# 个人简历

三年工作经验,目前硕士在读。

求职意向:机器学习算法工程师Python开发工程师及其他相关岗位

正在武汉寻找一份长期实习的工作

邮箱 fanwei1995@hotmail.com 微信 fw950714

# 教育及工作经历

2019.9 - 2022.6 硕士 计算机应用技术

2016.7 - 2019.7 前端开发工程师

2011.9 - 2016.6 本科 生物技术

# 主要技能

编程语言:PythonJavaScript

框架 / 库:numpysklearnTensorflowPaddlePaddle

了解并能熟练操作 Linux 系统,并进行服务器上的项目部署

熟练使用 Git 进行代码托管、版本控制及团队协作

能够熟练地阅读英文文献,并进行简单的口语交流

# 奖励与证书

2020年全国大学生英语竞赛(NECCS)A类(研究生)二等奖

2020年华为杯第十七届中国研究生数学建模竞赛 三等奖

三等学业奖学金(2019)、二等学业奖学金(2020)、研究生单项奖学金(2020)

英语六级

C1驾驶证

普通话等级考试二级甲等

# 项目经历

# 拉曼光谱分类GUI

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项目目的:基于sklearn等训练SVM模型对拉曼光谱数据进行分类预测,并基于PyQt5制作图形化界面。

主要工作:对拉曼光谱数据进行PCA降维,通过GridSearch确定最佳参数并训练SVM模型进行分类 预测,在界面中使用QTable同步展示过程中的数据变化情况。

项目成果:本项目的图形界面可以自主导入训练集、数据集和已经训练好的模型,点击即可完成预处理、 训练、预测等操作,并在整个流程中同步展示数据内容及变化情况。

此项目属于学长的硕士课题,已在2020年以硕士毕业论文的形式发表:《拉曼光谱结合化学计量学在磷矿检测中的应用》

# P300脑波识别及睡眠脑波分类

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项目目的:对脑机接口信号进行P300脑波的分类识别。

主要工作:原始数据含有噪声,并且正负类别比例悬殊,因此对原始数据采用了滤波、降采样和叠加平均等预处理操作减小了噪声影响,并对正类数据采用重复过采样来避免类别不平衡问题。使用GridSearch进行参数寻优,训 练SVM模型并且交叉验证准确率达到 0.9 以上,从而对测试数据进行预测。此外利用来源于不同被试者的样本,分别训练SVM模型并进行信息融合,显著提高了预测准确性。

项目成果:本项目属于2020年华为杯研究生数学建模竞赛C题,最终对测试数据预测准确率达到100%,获得了三等奖

# 基于集成学习的单细胞聚类算法

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项目目的:对单细胞RNA测序数据进行聚类分析。

主要工作:采用不同的降维方式、相似度量及基础聚类算法结合作为弱分类器,利用Stacking方法进行集成学习,得到强分类器,提升聚类分析的效果。

此项目尚在进行中。。。


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