数据与计算项目经历

背景

我很多技术能力的成长，都来自项目型实践。

这些项目跨越了很不一样的技术语境，从机器学习和 NLP，到嵌入式音频处理和 FPGA 实现。

我做了什么

• 做过 Copy-Paste Augmentation 与 Mask R-CNN 实验
• 参与社区可再生能源数据的预测建模
• 在不同任务里使用 NLP 与 LLM 方法
• 处理带有隐私约束的数据清洗与关联
• 完成基于 STM32 的实时音频信号处理
• 做过基于 FPGA 的智能家居控制器实现
• 做过聚类算法实现、比较与分析

结果

• 在软件项目和硬件约束环境里都做出过可运行的原型
• 不只是实现方法，也完成评估、比较和结果解释
• 在数据工作中接触过真实的隐私约束，而不只是课堂式建模
• 积累出比单一语言或单一技术栈更宽的技术跨度

这说明了什么

这些项目带给我的，不只是工具经验，更是一种“切换能力”：能够进入不同技术语境，理解项目真正想解决什么，再把方法变成可以测试、可以解释、可以交付的东西。

我还曾在 Accenture Tech Bootcamp 中和团队获得第一名，项目是在 AWS 上用 Amplify 和 serverless 技术设计并部署平台。那次经历也再次提醒我，技术工作最有价值的时候，往往是它能够被清楚表达、真正上线，并在协作中不断改进。