编程语言：
 C语言：具备扎实的基础，了解系统级编程和内存管理。熟悉C语言的高效和底层操作特性。
Python：熟练掌握Python编程。精通数据处理、自动化脚本编写和人工智能相关的库，如 NumPy、Pandas、TensorFlow 和 PyTorch。
Java：在Java应用开发方面拥有实际经验，了解面向对象编程和跨平台开发。熟悉Spring框架和Android应用开发。
人工智能与机器学习：
 深入理解机器学习算法和模型，包括监督学习、非监督学习和强化学习。
实践经验包括使用机器学习算法解决实际问题，如图像识别、自然语言处理和预测分析。
图像生成与处理：
 掌握图像生成技术，如生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），并能将其应用于创意设计和视觉效果创作。
熟悉图像处理库和工具，如OpenCV和Pillow，能够进行图像编辑、增强和变换。
知识管理与自动化工具：
 熟练使用各种知识管理工具，如Notion和Evernote，有效组织和管理信息。
掌握自动化工具，如IFTTT和Zapier，以优化和简化工作流程。

智能知识管理系统
角色：项目负责人 & 主要开发者
时间：2023年3月 - 2023年12月
技术栈：Python, Django, JavaScript, Elasticsearch
 项目简介：
开发了一个智能知识管理系统，旨在帮助团队有效地存储、检索和共享信息。该系统结合了先进的搜索引擎和自然语言处理技术，提供了一个直观且易用的平台，以优化知识共享和团队协作。
 主要职责：
 需求分析：与用户紧密合作，确定系统功能和用户界面需求。
系统设计：设计系统架构，确保高效率和易扩展性。
开发与实施：负责后端开发，使用Python和Django框架。实现了高级搜索功能，包括全文搜索和基于关键词的智能推荐。
前端交互：与前端开发团队协作，使用JavaScript优化用户体验。
数据处理：整合Elasticsearch，提高搜索效率和准确性。
测试与部署：监督测试过程，确保系统的稳定性和可靠性。
用户培训与支持：组织培训，帮助用户熟悉系统功能。
成果：
 成功提高了团队的信息检索效率，减少了约30%的时间成本。
优化了知识共享流程，显著提高了团队协作效率。
用户反馈积极，特别是对智能搜索功能的评价很高。