引言
我是一名走向神经工程方向的独立学习者。我把学习、科研与工程视为同一条连续的实践,而不是彼此分隔的阶段。
这个站点既是公开的笔记本,也是一种安静的承诺机制:在这里发布的内容,就是我正在认真做的事。
科研方向
脑机接口方向,重点关注鲁棒解码器、免校准模型,以及能在真实噪声下幸存的信号。我尤其被那些有朝一日能恢复患者功能的系统所吸引。
学习路径
深化 BCI 基础
2025 —- 信号处理、计算神经科学与解码器结构
- 端到端复现 EEG 解码基线
- 神经科学与 ML 的每周阅读日志
工程实践
2024- 本地优先笔记系统、数据管道、小型 ML 系统
- 在关键处使用 Rust 与 C
- Linux、shell 与可复现工作流
开始这条长路
2023- 第一份严肃的神经科学阅读清单
- 并行加深数学与编程基础
- 第一批 Kaggle notebook:习惯先于热度
项目实践
能够完成、能够交付、能够从中学到东西的小项目:EEG 解码流水线、文献笔记应用、最小化 spike 排序器,以及持续的每日学习日志。
技术技能
编程语言
PythonTypeScriptRustCBash
工具
LinuxNeovimtmuxGituvDocker
AI / 机器学习
PyTorchNumPyscikit-learnTransformersNotebooks
BCI / 神经科学
MNEEEGSpike sortingHodgkin–HuxleySignal processing
工程与工作流
Local-firstReproducibilityDesign systemsTanStackReact
长期目标
在神经科学与工程的交叉处,做诚实的工作——能够帮助真实的人、且在技术栈的每一层都经得起检视的工作。