- Jobs
ResumeCreate your job-winning resume using our free resume builder.
PortfolioShowcase your skills and projects with a professional portfolio.ResumeCreate your job-winning resume using our free resume builder.Resume BuilderMake a resume for free.Resume TemplatesAccess our extensive library of professional & ready-to-use templates.Resume ExamplesGet inspired by real resume examples to create your own.Occupation GuideAccess resume writing guides tailored for different professions.Resume HelpGet expert advice on all things resume from our team of recruitment specialists.- ResourcesSuccess StoriesBusiness ExcellenceAbout CakeResumeFeatured Reads
- Hire
- Download our App
CakeResume Talent Search
Le Plan de Recrutement le Plus Efficace et Facile
Recherchez 800.000 CV et prenez l'initiative de contacter les candidats pour améliorer votre taux de recrutement. Le Choix de Centaines d'Entreprises
- Consulter tous les résultats
- Démarrer des nouvelles conversations sans limites
- Seules les entreprises avec un abonnement peuvent consulter les CV
- Consulter les adresses email et les numéros de téléphone des utilisateurs
Definition of Reputation Credits
簡歷
碩班選擇較為應用導向的機電與資訊整合實驗室團隊。團隊主要的研究領域為透過最新的技術來解決製造業導入自動化生產的難題，因此在學期間對ROS, MQTT, OPC UA, RFID等多項技術應用都有涉略。團隊彼此間會互相分享開發意見與討論，解決彼此的難題，讓我更加理解團隊合作的可貴，期間我也更加認識自我，並對缺點進行改進。
我在團隊中負責的領域為5G與製造業的結合，儘管先前無相關知識背景，但也感謝老師認可我的能力，使我得以學習並付諸實行。執行期間已可熟練規劃5G運作架構與應用領域的環境，目前已協助完成3個計畫書的5G場域規劃設計，製造方面的研究涵蓋前端與後端。前端部份透過C#, Python, HTML ... 等完成機械手臂和CNC的控制與群組規劃介面，後端的部分，則透過OpenStack, Docker, Kubernetes完成雲端資源虛擬化、應用程式微服物化與微服務管理和封包導向。
在團隊研究之餘，我也協助實驗室的網頁管理、網路環境規劃與管理等工作，也是透過這項服務參與，我對網路結構和協議有著基本的認識，網頁的撰寫與設計也是於這時開始接觸的，帶來十分不錯的實務經驗。 參與這個團隊我學習到許多新的技術與實際應用，也期望未來進入職場能透過這些能力為團隊帶來效益與協助，一起共創價值。
學歷
國立成功大學，碩士
製造資訊與系統研究所 Sep 2019 - Jun 2022
國立暨南大學，學士
電機工程學系 Sep 2015 - Jun 2019
技能
Programming Language
- Python
- C#
- HTML
- CSS
- Javascript
Deep Learning
- YOLOv3/v4
- CNN
- RestNet
- EfficientNet
DevOps
- Kubernetes
- OpenStack
- Docker
- 使用過AWS EC2/GCP的經驗
Develop Tools
- Visual Studio
- Visual Studio Code
- Github
Operation System
- Windows
- Ubuntu
- CentOS
Language
- Chinese
- English - TOEIC 640
專長
Web Master/Developer
配合應用領域多元與作業系統各異的趨勢，研究採用Web Application的形式提供，採用HTML來完成基礎介面構成、CSS進行響應視窗開發與動畫的呈現、JavaScript用來進行基本的前端的運算與互動式介面開發。 網頁被架設於透過Python的Flask架設的網頁伺服器，而網頁與MariaDB溝通的Web API開發則透過FastAPI來實現。可以熟練完成基本網頁樣式的調整與互動式介面開發。
#HTML #CSS #JavaScript #Python #MySQL
雲端技術及網路服務
配合實驗室科技部計畫，透過OpenStack進行智慧製造雲端運算平台的架設，實現多台主機的硬體虛擬化，為各種類型應用服務進行物理區隔、協助私有網路的創建、與外部網路的橋接等等內容。熟習使用Ubuntu或CentOS來完成雲端運算平台的架設。
#Linux #虛擬化技術 #資訊設備環境設定 #伺服器網站管理維護
應用程序容器化與管理技術
為近期論文的研究方向，主要透過Docker進行應用程序容器化，僅需虛擬機1/5左右的運算資源即可達到相同效益與正常運行。透過Kubernetes進行容器管理與自動化部署，可以快速擴展服務以及管理封包轉發，目前僅熟悉到Pod與ConfigMap的設定，預計之後導入研究開發的雲端平台中進行網路控管。
#Docker #Kubernetes #Microservice
深度學習與影像處理技術
熟練使用OpenCV, Tensorflow等開發套件，開發過以YOLOv4實現的人機協作影像識別程序、以OpenCV實現自駕車道路辨識程序、以RestNet+EfficientNet實現的表面粗糙度檢測等應用，其他像VGG16, Fast RCNN也於課程作業中以Tensorflow重現來實現動物種類識別。
#OpenCV #Tensorflow #Python #Deep Learning
可視化操作介面與應用程式設計
熟練使用Visual Studio進行可視化操作介面開發，目前主要進行機械手臂與CNC的操作介面開發，並嘗試與5G結合。具備基本的機械座標P2P, L2L操作介面與速度、吋動等介面調整，網路部份透過擷取網路介面卡數據來推估和顯示當前網路上下行速率。
#C# #Python #Visual Studio #CNC程式設計與程式模擬
專案
結合5G的機械手臂與CNC操作應用程式
結合5G網路模組操作介面與機械手臂、CNC控制介面的程式，方便業者導入5G於現有設備上時，了解當下的網路狀態和系統資訊，提供網路分析功能可以於操作完畢後分析操作時的網路狀態。
以5G與MEC實現可遠端控制之軟體定義群組工控設備邊緣運算平台
透過MEC的高運算能力與5G的高速傳輸特性，可以滿足企業對工控設備遠端控制的要求，並且我們導入分組分群技術使業者可以根據自己的需求調整設備間的資訊交換規則。這個專案被放置於OpenStack所架設的MEC雲端平台上，以Web Application的形式提供給用進行調用，同時接受多用戶的連線。 Youtube Demo影片連結
網頁用資料庫Web API開發專案
為了改善資料庫單次僅能一用戶使用的缺陷，本專用採用Fast API開發的Web API來實現統一溝通接口，滿足多用戶的連線需求。透過Web API的架構實現跨平台支援多元語言，系統整合與使用上都十分便捷。
自動駕駛車道線辨識專案
透過OpenCV進行預處理(高斯濾波、二值化、影像遮罩)，並對垂直向量進行提取與分析，以此得到車道線的位置，並透過圖像處理標示為紅色。此項技術可以被應用於自動駕駛的道路識別與路線追蹤的應用當中。
Youtube Demo影片連結
比賽得獎
人工智慧論文機器閱讀競賽之論文分類 前標
• AI CUP 2019 
中華電信金級企業最愛獎
• 2021 通訊大賽 5G領航創新應用競賽
簡歷
碩班選擇較為應用導向的機電與資訊整合實驗室團隊。團隊主要的研究領域為透過最新的技術來解決製造業導入自動化生產的難題，因此在學期間對ROS, MQTT, OPC UA, RFID等多項技術應用都有涉略。團隊彼此間會互相分享開發意見與討論，解決彼此的難題，讓我更加理解團隊合作的可貴，期間我也更加認識自我，並對缺點進行改進。
我在團隊中負責的領域為5G與製造業的結合，儘管先前無相關知識背景，但也感謝老師認可我的能力，使我得以學習並付諸實行。執行期間已可熟練規劃5G運作架構與應用領域的環境，目前已協助完成3個計畫書的5G場域規劃設計，製造方面的研究涵蓋前端與後端。前端部份透過C#, Python, HTML ... 等完成機械手臂和CNC的控制與群組規劃介面，後端的部分，則透過OpenStack, Docker, Kubernetes完成雲端資源虛擬化、應用程式微服物化與微服務管理和封包導向。
在團隊研究之餘，我也協助實驗室的網頁管理、網路環境規劃與管理等工作，也是透過這項服務參與，我對網路結構和協議有著基本的認識，網頁的撰寫與設計也是於這時開始接觸的，帶來十分不錯的實務經驗。 參與這個團隊我學習到許多新的技術與實際應用，也期望未來進入職場能透過這些能力為團隊帶來效益與協助，一起共創價值。
學歷
國立成功大學，碩士
製造資訊與系統研究所 Sep 2019 - Jun 2022
國立暨南大學，學士
電機工程學系 Sep 2015 - Jun 2019
技能
Programming Language
- Python
- C#
- HTML
- CSS
- Javascript
Deep Learning
- YOLOv3/v4
- CNN
- RestNet
- EfficientNet
DevOps
- Kubernetes
- OpenStack
- Docker
- 使用過AWS EC2/GCP的經驗
Develop Tools
- Visual Studio
- Visual Studio Code
- Github
Operation System
- Windows
- Ubuntu
- CentOS
Language
- Chinese
- English - TOEIC 640
專長
Web Master/Developer
配合應用領域多元與作業系統各異的趨勢，研究採用Web Application的形式提供，採用HTML來完成基礎介面構成、CSS進行響應視窗開發與動畫的呈現、JavaScript用來進行基本的前端的運算與互動式介面開發。 網頁被架設於透過Python的Flask架設的網頁伺服器，而網頁與MariaDB溝通的Web API開發則透過FastAPI來實現。可以熟練完成基本網頁樣式的調整與互動式介面開發。
#HTML #CSS #JavaScript #Python #MySQL
雲端技術及網路服務
配合實驗室科技部計畫，透過OpenStack進行智慧製造雲端運算平台的架設，實現多台主機的硬體虛擬化，為各種類型應用服務進行物理區隔、協助私有網路的創建、與外部網路的橋接等等內容。熟習使用Ubuntu或CentOS來完成雲端運算平台的架設。
#Linux #虛擬化技術 #資訊設備環境設定 #伺服器網站管理維護
應用程序容器化與管理技術
為近期論文的研究方向，主要透過Docker進行應用程序容器化，僅需虛擬機1/5左右的運算資源即可達到相同效益與正常運行。透過Kubernetes進行容器管理與自動化部署，可以快速擴展服務以及管理封包轉發，目前僅熟悉到Pod與ConfigMap的設定，預計之後導入研究開發的雲端平台中進行網路控管。
#Docker #Kubernetes #Microservice
深度學習與影像處理技術
熟練使用OpenCV, Tensorflow等開發套件，開發過以YOLOv4實現的人機協作影像識別程序、以OpenCV實現自駕車道路辨識程序、以RestNet+EfficientNet實現的表面粗糙度檢測等應用，其他像VGG16, Fast RCNN也於課程作業中以Tensorflow重現來實現動物種類識別。
#OpenCV #Tensorflow #Python #Deep Learning
可視化操作介面與應用程式設計
熟練使用Visual Studio進行可視化操作介面開發，目前主要進行機械手臂與CNC的操作介面開發，並嘗試與5G結合。具備基本的機械座標P2P, L2L操作介面與速度、吋動等介面調整，網路部份透過擷取網路介面卡數據來推估和顯示當前網路上下行速率。
#C# #Python #Visual Studio #CNC程式設計與程式模擬
專案
結合5G的機械手臂與CNC操作應用程式
結合5G網路模組操作介面與機械手臂、CNC控制介面的程式，方便業者導入5G於現有設備上時，了解當下的網路狀態和系統資訊，提供網路分析功能可以於操作完畢後分析操作時的網路狀態。
以5G與MEC實現可遠端控制之軟體定義群組工控設備邊緣運算平台
透過MEC的高運算能力與5G的高速傳輸特性，可以滿足企業對工控設備遠端控制的要求，並且我們導入分組分群技術使業者可以根據自己的需求調整設備間的資訊交換規則。這個專案被放置於OpenStack所架設的MEC雲端平台上，以Web Application的形式提供給用進行調用，同時接受多用戶的連線。 Youtube Demo影片連結
網頁用資料庫Web API開發專案
為了改善資料庫單次僅能一用戶使用的缺陷，本專用採用Fast API開發的Web API來實現統一溝通接口，滿足多用戶的連線需求。透過Web API的架構實現跨平台支援多元語言，系統整合與使用上都十分便捷。
自動駕駛車道線辨識專案
透過OpenCV進行預處理(高斯濾波、二值化、影像遮罩)，並對垂直向量進行提取與分析，以此得到車道線的位置，並透過圖像處理標示為紅色。此項技術可以被應用於自動駕駛的道路識別與路線追蹤的應用當中。
Youtube Demo影片連結