• 带领约 4–5 人的学生团队推进项目。除核心开发外，我也负责与甲方沟通需求和技术方向、拆分算子任务、分配成员、检查进度与代码，以及组织测试、汇报和交付。
• 负责关键模块的方案设计、工程实现与性能优化，并持续处理兼容性、正确性与性能问题。
• 建立并执行测试与验证流程，推动关键模块完成阶段性验收。
• 每两周的项目沟通中，我会继续追问模糊的接口和验收表述，把它们转化为团队能够实现和判断的技术标准；在需求扩张时也会及时明确边界，保证项目可以按计划收尾。
• 日常碰头中，我经常组织团队定位关键问题、帮助成员排查实现困难，并完成新成员环境配置和团队 Git 工作流培训。

技术关键词C/C++ · Python · GPU 计算 · 高性能计算 · 测试与验证 · Linux · Docker · Git

项目受保密约束，页面仅展示可以公开的职责与工作范围。

• 独立完成论文实验，实现实验流程、整理和分析结果，并撰写论文初稿。
• 根据讨论与反馈持续完成多轮修改，把实验结果、方法动机和论文叙事逐步对齐。
• 研究联合优化环宽、网络分簇与节点参数，用于改善受限移动能量接入点配置下 SWIPT 无线传感器网络的能量可持续性。

• 这是我的第一个全国性赛事一等奖，也是我发起并组织的固定三人数模团队的重要里程碑；此后我们继续共同参加了多项数学建模赛事。
• 面对 2500 × 2500 网格中的 182,807 个弱覆盖点，负责第一问的枚举—贪心求解，并主责第二问从扇形覆盖建模到方向优化的完整方案。
• 将三个定向扇区的覆盖边界写成极坐标模型，利用 K-means++ 生成主方向，再自行实现方向冲突修正，使任意两个主方向满足至少 45° 的间隔约束。
• 用 Julia 完成核心算法、约束处理、实验与可视化，并撰写自己负责的论文部分；对应内容覆盖算法、代码、运行、图表和文字，约承担团队一半工作量。
• 最终获得 MathorCup 全国一等奖。这也是我第一次完整走通“提出模型—实现算法—跑出结果—把方法写清楚”的全过程。

• 在全英文、无中文字幕的线上课程中完成四项 Python 机器学习作业，四项作业均为 100/100。
• 在多数同学直接调用现成库完成任务时，我选择使用 Python 与 NumPy 从零实现 KNN 的距离计算、邻居选择、投票和预测流程。
• 为除零等边界情况加入处理逻辑，并解释不同距离指标的取舍。
• 每项作业都需要当堂答辩。KNN 作业中，授课教师让我用英文逐行讲解实现，我完成了对代码结构、边界情况和指标选择的解释。
• 国外教材的术语体系与国内课程差异很大，但把它啃下来也让我确认：面对陌生的语言与知识体系，我依然能够独立解决问题。

• 提出单参数 KAN 架构，使每条边只保留一个可学习参数，探索更紧凑的函数表示方式。
• 正在科学表格任务与 Neural ODE 场景中开展实验，论文仍在完善中。

• 在省级项目阶段负责蛋白质单体结构预测软件的测试、部署和项目推进。
• 在后续相关数据库系统中作为三名核心成员之一，参与需求分析与技术路线设计，并独立负责抗原检索相关模块。
• 系统被拆成三个核心部分，由三名主要成员各自承担一部分；我的工作覆盖自己模块的设计、实现与联调。
• 同期参与开发“纳米抗体-抗原复合物结构预测软件”；该软件于 2024 年 5 月 21 日完成计算机软件著作权登记，本人为五位列名人员中的第三位（登记号：2024SR0691526）。

• 完成网页内容采集、过滤、AI 摘要、内容组织和 Web 展示的完整原型，并使用 Cloudflare Tunnel 测试外部访问。
• 为内容去重和组织设计了一套自己的聚类思路，灵感来自 MathorCup 论文中曾写下的一项未来工作。
• 该聚类方法目前未公开；这里介绍它解决的问题，不披露算法细节与源码。

• 当大多数课程项目选择学生管理系统等常见题目时，我把图像滤镜原理重新实现为一款 Java 桌面软件。
• 软件可以载入图片并应用不同滤镜，给老师和同学留下了很深的印象，也有同学主动提出想试用。
• 这门课程最终成绩超过 90 分，是班级中唯一的 90 分以上成绩。

• 负责产品方向、配色体系、页面布局和整套多页界面设计。
• 一处手柄图形使用了免费矢量素材，其余页面结构、视觉组合和交互表达由我完成。
• 查看界面设计作品

• 带队完成面向微信小程序竞赛的产品尝试，负责项目推进与团队协作。
• 项目最终完成参赛，但没有获得奖项。它让我很早就正面认识到：“做完”与“做得足够有竞争力”之间仍然有很长的距离。