本人擅长matlab和python的科学数据处理、机器学习和图像处理等科研相关程序的编写,同时掌握一定的GUI设计能力。主要技术能力简介如下:
1、深度学习
熟练掌握常见深度学习模型,包括CNN、RNN、GAN等,并能灵活运用于图像处理、自然语言处理等领域。
2、机器学习
具备扎实的机器学习基础,熟悉常见的机器学习算法,包括决策树、支持向量机、聚类等,并能在实际项目中进行应用。
3、Python
熟悉Python语言,能够熟练使用Python进行数据处理、特征工程和模型训练,并能进行性能优化和代码调试。
4、深度学习框架
熟悉常见的深度学习框架,包括TensorFlow、PyTorch等,能够灵活使用框架进行模型构建、训练和推理。
5、数据分析
具备良好的数据分析能力,能够熟练使用常见的数据分析工具和方法,进行数据清洗、可视化和挖掘。
1、基于LightGBM模型的 面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型
2、基于贪心思想的移动通信网络PCI规划模型
3、工程地质剖面图的工程信息自动化提取
电信产业作为国家基础产业之一,覆盖广、用户多,在支撑国家建设和发展方面尤为重要。随着互联网技术的快速发展和普及,用户消耗的流量也成井喷态势,近年来,电信运营商推出大量的电信套餐用以满足用户的差异化需求,面对种类繁多的套餐,如何选择最合适的一款对于运营商和用户来说都至关重要,尤其是
移动通信中,PCI的数量有限,PCI的规划及合理复用配置十分重要。合理的规划有利于减少物理层的小区间的PCI干扰、混淆、冲突,增加PDCCH的吞吐量,尤其对基站小区覆盖边缘的用户及发生信号切换的用户,能有效降低用户相关困扰,提升幸福感。 本项目构建混合整数非线性模型,结合图论思