关于我

AI 算法 / Linux 部署 / 工具实践

把项目、部署和工具整理成长期可复用的工程笔记

你好,我是 董盛伟,华南农业大学人工智能专业本科在读,预计 2027 年毕业。目前重点关注 深度学习训练框架、RAG 系统、Linux 部署实战,正在寻找 深圳方向的 AI 算法工程师实习

2027预计毕业
CVPR顶会录用经历
Shenzhen意向城市
AI实习岗位方向
Education

教育经历

2023.9 - 2027.9|华南农业大学(双一流)|人工智能|本科

主修课程:人工智能导论、模式识别与机器学习、数据库系统概论、计算智能、程序设计基础

Job Target

求职意向

  • 意向岗位:AI 算法工程师
  • 意向城市:深圳
  • 期望薪资:6k-7k
  • 求职类型:实习
Skill Stack

核心技能

  • Python / Linux / Git
  • PyTorch 训练与推理框架搭建
  • LangGraph / RAG / Diffusion Model
  • CET-4 / CET-6
Selected Projects

项目经历

2025.07 - 2025.12 · CVPR 2026 录用(第二作者)

基于物理一致性的高效流场超分辨率重建

  • 提出将残差扩散模型用于流体超分任务,解决伪影与物理约束缺失问题。
  • 搭建基于 PyTorch 的统一训练与评估框架,实现日志记录、断点续训、推理与多 GPU 并行训练。
  • 整理 NS2D、ERA5 等数据集,完成消融实验、能量谱误差图与帕累托成本曲线分析。
  • 复现多组 baseline,并在 NS2D 4 倍超分任务中将 RMSE 从 0.0700 降至 0.0484,达到 SOTA 水平。
2025.12 - 2026.02 · Python / CRAG / Tavily / MinerU 2.5

铁路标准纠正性检索增强生成系统

  • 通过爬虫模块抓取铁路标准预览图,使用 MinerU 2.5 解析复杂排版,构建结构化知识库。
  • 实现 CRAG 置信度评估器,用小模型对检索结果打分,并通过阈值路由进行自纠错。
  • 针对传统 RAG 的“检索无关文档”与“知识时效性”问题进行工程化优化。
2024.6 - 2025.6 · 省级大创结题

数据驱动的海洋风险灾害智能预警系统

  • 负责基于 LSTM 的海洋叶绿素浓度时序预测填补模型训练。
  • 根据前 30 个时刻的数据预测后 5 个时刻的数据,实现海洋观测缺失数据补全。
Campus

在校经历

  • 院团委宣传部干事
  • 人工智能协会培训部干事
Summary

自我评价

  • 人工智能专业背景,对 AI 发展长期保持兴趣。
  • 具备扎实的深度学习算法基础,拥有 CVPR 顶会论文录用经验。
  • 动手能力强,能够快速上手新工具并完成工程落地。
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maxkarl1921@gmail.com

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最后更新:2026 年 4 月

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