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专业技能
精通Python编程语言及数据分析全流程，熟悉网络数据采集技术，掌握MySQL数据库设计与优化。具备深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）开发经验，擅长图像处理算法（OpenCV）与计算机视觉应用。熟练使用机器学习算法进行数据建模与预测分析，熟悉数据可视化工具（Matplotlib/Seaborn）。具备全栈开发能力，熟悉Django框架开发与部署，掌握分布式计算框架（如Spark）基础应用。
工作履历（脱敏处理）
在校期间主导省级大学生创新创业项目，完成外周血细胞形态分析平台开发。主导网络数据采集系统设计，实现日均百万级数据抓取。开发基于U-net的细胞分割算法，采用形态学处理提升分割准确率。构建MobileNetv2分类模型实现白细胞六分类，系统准确率达92.3%。完成Django后端开发与MySQL数据库优化，支持百万级数据存储与查询。获得全国大学生数学建模竞赛一等奖、美国大学生数学建模竞赛一等奖等荣誉。
项目经验（脱敏处理）
全自动外周血细胞形态分析平台：针对细胞粘连重叠问题，设计基于U-net的分割网络结合形态学处理方案，实现细胞分割准确率提升18.7%。开发MobileNetv2分类模型完成六类白细胞分类，采用数据增强与迁移学习技术提升模型泛化能力。构建完整分析平台，集成Django框架实现数据可视化与结果展示，支持MySQL数据库存储与查询优化。项目获省级创新创业大赛一等奖，相关算法专利正在申请中。
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