Data Science / NLP / LLM Applications
大四学生，正在系统整理 Python 工程、数据科学、机器学习、NLP/LLM 应用、 数学笔记和项目复盘。这里既是学习档案，也是逐步成型的技术作品集。
把课程项目、技术笔记和实验记录整理成长期可回看的作品体系。
从传统机器学习 baseline 到 DistilBERT + LoRA，再到 XGBoost hybrid 的完整情感分类项目。
DistilBERT / LoRA / XGBoost / Macro F1Python、C++、算法题、项目结构和可复现脚本。
02Math for ML线性代数、SVD、张量分解、优化和模型背后的数学。
03Data SystemsPandas、Dask、Spark、特征工程和大数据分析。
04Portfolio Output把项目文章、GitHub、实验结果整理成可面试讲述的作品。
Python 从入门语法到算法实习工程化：基础、数据结构、脚本、日志与项目模板
这篇文章是给“想投算法实习”的 Python 学习路线。它从最基础的语法开始，但目标不是停在 if、for、list 这些知识点，而是一路接到真实项目里会用到的工程能力：函数拆分、模块组织、文件读写、异常处理、日志、命令行参数、配置文件、实验记录和可复现脚本。
算法实习里的 Python 通常有两种用法：一种是写算法题，要求代码清楚、边界严谨；另一种是写项目和实验脚本，要求数据能读、模型能跑、参数能改、日志能查、结果能复现。这篇文章会把两条线接起来。