我是G~，一名专注于 Python 数据分析与机器学习 的开发者。我毕业于 昆明理工大学津桥学院，主修 水利水电工程，但在学习过程中逐渐发现了对 数据科学、人工智能与自动化编程 的兴趣，并深入研究 Python 相关技术。目前，我在 中国烟草 从事 烟草分类数据分析，并结合 Python 进行数据处理、模型训练与自动化优化。同时，我也在 水利工程数据分析 领域积累了丰富的项目经验，使用 Python 进行水文建模、数据可视化与预测分析。

我在 Python 生态中积累了丰富的经验，尤其擅长：

数据分析与处理

使用 pandas、NumPy、SciPy 进行数据清洗、转换和统计分析。

结合 SQL（MySQL、PostgreSQL） 进行大规模数据查询与管理。

Matplotlib、Seaborn 数据可视化，生成直观的分析图表。

机器学习 & 深度学习

scikit-learn：用于分类、回归、聚类等任务，如 KNN、随机森林、XGBoost 等。

TensorFlow & PyTorch：用于深度学习模型训练，特别是卷积神经网络（CNN）用于 图像分类 和 目标检测。

OpenCV & PIL：结合计算机视觉技术，对烟草图片进行分类与质量检测。

自动化 & Web 爬虫

Selenium & BeautifulSoup：用于自动化网页交互和数据爬取。

Requests & Scrapy：编写爬虫抓取行业数据，分析市场趋势。

Python 脚本自动化：用于批量处理数据、生成报告、邮件通知等。

API 开发

使用 FastAPI & Flask 开发 RESTful API，实现数据接口与模型服务化。

结合 JSON & WebSockets 进行数据交互，提高系统灵活性。

DevOps & 部署

使用 Docker 容器化部署 Python 应用，支持跨平台运行。

结合 Linux Shell、Nginx、Gunicorn 进行生产环境优化。

采用 Jenkins & GitHub Actions 进行持续集成与自动化部署。

1. 烟草分类系统（中国烟草 Python 项目）

项目描述

在中国烟草公司，基于 Python + 机器学习 进行烟草分类优化，提升烟叶分级的准确性和自动化程度。

主要工作

数据处理：

使用 pandas 处理大规模烟草质量检测数据（如水分、尼古丁含量）。

通过 NumPy 进行特征工程，筛选关键质量指标。

机器学习分类：

采用 scikit-learn 训练 随机森林分类器 和 XGBoost 模型，提高烟叶分级精度。

使用 OpenCV 对烟叶图像进行 颜色分析、纹理识别，辅助分类。

优化 & 部署：

通过 SQL + FastAPI 构建数据接口，实现 自动化查询。

使用 Docker 部署到服务器，支持远程调用与数据共享。

技术栈

Python | pandas | NumPy | scikit-learn | XGBoost | OpenCV | SQL | FastAPI | Docker

项目成果

烟草分类准确率提升 15%，减少人为误差，提高生产效率。

数据库查询速度优化 30%，提升数据管理与分析能力。

逻辑思维：具备扎实的数据分析和算法优化能力，擅长构建高效的 Python 解决方案。

学习能力：能快速学习新技术，适应不同领域（如烟草行业 & 水利工程）的数据分析需求。

工程化经验：熟悉 从数据处理到模型部署 的完整开发流程，能高效构建和优化 AI 系统。

未来发展方向

Python + AI，深耕机器学习，提升烟草分类与水利预测精度。

自动化数据分析，利用爬虫 + NLP，挖掘行业趋势，提高决策能力。

大数据 & 云计算，扩展 Hadoop / Spark，在大规模数据场景下优化 Python 计算效率。

我是一名 Python 数据分析 & 机器学习工程师，专注于 数据驱动的解决方案。目前，我在 烟草行业 & 水利工程 结合 AI 与数据建模 进行优化，提升生产效率与预测精度。如果你有 Python 相关的技术需求、数据分析任务、自动化开发需求，欢迎交流合作！