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本人为2026届数据科学与大数据技术专业应届生，技术栈以Python为核心，具备AI应用开发、后端工程与数据处理的综合能力。在AI方向，熟悉PyTorch深度学习框架，独立完成YOLOv11s目标检测模型训练（10类水稻害虫，mAP@0.5达0.8404），并掌握模型剪枝、量化等轻量化技术；同时基于LangChain+Ollama完成本地大模型（DeepSeek-R1）智能体开发与RAG知识库构建。在后端开发方向，熟练使用FastAPI与Flask搭建RESTful API服务，具备Vue.js前端开发能力，能独立完成前后端分离架构的全栈项目。在数据处理方向，掌握高并发爬虫（Requests/BeautifulSoup）、MySQL/SQLite数据库设计与索引优化、Echarts数据可视化。工具链涵盖Git、Docker基础、OpenCV等，具备从数据采集、模型训练到后端部署的端到端工程落地能力。
1. 基于YOLOv11+Vue的农作物病虫害监测与预警系统（毕业设计）：独立负责全流程开发，包括YOLOv11s模型训练（10类害虫，mAP@0.5=0.8404）、FastAPI后端与Vue.js前端开发、数据库设计、模型剪枝量化优化及系统测试部署。集成CropFormer预警模型、DeepSeek-R1农技咨询模块与Flower联邦学习框架，实现检测-预警-咨询全流程闭环。
2. 基于LangChain与DeepSeek的自主智能体系统：基于LangChain构建ReAct智能体，集成搜索与代码执行工具，设计Few-Shot与CoT提示词策略；通过Ollama本地部署DeepSeek-R1，集成FAISS向量数据库与bge-large-zh嵌入模型，引入MMR算法优化RAG检索，降低模型幻觉。
3. 基于高并发爬虫与Flask的影视大数据分析平台：基于Requests+BeautifulSoup构建爬虫引擎，实现豆瓣影视数据采集与清洗；采用Flask搭建后端，设计MySQL多表关联存储与索引优化；集成Echarts构建交互式可视化看板，完成全链路数据平台开发。
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