DaLuWang
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个人介绍

北美在读phd(地区填美国无法保存所以选了北京),研究方向为计算神经科学,做神经网络的生物相容学习算法开发。熟悉主流深度学习框架pytorch tensorflow和传统机器学习框架scikit等,有框架二次开发能力,能根据paper复现模型。熟悉mri数据分析。
同时也是一名开源项目维护者,目前与日本AI公司Preferred Network的团队一起开发超参数优化框架Optuna和适应的数据面板Optuna- dashboard中。已参与今年的 Google summer of code和去年的numfocus 暑期项目。
Python爱好者,有六年py开发经验;也可以使用其他语言如 cpp,rust,golang和typescript等进行开发。熟悉前后端开发,后端常用django,flask和fastapi,前端常用vue,最近开始使用react

工作经历

  • 2021-04-01 -至今preferred network开源贡献者

    共同开发 Optuna- dashboard和optuna,以及维护相关项目文档。该项目为一前后端混合项目,旨在为超参数优化项目optuna提供实时数据监控面板。工作内容包含前端开发,基于随机森林回归的超参数重要性算法的webassembly实现等。

教育经历

  • 2014-09-01 - 2018-06-01兰州大学核工程与核技术本科

    2013入学兰州大学,后2014年转入核科学与技术学院学习,2018年以核工程工学学士学位毕业。

技能

深度学习
机器学习
算法设计
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作品
optuna-dashboard

该项目为超参数优化框架optuna提供实时更新分析结果可视化的web dashboard。内容包含前端和后端开发。后端开发主要同optuna交互,获得实验信息并以rest api形式提供给前端。前端部分利用typescript实现图表开发和对应的超参数重要性求解算法。

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2023-03-04 15:43

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更新于: 2021-06-23 浏览: 672