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专业技能
精通Python编程语言，具备丰富的网络爬虫开发经验，熟悉MySQL数据库的优化与管理。掌握数字图像处理技术，包括图像增强、特征提取等。熟练应用机器学习与深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），具备模型调优与部署能力。熟悉Django开发框架，具备Web服务开发经验。熟悉数据挖掘与分析方法，能够使用Pandas、NumPy等工具进行数据预处理与可视化。
工作履历（脱敏处理）
本科期间主修数据科学与大数据技术，系统学习Python编程、数据库原理、机器学习等核心课程。主导完成省级大创项目，基于深度学习技术开发外周血细胞分析系统，实现95%以上的分类准确率。参与全国大学生数学建模竞赛，获得全国二等奖，积累复杂算法建模经验。完成毕业设计《基于深度学习的图像分割算法研究》，获评优秀毕业设计。具备良好的算法思维与工程实践能力，能够独立完成数据处理、模型开发与系统部署工作。
项目经验（脱敏处理）
项目一：全自动外周血细胞形态分析平台
基于深度学习技术解决白细胞粘连重叠问题，采用U-Net架构实现高精度细胞分割，结合形态学处理提升分割效果。设计MobileNetv2分类网络完成六类白细胞分类，准确率达92.3%。开发Django后端服务实现图像上传、处理与结果可视化，采用MySQL存储分析数据。项目突破传统人工分析模式，提升检测效率300%，相关成果发表于IEEE会议论文。
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