From 548837d1f8f324752db5884dbafd4d35600796a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Aaron LI Date: Tue, 17 Apr 2018 13:01:21 +0800 Subject: Minor updates to zh/en resumes --- resume-zh.tex | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) (limited to 'resume-zh.tex') diff --git a/resume-zh.tex b/resume-zh.tex index 855f640..400a346 100644 --- a/resume-zh.tex +++ b/resume-zh.tex @@ -63,11 +63,11 @@ % Summary & Objectives %====================================================================== {\onehalfspacing\hspace{1.7em} -物理学专业直博 5 年级研究生,有扎实的物理、数学与统计学基础, +物理学专业直博研究生,有扎实的物理、数学与统计学基础, 并且熟悉统计分析、机器学习、信号与图像处理的基本方法。 热衷计算机技术,有 10 年的 Linux 和 BSD 使用经验。 热爱自由开源精神,并积极参与 DragonFly BSD 等多个开源项目。 -拥有计算机专长,能熟练使用 Python 和 R 语言,对数据分析有强烈兴趣, +拥有计算机专长,能熟练使用 Python 和 R 语言开展数据分析工作, 真诚应聘贵公司的\emph{\myposition}职位。 \par} % NOTE: \par is needed @@ -123,15 +123,15 @@ {重点项目}% {低频射电天空的高精度仿真与微弱天体辐射信号的识别}% {\begin{itemize} - \item 使用 Python 开发低频射电天文模拟软件: - \link{https://github.com/liweitianux/fg21sim}{\texttt{FG21sim}} - \item 显著改进星系团射电晕的建模,并考虑低频干涉阵列的复杂仪器效应 - \item 量化评估射电晕对探测宇宙再电离信号的影响,并完成期刊论文 \item 合作利用深度卷积神经网络(CNN)对 FIRST 巡天的射电星系图像 根据形态特征进行分类 + \item 使用 Python 开发低频射电天空图像模拟软件: + \link{https://github.com/liweitianux/fg21sim}{\texttt{FG21sim}} \item 利用小波分析等算法,对 X 射线天文图像进行去噪与增强 \item 提取 X 射线天文图像的空间和光谱信息,利用支持向量机(SVM) 进行分类,探测点源 + \item 显著改进星系团射电晕的建模,并考虑低频干涉阵列的复杂仪器效应 + \item 量化评估射电晕对探测宇宙再电离信号的影响,并完成期刊论文 \end{itemize}}% [Python, 机器学习, CNN, SVM, 图像处理] @@ -282,7 +282,7 @@ \begin{entries}[|] \entry{\textbf{英语}}{% \begin{description} - \item[阅读] --- 良好(顺利阅读教材和专业文献) + \item[阅读] --- 良好(阅读技术文档和专业文献) \item[写作] --- 良好(撰写学术论文) \item[听说] --- 日常交流 \end{description} -- cgit v1.2.2