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• 技术：2022年研究了知识图谱增强推荐算法，主要结合图表示学习技术GNN，使用DGL和PyG框架。业余时间学习图形学研究，使用OpenGL、FFmpeg、Manim和Taichi等工具做动画和剪辑。
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• 技术：2021年开始系统研究推荐算法和开发推荐系统，涉及传统算法和深度学习方法。基于Python的推荐系统和推荐引擎开发。
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• 技术：2020年开始研究排序学习LTR和NLP相关算法研究，涉及指标计算、搜索排序和文本语义化等内容。开始学习深度学习框架PyTorch、TensorFlow，开发中主要使用Python语言和少量Java语言。
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• 技术：2019年工作中接触强化学习和组合优化算法，深入研究了一些基于图谱结构数据的优化搜索问题。2019年中开始时空轨迹数据算法研究，涉及ID融合、模式发现和异常检测等，工作中使用GeoMesa+Spark进行查询和算法开发，GeoServer+OpenLayers做展示。
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• 技术：2018年起开始接触图挖掘算法和知识图谱，主要是Spark GraphX做图计算、Titan（Janus Graph），业余使用Neo4j并学习其中的图算法。日常开发工作主要使用Java语言和MySQL数据库。
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• 技术：2016年中开始系统学习机器学习算法，主要使用Spark MLlib框架开发。工作中也调试React搭建的前端代码。
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• 技术：2016年工作中使用大数据计算框架Spark、Impala，学习Scala语言和函数式编程。日常开发工作主要使用Scala语言和PostgreSQL数据库，Web框架使用Play，部署使用Linux和部分Docker。
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• 技术：2015年开始学习大数据Hadoop相关技术，学习Java语言和Hive、HBase。
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• 技术：2014年工作中接触了移动应用开发。
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• 技术：2013年工作后第一年，主要使用C#做Web后端开发和一些H5前端的调试工作，数据库使用微软的SQL Server，部署使用Hyper-V和Windows Server。
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• 技术：2013年毕业前在学校学习基础课程，编程语言方面主要有C语言、C++语言、C#语言。
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