数学备课实验室与本地发布器
把 475 个数学知识点组织成可缩放、可筛选的课程地图,并为教案、试讲版本、板书和视频设计本地内容发布流程。
- Vanilla JavaScript
- Node.js
- Content model
const aphro = {
education: NUS Computer Science
,
interests: [
machine learning
,
data systems
,
human-centered tools
],
builds: ideas → working systems
};SELECTED WORK
把 475 个数学知识点组织成可缩放、可筛选的课程地图,并为教案、试讲版本、板书和视频设计本地内容发布流程。
运用概率统计与机器学习方法比较不同数据处理方案,分析传输开销、模型表现与系统约束之间的关系。
结合语义分割、机器学习与 GIS 处理道路环境数据,形成同济大学校级优秀毕业论文。
WORKING STACK
数据结构与算法、人工智能、概率建模、神经网络与深度学习。