的微软平台。得利于微软近期的开源力度，NET也成为了谷歌和苹果的平台。这样一来，你就可以使用NET和多种编程语言轻松构建支持多个平台的app了。

13 visual Basic

Visual Basic是NET平台的一种关键语言，它既允许你构建app来支持你的业务，也可以自动化功能强大的Office应用，如Excel，还能简化最常见的任务。

14R

R促进了大数据的革命，也是2015年凡是需要做认真数据分析的小伙伴都必须知道的编程语言。从科学和商业再到娱乐和社交媒体，R对几乎所有需要进行统计分析的领域都是好助手。

15Swift

诞生至今甚至还不足一年，Swift作为一种方法和手段，一种可以快速便捷地开发苹果的Mac和iOS *** 作系统的方法和手段，迅速抓住了来自世界各地的眼球，大量的开发人员趋之若鹜。Swift凭借它种类繁多的功能和友好的语法，使得任何人只需要一台Mac，就可以为iOS和Mac OS X打造下一个杀手级应用

程序员作为IT/互联网行业的一个工种，且属于核心工种，他们的薪资标准一直备受关注。不光是外界人的好奇，程序员自己也想了解其中的究竟有何奥秘！？

好猎头网多年以来统计的数据进行分析，发现虽如百度、阿里等行业巨头虽然对外晒出了员工的巨额薪资、福利和最牛年终奖。但大多数普通企业的普通程序员的薪资水平并没有我们想象的那般高大上，且薪资多寡直接与从业经验和技术高低挂钩。

一线城市：

应届生工资在2500~3500之间

一年以上工作经验者工资在3000~4500之间

三年以上工作经验者（高级程序员）工资在4000~8000之间

五年以上工作经验者（高级程序员）工资在7000~15000之间

十年以上工作经验者（高级程序员）工资在10000~25000之间

二线城市：

应届生工资在1800~2200

一年以上工作经验者工资在2500~3500之间

三年以上工作经验者（高级程序员）工资在3500~6000之间

五年以上工作经验者（高级程序员）工资在6000~13000之间

十年以上工作经验者（高级程序员）工资在9000~18000之间

从占比和走势上分析，不论是在一线城市还是二线城市，程序员的工资还是让很多求职者向往的，也有很多应届毕业生为了程序员这个高新工作，在毕业之后又继续花钱做程序方面的培训。

且中国一向重视互联网科技人才的培养，企业也多确经验丰富的程序员，可想而知程序员许将成为求职者眼中的热饽饽。

人，是感官的动物。

我们的大脑，像一块复杂度极高的CPU，每天在接收着各种格式的数据，进行着无休止的计算。我们以各种感官接触着这个世界，抽取着不同感官下的信息，从而认知了世界。而图像作为承载信息最为丰富的一种媒介，在人类探索智慧的历史中，一直占据着重要的位置。人用这样一双肉眼如何识别不同类别的图像（image classification and pattern recognition），如何在图像中分割出形形色色的物体（semantic segmentation and object detection），如何从模糊的图像中想象出物体的轮廓（image super-resolution）,如何创作出天马行空的图画（image synthesis），都是目前 机器视觉图像处理领域 关注的热点问题。全世界的研究者都希望有朝一日，计算机能代替人眼来识别这一幅幅图像，发现在图像中隐藏的密码。

图像分类是图像处理中的一个重要任务 。在传统机器学习领域，去识别分类一个一个图像的标准流程是特征提取、特征筛选，最后将特征向量输入合适的分类器完成特征分类。直到2012年Alex Krizhevsky突破性的提出AlexNet的网络结构， 借助深度学习的算法，将图像特征的提取、筛选和分类三个模块集成于一体 ，设计5层卷积层加3层全连接层的深度卷积神经网络结构，逐层对图像信息进行不同方向的挖掘提取，譬如浅层卷积通常获取的是图像边缘等通用特征，深层卷积获取的一般是特定数据集的特定分布特征。AlexNet以154%的创纪录低失误率夺得2012年ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）的年度冠军，值得一提的是当年亚军得主的错误率为262%。 AlexNet超越传统机器学习的完美一役被公认为是深度学习领域里程碑式的历史事件，一举吹响了深度学习在计算机领域爆炸发展的号角 。

时间转眼来到了2014年，GoogleNet横空出世，此时的深度学习，已经历ZF-net，VGG-net的进一步精炼，在网络的深度，卷积核的尺寸，反向传播中梯度消失问题等技术细节部分已有了详细的讨论，Google在这些技术基础上引入了Inception单元，大破了传统深度神经网络各计算单元之间依次排列，即卷积层->激活层->池化层->下一卷积层的范式，将ImageNet分类错误率提高到了67%的高水平。

在网络越来越深，网络结构越来越复杂的趋势下，深度神经网络的训练越来越难，2015年Microsoft大神何恺明（现就职于Facebook AI Research）为了解决训练中准确率先饱和后降低的问题，将residual learning的概念引入深度学习领域，其核心思想是当神经网络在某一层达到饱和时，利用接下来的所有层去映射一个f(x)=x的函数，由于激活层中非线性部分的存在，这一目标几乎是不可能实现的。

但ResNet中，将一部分卷积层短接，则当训练饱和时，接下来的所有层的目标变成了映射一个f(x)=0的函数，为了达到这一目标，只需要训练过程中，各训练变量值收敛至0即可。Resdiual learning的出现，加深网络深度提高模型表现的前提下保证了网络训练的稳定性。2015年，ResNet也以36%的超低错误率获得了2015年ImageNet挑战赛的冠军，这一技术也超越了人类的平均识别水平，意味着人工智能在人类舞台中崛起的开始。

图像分类任务的实现可以让我们粗略的知道图像中包含了什么类型的物体，但并不知道物体在图像中哪一个位置，也不知道物体的具体信息，在一些具体的应用场景比如车牌识别、交通违章检测、人脸识别、运动捕捉，单纯的图像分类就不能完全满足我们的需求了。

这时候，需要引入图像领域另一个重要任务： 物体的检测与识别 。在传统机器领域，一个典型的案例是利用HOG（Histogram of Gradient）特征来生成各种物体相应的“滤波器”， HOG滤波器 能完整的记录物体的边缘和轮廓信息，利用这一滤波器过滤不同的不同位置，当输出响应值幅度超过一定阈值，就认为滤波器和中的物体匹配程度较高，从而完成了物体的检测。这一项工作由Pedro F Felzenszalb，Ross B Girshick，David Mcallester还有Deva Ramanan以Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models共同发表在2010年9月的IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Interlligence期刊上。

时间如白驹过隙，惊鸿一瞥，四年过去，Ross B Girishick已由当年站在巨人肩膀上的IEEE Student Member成长为了AI行业内独当一面的神级人物，继承了深度学习先驱的意志，在2014年CVPR会议上发表题为Rich Feature Hirarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation文章。RCNN，一时无两，天下皆知。

RCNN 的核心思想在于将一个物体检测任务转化为分类任务 ，RCNN的输入为一系列利用selective search算法从图像中抽取的图像块，我们称之为region proposal。经过warping处理，region proposals被标准化到相同的尺寸大小，输入到预先训练好并精细调参的卷积神经网络中，提取CNN特征。得到了每一个proposal的CNN特征后，针对每一个物体类别，训练一个二分类器，判断该proposal是否属于该物体类别。2015年，为了缩短提取每一个proposal的CNN特征的时间，Girishick借鉴了Spatial Pooling Pyramid Network（SPPnet）中的pooling技术，首先利用一整幅图像提取CNN特征图谱，再在这张特征图谱上截取不同的位置的proposal，从而得到不同尺寸的feature proposals，最后将这些feature proposals通过SPPnet标准化到相同的尺寸，进行分类。这种改进，解决了RCNN中每一个proposal都需要进行CNN特征抽取的弊端，一次性在整图上完成特征提取，极大的缩短了模型的运行时间，因而被称作“Fast R-CNN”，同名文章发表于ICCV 2015会议。

2015年，Girishick大神持续发力，定义RPN（region-proposal-network）层，取代传统的region proposal截取算法，将region proposal的截取嵌入深度神经网络中，进一步提高了fast R-CNN的模型效率，因而被称作“Faster R-CNN”，在NIPS2015上Girishick发表了题为“Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks”的关键文章，完成了RCNN研究领域的三级跳壮举。

随着时代的发展， 科学家们不仅仅是技术的研究者，更是艺术的创造者 。

在人工智能领域的另一位新一代灵魂人物，Ian Goodfellow在2014年提出了Generative Adversarial Net的概念，通过定义一个生成器（generator）和一个判别器（discriminator）来完成图像生成任务。其原理在于生成器的任务是从随机噪声中“创造”出接近目标图像的“假图像”去欺骗判别器，而判别器的任务是去甄别哪一些图像是来自于真实的数据集，哪一些图像是来自于生成器，在生成器和判别器的互相对抗中，通过合理的损失函数设计完成训练，最终模型收敛后，判别器的概率输出为常数05，即一幅图像来自于生成器和真实数据集的概率相同，生成器生成的图像的概率分布无限趋近于真实数据集。

GAN技术成为2015，2016年深度学习研究的热门领域，在图像恢复、降噪、超分辨重建等方向获得了极佳的表现，衍生出一系列诸如WGAN，Info-GAN，DCGAN，Conditional-GAN等技术，引领了一波风潮。

当我们把一帧帧图像串联在一起，变成流动的光影，我们研究的问题就从空间维度上扩展到了时间维度，我们不仅需要关心物体在图像中的位置、类别、轮廓形状、语义信息，我们更要关心图像帧与帧之间的时间关系，去捕捉、识别一个物体的运动，去提取视频的摘要，去分析视频所表达的含义，去考虑除了图像之外的声音、文本标注，去处理一系列的自然语言，我们的研究一步一步，迈向了更广阔的星辰与大海。

图像和视频，都是虚拟的一串串数字，一个个字节，但却让这个世界更加真实 。

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