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个人简历

研究方向与专业技能

个人照片

Chongqing University of Posts and Telecommunications

个人信息

学历 计算机科学与技术学院 - 软件工程硕士
研究方向 计算机视觉 | 裂缝检测 | 目标检测 | 语义分割
开发领域 前端 | 深度学习 | Godot
地区 中国，重庆

关于我

一名热爱科技与创新的研究生，我在计算机视觉、深度学习算法和前端开发领域不断探索。目前在重庆邮电大学攻读软件工程硕士学位，专注于前沿技术的交叉融合与实践应用。我善于将理论创新转化为实际解决方案，尤其擅长运用AI技术构建直观高效的用户界面，以及开发具有创意的交互体验。期待通过技术创新为数字世界注入更多可能性。

技术栈 & 专业能力

前端开发

HTML 75%
CSS 70%
JavaScript 80%

深度学习

PyTorch 70%
检测算法 85%

图像处理

裂缝分割 75%
语义分割 60%

编程语言与工具

Python Pytorch Typescript JavaScript Git 计算机视觉 深度学习 Docker

研究经历

裂缝检测算法研究

重庆邮电大学计算机视觉实验室

2024年 - 至今

参与裂缝检测算法研究与开发，负责模型设计和优化。

  • 提出轻量级U-net 改进模型，检测精度提升
  • 实现基于注意力机制的裂缝分割网络
  • 专注于目标检测、语义分割和图像分类等计算机视觉任务

AI平台开发与API集成

Aipotheosis Labs

2023年 - 2024年

帮助Aipotheosis Labs团队集成MCP Server API，提升平台功能与性能。

  • 完成MCP Server后端API的设计与集成
  • 优化API调用流程，提高系统响应速度
  • 协助解决跨平台兼容性问题
  • 参与开源项目代码维护与文档编写

RAG 知识库问答系统

个人项目

2025 年

基于 RAG（检索增强生成）技术的智能知识库问答系统，支持多文档上传与精准问答。

  • 设计并实现完整的 RAG 流程：文档解析→文本分块→向量化→存储→检索→生成
  • 采用 React+TypeScript 构建现代化前端界面，支持对话管理与历史记录
  • 后端使用 Node.js+Express，集成 SQLite 数据库与向量相似度搜索
  • 实现 PDF/TXT 等多种格式文档解析，支持增量更新与实时预览
  • 优化检索策略，结合关键词匹配与语义相似度提升回答准确性

教育背景

软件工程 - 学术硕士

重庆邮电大学

2024年 - 至今

  • 研究方向，裂缝检测，专注于计算机视觉中的目标检测与语义分割技术
  • 利用深度学习模型进行路面裂缝的自动识别与分析
  • 研究路面裂缝检测在桥梁、隧道、高速公路等基础设施中的应用

荣誉与证书

学术成就与专业认证

2019年 - 至今

  • 服务机器人应用技术员证书
  • 英语四六级证书 (CET-4 CET-6)
  • 校级奖学金

学科竞赛与项目

2021年 - 2023年

  • 数学建模大赛
  • 研究生奖学金

项目展示

查看我的代码仓库和技术博客

01 / Featured

裂缝检测研究项目 / Crack Detection Research

基于计算机视觉与深度学习的路面裂缝识别与分割研究，聚焦轻量化 U-Net、注意力机制和检测精度优化。

A computer vision and deep learning project focused on pavement crack recognition and segmentation, with emphasis on lightweight U-Net, attention mechanisms, and accuracy improvement.

计算机视觉 / Computer Vision 语义分割 / Segmentation
02 / Featured

RAG 知识库问答系统 / RAG Knowledge Base QA

支持文档上传、解析、向量检索与智能问答的知识库系统，前端采用 React + TypeScript，后端基于 Node.js + Express。

A knowledge-base QA system with document upload, parsing, vector retrieval, and intelligent answering. Built with React + TypeScript on the frontend and Node.js + Express on the backend.

RAG React + TypeScript
03 / Featured

AI 平台与 API 集成 / AI Platform & API Integration

参与 MCP Server API 集成与平台功能优化，提升系统响应速度、跨平台兼容性与文档可维护性。

Participated in MCP Server API integration and platform optimization, improving performance, cross-platform compatibility, and maintainability.

API Platform Integration

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