我是程序员客栈的李翼飞，一名专注于 AI算法、机器学习、深度学习、数据建模与智能诊断方向 的计算机技术硕士在读学生。

我现就读于合肥大学计算机技术专业，GPA 专业排名 1/45，研究方向聚焦工业设备故障诊断、多模态融合、跨域迁移学习、时间序列预测与 AI 应用落地。具备从数据清洗、特征工程、模型构建、训练调优、实验评估到结果可视化的完整算法项目开发能力。

我曾负责并参与多个 AI 与算法项目，包括：基于深度学习的工业设备跨工况故障诊断研究、融合物理机理与领域对抗网络的双路径可解释性故障诊断、面向小样本金融数据的 WGAN-LSTM 预测模型、DriveTest X 智能驾驶仿真测试与性能评估平台 等。项目覆盖工业故障诊断、金融预测、智能驾驶仿真、图像分割、目标检测、迁移学习、可解释性分析等多个应用场景。

我熟练使用 Python、Linux、SQL、Git、PyTorch、TensorFlow/Keras、Scikit-learn、Pandas、NumPy、Matplotlib 等技术栈，掌握 CNN、LSTM、XGBoost、WGAN-GP、DANN、领域自适应、伪标签训练、原型学习、SHAP、Grad-CAM、t-SNE、混淆矩阵、Macro-F1 等常用算法与评估方法。

目前可承接 机器学习建模、深度学习模型开发、时间序列预测、数据分析与可视化、论文/竞赛算法复现、故障诊断算法、AI 项目原型开发、模型调优与实验报告撰写 等需求。如果您需要完成算法建模、数据分析、深度学习项目开发或 AI 应用落地，欢迎联系我，我会以严谨负责的态度帮助您高质量完成项目。