后端:熟练掌握 C++、Java、Python 等编程语言,熟悉常用的Linux shell指令,熟悉常用的数据库如Mysql,Kingbase,MongoDB,Re
dis,可独立完成数据库编程和进行数据库维护。
前端:熟悉 HTML, CSS, JavaScript,Node.js,.NET 等前端技术,能独立完成网站的前端设计与实现,熟悉postman,Appscan等测
试工具,能够进行基础的测试工作。
软件项目管理:熟悉软件开发生命周期(SDLC),熟悉常用的软件系统设计模式,熟悉主流的云平台例如Gitnote,讯飞星火,阿里
云,熟悉常用的主流框架如JavaEE,SSM,Python Flask,Django。熟悉常见的IaaS、PaaS、SaaS、DaaS软件架构。
计算机基础:掌握408专业课数据结构,操作系统,计算机原理,计算机网络等基础知识。
人工智能:掌握pytorch,TensorFlow,sklearn等常见库使用,SVM,K-Means,神经网络与深度学习等基础算法应用,opencv,image
PIL等图像处理程序,Transformer,LSTM等NLP算法的应用和语义技术,会调用讯飞星火,DeepSeek的API,掌握LLM的训练微调基本
流程,能阅读理解并复现简单的算法论文,进行数据分析和预测。
2024年04月~2024年05月 基于NLP的语义识别系统 全流程开发
主要任务:完成数据处理,模型选用,优化,整合,评估的全流程,实现目标文件的处理。
数据处理:10000条IMDB影评数据,目的是智能化统计与分析评论者的情感特征。
算法优化:针对传统的语料库的不足,创新性地引入HanLP和StanfordNLP工具,优化了中英文语句的识别准确率。
模型训练:引入基于LSTM和Transformer的中文分词方法,成功将模型的loss值降低至0.4450,提升了文本分类的精度。
2024年06月~2024年07月 基于Unet的医学影像处理程序 负责人
主要任务:完成数据处理,模型选用,训练,调参,评估的全流程,实现目标文件的处理。
数据处理 :获取1000张染色体图像,训练集包含23对染色体标注的JSON文件,测试集含有23对染色体的背景的无标注文件。
模型选用:运用cv2、PyTorch和TensorFlow框架对染色体分割图像进行处理。
模型训练:基于UNET训练框架,调整包括batchsize、训练轮次、学习率等超参数,综合考虑时间,空间和训练效果的平衡,优化模型
性能。
效果评估:使用dice系数作为评判标准,最终识别准确率达到90%。
2024年12月~至今 自习室管理系统 负责人
主要任务:实现自习室管理系统,服务于用户与管理者的使用与管理工作。
项目开发:主导自习室管理系统网站的整体Java后端开发,采用基于SSM的微服务架构,设计并实现了控制器,对象实体,视图层和
接口层的编码,提升了系统的可扩展性与维护性。
性能优化:使用JSP和Hibernate实现数据库查询,使用Hive 将HQL转化成MapReduce程序,实现流式计算, 采用数据库连接池技术,
合 理使用数据库关系和数据索引,优化了查询速度,配置文件和脚本文件,提升了数据处理速度。
使用自动配置,减少依赖项等方式,提升Spring Boot程序启动速度。
前端设计:合理使用K8S,Docker,RabbitMQ 等容器,基于WebFlux响应式设计,使用现代前端语言如HTML,JS,CSS,VUE,进
行前端界面开发,页面加载速度和准确性显著提升。
项目管理及上线:使用GitCode(CSDN的开发工具),飞书进行云项目管理,项目顺利在本地上线。使用Junit与postman进行测试,未
发现明显的错误,漏洞与缺陷,可以承受一定的并发访问。
2024年12月~至今 自习室管理系统 负责人 主要任务:实现自习室管理系统,服务于用户与管理者的使用与管理工作。 项目开发:主导自习室管理系统网站的整体Java后端开发,采用基于SSM的微服务架构,设计并实现了控制器,对象实体,视图层和 接口层的编码,提升了系统的可扩展性
2024年06月~2024年07月 基于Unet的医学影像处理程序 负责人 主要任务:完成数据处理,模型选用,训练,调参,评估的全流程,实现目标文件的处理。 数据处理 :获取1000张染色体图像,训练集包含23对染色体标注的JSON文件,测试集含有23对染色体的背景的无标注文