张现发Zhang Xianfa

• Python
• FastAPI
• LangGraph
• PostgreSQL
• pgvector
• Docker Compose
• medical-qa-rag

• 多轮问诊工作流：基于 FastAPI + LangGraph 搭建「安全检测 → 基础问诊 → 专家问诊 → 诊断报告」四阶段工作流，基础问诊 ≤ 5 轮、会话总轮次 ≤ 10 轮，完成业务分层与循环交互逻辑。
• 混合检索与存储：「向量 + BM25」双路召回 + RRF（k=60）融合，按来源权威度加权（指南 0.9 > 共识 0.75），结果按知识条目跨轮次去重累计；PostgreSQL + pgvector 统一存储业务数据与 22 条知识条目。
• 容错与安全护栏：封装 LLM 适配层 —— embedding 三级降级、四重 JSON 修复 + Pydantic 校验、失败重试 3 次；构建 3 条 L0 危急关键词阻塞规则、6 类 PII 脱敏与双向剂量阻断等确定性安全护栏。
• 工程与交付：后端 6,036 行、8 个 REST 接口、9 张数据表；24 个 E2E 用例 100% 自动化（132 个测试函数）；Docker Compose 4 服务部署至腾讯云，Git 累计 44 次提交。

• Python
• PyTorch
• PyG
• Pandas
• Matplotlib
• coal-fire-warning

• 数据清洗与特征工程：解析煤矿束管监测系统 12 个月、每日一表的月度 .xls 报表（表头 3 行、格式不统一），完成缺失值插值与回风数据剔除；构造 13 维测点特征（6 项基础气体浓度 + 6 项一阶差分 + Graham 比值 CO/O₂），并将 6 个监测点、2 条巷道建模为两级图结构。
• 建模与训练：设计分层时空图神经网络 —— 微观层 2 层多头 GAT（4 头 → 1 头）捕获测点间气体流动的空间关联，宏观层 2 层 GCN 抽象巷道级趋势，跨层双向消息传递（均值池化上送 / 广播下传，残差 + LayerNorm），再经 2 层 GRU 建模时序依赖；用过去 7 天数据预测第 8 天各测点气体浓度。
• 小样本与业务约束：设计 RiskAwareLoss 非对称风险感知损失（O₂ 权重 15 / CO 漏报惩罚 2 / CO₂ 权重 5），对漏报加倍惩罚；针对约 300 天小样本，用 weight_decay、全链路 Dropout、按验证损失保存最优模型等策略抑制过拟合。
• 消融与工程化：消融发现 CO 惩罚系数取 5.0 时模型虚报 CO 至 10.7 ppm，下调至 2.0 后抑制虚报；将 950 行单文件原型重构为 12 个模块（2,442 行），数据按 7 : 1.5 : 1.5 划分。
• 风险评估与可视化：基于「熵权法 × 7 日趋势因子 × CO 浓度压制」搭建三层风险评估体系（CO > 24 ppm 触发预警），产出 254 张单日 / 时序热力图与 3D 巷道风险可视化定位高风险测点，独立撰写技术报告。

• curl_cffi
• Playwright
• lxml
• MySQL
• Pandas
• jieba
• WordCloud
• Flask
• job-crawler-analysis

• 数据采集：针对招聘网站接口的反爬与限流，实现 requests / curl_cffi（TLS 指纹伪装）/ Playwright（无头浏览器）三套请求方案并实测拦截率，配合随机休眠、分页冷却与失败熔断机制，稳定采集青岛地区岗位信息 187 条（累计抓取分页明细 1,562 条）。
• 清洗与入库：解析岗位名称、薪资区间、公司规模、技能标签等 12 个字段，处理「90-100 元/时」等非标准薪资格式（拆分为 min / max / avg 三列），清洗后写入 MySQL 结构化存储。
• 分析与可视化：用 pandas 完成岗位经验、学历与公司规模的分布统计及薪资描述性分析（青岛地区平均 7,428 元、中位数 6,500 元）；jieba 分词 + WordCloud 生成岗位技能需求词云，Flask 提供检索页面。

• Hadoop
• Hive
• Spark SQL
• Flume
• Sqoop
• MySQL
• Streamlit
• retail-data-warehouse

• 数据采集与入湖：用 Flume 采集 POS 交易日志、Sqoop 完成 MySQL 业务库的全量 / 按时间戳增量同步，落地 HDFS 形成 ODS 贴源层（业务日期 + 门店两级分区，整月 300 个分区）。
• 数仓分层加工：基于 Spark SQL 完成 DWD 明细宽表（多表关联、编码翻译、缺失值填充）与 DWS 门店日销汇总（销售额 / 销量 / 订单数 / 客单价）；用动态分区一次作业写出整月 30 个分区（30 次作业合并为 1 次），加工 4,972 笔有效交易，总销售额 400,606.67 元。
• 质量校验与调优：设计 ODS / DWD / DWS 三层逐层对账（行数、金额合计、维度基数），三层金额合计完全一致（0 差异）；用 pandas 完成清洗、日期补全与 IQR 异常值识别，产出 7 张分析图表与 Streamlit 看板；定位 HiveServer2 查询瓶颈并开启本地执行模式，接口响应由 57.2 秒降至 1.6 ~ 3.2 秒（约 30 倍）。

• Python
• NumPy
• SciPy
• Pandas
• MATLAB
• tank-volume-correction

• 建模与校正：针对油罐车纵向 / 横向倾斜导致探针读数与真实储液量存在系统性偏差的问题，建立卧式油罐储液体积几何模型（200 × 100 网格二重数值积分）并推导变位修正关系；以「装车体积 = 卸车体积」为物理约束逐仓拟合校正系数（k ∈ [0.90, 1.10]，有效记录 < 20 条的仓不参与优化），目标函数用误差中位数加正则化项以抗离群、防过拟合。
• 数据与结果：处理 8 辆车共 3,303 条装卸记录，整体平均相对误差 0.736%（逐车 0.40% ~ 1.42%）；输出技术文档并面向企业宣讲对接。

• Python
• scVI
• Scanpy
• Harmony / ComBat
• GSEA
• scvi-breast-cancer-lung-metastasis

• 数据与建模：处理 GSE202695 数据集的 1,523 个原发瘤 / 肺转移瘤细胞，训练 scVI（变分自编码器，30 维隐空间）完成批次效应整合；与 ComBat、Harmony、CCA、fastMNN 四种方法对比，kBET 0.549、LISI 4.121 在四种方法中均为最优。
• 分析与结论：Leiden 聚类得到 12 类细胞并经 GSEA 归并为 3 个超级簇，结合差异表达分析与 GSEA / GO 富集，挖掘与肺转移相关的细胞亚群及其特征通路。

• MATLAB
• Python
• SciPy
• NumPy
• cumcm-2025-a-smoke-interference

• 问题建模：将「烟幕云团能否遮挡导弹对真目标的视线」这一几何判定，转化为以导弹为顶点、向烟幕球作切锥的遮挡判据，并在真目标圆柱的上下底面两个平面上分别判定覆盖关系。
• 求解与结果：构造以切锥半顶角为界的平滑遮蔽质量函数，把不可导的布尔判定转化为可优化的连续目标；用差分进化 + L-BFGS-B 局部精化求解 4 ~ 40 维投放策略（无人机速度、航向、投放时刻与起爆延迟），5 个问题的最优有效遮蔽时长分别为 1.42 / 4.08 / 6.25 / 12.34 / 23.63 秒，并用解析几何对结果做交叉验证。

曾在校团委、数学学院科创部、校人事处工作，任班级班委，负责赛事组织与设备维护，获评校「优秀学生干部」。

参与组织青岛马拉松、青岛啤酒节、暑期三下乡社会实践等活动，获评校「优秀志愿者」。