模型训练
深圳中文母语水平
英语母语水平
法语专业级流畅
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个人介绍
我是一名南方科技大学的大三计算机系学生。
我具有具备系统性的深度学习与机器学习工程能力，能够独立完成从数据整理、特征工程、模型设计、训练调优到结果分析与交付部署的完整流程。
我熟练使用 Python 与 PyTorch 进行模型开发，具备 Vision Transformer、CNN、LSTM 等多类模型的实际应用经验，能够根据业务场景选择并改造合适的网络结构。而在计算机视觉方向，我具备图像分类、目标检测及复杂纹理特征建模经验，熟悉自监督学习方法在小样本或弱监督场景下的应用。同时我在时序预测与数据建模方面，能够处理高噪声、强波动数据，并通过混合模型提升预测稳定性与泛化能力。
另外我也具备基本的LLM本地部署与调用知识。
如果我能帮上您的忙，请点击“立即预约”或“发布需求”！
工作经历
2025-09-01 -至今南方科技大学iMed实验室模型训练
负责医学影像血管分割模型的训练与调优，基于深度学习框架完成数据预处理、模型训练、参数优化及结果评估 使用主流语义分割网络（如 U-Net / 改进模型）对血管区域进行自动分割，提升模型在验证集上的分割精度与稳定性 分析模型误差来源，针对数据不平衡与边界模糊问题进行策略优化
教育经历
2023-09-01 - 2027-07-01南方科技大学计算机科学与技术本科已认证
语言
作品
针对CSGO高波动虚拟资产市场的时序非平稳性与价格噪声问题，设计并实现基于CNN-LSTM的混合深度学习预测模型，将局部价格模式提取与长期依赖建模相结合。通过与RNN、GRU等基线模型进行系统对比，在测试集上取得较高拟合度与较低预测误差，验证模型在复杂金融时序场景下的稳定性与泛化能力。在系统层面，部
02026-01-12 16:45
