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<title>Intro | ian's page</title>
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<meta name="description" content="写在前面我在这介绍自己对技术的了解程度，以及所做过的工作。先自我评价，我没有做出令人眼前一亮的创新，以下只是我在感兴趣的事上花费时间的工作量证明。我将总结性的话放在前面，后面的内容比较零碎。如果您在阅读后愿意发出一次面试邀请，或是有想法💡愿意分享，都可以联系我。邮箱：&#105;&#97;&#x6e;&#110;&#x6f;&#x62;&#x75;&#103;&#64;&#x67;&#109;&">
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<meta property="article:published_time" content="2022-05-11T08:13:23.000Z">
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<meta property="article:author" content="ZhengYiheng or ianZheng">
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<time class="dt-published" datetime="2022-05-11T08:13:23.000Z" itemprop="datePublished">2022-05-11</time>
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<h1 id="写在前面"><a href="#写在前面" class="headerlink" title="写在前面"></a>写在前面</h1><p>我在这介绍自己对技术的了解程度，以及所做过的工作。<br>先自我评价，我没有做出令人眼前一亮的创新，以下只是我在感兴趣的事上花费时间的工作量证明。<br>我将总结性的话放在前面，后面的内容比较零碎。<br>如果您在阅读后愿意发出一次面试邀请，或是有想法💡愿意分享，都可以联系我。<br>邮箱：<a href="mailto:iannobug@gmail.com">iannobug@gmail.com</a><br>手机：13015775709<br>微信：ZMNGYWPY</p>
<h2 id="关于我"><a href="#关于我" class="headerlink" title="关于我"></a>关于我</h2><p>2021年本科应届毕业生 福建师范大学通信工程专业，大三时到台湾元智大学研修一年。<a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/ianZzzzzz/mooc-user-dropout-predict/blob/main/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84MOOC%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E5%8F%8A%E8%BE%8D%E8%AF%BE%E9%A2%84%E6%B5%8B_mathtype_all%20.pdf">毕业论文</a>写的是，如何基于在线学习用户的行为预测辍学概率，我设计了一种特征提取方案与机器学习模型相结合，最终的预测性能和<a target="_blank" rel="noopener" href="http://lfs.aminer.cn/misc/moocdata/publications/AAAI19-Feng-dropout-moocs.pdf">顶会论文</a>差距1.5%。这部分工作同时发表在IEEE的会议<a target="_blank" rel="noopener" href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9678819">期刊</a>上。2021年四月结束毕业论文的写作后，我开始考研学习，但随着对408知识的深入了解，意识到自己在专业知识上的浅薄也认识到自己能力的有限，很多时候喜欢或不喜欢一个领域都是因为了解的太少，原先对考研方向的选择过于盲目与冲动，于是在与家人商量后我决定花一些时间增加知识的广度，停止盲目的考研，对自己感兴趣的方向做一些探索。</p>
<h2 id="时间线摘要"><a href="#时间线摘要" class="headerlink" title="时间线摘要"></a>时间线摘要</h2><p>2021年十月，我开始一趟HelloWorld之旅。跟着B站上的课程与前辈推荐的书，初步了解了一些经常看到但不明白的词汇，这趟旅程包括但不限于Flink Hadoop Zookeeper Kafka Flume Spark Spring Maven Mongo Mybatis Tomcat Nginx …<br>十二月，看到AntDesign那精美的UI，不由得想多认识一下，同时了解了React和Vue是什么。<br>2022年二月，入手了Mac，那怎么能不写写swift呢，同时听说docker可以简化配环境的工作，于是开始了docker和swift的学习，进而了解了compose和swiftUI，并尝试了跨平台的Flutter，都是hello world项目。<br>三月，对容器有初步了解后，出于对微服务与CI/CD的好奇，以及抱着k8s能自己完成许多工作的幻想阅读了官方文档，步步入坑顺带了解了Istio，以我目前的知识，这一段的学习像是没有终止条件的递归调用，仿佛要耗尽我的内存，大致了解后还是回归docker和compose的使用，这段时间对运维岗位产生了兴趣。<br>四月，得知在毕业论文中所设计的模型被IEEE的会议期刊收录了，虽然是很简单的内容，但是个挺大的鼓励，也是一个不错的工作量证明。我打算用所学的技术把特征提取方法从数据源开始搭建一遍。原先其实我对数据方向的工作挺感兴趣，但大多岗位学历要求至少是研究生，我并不抱希望，但现在觉得我又行了：）<br>五月，在搭建数据流的过程中加入了图数据库用于用户关系的聚类。题外话，当有了一个目标之后，学习这些工具的感觉完全变了，我不是为了学而学，而是为了实现我想完成的功能，这样快乐多了。</p>
<h2 id="关于论文"><a href="#关于论文" class="headerlink" title="关于论文"></a>关于论文</h2><p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://github.com/ianZzzzzz/mooc-user-dropout-predict">第一版</a>的特征提取模型，是我用numpy+pandas搭建的，预测部分用sklearn完成。在初期我想用自然语言处理中word2vector的方式将用户的行为序列映射为一种语言，配合LSTM与注意力机制等深度学习方案。但是试运行之后我发现性能并不好，由于我对深度学习了解的匮乏，从数据到模型对预测结果，我没有解释的把握。而后，我花了至少有一个月时间在了解模型的原理和推导上，但随着截稿日期将近，不得不转向我相对能理解的机器学习方案，意外发现我的特征工程搭配机器学习模型，预测性能惊人的好，相比于顶会上与我采用相同<a target="_blank" rel="noopener" href="http://moocdata.cn/data/user-activity">数据集</a>的深度学习方案，我的AUC与F1仅落后1.5%，反复验证后属实。在这部分工作完成后，恰好导师的研究生需要一篇会议论文达到毕业要求，我选择与她合作，我将特征提取的方法和代码与她讲述后，深度学习模型的选择与论文写作由她完成，最终论文被2021年的IEEE TALE会议期刊收录。<br>在得知论文发表后我决定用流式处理的方法重建一遍特征提取方案，这样更贴近实际业务。在技术选型的过程中，我考虑过mapreduce spark flink。mapreduce依赖于hadoop慢且繁琐，spark基于内存比较快并且有SparkStream的支持，这时也了解到flink的流批一体的工作方式觉得新奇，因为没有跑过flink的helloworld，想了解就选择了flink来处理流式用户数据。之后加入了图数据库<a target="_blank" rel="noopener" href="https://neo4j.com/graphgists/">neo4j</a>进行学员与课程关系的存储。</p>
<h2 id="竞赛"><a href="#竞赛" class="headerlink" title="竞赛"></a>竞赛</h2><p>2020数学建模亚太赛 没获奖 题目是对二维图形轮廓给出填充路径，我用numpy和opencv只完成了Z形路径的填充。<br>2021数学建模美国赛 没获奖 使用歌手间的评价信息和关系来分析歌手的影响力和音乐风格的转变。我负责建模和代码的编写，最终只完成了关系图的绘制。我使用panda进行数据清洗，整理出关系后用echart进行图像的绘制，没能完成影响力指数的建模。最近学习了图数据库后，打算用pagerank等算法来评估影响力。<br>2021挑战杯 电商扶贫相关的课题，获校三等奖。我负责问卷调查和数据收集的部分，需要设计问卷调了解网购农产品在城市居民中的普及程度，以及农村居民对网络的熟悉程度。数据收集的部分，我用scrapy和beautifulSoup爬取了静态网页上的政府统计数据，尝试过之后感觉不太喜欢爬东西，太琐碎了。</p>
<h2 id="课业"><a href="#课业" class="headerlink" title="课业"></a>课业</h2><p>本科期间无挂科无处分，大三GPA3.8，由于大三专业课由台湾方面讲授，台湾学校采用全英文教学，在大陆的课程与之同步也多以英文教学为主。<br>以下介绍我对各门课程的了解和兴趣。</p>
<h4 id="c语言"><a href="#c语言" class="headerlink" title="c语言"></a>c语言</h4><p>这门课是我初次接触编程，处女座是个洗牌发牌程序，用指针的实现是我的第一次性能优化。</p>
<h4 id="数字-x2F-模拟电路设计-verilogHDL"><a href="#数字-x2F-模拟电路设计-verilogHDL" class="headerlink" title="数字/模拟电路设计 verilogHDL"></a>数字/模拟电路设计 verilogHDL</h4><p>从真值表到状态图到卡诺图，从逻辑表达式到软件仿真的波形图，原来逻辑电路是这样工作的解答了我多年来的疑问，这也是我选择这个专业的原因。在设计论文中的行为状态特征时曾考虑用数字电路中状态图的方式建模。</p>
<h4 id="数据结构-计算机组成原理-网络-操作系统"><a href="#数据结构-计算机组成原理-网络-操作系统" class="headerlink" title="数据结构 计算机组成原理 网络 操作系统"></a>数据结构 计算机组成原理 网络 操作系统</h4><p>数据结构的课堂项目中，我用c语言写链表实现账户管理系统中账户与余额的管理。<br>计算机概论中的死锁给我留下了印象，再到后来的考研学习时对竞争问题有了更多的了解。</p>
<h4 id="微积分-线性代数-概率统计-工程数学-信号与系统-通信原理"><a href="#微积分-线性代数-概率统计-工程数学-信号与系统-通信原理" class="headerlink" title="微积分 线性代数 概率统计 工程数学 信号与系统 通信原理"></a>微积分 线性代数 概率统计 工程数学 信号与系统 通信原理</h4><p>我本专业是通信工程，教学偏向信号和通信原理，数学课程多是给信号与系统铺路，但在我的兴趣方向上，这些数学课程反倒是为了解神经网络铺了一条不错的路。</p>
<h4 id="台湾课程：人工智慧-通讯系统-信息论-通信产业-python"><a href="#台湾课程：人工智慧-通讯系统-信息论-通信产业-python" class="headerlink" title="台湾课程：人工智慧 通讯系统 信息论 通信产业 python"></a>台湾课程：人工智慧 通讯系统 信息论 通信产业 python</h4><p>人工智能是怎么智能的，这个问题是继【电路板上是什么？】之后我的第二大困惑，在有数学基础后配合网上的教程，大概理解了。大三在人工智能课上开始接触kaggle竞赛，我没有正经参加上面的赛事，时间花在看别人的数据清洗和数据展现方式。这段时间首次接触了tensorflow keras和opencv，当时所做的只是调包调参数给数据打标签，后来在毕设结束后我试着用pytorch手写了反向传播和梯度下降，感觉torch比tf友好多了。<br>信息论，是我比较喜欢的课，信息量是对不确定性的度量这让人着迷。在这门课上继数据结构之后再次学到哈夫曼树，这一次是以可变长编码的形式。<br>python，学是为了写AI课程的作业，当时只觉得这是一种很简洁的语言。后来在对java及声明式语言还有类型系统相关的知识有了解后，回头再看，真是感触颇多。</p>
<h3 id="其他学生工作"><a href="#其他学生工作" class="headerlink" title="其他学生工作"></a>其他学生工作</h3><h4 id="大一"><a href="#大一" class="headerlink" title="大一"></a>大一</h4><p>年级学生会副主席，负责采购物料以及布置活动需要的人员。</p>
<h4 id="大二"><a href="#大二" class="headerlink" title="大二"></a>大二</h4><p>影像部部长 校党委宣传部下工作室，负责拍摄以及制定拍摄方案，参与了110周年校庆的网络宣发以及微信公众号的日常供稿（由于我的拍照技术大家比较认可，靠拍写真照和商家视频还能挣点零花钱）。</p>
<h3 id="大三"><a href="#大三" class="headerlink" title="大三"></a>大三</h3><p>学生负责人 台湾元智大学海外就业项目，每周有6位任职于500强企业的职业经理人作为顾问在场分享工作经验，我负责和顾问接洽，收集学生的反馈制定教学计划。并在成果发表会上做英文报告获得第三名。</p>
<p>在本科期间一直是院辩论队的成员，辩位是一辩，主要负责申论和总结陈词，以及新进成员的辩论教学。</p>
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