| ywangsh2011@163.com | |||
| Github | https://github.com/ywang2014 | ||
| Objective | 软件研发(C++) | ||
专业技能
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实习经历(远景能源2016.05--2016.09)
| Greenwich | |
| 项目描述: |
主要完成格林项目中，评价体系部分cube的KPI指标可视化工作，根据风机评价指标的算法，从Ocean风机数据中，下载数据，然后进行数据处理，画出有关指标的散点图和曲线图。
难点：进行数据解析、清洗、拟合等。技巧：生成连续的时间序列，生成连续的颜色列表。 |
| 职责: | 参与者，负责数据可视化 |
| 技术: | python、pandas、matplotlib、s3 |
| Dolphin平台 | |
| 项目描述: |
Dolphin平台是一个集成监控系统、算法平台、版本发布平台等功能的系统，独立于格林项目。其中版本发布功能，将原项目的C/S结构重构为扩展性更好的B/S结构，实现用户在浏览器上，通过简单的配置，就可以实现监控系统版本的更新和启动。算法平台，主要为用户提供许多独立的算法服务，用户只需要在前端页面上，给出输入和选择特定的算法，后台自动运行指定的算法，返回其结果到前端页面上。监控系统，监控服务器或某些程序的运行状态，调用情况等，实时返回运行状态信息到前端页面上。
难点：MQ之间的通信协议，JSON串的拼装和解析，任务调度，前后台数据间通信，前端页面局部刷新，轮询机制等。 |
| 职责: | 参与者，负责dolphin平台原型开发 |
| 技术: | Java、spring boot、maven、activeMQ、JSON、angularjs、bootstrap、Mergely |
项目经验
| 欧麟物流网站 | |
| 项目描述: |
商业网站的开发，实现了任务需求的发布和签约功能，项目空间管理功能，简单的博客系统，简单的问答系统等功能。功能模块包含有：登录和注册、文件管理、用户图像自定义，点赞功能，验证码功能等。
项目难点很多：比如mysql表的设计，点赞功能的实现，项目签约到项目空间的生成等逻辑实现，写博客或评论时，用户可以上传，并编辑照片等功能。 |
| 职责: | 项目开发负责人，完成全部的后台开发，网站逻辑设计 |
| 技术: | PHP web开发、smarty、MVC、CSS、JavaScript、ajax、mysql、LAMP搭建 |
| 五子棋人机对战游戏 | |
| 项目描述: |
使用C++语言的封装、继承、多态等语言特性，实现五子棋人机对战游戏的开发。整个项目开发有两个难点：一是游戏架构设计，如何设计类，以及处理类之间的关系；二是电脑智能部分实现，如何实现电脑自动走棋的算法。
类主要包括了游戏类，棋盘类，棋子类，玩家类，菜单类。棋盘类以棋子类实现的，棋盘的本质是棋子的一个数组；游戏类派生出五子棋游戏类，菜单类派生出五子棋游戏菜单。五子棋游戏类包含有棋盘，玩家，菜单。 电脑走棋算法，使用alpha-beta剪枝算法实现的，对棋盘位置根据棋型打分，找到最优走棋方式。 |
| 职责: | 独立完成开发 |
| 技术: | C、C++、 面向对象编程、多态实现、α-β剪枝算法 |
| 电影推荐系统 | |
| 项目描述: |
根据MovieLens的电影打分数据，使用协同过滤算法实现电影推荐系统的开发。系统实现使用的是基于SVD分解的协同过滤算法，完成对在库用户，进行电影推荐的任务。项目难点，如何有效优化SVD分解O(n^3)的时间复杂度。
使用梯度下降算法，根据均方根误差(RMSE)分析，进行模拟逼近SVD分解。算法原理，矩阵进行SVD分解，较大的特征值包含信息最多，但是这样的特征值数量少，接近于0的特征值，没有什么信息，数量很多。因此预先设定主要的特征值只要60个，其他特征值都为0，模拟矩阵SVD分解，将算法时间复杂度降低为O(n^2). |
| 职责: | 核心开发者，完成80%的开发工作 |
| 技术: | C++、SVD分解、协同过滤算法、梯度下降最优化算法 |
| 人员管理系统 | |
| 项目描述: | 学习了java的web开发过程，以及java与mySQL数据库的运用。项目是李兴华老师的课程项目，跟着做的，主要学习Java Web开发的过程和技巧。 |
| 职责: | 跟着课程学习的项目 |
| 技术: | Java web开发、mysql、工厂模式 |
MOOC学习
| 课程I: | TsingHua 算法设计 |
| 学习语言: | C、C++、algorithm |
| 学习成果: |
顺利完成mooc课程，算法编程能力显著提高，了解了(scanf/cin、printf/cout)输入输出的巨大区别，学会了如何自己扩大buffer，提高输入输出速度
学习了一遍林锐博士的《高质量C++/C编程指南》一书，对 C 语音的理解更加深刻！ |
| 课程II: | Johns Hopkins 数据科学 |
| 学习语言: | R、数据处理 |
| 学习成果: | 顺利完成mooc课程，主要学习R语言的基础语法和应用，和数据科学中数据处理的基本方法。对于数据处理，数据清洗和数据科学有了基础的认识。 |
自我评价
爱编程、爱挑战