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Qian Tang
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Qian Tang
Algorithm Engineer
浙江大学计算机科学与技术硕士在读，研究方向集中在度量空间的索引和查询，特别是高维空间中的最近邻搜索。目前，正在研究分布式图索引技术，以提高分布式环境下高维向量相似性搜索的性能。
  文章统计图
  我的项目
DGI-System
分布式图索引系统 DGI，融合图结构与树结构，实现十亿级高维向量的高效检索与内存优化。
DIMS
一种高效处理异构数据类型相似性搜索的分布式度量索引框架，支持多层索引与成本优化。
OneDB
支持多模态数据的分布式搜索系统，结合模态权重学习与深度强化学习调优，实现高准确率与负载均衡。
QBase
查询感知向量搜索系统 QBase，基于改进的 A3V-tree 和智能相似度判断算法，支持六类向量查询。
ST-LGSL
基于图神经网络的交通流预测框架，在真实数据集上优于现有模型。
  我的技能
C++
90%
Scala
90%
Python
85%
分布式计算
90%
Spark
85%
Hadoop
75%
  其他技能
SFTP SSH Mihomo 系统代理 循环数组 容器设计 STL 算法模板 Git 错误排查 集群部署 Workflow Tips 路径迁移 Linux Java JetBrains Gateway Logseq Clash 源码编译 VS Code Remote-SSH 位运算 二进制处理