清江一叶舟
python数据分析编程 · 3年经验 · 华中科技大学
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技术能力
1 熟练使用python进行数据分析、可视化分析；
2 熟练使用相关科学计算包、库，如numpy, scipy, pandas等；
3 在复杂网络领域有四年经验（发表多篇SCI论文），熟练使用python的networkx包进行复杂网络相关分析，如网络的度、度分布、集聚系数、最短路径距离、网络的鲁棒性（脆弱性）分析、级联失效等；
4 熟练使用Fortran科学计算语言，较好掌握数据结构与算法；
5 了解机器学习以及大数据相关算法；
6 具有良好的写作能力。
2 熟练使用相关科学计算包、库，如numpy, scipy, pandas等；
3 在复杂网络领域有四年经验（发表多篇SCI论文），熟练使用python的networkx包进行复杂网络相关分析，如网络的度、度分布、集聚系数、最短路径距离、网络的鲁棒性（脆弱性）分析、级联失效等；
4 熟练使用Fortran科学计算语言，较好掌握数据结构与算法；
5 了解机器学习以及大数据相关算法；
6 具有良好的写作能力。
项目经验
项目一：基于python的城市地铁网络脆弱性建模与分析，使用到了python爬虫工具从高德地图上爬取各个城市地铁网络数据，对数据进行清晰得到地铁网络的网络数据，进而执行相关的可视化分析与建模，如研究地铁网络的级联失效过程或者攻击脆弱性研究。
项目二： 中国航空网络的级联失效与鲁棒性建模与分析，同样使用到了python爬虫工具爬取机场网络数据，对数据进行清晰得到网络数据（邻接矩阵或连边），进而执行相关的可视化分析与建模；
项目三：社交网络的社团检测分析与可视化；
项目四：统计物理中的Ising模型、XY模型数值分析与编程实现。
项目二： 中国航空网络的级联失效与鲁棒性建模与分析，同样使用到了python爬虫工具爬取机场网络数据，对数据进行清晰得到网络数据（邻接矩阵或连边），进而执行相关的可视化分析与建模；
项目三：社交网络的社团检测分析与可视化；
项目四：统计物理中的Ising模型、XY模型数值分析与编程实现。
案例展示
城市地铁网络站点重要性识别与鲁棒性分析
近年来，随着大城市地铁输运的普及，对于客运输送的高时效性和高可靠性的要求也逐渐提高。其中，寻找地铁网络中的重要节点（站点）， 对于提高输运稳定性具有重要意义。那么到底什么样的节点是重要的节点呢？我们怎样找到这些节点呢？带着这些疑问，广大学者提出了众多度量节点重要性的方法，其中常见
机场网络级联失效与鲁棒性分析
为了缓解航线网络在蓄意攻击下的级联故障，提出了一种考虑节点适应度的航线网络级联故障优化模型。首先，定义航线网络节点负载和容量，对航线网络的级联失效过程进行建模。然后，根据航线网络的运行特点，提出了三种负载再分配策略。通过仿真可得，该项目提出的负载再分配策略可不同程度地提升航线网络
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