主要使用 Python 进行数据处理、机器学习与人工智能项目开发,熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、PyTorch 等常用工具,能够独立完成数据清洗、特征工程、统计分析、模型训练、效果评估、结果可视化及技术报告编写。具备机器学习、深度学习、时间序列分析和数学建模基础,可承接算法复现、数据分析、预测模型、自动化脚本及 AI 应用原型开发。
具备完整的 Web 应用开发与部署经验,熟悉 Next.js、React、TypeScript、Supabase、PostgreSQL、Vercel、Cloudflare 等技术,能够实现用户认证、数据库设计、前后端数据交互、响应式页面、PWA 应用及线上部署。熟悉 Git、GitHub、Linux、REST API、LaTeX 等开发工具,能够借助 AI 编程工具提高开发效率,并独立完成需求分析、方案设计、编码测试、部署交付和后续维护。
独立设计并开发 Visualized Deadline 时间与任务管理 Web 应用,完成产品需求分析、交互设计、前端页面、用户认证、任务数据存储、任务排序、成就系统、数据统计、移动端适配和线上部署。项目使用 Next.js、React、TypeScript、Supabase、PostgreSQL 和 Vercel,已经进行早期用户测试和多轮功能迭代。
开发 MarketManifold 金融市场数据分析与可视化项目,使用 Python 完成数据预处理、滚动相关性计算、距离矩阵构建、PCA/MDS 降维、聚类分析和图表展示,形成了可复现的数据处理、建模与报告生成流程。
此外参与过机器学习实践项目,能够完成数据审计、基线模型建立、模型复现、实验对照、指标评估和研究报告编写。适合承接中小型数据分析、机器学习建模、算法复现、Python 自动化、AI 应用原型及 Web 管理系统开发任务。
Visual Deadline 是一款面向个人学习、科研与项目管理的可视化任务管理工具。本人独立负责产品设计、前端开发、后端搭建、数据库设计、功能测试与线上部署。项目支持任务优先级划分、截止时间管理、压力热区展示、任务进度记录、成就系统及数据统计,帮助用户更直观地识别紧急任务并安
Market Manifold 是一个面向金融市场的多资产数据分析与结构可视化项目。本人主要负责数据处理流程、指标构建、模型设计、实验分析和结果展示。项目使用 Python 对股票等金融时间序列进行清洗、标准化与滚动窗口计算,并通过相关性矩阵、距离矩阵、PCA、MDS、聚类等方法