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行业技能框架 - MDEC
常见认证 l Strategyex 敏捷证书（副学士或硕士）。l BM 认证数据库管理员 – DB2 l Microsoft SQL Server 数据库认证 l Oracle 认证专家、MySQL 数据库管理员 l Oracle Database 12c 管理员 l Docker 认证助理 l 认证 Kubernetes 管理员 (CKA) l 认证 Kubernetes 应用程序开发人员 (CKAD) l AWS 认证 DevOps 工程师专业考试 l Azure DevOps 解决方案认证考试 l 使用 Google Cloud Platform 进行架构设计 l 使用 Javascript 和 CSS3 在 HTML5 中编程 l Microsoft 认证：Azure 解决方案架构师专家
容器发动机的定性和定量分析
3每个引擎都有自己的存储库。Docker的核心功能现在包含在Moby Project：https：//github.com/moby/moby中。Podman可从以下网站获得：https：//github.com/containers/podman。RKT可从以下网址获得：https：//github.com/rkt/rkt，但如https://github.com/rkt/rkt/rkt/issues/4024报道。Pouch is available from: https://github.com/alibaba/pouch , containerd from: https: //github.com/containerd/containerd , run-c from: https://github.com/opencontainers/ runc , cri-o from: https://github.com/cri-o/cri-o , Charliecloud from: https：// github。com/hpc/charliecloud，奇点，来自：https：//github.com/singularity，app- tainer，来自：https：//github.com/github.com/github.com/apptainer/apptainer，balenaengine，balenaengine，balenaengine，balenaengine，来自： https://github.com/eth-cscs/ sarus。
谢尔·谢蒂
目前致力于积极列车控制 (PTC)，这是一种防止列车不安全运行的控制系统。主要关注先进民用速度执行系统 (ACSES)。职责包括： - 调查 PTC 造成的列车运行问题、安全问题和延误，以确保安全运行和准时运行。 - 参与测试列车，以测试系统硬件和软件的修改。 - 设计、安装、测试和日常维护机车、路边和后台的 PTC 系统设备。 - 与其他 NEC 铁路、承包商和供应商密切合作开展项目和故障排除。 - 项目包括创建中央管理服务器、为其中一个路边设备提供状态监控工具、使用 Docker 协调和维护跨多个 Linux 服务器的内部系统工具/基础设施、设计和实施新的无线电站点以及升级现有站点以提高覆盖范围和性能。
Jessica Marjorie Black博士
教育波士顿学院，莫里西艺术与科学学院；栗子山，硕士学位计算机科学学士学位|数学与哲学的未成年人2021年5月GPA：3.86/4.00 | Dean's List First Honors (Fall 2019 – Spring 2020) Relevant Coursework: Machine Learning, Object Oriented Design, GPU Computing, Programming Languages TECHNICAL SKILLS Proficient in Java, Python, Linux, AWS, Docker, HTML, PHP, SQL, Ocaml Competent in CUDA, Lua/Torch7, Deeppy, Keras, C, Git, ARM Assembly Language, Javascript, Nodejs，React，Azure，GCP选定项目MLancer |首席执行官2020年1月●利用机器学习爱好者，学生和专业人士的新兴社区
Jacques Serizay
数据分析机器学习标准，深度学习，SQL [SQLITE3，MySQL]，交互式仪表板[Shinny，dash]•适应并优化了解决生物学问题的机器学习方法。•实施云代理框架以存储，操纵和分析高维数据集。•开发定制数据分析管道以简化生物学发现和假设检验。•交互式仪表板的全堆放开发可视化复杂的多态数据集，以进行实时数据探索。数据管理CI/CD [NextFlow，Makefile，Snakemake，GitHub动作]，容器化[Docker，Singularity，Kubernetes]•实现CI/CD程序以自动化工作流程，确保可重复性和可伸缩性。•领导计划，以增强数据版本和工作流程自动化，从而改善跨学科团队的协作。
luca baldesi-
{LED，设计和编码C/C ++一个平台，用于实时处理从医疗设备到云的数据； {领导了其他三名工程师组成的团队，以混乱/敏捷的实践； {通过Azure和Docker与其他团队进行管理和协调我们平台的CI/CD； {在C/C ++中设计并实施了一个库，以与旧代码接口，以减轻代码库中的异质性。04/2022–01/2023 IOT/IOMT的软件工程师，瑞士汉密尔顿医疗。{在C/C ++中设计和编码的用户空间应用程序，用于YOCTO/打开嵌入式系统，用于医疗设备的连接； {维护用于医疗设备的Yocto/Open Embedded OS（ARM Architecture）的分布； {设计和编码的Linux设备驱动程序，用于医疗设备连接（NFC，通过I2C）和测试自动化（USB）； {维护医疗设备及其设备树的U启动分布； {LED并执行了团队代码基础从SVN到Git的迁移。
人工智能的未来是混合的
4.2 软件和模型效率 Qualcomm AI Stack 旨在帮助开发者只需编写一次，即可在我们的硬件上随处运行 AI 负载。Qualcomm AI Stack 从上到下支持 TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras 等热门 AI 框架，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow Lite Micro、ONNX 运行时等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包 (SDK)，例如我们广受欢迎的 Qualcomm® 神经处理 SDK，提供 Android、Linux 和 Windows 版本。我们的开发者库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低层次上，我们的系统软件包括基本的实时操作系统 (RTOS)、系统接口和驱动程序。我们还在不同的产品线中提供丰富的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施。
AI-602 - 大语言模型系统
课程描述本课程为人工智能（AI）开发提供了实用的，以行业为中心的旅程，从基础概念到为现实世界应用部署大型语言模型（LLM）。学生将通过自然语言处理和多模式AI进行动手实验室和案例研究，探索必不可少的AI生命周期阶段，包括业务问题，AI解决方案配方，模型培训，部署和评估。强调框架和工具，例如Docker，Kubernetes和MLOPS实践，该课程使学生准备设计可扩展的AI解决方案，同时解决道德考虑并优化模型性能。在课程结束时，学生将对AI系统体系结构，LLM的实践经验和职业准备技能有全面的了解，最终在一个顶峰项目中表明了他们创建与业务目标一致的影响力AI解决方案的能力。
一个用于基因组数据组合分析的灵活工具包
在这里，我们介绍了TrackPlot，这是一个Python软件包，用于通过可编程和基于互动的Web方法生成出版物质量可视化。与生成实地的程序的现有范围相比，TrackPlot提供了一个多功能平台，可在各种来源中视觉解释基因组数据，包括具有功能域映射，同种型，同种型的基因注释，而没有通过SCRNA-SECRED和长期访问的范围以及杂色的范围，以及任何杂色的访问范围，并提供了透明度的范围，以及杂色的范围。符合主要期刊要求的输出文件。TrackPlot软件包是一种开源软件，可以在Bioconda（https://anaconda.org/bioconda/trackplot）上免费获得，Docker（https://hub.docker.com/r/r/r/r/ygidtu/trackplot） （https://github.com/ygidtu/trackplot），还提供了用于本地部署的内置Web服务器。
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025