学习 · 研究 · 构建
Tommie 的数字花园
研究射频信号与开集识别,
也把反复遇到的问题,做成可复用的工具。
Master's student in Electronic Information / AI Agent & Embedded AI
关注领域无人机射频开集识别PyTorch嵌入式 AIAgent SkillsPythonLinuxGitHub Actions
用 PyTorch 训练无人机射频 STFT 分类器,并在特征空间上拟合 Virtual-logit Matching(ViM),区分已知类别与未知信号。
PythonPyTorchViMResNet
面向射频时频谱图分类的研究代码,包含可学习散射网络、ViT 与 CNN 基线、多种组合模型,以及训练、评估和频谱图处理脚本。
PythonPyTorchKymatiotimm
OPEN SET / CALIBRATION 流程示意 基于 ResNet-50 的开集识别复现项目,覆盖闭集训练、MAV 与距离统计、Weibull 尾部拟合、OpenMax 分数重校准和未知类阈值评估。
PythonPyTorchResNet-50OpenMax
AGENT / NOTIFICATIONS 流程示意 ☆ 2
面向 Claude Code 与 Codex 的 Windows 托盘通知管理器;集中配置通知渠道,并为 Claude Code 保留终端与远程交互回复流程。
PythonWindowsFlaskWinRT