探索分子结构与功能之间的联系，构建可复现的图学习实验流程。
PythonPyTorchGraph Learning
A CURIOUS MIND, A PURPOSEFUL JOURNEY虚构内容 · 简历示例
林知远
ZHIYUAN LIN用计算方法，理解生命。
计算生物学博士生，也是一名热爱构建工具的开发者。
关注机器学习与生命科学的交叉，希望把复杂的科学问题，转化为清晰、可靠、可复用的计算方法。
THINK · BUILD · DISCOVER
保持好奇，认真探索。
RESEARCH INTERESTS
机器学习计算生物学可信科学计算
01 /
教育经历
EDUCATION从计算机科学出发，
走向更广阔的交叉研究。
澄江大学 博士在读
计算生物学 · 生命科学与技术学院
研究方向：面向生物分子的机器学习方法与可靠性评估。
远川理工大学 工学学士
计算机科学与技术 · 计算机学院
主要课程：算法设计、概率统计、机器学习、软件工程。
02 /
精选项目
SELECTED WORK把问题拆开，
把想法做出来。
02 PROJECTS
为小型研究团队设计的实验记录工具，让笔记、数据与研究过程有序连接。
TypeScriptReactSQLite
03 /
论文与写作
PUBLICATIONS记录探索的过程，
也分享阶段性的思考。
Learning Molecular Representations Beyond Familiar Structures
研究稿件 · 2025 · 虚构论文示例阅读摘要
本示例讨论分子表示模型在未见结构上的泛化能力，展示如何结合结构划分、基线比较与误差分析，评估模型的适用范围。此摘要仅用于展示简历排版，不对应真实研究成果。
A Practical Guide to Reproducible Scientific Workflows
技术文章 · 2024 · 虚构文章示例阅读摘要
本示例介绍研究代码的组织、实验配置的记录以及结果追溯的方法，用于演示个人主页中的文章列表与摘要展开效果，不对应已发表文章。
04 /
实践经历
EXPERIENCE机器学习研究实习生
青禾智能研究院 · 科学计算组
- 参与生物分子数据清洗与建模，建立统一的数据处理流程。
- 设计模型比较实验，整理可复现的实验配置和评估报告。
- 开发结果可视化工具，支持团队讨论与研究迭代。
05 /
技能与工具
TOOLKIT01编程与开发
Python · TypeScript · SQL
Git · Linux · Docker
02机器学习与数据
PyTorch · scikit-learn · Pandas
图神经网络 · 模型评估 · 数据可视化
03研究与表达
实验设计 · 学术写作 · LaTeX
可复现工作流 · 技术文档
04语言
中文 · 母语
英文 · 学术阅读与技术交流
LET'S CONNECT
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欢迎交流研究想法、开源工具，或是有趣的合作机会。
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