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Mukhammaddiyor Abdulazimov

哈尔滨工程大学人工智能专业学生 · ML 推理与全栈

哈尔滨工程大学人工智能专业（全英文授课）三年级学生。我对模型做 CPU 推理基准测试与量化，构建可复现的机器学习评估，并在真实客户项目中积累了 2 年以上的全栈开发经验。正在寻找 AI/ML 与全栈方向的实习机会。

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CPU 推理基准测试

在同一台笔记本 CPU 上对比 PyTorch、ONNX Runtime 与 OpenVINO 的 FP32 和 INT8 性能，并采用受控的测量方法。

  • 3.48×ResNet-18 INT8 对 FP32，OpenVINO
  • 2.6 msOpenVINO INT8，batch 1
  • PyTorch
  • ONNX Runtime
  • OpenVINO
  • NNCF

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SST Baselines

针对北太平洋两个区域的每日海表温度（NOAA OISST）的基线方法与可复现的评估。

  • 6个基线方法
  • 40个测试
  • Python
  • NOAA OISST
  • Ridge regression

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Gesture Control

通过摄像头和手势控制电脑，使用 MediaPipe 手部追踪与 OpenCV。

  • 29.9 FPS摄像头 + 追踪，CPU
  • 228个测试，约 1.6 秒
  • MediaPipe
  • OpenCV
  • Python

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技能

ML 与推理

  • PyTorch
  • ONNX Runtime
  • OpenVINO
  • NNCF
  • INT8 量化
  • MediaPipe
  • OpenCV

数据与评估

  • 配对 Bootstrap
  • McNemar 检验
  • 嵌套交叉验证
  • 岭回归
  • 性能分析

全栈

  • Python
  • FastAPI
  • React
  • Flutter
  • PostgreSQL

工具

  • Git
  • GitHub
  • CI
  • Claude Code