# 冯允个人网站 > 面向搜索引擎、AI 搜索和智能体检索的公开资料索引。本站介绍冯允的全栈开发、AI 智能体、RAG、模型应用、项目经历和合作方式。 ## Canonical - Site: https://cv.666opc.com - Full knowledge page: https://cv.666opc.com/geo/knowledge.html - JSON-LD profile: https://cv.666opc.com/geo/knowledge.json - Markdown knowledge base: https://cv.666opc.com/geo/knowledge.md ## Core Pages - [首页](https://cv.666opc.com/) - [关于](https://cv.666opc.com/about) - [项目经历](https://cv.666opc.com/projects) - [技术栈](https://cv.666opc.com/skills) - [模型与 AI 能力](https://cv.666opc.com/models) - [联系合作](https://cv.666opc.com/contact) ## Summary 热爱技术与产品，从14年接触编程之初专注于全栈开发，游戏，AI应用和业务流程，至今经历大大小小超过35款产品，绝大部分一个人独立从0到1落地实现到上线。23年末开始用AI辅助到目前指挥多智能体全自动实施开发，Token火力弹药充足下现在产能足以匹敌之前数十人规模传统开发团队。 ## Representative Projects - 帝国志: 古代文明战争为背景的即时战略游戏。 - 简历智能体: 面向企业招聘场景的智能体平台，支持简历解析、人才库沉淀、岗位需求管理与候选人智能匹配。 - 谁是卧底+剧本杀: 在线多人谁是卧底派对+剧本杀游戏，支持实时语音与文字互动。 - 高考志愿推荐AI版: 为高考生提供智能志愿填报方案，数据分析与院校推荐服务。 - EasyGo 全球离线翻译: 支持 100+ 语言的离线翻译应用，内置会议录音、纪要分析与离线Gemma 4B 多模态模型。 - 股票量化分析系统: 基于机器学习的股票数据分析与量化分析系统，自动化交易信号推送。 - 音乐协作平台: 连接全球音乐人的在线音乐项目协作平台，集成社区,与区块链版权保护与AI创作工具（MV生成，AI歌手，图片生成，音乐创作等AI模型）。 - 企业级知识库与 LLM 智能问答平台: 面向企业内部知识沉淀与智能检索的 LLM 问答平台，支持多模型对话、知识库问答、联网检索与权限隔离。 - 沙弥超级智能体助手: 基于多智能体编排本地执行引擎的超级智能体助手，数字员工，支持知识问答、任务拆解、代码开发与办公自动化工作流。 - 区块链版权登记系统: 基于区块链技术的数字内容版权登记与确权平台。 - 智能会议: 基于AI的会议全流程智能化管理平台，实时转录与智能分析，在线视频。 - 法律智能体: 收录海量法律法规与案例，支持智能检索与分析。 ## AI And Model Capabilities - Ridge Regression: L2正则化线性回归，通过惩罚项抑制过拟合，适用于高维特征与多重共线性场景。 - Random Forest: 集成多棵决策树进行投票或平均，抗过拟合能力强，广泛用于特征重要性筛选与基线建模。 - Extra Trees: 极端随机树算法，比随机森林引入更多随机性，训练速度更快，方差更低。 - Gradient Boosting: 梯度提升集成算法，通过迭代训练弱学习器纠正前一轮误差，提升预测稳定性与泛化能力。 - TimesFM 时序基础模型: Google Research开源的时序预测基础模型，预训练于大规模真实时序数据，零样本预测能力突出。 - Chronos 时序基础模型: Amazon开源的时序预测基础模型，将时序数据词元化后用语言模型建模，零样本泛化能力强。 - N-BEATS: 纯前向深度学习时序预测架构，无需时间序列特征工程，可解释性强，适用于通用时序预测。 - Informer: 基于ProbSparse自注意力的高效长序列预测模型，时间与空间复杂度显著降低。 ## Knowledge Base # 冯允个人网站 RAG 知识库（中文） > 本文档由 `scripts/generate-rag-knowledge.mjs` 自动生成，可作为智能助手、语音助手、智能体和向量库的基础知识。人工补充请写入 `docs/rag/fengyun-knowledge-supplement.zh-CN.md`。 - 生成时间：2026-06-15T09:29:32.522Z - 来源文件：`src/pageContent.tsx`、`src/mockData.tsx`、`src/data/skills.json`、`project.txt` - 推荐回答原则：优先依据本文档和补充文档回答；没有资料支撑时说明“资料里暂未写明”，不要编造联系方式、报价或隐私信息。 ## 助手身份与回答边界 - 助手身份：冯允个人网站的智能助手/即时聊天助手，可回答技术栈、项目经历、合作方式、沟通安排、模型和产品能力。 - 语气：中文场景下自然、简短、偏真人客服式；语音模式每次回答建议 20 到 80 个汉字。 - 合作引导：如果用户有合作意向，引导用户填写联系页表单，留下姓名、邮箱、主题和需求细节。 - 隐私边界：不要编造私人联系方式，不输出 API Key、授权码、后台路径或未公开隐私数据。 ## 个人定位 热爱技术与产品，从14年接触编程之初专注于全栈开发，游戏，AI应用和业务流程，至今经历大大小小超过35款产品，绝大部分一个人独立从0到1落地实现到上线。23年末开始用AI辅助到目前指挥多智能体全自动实施开发，Token火力弹药充足下现在产能足以匹敌之前数十人规模传统开发团队。 ## 核心竞争力 我不仅是一个全栈开发者，更是一个自带完整产研团队产能的超级个体。 在纯手工编码的"古法编程"时代，我就习惯以独立开发者身份包揽从0到1的全生命周期：产品规划、UI交互设计、前后端开发、自动化运维一手贯通，是传统意义上"一人顶五"的全栈多面手，主导过多个项目从0到1的完整落地。 进入AI自动化编程时代后，我的生产力实现了指数级跃升。从过去"以一当十"的高效开发者，进化成如今单人产能足以匹敌数十人规模传统外包团队的"超级个体"，极大加速了业务验证与商业交付。 与当下流行的、完全依赖AI生成代码的"Vibe Coding"玩家不同，我的真正护城河在于深厚的底层工程底蕴与顶层架构能力。AI对我而言只是十倍速的执行引擎，而业务架构的顶层设计能力、技术趋势的前瞻预判力、以及系统底层高可用性与稳定性的绝对把控，才是构成降维打击的核心壁垒。我交付的从来不是"能跑的代码"，而是稳健、可扩展、具备长期商业价值的系统。这三项深层能力，难以被AI快速替代，共同铸就了我在AI时代持续领先的核心竞争力。 ## 首页标签 超级个体、从0到1、产品规划·UI·全栈·运维、工程底蕴、顶层架构、稳健·可扩展·商业价值、核心竞争力 ## 基础资料 | 字段 | 内容 | | --- | --- | | 姓名 | 冯允 | | 年龄 | 28 岁 | | 居住地 | 中国 · 深圳 | | 工作经验 | 10 年+ | | 邮箱 | a1102712387@gmail.com | | 语言 | 粤语 (母语) 普通话/ English | | 个人网站 | https://cv.666opc.com | ## 统计信息 | 指标 | 数值 | | --- | --- | | 年开发经验 | 12 | | 项目经验 | 35+ | | 软件开发技能掌握 | 121+ | | 用户量 | 23W+ | | 代码行数 | 50W+ | ## 联系与合作 - 联系页标题：有项目想法或合作意向？ - 联系页说明：我对创新项目和有挑战性的技术问题充满热情，期待与优秀的你一起创造价值！ - 聊天开场白： - 你好！我是冯允的 AI 助手。很高兴为您服务！ - 您可以问我关于技术栈、项目经历或合作方式的问题。有什么我可以帮您的吗？ - 通常情况下，我会协助冯允处理初期的沟通，帮助他更好地理解您的需求背景。 - 如果您想看更多案例，也可以在导航栏中点击“项目”查看详细的技术复盘。 - 建议问题：合作方式有哪些？、你的技术栈是？、查看您的项目经历 - 合作回答建议：可承接技术咨询、产品原型/MVP、全栈开发、AI/智能体应用、系统重构、数据/推荐/搜索、移动端/小程序、云原生部署等方向；具体周期、报价、交付边界需要用户在联系表单中补充业务背景、预算、时间和目标。 ## 技术栈 ### 编程语言 - Java（85%）：企业级开发首选语言，跨平台、强类型，生态完善，广泛用于后端服务与分布式系统 - JavaScript（80%）：Web 开发核心语言，支持前后端全栈开发，生态极其丰富 - Python（79%）：通用高级编程语言，广泛应用于AI、数据分析、Web开发和自动化脚本 - SQL（75%）：结构化查询语言，数据库操作的基础，用于数据查询、增删改查和数据库管理 - Shell/Bash（72%）：Linux/Unix 脚本语言，用于服务器运维、自动化部署和系统管理 - TypeScript（70%）：JavaScript 的超集，提供静态类型检查，提升大型项目的可维护性和开发效率 - C++（62%）：高性能系统级语言，适用于游戏引擎、嵌入式开发和高性能计算场景 - PHP（49%）：服务端脚本语言，Web 开发老牌选择，Laravel/ThinkPHP 等框架生态成熟 - Windows Batch（49%）：Windows 批处理脚本，用于 Windows 环境下的自动化任务和系统管理 - Dart（48%）：Flutter 的开发语言，语法简洁，支持 AOT/JIT 编译，适用于跨平台移动开发 - Rust（48%）：内存安全的系统编程语言，零成本抽象，适用于区块链底层和高性能场景 - C#（42%）：微软生态核心语言，广泛用于 Windows 应用、Unity 游戏开发和 .NET 后端服务 ### 前端开发 - Vue.js（85%）：渐进式 JavaScript 框架，易上手，双向数据绑定，适合中小型到大型项目 - HTML/CSS（81%）：Web 页面的基础技术，HTML 定义结构，CSS 负责样式与布局 - React（81%）：Meta 开源的 UI 库，组件化开发，虚拟 DOM，广泛用于单页应用和企业级前端 - Pinia（81%）：Vue 官方推荐的状态管理库，轻量灵活，支持 TypeScript 和 DevTools - Axios（80%）：基于 Promise 的 HTTP 客户端，支持请求拦截、响应处理，前后端通信首选 - Redux/Zustand（80%）：前端状态管理方案，Redux 适合大型应用，Zustand 轻量简洁 - Webpack/Vite（80%）：前端构建打包工具，Webpack 功能强大，Vite 开发体验极速 - Sass/Less（80%）：CSS 预处理器，支持变量、嵌套、混入等特性，提升样式代码可维护性 - Tailwind CSS（75%）：原子化 CSS 框架，通过工具类快速构建自定义 UI，提升开发效率和一致性 - Ant Design（75%）：蚂蚁集团开源的企业级 UI 组件库，适合中后台系统开发 - Element UI（70%）：饿了么开源的 Vue 组件库，提供丰富的表单、表格和布局组件 - ECharts（65%）：百度开源的数据可视化图表库，支持折线图、柱状图、地图等多种图表类型 - Node.js（62%）：基于 V8 的 JavaScript 运行时，支持服务端开发，事件驱动、非阻塞 I/O - Next.js（60%）：React 全栈框架，支持 SSR/SSG/ISR，内置路由优化，提升 SEO 和首屏性能 - Three.js（60%）：WebGL 3D 图形库，用于在浏览器中渲染 3D 场景和交互式可视化 ### 后端开发 - Spring Boot（88%）：Spring 生态的快速开发框架，自动配置、内嵌容器，简化企业级应用开发 - Spring Cloud（82%）：微服务架构解决方案，提供服务注册、配置中心、网关、熔断等分布式能力 - FastAPI（80%）：Python 高性能 Web 框架，自动生成 API 文档，原生支持异步和类型校验 - Netty（80%）：高性能异步事件驱动网络框架，用于构建高并发 TCP/UDP 服务和 WebSocket 应用 - Flask（80%）：Python 轻量级 Web 框架，灵活可扩展，适合小型项目和 API 服务 - Gradio（77%）：Python 快速构建 AI 演示界面，几行代码即可创建交互式 Web 应用，展示机器学习模型 - Jackson / Gson（75%）：JSON 序列化/反序列化库，Jackson 性能优异，Gson 使用简便，前后端数据交互基础 - MyBatis-Plus（75%）：MyBatis 增强工具，提供 CRUD 接口、代码生成器和分页插件，减少样板代码 - Log4j/Logback（75%）：Java 日志框架，支持多级别日志输出、文件滚动和异步日志，便于问题排查 - Lombok（75%）：Java 注解工具，自动生成 getter/setter/构造器等样板代码，简化 Java Bean 开发 - JWT（75%）：JSON Web Token，无状态身份认证方案，广泛用于前后端分离架构的登录鉴权 - Hutool（71%）：国产 Java 工具库，封装文件、加密、HTTP、日期等常用操作，减少重复造轮子 - Spring Security（65%）：Spring 安全框架，提供认证、授权、攻击防护，保障应用安全 - Swagger/Knife4j（55%）：API 文档自动生成工具，Knife4j 增强 Swagger UI，提升团队协作效率 - EasyExcel（55%）：阿里巴巴 Excel 读写库，低内存解析大文件，适用于数据导入导出场景 - Apache Commons（50%）：Apache 通用工具库集合，提供 IO、Lang、Collections 等基础工具，Java 开发必备 - Dubbo（40%）：Apache 高性能 RPC 框架，用于微服务间远程调用，支持负载均衡和服务治理 - ZooKeeper（40%）：分布式协调服务，提供配置管理、命名服务和分布式锁，微服务基础设施组件 - Apache POI（40%）：Apache Office 文档处理库，操作 Word/Excel/PPT，适用于报表生成和文档处理 - Spring（20%）：Java 最主流的开发框架，IoC 容器和 AOP 编程，为企业级应用提供基础设施 - SpringMVC（20%）：Spring 的 Web MVC 框架，基于注解的控制器，处理 HTTP 请求与响应 - MyBatis（20%）：半自动化 ORM 框架，灵活编写 SQL，映射结果集到 Java 对象 - Hibernate（10%）：全自动化 ORM 框架，自动生成 SQL，支持 HQL 查询和缓存机制 - Struts2（10%）：早期 Java Web MVC 框架，基于过滤器机制，用于传统企业项目维护 ### 数据库 - MySQL（90%）：最流行的开源关系型数据库，支持事务、索引和主从复制，适用于绝大多数业务场景 - Redis（90%）：高性能内存键值存储，用于缓存、会话管理、排行榜和消息队列等场景 - Minio（85%）：高性能对象存储服务，兼容 Amazon S3 API，适用于文件、图片和视频存储 - Elasticsearch（75%）：分布式全文搜索引擎，支持复杂查询和聚合分析，用于日志检索和站内搜索 - SQLite（75%）：轻量级嵌入式关系数据库，零配置，适合移动端和小型应用的本地存储 - SQL Server（20%）：微软关系型数据库，与企业级应用深度集成，支持 BI 分析和报表服务 - SeaweedFS（20%）：分布式文件系统，擅长处理海量小文件，支持快速上传下载和纠删码 ### 中间件 - Nacos（80%）：阿里巴巴开源的服务注册与配置中心，支持动态配置和服务发现 - ShardingJDBC（70%）：分库分表中间件，客户端方式接入，简化大规模数据的分片和读写分离 - Sentinel（70%）：阿里巴巴流量防护组件，提供限流、熔断和系统保护，保障服务稳定性 - Seata（70%）：阿里巴巴分布式事务解决方案，支持 AT/TCC/Saga 模式，保证数据一致性 - Pulsar（65%）：Apache 分布式消息队列，支持多租户，持久化和 Geo 复制 - RocketMQ（60%）：阿里巴巴开源的分布式消息中间件，高吞吐、低延迟，适合电商场景 - RabbitMQ（30%）：基于 AMQP 协议的消息队列，支持多种消息模式，异步解耦和削峰填谷 ### 移动开发 - H5 移动端（81%）：移动端 Web 页面开发，响应式布局适配多种屏幕，适用于营销页和活动页 - 微信小程序（80%）：微信生态内的轻应用，无需安装即用，适用于营销活动和服务入口 - Taro（72%）：京东多端统一开发框架，React 语法编译到微信小程序、H5 等多端 - Android（70%）：Google 移动操作系统，Java/Kotlin 开发，市场占有率最高的移动平台 - UniApp（60%）：DCloud 跨平台框架，Vue 语法开发，支持编译到 iOS/Android/小程序/H5 - Flutter（50%）：Google 跨平台 UI 框架，一套代码生成 iOS/Android/Web 应用，自绘引擎流畅度高 - React Native（40%）：Meta 跨平台移动框架，使用 React 语法开发原生应用，支持热更新 ### 开发工具 - Claude Code（96%）：Anthropic 推出的 AI 编程助手，支持终端操作、代码审查和自动化任务 - OpenCode（95%）：开源 AI 编程工具，提供智能代码建议和自动化开发辅助 - Git（91%）：分布式版本控制系统，支持分支管理和团队协作，代码版本管理必备 - VS Code（90%）：微软开源的轻量级代码编辑器，插件生态丰富，支持多种语言和调试 - Codex (OpenAI)（90%）：OpenAI 代码生成模型，理解自然语言描述并生成代码，提升编码效率 - IntelliJ IDEA（85%）：JetBrains 出品的 Java IDE，智能代码补全、重构和调试，Java 开发首选 - Antigravity（85%）：AI 辅助开发工具，帮助开发者加速编码流程和项目构建 - npm / pnpm / yarn（83%）：Node.js 包管理工具，管理前端项目依赖，pnpm 节省磁盘空间 - Chrome DevTools（83%）：浏览器内置开发者工具，支持元素审查、网络监控、性能分析和调试 - Maven / Gradle（80%）：Java 项目构建工具，Maven 约定优于配置，Gradle 灵活高效 - Cursor（80%）：AI 驱动的代码编辑器，基于 VS Code，内置智能代码生成和补全 - Navicat（80%）：数据库可视化管理工具，支持 MySQL/PostgreSQL/SQL Server 等多种数据库 - Android Studio（65%）：Google 官方 Android IDE，集成模拟器、布局编辑器和性能分析工具 - Postman（55%）：API 测试与调试工具，支持接口管理、环境变量和自动化测试脚本 - Swagger UI（45%）：API 文档可视化界面，在线测试接口，前后端协作利器 - Eclipse（20%）：老牌开源 Java IDE，插件体系完善，适用于传统 Java 项目开发 ### 区块链 - Substrate（65%）：Parity 开发的区块链开发框架，用 Rust 构建，可快速搭建自定义区块链 - Polkadot（60%）：异构多链架构，支持跨链通信，连接不同区块链网络的协议层 - Ink!（55%）：基于 Rust 的智能合约语言，专为 Substrate 链编写安全可靠的智能合约 ### 应用集成 - OSS 对象存储（86%）：阿里云/腾讯云对象存储集成，用于文件上传、图片处理和静态资源托管 - 邮件服务（85%）：JavaMail 邮件发送，支持 HTML 邮件、附件和模板邮件，用于通知和报表推送 - 微信支付（80%）：微信支付 API 接入，支持 JSAPI/APP/HAP/小程序支付，覆盖移动端支付场景 - 支付宝支付（80%）：支付宝支付 SDK 集成，支持当面付、APP 支付、网页支付等多种支付方式 - 二维码生成（75%）：ZXing 二维码生成与解析，用于支付码、活动签到和扫码识别场景 - 微信登录 / OAuth2（75%）：第三方 OAuth2 登录集成，支持微信/QQ/微博等社交账号快捷登录 - 短信服务（75%）：阿里云/腾讯云短信服务集成，用于验证码、通知和营销短信发送 - 高德地图 API（70%）：高德地图服务集成，提供定位、导航、地理编码和地图展示功能 ### 云与运维 - Linux（85%）：开源操作系统，服务器领域主流选择，稳定性高，社区支持强大 - Nginx（81%）：高性能 Web 服务器和反向代理，支持负载均衡、SSL 和静态资源加速 - Docker（80%）：容器化技术，将应用及其依赖打包成镜像，实现跨环境一致部署 - 域名解析 (DNS)（78%）：域名解析配置与管理，将域名映射到服务器 IP，支持 A/CNAME/MX 记录 - SSL 证书（78%）：HTTPS 证书部署与管理，保障网站数据传输安全，提升用户信任度 - FinalShell（76%）：SSH 客户端工具，集成服务器监控、文件管理和命令终端 - Kubernetes（75%）：容器编排平台，自动化部署、扩缩容和负载均衡，管理大规模容器集群 - Jenkins/CI/CD（75%）：持续集成/持续部署工具，自动化构建、测试和发布流程 - VMware（75%）：虚拟化平台，在一台物理机上运行多个虚拟系统，资源隔离与管理 - 内网穿透（72%）：内网穿透工具（FRP/Ngrok/花生壳），将本地服务暴露到外网，便于开发调试和远程访问 - 宝塔面板（70%）：服务器可视化管理面板，一键部署 LNMP 环境，简化服务器运维 - CDN（69%）：内容分发网络，将静态资源缓存到全球节点，加速用户访问速度 - 阿里云（65%）：国内领先的云计算平台，提供 ECS、OSS、RDS 等全栈云服务 - 火山引擎（55%）：字节跳动旗下云服务平台，提供视频云、数据分析和 AI 能力，突出字节技术生态 - 腾讯云（50%）：腾讯旗下云平台，提供计算、存储、AI 等服务，与微信生态深度集成 - 京东云（50%）：京东旗下云平台，在电商和物流领域有优势，提供稳定的云基础设施 - 百度智能云（35%）：百度云计算平台，突出 AI 能力，提供智能语音、图像识别等 AI 服务 - Hyper-V（30%）：微软虚拟化技术，内置于 Windows Server，支持创建和管理虚拟机 - 华为云（20%）：华为旗下云平台，在企业级服务和混合云方案方面有独特优势 ### 游戏引擎 - Pyrogenesis（70%）：开源 RTS 游戏引擎，C++ 编写，用于 0 A.D. 等即时战略游戏开发 - Egret（65%）：白鹭科技开源的 HTML5 游戏引擎，支持 2D/3D 游戏开发，跨平台发布 - Unity 3D（30%）：全球最流行的跨平台游戏引擎，C# 开发，支持 2D/3D/VR/AR 游戏制作 - Unreal Engine（20%）：Epic Games 出品的顶级 3D 游戏引擎，C++ 开发，画面表现力业界领先 ## 模型与 AI 能力 ### 模型研发流程 - 01 海量数据：汇聚多来源文本、代码、图像、音频等海量数据，并进行清洗、去重与质量筛选。 - 02 预训练：通过自监督学习吸收通用知识与语言能力，形成可迁移的基础模型。 - 03 SFT：使用高质量指令数据进行监督微调，把基础模型塑造成更会完成任务的助手模型。 - 04 强化学习：结合人类反馈或偏好奖励优化回答质量、安全边界与价值观对齐能力。 - 05 量化/蒸馏：通过量化、剪枝或知识蒸馏压缩模型体积，提升推理速度并适配云端或边缘部署。 ### 机器学习 / 传统机器学习 - Ridge Regression：L2正则化线性回归，通过惩罚项抑制过拟合，适用于高维特征与多重共线性场景。 标签：回归、正则化、Ridge - Random Forest：集成多棵决策树进行投票或平均，抗过拟合能力强，广泛用于特征重要性筛选与基线建模。 标签：集成、随机森林、特征筛选 - Extra Trees：极端随机树算法，比随机森林引入更多随机性，训练速度更快，方差更低。 标签：集成、极端随机树、ExtraTrees ### 机器学习 / 集成学习 - Gradient Boosting：梯度提升集成算法，通过迭代训练弱学习器纠正前一轮误差，提升预测稳定性与泛化能力。 标签：GradientBoosting、集成学习、Stacking ### 机器学习 / 时序基础模型 - TimesFM 时序基础模型：Google Research开源的时序预测基础模型，预训练于大规模真实时序数据，零样本预测能力突出。 标签：TimesFM、Google、基础模型 - Chronos 时序基础模型：Amazon开源的时序预测基础模型，将时序数据词元化后用语言模型建模，零样本泛化能力强。 标签：Chronos、Amazon、基础模型 ### 机器学习 / 时序深度学习 - N-BEATS：纯前向深度学习时序预测架构，无需时间序列特征工程，可解释性强，适用于通用时序预测。 标签：N-BEATS、时序预测、深度学习 - Informer：基于ProbSparse自注意力的高效长序列预测模型，时间与空间复杂度显著降低。 标签：Informer、长序列、注意力 - Autoformer：基于自相关机制的时序预测模型，替代传统注意力，擅长捕捉周期性依赖关系。 标签：Autoformer、自相关、周期性 - PatchTST：基于分片策略的Transformer时序预测模型，将时间序列切分为补丁提升效率与表现。 标签：PatchTST、分片、Transformer - PatchTSMixer：基于分片的MLP-Mixer时序预测模型，轻量高效，适合边缘部署与实时推理。 标签：PatchTSMixer、MLP-Mixer、轻量 ### 机器学习 / Boosting - XGBoost：高性能梯度提升框架，支持自定义损失函数与正则化，广泛用于竞赛与工业场景。 标签：Boosting、XGBoost、梯度提升 - LightGBM：微软开源梯度提升框架，基于直方图算法与叶子生长策略，训练速度快，内存占用低。 标签：Boosting、LightGBM、高效 - CatBoost：Yandex开源梯度提升框架，原生支持类别特征处理，无需手动编码，鲁棒性强。 标签：Boosting、CatBoost、类别特征 ### 微调模型 / LLM - Qwen3 4B 微调模型：基于通义千问3 4B参数模型，针对垂直领域数据进行指令微调与LoRA适配，提升特定任务表现。 标签：LLM、LoRA、Qwen3 ### 我的模型 / Audio AI - AI音乐甄别模型：分析音频频谱特征，识别音乐是否由生成式 AI 工具创作，保护原创版权。（指标：99%+） 标签：Audio AI、分类模型 ### 我的模型 / Computer Vision - 蓝色石龙子性别图像识别模型：基于深度卷积神经网络，通过分析石龙子头部与腹部特征，实现高精度的性别自动鉴定。（指标：75%） 标签：CV、深度学习 ### 我的模型 / FinTech - 基金申购赎回预测模型：基于历史交易数据与宏观经济指标，运用时序模型预测基金产品未来的资金流向。（指标：WMAPE 28%） 标签：FinTech、时序模型 ### 我的模型 / Medical AI - 粪便寄生虫卵分类模型：针对显微镜下粪便样本，自动识别并分类多种常见寄生虫卵，辅助医疗诊断。（指标：99%+） 标签：Medical AI、图像分类 ### 应用模型 / 翻译 - M2M-100 多语言翻译模型：Meta开源的任意语言对翻译模型（418M参数），ONNX int8量化，支持100种语言直接互译，无需经过英语中转。 标签：翻译、M2M-100、Meta、离线 ### 应用模型 / 生图 - GPT Image：OpenAI图像生成模型，与GPT深度集成，支持复杂场景理解与精准文字渲染。 标签：生图、GPT Image、多模态 - Banana 图像生成模型：Google轻量级图像生成模型，高效推理，适合端侧与移动端部署。 标签：生图、Banana、轻量 - 万相 Wanx 图像生成：阿里通义万相图像生成模型，中文提示词理解精准，支持文生图与图生图多模式。 标签：生图、万相、中文 ### 应用模型 / 视频生成 - Seedance 2 视频生成：字节跳动视频生成模型，支持高保真人物动作与场景生成，运动控制精准，画质出色。 标签：视频、Seedance、高保真 - FramePack 视频生成：开源视频生成框架，基于扩散模型实现高效视频生成，支持长视频与一致性控制。 标签：视频、FramePack、开源 ### 应用模型 / 音乐生成 - Suno AI 音乐生成：Suno AI音乐生成平台，支持文本描述生成完整歌曲，含歌词、旋律与编曲。 标签：音乐生成、Suno、作词作曲 - ACE-Step 音乐生成：阶跃星辰开源音乐生成模型，支持歌词控制与多语言音乐创作，中文音乐效果突出。 标签：音乐生成、ACE-Step、开源 - LeVo 音乐生成：高质量AI音乐生成模型，支持歌词控制与多风格音乐创作。 标签：音乐生成、LeVo ### 应用模型 / ASR - Whisper 语音识别：OpenAI开源多语言语音识别模型，支持99种语言的自动转录与翻译，鲁棒性强。 标签：ASR、Whisper、多语言 - FunASR 语音识别：阿里达摩院开源语音识别工具，支持中文高精度实时与离线语音转写，集成标点恢复。 标签：ASR、FunASR、中文 - Whisper-Small-244M 离线语音识别：OpenAI Whisper Small模型ONNX int8量化版本，支持99种语言离线识别，移动端本地推理。 标签：ASR、Whisper、离线、ONNX - Sherpa Paraformer 中英语音识别：基于Sherpa-ONNX的Paraformer模型，支持中英双语实时流式识别，WebAssembly浏览器端本地推理。 标签：ASR、Paraformer、Sherpa-ONNX、浏览器端 - Sherpa Zipformer 中英语音识别：基于Sherpa-ONNX的Zipformer模型，高效流式架构，支持中英双语在线语音识别。 标签：ASR、Zipformer、Sherpa-ONNX、流式 ### 应用模型 / LLM - Qwen3 大语言模型：阿里通义千问3，支持中英双语，具备强大推理、代码生成与多轮对话能力。 标签：LLM、Qwen3、对话 - GLM 大语言模型：智谱AI开源中英双语对话模型，支持工具调用、代码执行与长文本理解。 标签：LLM、GLM、对话 - Gemma 多模态模型：Google开源轻量级模型，支持文本与图像理解，适合端侧部署与移动端推理。 标签：LLM、Gemma、多模态 - LLaMA 大语言模型：Meta开源基础大语言模型，社区生态丰富，支持多种微调与部署方案。 标签：LLM、LLaMA、开源 - DeepSeek 大语言模型：深度求索开源大语言模型，推理能力突出，支持数学推理、代码生成与长文本分析。 标签：LLM、DeepSeek、推理 - Moonshot (Kimi) 大语言模型：月之暗面推出的长上下文大模型，支持200万字超长文档理解与网页解析。 标签：LLM、Moonshot、长上下文 - GPT 大语言模型：OpenAI旗舰大语言模型，多模态理解与生成能力强，支持复杂推理、代码编写与工具调用。 标签：LLM、GPT、多模态 - Claude 大语言模型：Anthropic推出的大语言模型，长上下文理解能力突出，擅长分析与写作，安全对齐优秀。 标签：LLM、Claude、安全对齐 - Gemini 大语言模型：Google DeepMind推出的多模态大模型，原生支持文本、图像、视频与代码理解。 标签：LLM、Gemini、多模态 ### 应用模型 / TTS - VITS 语音合成：端到端语音合成模型，支持高质量多说话人语音生成，音质自然流畅。 标签：TTS、VITS、语音合成 - CosyVoice 语音合成：阿里开源多风格语音合成模型，支持零样本语音克隆与跨语言合成。 标签：TTS、CosyVoice、语音克隆 - Piper VITS 离线语音合成：轻量级离线TTS引擎，基于VITS架构，支持多语言多音色，通过Sherpa-ONNX在移动端高效推理。 标签：TTS、Piper、VITS、离线 - MMS VITS 多语言语音合成：Meta MMS多语言语音合成模型，字符级输入无需音素化，覆盖多种小语种。 标签：TTS、MMS、Meta、多语言 - MeloTTS 语音合成：轻量级多语言TTS模型，支持中英日韩等多种语言，基于VITS架构，无需espeak依赖。 标签：TTS、MeloTTS、轻量 ## 项目经历 - 项目数量：35 - 分类：全部、可体验、Web、AI、移动端、大数据、SaaS、硬件、游戏、区块链 ### 帝国志 - ID：28 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：游戏 - 简介：古代文明战争为背景的即时战略游戏。 - 详细说明：一款以古代文明战争为背景的即时战略游戏，玩家需要在地图中探索资源、发展经济、建造建筑、训练不同兵种，并通过科技升级和战术指挥提升整体实力。游戏玩法强调资源管理、基地建设、兵种搭配、领土扩张与实时战斗，适合喜欢策略规划和军事对抗的玩家。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: TypeScript - backend: Node.js - 核心亮点： - 基地建设：玩家需要采集木材、食物、石料等资源，建造民居、兵营、防御塔等设施，逐步发展自己的城镇 - 即时战斗：通过训练步兵、骑兵、弓兵等单位组成军队，根据兵种特点和战场局势进行实时指挥 - 策略发展：围绕资源分配、科技升级、地图探索和领土扩张制定发展路线，在经济与军事之间取得平衡 - 成果指标： - 代码开放：100% - Star：持续增长 ### 简历智能体 - ID：36 - 时间：2026.05 - 2026.06 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、SaaS、招聘 - 简介：面向企业招聘场景的智能体平台，支持简历解析、人才库沉淀、岗位需求管理与候选人智能匹配。 - 详细说明：一套面向企业招聘流程的智能体系统，通过 LLM 自动解析 PDF 与 ZIP 简历包，抽取候选人基础信息、教育经历、工作经历、技能标签与求职意向，并沉淀为结构化人才库。系统支持岗位需求录入、简历批量导入、邮箱同步、候选人管理、匹配任务与结果解释，采用“规则筛选 + 向量召回 + LLM 重排”的三阶段匹配流程，帮助招聘团队从大量简历中快速定位更匹配的人才。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: React、TypeScript、Vite - backend: FastAPI、Python、SQLite、SQLAlchemy - ai: LLM、Embeddings、Vector Recall、Rerank - 核心亮点： - 智能简历解析：通过 LLM 从简历中抽取候选人画像、技能标签、教育经历、工作经历与求职意向 - 三阶段人岗匹配：结合规则过滤、向量召回与 LLM 重排解释，输出候选人与岗位的匹配评分 - 招聘流程管理：覆盖岗位需求、人才库、匹配任务、结果导出和操作日志，支撑招聘团队协同筛选 - 成果指标： - 核心流程：简历到匹配 - 匹配策略：三阶段 - 人才沉淀：结构化 ### 谁是卧底+剧本杀 - ID：29 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：游戏 - 简介：在线多人谁是卧底派对+剧本杀游戏，支持实时语音与文字互动。 - 详细说明：在线多人谁是卧底派对游戏+剧本杀，支持房间创建、实时匹配、语音与文字互动。玩家通过描述词汇找出卧底，包含丰富的词库和智能出题系统。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 3、WebSocket - backend: Spring Boot、Redis、MySQL - 核心亮点： - 实时对战：多人在线实时匹配与语音互动 - 智能出题：丰富词库与智能难度调节 - 房间系统：创建/加入房间，好友开黑 - 成果指标： - 词库规模：5000+ - 同时在线：1000+ ### 高考志愿推荐AI版 - ID：1 - 时间：2022.11 - 2023.01 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、大数据、AI - 简介：为高考生提供智能志愿填报方案，数据分析与院校推荐服务。 - 详细说明：全国普通高考学生根据分数以及兴趣，智能推荐院校，推荐志愿清单。支持进行SaaS分销，创新打造教育垂直领域的多租户分销生态体系。系统实现租户数据隔离与共享的双向机制，构建包含院校库、专业库等核心教育数据的中央数据枢纽，同时支持多级代理分销体系的用户数据穿透式管理。通过智能权限控制引擎，实现“数据联邦共享+用户层级穿透”的创新管理模式，为教育服务机构提供从志愿分析到渠道拓客的全链路数字化解决方案。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 3 (组合式API)、Taro、Axios、Pinia、Element Plus - backend: Spring Cloud Alibaba、Redis、Elasticsearch、Minio、RuoYi - devops: Kubernetes、KubeSphere、Docker、CI/CD - 核心亮点： - 智能推荐算法：基于机器学习的协同过滤算法，结合考生画像进行精准推荐 - 多租户SaaS架构：实现租户数据隔离与共享，支持多级代理分销体系 - 中央数据枢纽：处理千万级院校与专业数据，提供多维度分析 - 成果指标： - 用户数量：100K+ - 志愿方案生成：500K+ - 合作机构：50+ ### EasyGo 全球离线翻译 - ID：4 - 时间：2021.01 - 2021.12 - 角色：技术负责人 - 标签：Android、AI、移动端 - 简介：支持 100+ 语言的离线翻译应用，内置会议录音、纪要分析与离线Gemma 4B 多模态模型。 - 详细说明：针对全球旅行与商务场景开发的离线翻译应用，采用轻量级神经网络模型，实现在移动端的本地高效推理。内置离线 Gemma 4B 多模态模型，支持会议录音、纪要智能分析、AI 问答聊天等功能，无需联网即可使用全部 AI 能力。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - mobile: Gemma、TensorFlow Lite - ai: Transformer、RNN、Gemma 4B、多模态模型 - 核心亮点： - 离线翻译：无需联网即可完成 100+ 语言高质量翻译 - 拍照识别：OCR 技术实现快速路牌与菜单翻译 - 会议录音与纪要：实时录音转写，智能生成会议纪要与分析 - 离线 AI 问答：内置 Gemma 4B 多模态模型，离线 AI 聊天与分析 - 成果指标： - 下载量：5M+ - 翻译准确率：92% - 离线AI模型：Gemma 4B ### 股票量化分析系统 - ID：10 - 时间：2025.09 - 至今 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、大数据 - 简介：基于机器学习的股票数据分析与量化分析系统，自动化交易信号推送。 - 详细说明：开发股票数据集成系统，设计并实现K线数据的多维度特征工程。构建股票分析系统，筛选具有上涨潜力的股票。集成实时行情数据接口，实现自动化交易信号推送系统。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - backend: Python、TensorFlow、Pandas、NumPy - ai: 深度学习、时序预测、特征工程 - 核心亮点： - K线特征工程：设计多维度特征提取，覆盖技术指标与量价关系 - 价格预测模型：基于深度学习的股票价格预测，筛选潜力股 - 实时行情推送：集成实时数据接口，自动化交易信号推送 - 成果指标： - 特征维度：200+ - 信号延迟：<1s - 回测收益：年化15%+ ### 音乐协作平台 - ID：12 - 时间：2025.04 - 至今 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、社区 - 简介：连接全球音乐人的在线音乐项目协作平台，集成社区,与区块链版权保护与AI创作工具（MV生成，AI歌手，图片生成，音乐创作等AI模型）。 - 详细说明：连接全球音乐人的在线音乐项目协作平台。集成音乐人社区功能，包括协创空间、作品展示、技能匹配、项目招募、论坛等。构建区块链版权保护机制，记录每位贡献者的创作内容与权益分配。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: React、Web Audio API - backend: Node.js、Solidity - ai: 推荐算法 - 核心亮点： - 协创空间：音乐人在线协作创作，实时同步项目进度 - 社区生态：作品展示、技能匹配、项目招募、论坛 - 区块链版权：记录创作内容与权益分配，保护原创 - 成果指标： - 注册音乐人：5K+ - 协作项目：1K+ - 版权登记：500+ ### 企业级知识库与 LLM 智能问答平台 - ID：34 - 时间：2026.06 - 至今 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、知识库 - 简介：面向企业内部知识沉淀与智能检索的 LLM 问答平台，支持多模型对话、知识库问答、联网检索与权限隔离。 - 详细说明：面向企业内部知识资产治理打造的智能知识中枢，将制度文档、业务资料、项目沉淀、技术手册与运营经验统一纳入知识库管理，通过向量检索、语义召回、上下文重排与大模型推理形成可追溯的智能问答能力。平台支持多模型接入、流式对话、知识库引用、联网增强检索、图片生成、用户权限隔离与额度管理，帮助团队把分散文档转化为可持续演进的组织知识资产。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: SvelteKit、Svelte 5、TypeScript、Tailwind CSS - backend: FastAPI、Python、SQLite/PostgreSQL、Redis - devops: Docker、Docker Compose、Shell、Linux - 核心亮点： - 知识语义中枢：对企业文档进行语义索引与向量化管理，让内部资料可以被精准检索和智能问答 - LLM 智能问答：支持多模型流式对话、上下文增强与引用溯源，提升知识查询和决策辅助效率 - 企业权限隔离：按用户、角色和知识域控制访问边界，保障内部资料在可控范围内流转 - 成果指标： - 知识形态：企业内网 - 核心能力：知识问答 - 权限隔离：已接入 ### 沙弥超级智能体助手 - ID：35 - 时间：2026.06 - 至今 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、智能体 - 简介：基于多智能体编排本地执行引擎的超级智能体助手，数字员工，支持知识问答、任务拆解、代码开发与办公自动化工作流。 - 详细说明：沙弥超级智能体助手是一套面向个人与团队的智能体工作台，通过意图理解、任务规划、多智能体协同与工具编排，执行代码检索、文件读写、Shell、Git、MCP 工具调用和权限审批。系统将 LLM 对话、知识库、项目上下文、本地执行环境与自动化任务统一到一个持续会话中，让智能体可以从“回答问题”进一步升级为“理解目标、拆解任务、调用工具、验证结果并持续迭代”的执行型助手。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: SvelteKit、Tauri、TypeScript - backend: FastAPI、Rust、Axum、WebSocket - ai: Hermes、Claw Codex、MCP、Agent Session - 核心亮点： - 智能编排：负责意图识别、任务规划、多智能体协同和工具路由，让复杂任务可以分阶段推进 - 执行引擎：连接本地项目与运行环境，支持代码搜索、文件修改、Shell、Git 和 MCP 工具调用 - 可控自动化闭环：对高风险操作进行权限审批，并通过时间线展示工具调用、执行结果和验证状态 - 成果指标： - 智能体编排：Hermes - 本地执行：Claw Codex - 工具能力：MCP/终端/Git ### 区块链版权登记系统 - ID：33 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：区块链 - 简介：基于区块链技术的数字内容版权登记与确权平台。 - 详细说明：基于区块链技术的数字内容版权登记与确权平台，支持作品上链存证、版权认证、版税分成。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 3 - backend: Spring Boot、Solidity、MySQL - 核心亮点： - 作品上链存证：将数字作品信息写入区块链，生成不可篡改的存证记录与可信时间戳 - 版权确权认证：支持作品登记、权属认证与授权记录管理，为版权保护和维权提供依据 - 版税分成：根据版权归属与授权规则进行收益分配，让创作者、平台和合作方分账更透明 - 成果指标： - 项目状态：保密 ### 智能会议 - ID：14 - 时间：2025.03 - 2025.04 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI - 简介：基于AI的会议全流程智能化管理平台，实时转录与智能分析，在线视频。 - 详细说明：基于AI的会议全流程智能化管理平台。实时语音转录：集成ASR引擎，实现多语言实时转录，支持多人对话分离。智能分析：接入大语言模型，自动提取会议关键议题、决策点和行动项。任务管理：自动识别任务分配并生成待办事项，推送邮件。风险预警：分析会议内容，识别潜在项目风险与延期信号。会议摘要：生成结构化会议纪要，支持下载和归档。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: React、WebSocket - backend: Python、FastAPI - ai: ASR、大语言模型、NLP - 核心亮点： - 实时语音转录：集成ASR引擎，多语言实时转录，多人对话分离 - 智能分析：LLM自动提取关键议题、决策点和行动项 - 风险预警：识别潜在项目风险与延期信号 - 会议摘要：生成结构化会议纪要，支持下载归档 - 成果指标： - 转录准确率：95%+ - 转录延迟：<2s - 支持语言：10+ ### 法律智能体 - ID：5 - 时间：2020.03 - 2020.12 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、数据库、AI - 简介：收录海量法律法规与案例，支持智能检索与分析。 - 详细说明：为法律从业者提供专业、权威的法律搜索平台。支持全文检索、法条比对、案例关联分析等功能。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 2、Element UI - backend: Java、Spring Boot、Elasticsearch - 核心亮点： - 智能检索：基于语义理解的精准搜索 - 关联分析：自动挖掘法条与案例之间的联系 - 成果指标： - 收录条目：10M+ - 搜索速度：100ms ### 医学智能体 - ID：6 - 时间：2019.06 - 2020.02 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、医学信息 - 简介：医学文献与知识库，辅助临床决策与研究。 - 详细说明：集成全球权威医学文献，通过知识图谱技术构建医学实体关联，为医生提供临床诊疗建议。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: React、Redux - backend: Python、Django、Neo4j - 核心亮点： - 知识图谱：构建 10W+ 医学实体关联 - 决策辅助：提供循证医学证据支持 - 成果指标： - 文献总量：20M+ - 活跃医生：50K+ ### 程序员笔试题库 - ID：7 - 时间：2018.09 - 2019.05 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、技术资料 - 简介：面向程序员笔试场景的题库资料库，整理常见技术题目与参考答案。 - 详细说明：用于沉淀程序员招聘笔试相关题目的资料管理平台，覆盖基础知识、算法逻辑、数据库、网络、前端、后端等常见方向，支持题目分类整理与答案维护，方便查询、复习和内部共享。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 2 - backend: Go、Redis - 核心亮点： - 题库沉淀：按技术方向和知识点整理程序员笔试常见题目，形成可持续维护的资料库 - 答案维护：为题目配套整理参考答案与解析说明，便于快速查阅和复习巩固 - 成果指标： - 资料类型：题目/答案 - 覆盖方向：多技术栈 ### DAW 数字音频工作站 - ID：11 - 时间：2025.05 - 至今 - 角色：技术负责人 - 标签：Web - 简介：基于Web的在线音乐制作与协作平台，国内同类软件屈指可数。 - 详细说明：基于Web的在线音乐制作与协作平台，主导音频处理引擎架构设计，实现低延迟实时协作。开发多轨音频编辑器，支持剪辑、混音、效果器链路等专业功能。实现基于WebRTC的多人在线视频会议，支持同时在线制作。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Web Audio API、WebRTC、Canvas - backend: Node.js、WebSocket - 核心亮点： - 音频处理引擎：主导低延迟音频处理引擎架构设计 - 多轨编辑器：支持剪辑、混音、效果器链路等专业功能 - WebRTC协作：多人在线视频会议，同时在线制作 - 成果指标： - 延迟：<20ms - 轨道数：32+ - 效果器：20+ ### 中专高职志愿推荐系统及分销管理后台 - ID：25 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、移动端、SaaS - 简介：广东学考志愿填报推荐系统，覆盖高中生、高职生、中专生及3+证书考生。 - 详细说明：为广东参加学考的普通高中生、高职生、中专生、3+证书报考生打造的一款根据考生的分数以及兴趣，智能推荐院校，填报志愿清单，查看大专院校、专业、证书要求信息等的小程序。采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，Redis做主要数据库，Elasticsearch做搜索数据库，MinIO做文件存储数据库。Spring Boot+RuoYi+Element UI框架作为管理后台，客户端采用Vue3（组合式API）+Taro+Axios+Pinia。运维基于Kubernetes+KubeSphere云原生Docker容器自动化运维。主要模块：院校库、专业库、分数线、证书库、院校推荐、志愿匹配、会员购买。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: Vue 3 (组合式API)、Taro、Axios、Pinia、Element UI - backend: Spring Cloud Alibaba、Spring Boot、RuoYi、Redis、Elasticsearch、MinIO - devops: Kubernetes、KubeSphere、Docker、CI/CD - 核心亮点： - 学考定制化：专为广东学考、高职、中专、3+证书考生定制 - 证书要求匹配：根据证书要求智能匹配可报考院校专业 - 微服务+云原生：Spring Cloud Alibaba + KubeSphere全栈运维 - 成果指标： - 覆盖院校：500+ - 证书类型：100+ - 考生服务：10W+ ### 项目发掘平台 - ID：8 - 时间：2017.06 - 2018.08 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、爬虫、大数据 - 简介：自动搜集发现潜在项目，国企，民企和政府的公开招标项目。 - 详细说明：投标项目平台。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: React、Next.js - backend: Node.js、MongoDB - 核心亮点： - 商机挖掘：从公开招标信息中挖掘潜在项目机会，覆盖政府、国企与民企采购需求 - 投标决策支持：整理项目关键信息，辅助判断投标价值、竞争机会与跟进优先级 - 成果指标： - 入驻项目：500+ - 融资总额：10M+ ### 高考志愿推荐小程序 - ID：24 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：移动端 - 简介：全国高考智能志愿填报推荐系统，支持抖音、微信小程序及Web管理后台。 - 详细说明：全国普通高考学生根据分数以及兴趣，智能推荐院校，推荐志愿清单，查看全国高校、专业信息等。采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，Redis做主要数据库，Elasticsearch做搜索数据库，MinIO做文件存储数据库。Spring Boot+RuoYi+Element UI框架作为管理后台，客户端采用Vue3（组合式API）+Taro+Axios+Pinia。运维基于Kubernetes+KubeSphere云原生Docker容器自动化运维。主要模块：院校库、专业库、分数线、证书库、院校推荐、志愿匹配、会员购买。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3 (组合式API)、Taro、Axios、Pinia、Element UI - backend: Spring Cloud Alibaba、Spring Boot、RuoYi、Redis、Elasticsearch、MinIO - devops: Kubernetes、KubeSphere、Docker、CI/CD - 核心亮点： - 智能推荐算法：基于分数与兴趣的精准院校志愿推荐 - 高并发架构：分数线公布期间应对海量并发访问 - 微服务+云原生：Spring Cloud Alibaba + KubeSphere全栈运维 - 成果指标： - 院校数据：3000+ - 专业数据：50000+ - 志愿方案：50W+ ### 基金申购赎回预测 - ID：13 - 时间：2025.07 - 2025.08 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、大数据、FinTech - 简介：蚂蚁财富基金产品申购赎回预测竞赛，1080支队伍中排名Top 1%。 - 详细说明：蚂蚁财富平台预测基金产品的长周期申购和赎回行为，借助大模型自行获取和构造其他有效特征，训练时序模型，有效建模产品收益和市场行情波动，预测每只基金7天内每天的申购量和赎回量。竞赛成绩：在1,080支参赛队伍中排名第11位（Top 1%），WMAPE误差28%。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - ai: 时序模型、大语言模型、特征工程、Python - 核心亮点： - 时序预测模型：训练时序模型预测基金申购赎回量 - 大模型特征工程：借助大模型自动获取和构造有效特征 - Top 1%排名：1080支队伍中排名第11位 - 成果指标： - 竞赛排名：11/1080 - 百分位：Top 1% - WMAPE：28% ### 集成语音交互智能机器狗 - ID：18 - 时间：2024.06 - 2025.08 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、硬件、机器人 - 简介：集成语音识别、大语言模型与动作控制的智能机器狗交互系统。 - 详细说明：集成语音识别与语音合成模块，实现自然语言对话功能（1.2-1.5秒延迟）。接入大语言模型API，赋予机器狗多轮对话与情境理解能力。开发动作控制系统，根据对话内容触发相应的肢体动作与表情。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - backend: Python、ROS - ai: ASR、TTS、大语言模型、NLP - 核心亮点： - 语音交互：语音识别与合成，1.2-1.5秒低延迟对话 - LLM对话引擎：接入大语言模型，多轮对话与情境理解 - 动作控制系统：根据对话内容触发肢体动作与表情 - 成果指标： - 对话延迟：1.2-1.5s - 动作响应：<500ms - 对话轮次：20+ ### 宠物冷暖毯 - ID：2 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：AIoT、硬件 - 简介：面向狗狗与爬行动物的智能恒温地面垫，提供精准地面恒温服务。 - 详细说明：面向狗狗及爬行动物（如蜥蜴、蛇类等）设计的智能宠物冷暖毯，通过温度传感器实时监测地面温度，配合半导体制冷/加热模块实现精准恒温控制。支持手机App远程调控温度，根据宠物品种和体重智能推荐适宜温度区间，为宠物提供舒适安全的地面恒温环境。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3、UniApp - backend: Spring Boot、MySQL、Redis - ai: IoT、MQTT、嵌入式开发 - 核心亮点： - 精准恒温：半导体制冷/加热，地面温度精准控制在±0.5℃ - 品种智能推荐：根据宠物品种与体重自动推荐适宜温度区间 - App远程控制：手机App实时监控与调控温度 - 安全防护：防过热、防咬、防水设计，保障宠物安全 - 成果指标： - 温控精度：±0.5℃ - 温度范围：15-40℃ - 适用宠物：狗/爬宠 ### 俄罗斯机场管理系统 - ID：3 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、大数据 - 简介：因Microsoft在俄受制裁，为机场重建一套替代Microsoft Dynamics AX的飞机维护与服务管理系统。 - 详细说明：复制一套现有机场/飞机服务管理软件。原系统基于Microsoft Dynamics AX，员工在里面录入飞机维护/服务数据，再同步到俄罗斯会计软件1C。因AX/Microsoft在俄罗斯受制裁，客户需要摆脱原平台，重建一套功能相似的新系统。前端展示层采用Vue.js，后端采用Java，数据库采用PostgreSQL，同时实现与俄罗斯会计软件1C的数据同步。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue.js - backend: Java、PostgreSQL - devops: 1C 集成 - 核心亮点： - AX系统替代：因制裁脱离Microsoft Dynamics AX，重建功能等价系统 - 飞机维护管理：员工录入飞机维护与服务数据，全流程管理 - 1C会计同步：与俄罗斯会计软件1C实现数据同步对接 - 成果指标： - 功能覆盖：AX 100% - 数据迁移：零丢失 - 1C同步：实时 ### 音乐AIGC检测 - ID：17 - 时间：2025.05 - 2025.06 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、Audio - 简介：研究AI生成音乐的频谱特征差异，检测准确率达98%。 - 详细说明：研究AI生成音乐的频谱特征与人工创作的差异模式。训练音频分类模型，识别主流AI音乐生成工具。开发Web端检测服务，支持音频文件上传与实时分析。实现检测结果可视化，标注AI特征的具体时间段与置信度。模型性能：对主流AI生成音乐的检测准确率达98%。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: React - ai: 深度学习、音频分析、PyTorch、Python - 核心亮点： - 频谱特征研究：研究AI生成音乐与人工创作的频谱差异 - 音频分类模型：识别主流AI音乐生成工具 - 可视化检测：标注AI特征时间段与置信度 - 成果指标： - 检测准确率：98% - 支持工具：10+ - 分析速度：<3s ### AI营销信系统 - ID：15 - 时间：2025.04 - 2025.04 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、大数据 - 简介：基于目标用户画像的智能营销邮件自动化生成平台。 - 详细说明：基于目标用户画像的智能营销邮件自动化生成平台。开发社交平台信息爬虫，抓取微博、抖音等平台的用户公开资料。构建用户画像分析模块，提取行业、职位、兴趣等关键特征。设计Prompt Engineering策略，调用大模型生成个性化营销文案。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: React - backend: Python、Scrapy - ai: 大语言模型、Prompt Engineering - 核心亮点： - 社交平台爬虫：抓取微博、抖音等平台用户公开资料 - 用户画像分析：提取行业、职位、兴趣等关键特征 - 智能文案生成：Prompt Engineering策略驱动大模型生成营销文案 - 成果指标： - 数据源：5+ - 文案生成：<5s - 打开率提升：40% ### 蓝舌石龙子性别识别与粪便虫卵检测 - ID：16 - 时间：2025.05 - 2025.06 - 角色：技术负责人 - 标签：AI、医学信息、论文 - 简介：基于深度学习的石龙子性别识别与粪便寄生虫卵检测研究（论文）。 - 详细说明：基于深度学习的石龙子性别识别与粪便寄生虫卵检测研究（论文）。寄生虫卵分类模块（11000张图片）达到98.43%的识别准确率。石龙子性别识别模块（200张图片左右的数据）达到75%的分类准确率。Gradio界面集成两个专业诊断模块，为兽医临床实践和动物学研究提供便捷的AI辅助诊断工具。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - ai: PyTorch、CNN、深度学习、Gradio、Python - 核心亮点： - 寄生虫卵分类：11000张图片数据集，98.43%识别准确率 - 性别识别：深度学习石龙子性别识别，75%分类准确率 - Gradio集成：双模块AI辅助诊断工具界面 - 成果指标： - 虫卵准确率：98.43% - 性别准确率：75% - 数据集：11000+ ### HK音乐盒子 - ID：9 - 时间：2023.06 - 2024.02 - 角色：技术负责人 - 标签：IoT、移动端、SaaS - 简介：获得正版音乐授权的商用播放盒子，支持定时广播、定时播放列表与播放统计，面向公共场所与门店接入。 - 详细说明：一款获得正版音乐授权的商用音乐播放盒子，专为公共场所、门店等商业场景设计。支持定时广播推送，可按时间段自动切换播放内容；支持定时播放列表管理，门店可根据营业时段灵活编排音乐；内置播放统计功能，实时追踪播放记录与使用数据，助力运营决策。即插即用，快速接入，为商业空间提供合规、智能的背景音乐解决方案。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3、UniApp、Pinia - backend: Spring Boot、Redis、MySQL - devops: Docker、CI/CD - 核心亮点： - 定时广播：按时间段自动推送广播内容，无需人工值守 - 定时播放列表：根据营业时段灵活编排音乐播放计划 - 播放统计：实时追踪播放记录与使用数据 - 正版授权：获得音乐版权授权，商业场景合规使用 - 成果指标： - 授权曲库：100W+ - 接入门店：500+ - 系统可用性：99.9% ### POS机营销系统 - ID：21 - 时间：未填写 - 角色：全栈开发 - 标签：Web、SaaS - 简介：基于分布式架构重构的POS机积分返佣营销系统，含公众号、H5、Web管理后台。 - 详细说明：原系统是用C#实现的，技术架构落后，随着用户量日渐增多，旧系统架构不堪重负，重新采用Java+Spring Boot+Dubbo+RabbitMQ+Redis分布式架构等技术重构该项目。主要模块：对接收单机构推送的账单数据，返还积分或奖励商户，任务触发奖励，返佣奖励，业务员奖励以及会员管理，钱包提现，各种交易数据统计等。项目难点：高峰期接收机构瞬间推送的海量交易数据，提现功能的可靠性和安全性。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue、H5、微信公众号 - backend: Spring Boot、Dubbo、RabbitMQ、Redis、MySQL - 核心亮点： - 分布式重构：从C#迁移至Java分布式架构，承载更大用户量 - 海量数据处理：高峰期处理机构瞬间推送的海量交易数据 - 积分返佣体系：积分奖励、返佣、任务触发、业务员奖励 - 成果指标： - TPS峰值：5000+ - 商户覆盖：10000+ - 日均交易：50W+ ### AI智能平板电脑学习平台 - ID：19 - 时间：2024.09 - 2025.03 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、AI、硬件 - 简介：以AIoT智能平板为载体的教育数字化基础设施，下一代自适应学习系统。 - 详细说明：以AIoT智能平板为载体，构建"终端+云脑+服务"三位一体的教育数字化基础设施。通过深度学习引擎与教育知识图谱深度融合，打造具备认知诊断、路径规划、智能干预能力的下一代自适应学习系统。平台采用端云协同架构实现教学场景的全栈智能化改造，覆盖课程资源生产、学情实时分析、个性化教学决策等核心环节，为教育机构提供从智能硬件到教学管理的全生命周期解决方案。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3、Element Plus - backend: Spring Boot、Redis、Elasticsearch - ai: 深度学习、知识图谱、推荐算法 - 核心亮点： - AIoT智能终端："终端+云脑+服务"三位一体架构 - 自适应学习：认知诊断、路径规划、智能干预 - 端云协同：全栈智能化改造，覆盖课程到学情分析 - 知识图谱：深度学习引擎与教育知识图谱深度融合 - 成果指标： - 知识节点：10W+ - 学习路径：1000+ - 教学覆盖：全学科 ### 战略管理系统 - ID：22 - 时间：未填写 - 角色：全栈开发 - 标签：Web、大数据、SaaS - 简介：某500强深度定制化ERP系统，覆盖千余业务单元的量化与定性分析。 - 详细说明：某500强的战略部门量化分析和定性分析系统，深入其各个控股公司、业务单元，研究其财务数据、市场份额等各种指标，从而评估其竞争力、发展潜力和风险因素。提供客观的市场洞察和决策支持，规划年度目标和长期规划目标。该集团其下有1000+业务单元，采用非传统的多租户架构，需要不同的数据在各部门不同层级业务单元之间流转、汇总，数据的展示需要严格匹配各业务单元、各职能、各用户之间的权限。集团层面生成报表、图表，需要短时间汇总几千万条数据，采用服务端渲染返回客户端。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue、ECharts - backend: Spring Boot、MySQL、Redis - 核心亮点： - 500强定制ERP：深度定制化战略分析与决策支持系统 - 千万级数据汇总：服务端渲染，短时间汇总千万条数据 - 多租户权限体系：1000+业务单元精细化权限控制 - 成果指标： - 业务单元：1000+ - 数据量：千万级 - 报表生成：<30s ### 线下商品搜索平台 - ID：23 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、移动端、大数据 - 简介：线下实体店商品聚合搜索平台，集搜索、推荐、IM、地图功能于一体。 - 详细说明：一个线下实体店的商品聚合搜索平台，类似于大众点评+美团+高德的结合体，用户通过商家发布上传的商品提供用户搜索或推荐入口建立联系引流，获取报价、距离、位置以及评分。采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，Netty+WebSocket实现IM功能，Pulsar做消息中间件，Redis做主要数据库，MySQL做事务性业务数据库，Elasticsearch做搜索数据库，MinIO做文件存储数据库。客户端采用Vue3（组合式API）+Taro+Axios+Pinia，运维基于Kubernetes+KubeSphere云原生Docker容器自动化运维。一个人完成整个系统，从原型UI设计、需求分析、项目规划到开发运维。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3 (组合式API)、Taro、Axios、Pinia、Element UI - backend: Spring Cloud Alibaba、Netty、Pulsar、Redis、MySQL、Elasticsearch、MinIO - devops: Kubernetes、KubeSphere、Docker、CI/CD - 核心亮点： - 微服务架构：Spring Cloud Alibaba + Netty IM + Pulsar - 地理搜索算法：基于位置的商品搜索与推荐 - 高性能IM：Netty+WebSocket实现即时通讯 - 全栈独立交付：一人完成从设计到运维的全流程 - 成果指标： - 商品数据：100W+ - 搜索响应：<100ms - IM并发：1W+ ### 个人网站 - ID：30 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：Web - 简介：个人作品集与博客网站，展示项目经验与技术分享。 - 详细说明：个人作品集与技术博客网站，展示项目经验、技能图谱、算法模型与技术文章。采用现代化前端技术栈，支持暗色主题、响应式布局与流畅动画。 - 公开演示：可体验 - 技术栈： - frontend: React、TypeScript、Vite、Lucide Icons - backend: Spring Boot、WebSocket - 核心亮点： - 作品展示：项目经验、技能图谱、算法模型全方位展示 - 响应式设计：完美适配桌面端与移动端 - 暗色主题：支持明暗主题切换，流畅动画 - 成果指标： - 页面性能：90+ - 响应速度：<1s ### 人力资源外包管理系统 - ID：20 - 时间：2025.01 - 2025.01 - 角色：技术负责人 - 标签：Web、SaaS - 简介：基于RuoYi Vue3的全流程人力资源外包数字化管理平台。 - 详细说明：针对传统人力资源管理中存在的Excel数据分散、流程断点、统计滞后等问题，基于RuoYi Vue3技术体系打造了全流程数字化管理平台。系统通过模块化设计实现了业务闭环管理，覆盖用工需求发布、员工匹配、驻场监管、自动结算等核心场景，助力企业实现人力资源管理的数字化转型。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3、RuoYi、Element Plus - backend: Spring Boot、MySQL、Redis - 核心亮点： - 全流程闭环：覆盖需求发布到自动结算的全业务闭环 - 模块化设计：用工需求、员工匹配、驻场监管、自动结算 - 数字化转型：替代传统Excel管理，消除流程断点 - 成果指标： - 业务模块：15+ - 效率提升：60% - 流程覆盖：100% ### 红包营销系统 - ID：31 - 时间：未填写 - 角色：全栈开发 - 标签：Web - 简介：企业级红包营销活动管理平台。 - 详细说明：为企业提供的红包营销活动管理平台，支持多种红包类型、活动规则配置、风控策略与数据分析。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - backend: Spring Boot、Redis、MySQL - 核心亮点： - 活动引擎：灵活配置红包活动规则与触发条件 - 风控策略：实时风控检测，防止刷单与作弊 - 数据分析：活动效果实时监控与多维分析 - 成果指标： - 项目状态：保密 ### 社交搭子小程序及后台 - ID：26 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：移动端、社区 - 简介：活动社交搭子平台，垂类台球助教与游戏陪玩，含IM、钱包、会员等完整功能。 - 详细说明：为了搭子们方便且快速能找到搭子而搭建的平台，通过发布活动找到志同道合的伙伴一起去尝试积极有乐趣的活动，可以找到同好的伙伴，互相交换价值，拓展社交圈子。垂类是台球助教和游戏陪玩。主要模块：提现钱包、搭豆钱包、会员、认证（实名、技能、达人）、记录瞬间、点赞、用户主页、活动（AA、请客、悬赏、举报、留言、评论）、达人、技能交换、预约、首页推荐、附近的人、消息聊天、数据埋点、数据分析以及相对应的管理后台。采用Spring Cloud Alibaba微服务架构，Redis做主要数据库，Elasticsearch做搜索数据库，MinIO做文件存储数据库。Spring Boot+RuoYi+Element UI框架作为管理后台，客户端采用Vue3（组合式API）+UniApp+Axios+Pinia。运维基于Kubernetes+KubeSphere云原生Docker容器自动化运维。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Vue 3 (组合式API)、UniApp、Axios、Pinia、Element UI - backend: Spring Cloud Alibaba、Spring Boot、RuoYi、Redis、Elasticsearch、MinIO - devops: Kubernetes、KubeSphere、Docker、CI/CD - 核心亮点： - 活动社交生态：AA、请客、悬赏等多种活动模式 - 垂类深耕：台球助教与游戏陪玩垂直领域 - LBS+推荐：附近的人、地理位置搜索、智能推荐 - 完整商业闭环：钱包、会员、认证、预约、数据埋点 - 成果指标： - 功能模块：30+ - 日活用户：5K+ - 活动发布：1W+ ### H5策略游戏 - ID：27 - 时间：未填写 - 角色：技术负责人 - 标签：游戏 - 简介：战国七雄题材的策略H5多端页游手游，使用Egret引擎打造开发。 - 详细说明：使用Egret引擎，打造的一款战国七雄题材的策略H5多端页游手游。指挥军队，征战世界，发展势力，与其他玩家对决，体验史诗级的战争策略，探索历史，建立帝国。服务端采用Spring+MyBatis+WebSocket+MySQL，客户端采用Egret+TypeScript。一人独立开发整个游戏。 - 公开演示：未标记公开演示 - 技术栈： - frontend: Egret、TypeScript - backend: Spring、MyBatis、WebSocket、MySQL - 核心亮点： - 战国七雄题材：历史题材策略游戏，指挥军队建立帝国 - 寻路+战斗引擎：自研寻路算法与战斗逻辑系统 - 全栈独立开发：一人完成前后端全部开发工作 - 成果指标： - 游戏地图：超大 - 兵种类型：20+ - 开发周期：独立完成 ## 工作经历 - 2025.04 - 至今｜我邦科技有限公司｜CTO：全面负责公司技术战略规划与团队管理，落地实施公司产品开发与技术预研。 标签：技术管理、架构设计、团队管理 - 2024.09 - 2025.03｜深圳承天数智教育有限公司｜技术经理：负责教育产品技术团队管理，主导AI智能平板学习平台的架构设计与开发。 标签：团队管理、Spring Boot、Vue 3、AI - 2024.06 - 2024.08｜天赋航空投资（广州）有限公司｜全栈工程师：负责公司核心业务系统的全栈开发，涵盖前后端架构设计与实现。 标签：全栈开发、Java、Vue - 2023.11 - 2024.06｜厦门钨业股份有限公司｜Java开发工程师：参与Java后端服务开发，负责核心业务模块的设计与实现。 标签：Java、Spring Boot、MySQL、Redis ## 教育背景 - 2025-2026｜Academy Europe Open University｜Master of Business Administration · MBA - 2022 - 2025｜华南农业大学｜动物医学 · 本科 - 2019 - 2022｜清远职业技术学院｜药学 · 大专 - 2016 - 2018｜中山大学｜法律 · 大专 - 2012 - 2015｜广东省茂名市高级技工学校｜计算机网络应用 · 中专/中技 ## 证书 - International Business Management（国际商务管理） - HarmonyOS应用开发者高级认证 - ITC人工智能大师级 - 人工智能训练师（高级） - 计算机操作员（中级） ## 兴趣方向 - 人工智能：探索前沿AI技术与应用 - 软件开发：构建高质量软件系统 - 生物：研究生命科学的奥秘 - 医学：关注医学进展与健康科技 - 哲学：思考存在与认知的本质 - 心理学：探索人类心理与行为规律 - 商业：关注商业模式与市场趋势 ## 更新动态 - 2024.04.25｜Update｜个人网站全新升级：采用了全新的设计语言和技术栈，提升了响应速度和交互体验。 标签：React、Vite、Design - 2024.04.10｜News｜新算法模型上线：完成了“AI音乐甄别模型”的训练与部署，欢迎在算法模型页面查看。 标签：AI、Audio、Deployment ## 原始简历项目摘录 以下内容来自 `project.txt`，用于保留尚未完全结构化进网站卡片的原始履历资料。 ```text 股票量化交易系统 负责人 2025.09-至今 开发股票数据集成系统，设计并实现K线数据的多维度特征工程 构建股票价格预测模型，筛选具有上涨潜力的股票 集成实时行情数据接口，自动化交易信号推送系统 DAW（数字音频工作站） 技术负责人 2025.05-至今 基于Web的在线音乐制作与协作平台，主导音频处理引擎架构设计，实现低延迟实时协作 开发多轨音频编辑器，支持剪辑、混音、效果器链路等专业功能 实现基于WebRTC的多人在线视频会议，支持同时在线制作 国内同类软件屈指可数 音乐协作平台 全栈开放 2025.04-至今 连接全球音乐人的在线音乐项目协作平台 集成音乐人社区功能，包括协创空间，作品展示、技能匹配、项目招募，论坛等 构建区块链版权保护机制，记录每位贡献者的创作内容与权益分配。 基金产品的长周期申购和赎回预测 参赛 2025.07-2025.08 蚂蚁财富平台预测基金产品的长周期申购和赎回行为，借助大模型自行获取和构造其他有效特征，训练 1 个时序模型，有效建模 产品收益和市场行情波动， 预测每只基金在 2025/7/25 - 2025/7/31 7 天内每天的申购量和赎回量。 竞赛成绩： 在1,080支参赛队伍中排名第11位（Top 1%） WMAPE误差28%（冠军队伍20%左右） 智能会议 全栈开发 基于AI的会议全流程智能化管理平台 实时语音转录：集成ASR引擎，实现多语言实时转录，支持多人对话分离 智能分析：接入大语言模型，自动提取会议关键议题、决策点和行动项 任务管理：自动识别任务分配并生成待办事项，推送邮件 风险预警：分析会议内容，识别潜在项目风险与延期信号 会议摘要：生成结构化会议纪要，支持下载和归档 AI营销信系统 全栈开放 基于目标用户画像的智能营销邮件自动化生成平台 开发社交平台信息爬虫，抓取微博，抖音等平台的用户公开资料 构建用户画像分析模块，提取行业、职位、兴趣等关键特征 设计Prompt Engineering策略，调用大模型生成个性化营销文案 蓝舌石龙子性别识别和粪便虫卵检测 全栈开发 基于深度学习的石龙子性别识别与粪便寄生虫卵检测研究（论文） 寄生虫卵分类模块（11000张图片）达到98 .43%的识别准确率 石龙子性别识别模块（200张图片左右的数据）达到75%的分类准确率 Gradio 界面集成两个专业诊断模块，为兽医临床实践和动物学研究提供便捷的AI辅助诊断工具。 音乐AIGC检测 全栈开放 研究AI生成音乐的频谱特征与人工创作的差异模式 训练音频分类模型，识别主流AI音乐生成工具 开发Web端检测服务，支持音频文件上传与实时分析 实现检测结果可视化，标注AI特征的具体时间段与置信度 模型性能：对主流AI生成音乐的检测准确率达98% 集成语音交互智能机器狗 技术负责人 集成语音识别与语音合成模块，实现自然语言对话功能（1.2-1.5秒延迟） 接入大语言模型API，赋予机器狗多轮对话与情境理解能力 开发动作控制系统，根据对话内容触发相应的肢体动作与表情 2024.06-2025.08 2025.05-2025.06 2025.05-2025.06 2025.04-2025.04 2025.03-2025.04 ai智能平板电脑学习平台 技术经理 2024.09-2025.03 以AIoT智能平板为载体，构建"终端+云脑+服务"三位一体的教育数字化基础设施。通过深度学习引擎与教育知识图谱深度融合，打 造具备认知诊断、路径规划、智能干预能力的下一代自适应学习系统。平台采用端云协同架构实现教学场景的全栈智能化改造，覆 盖课程资源生产、学情实时分析、个性化教学决策等核心环节，为教育机构提供从智能硬件到教学管理的全生命周期解决方案 人力资源外包管理系统 技术负责人 2025.01-2025.01 针对传统人力资源管理中存在的Excel数据分散、流程断点、统计滞后等问题，基于Ruoyi Vue3技术体系打造了全流程数字化管理 平台。系统通过模块化设计实现了业务闭环管理，覆盖用工需求发布、员工匹配、驻场监管、自动结算等核心场景，助力企业实现 人力资源管理的数字化转型。 11.POS 机营销系统(公众号,H 5,web 管理后台)/系统重构+Java 全栈 项目概述:原系统是用C#实现的，技术架构落后，随着用户量日渐增多，旧系统架构不堪重负，重 新采用java+srping boot +dubbo +rabbitmq +redis 分布式架构等技术，重构该项目，开发 原有功能。 项目难点:高峰期接收机构瞬间推送的海量交易数据，提现功能的可靠性和安全性。 负责内容：管理系统的前后端开发， H 5 客户端的后端接口开发。主要开发模块：对接收单机构推送 的账单数据，返还积分或奖励商户，任务触发奖励，返佣奖励，业务员奖励以及会员管理，钱包提现， 各种交易数据统计等。 战略管理系统（web 深度定制化ERP 系统）/项目组长及后端开发 项目概述:某500 强的战略部门量化分析和定性分析系统，深入其各个控股公司,业务单元，研究其财 务数据、市场份额等各种指标，从而评估其竞争力、发展潜力和风险因素。提供客观的市场洞察和决 策支持，规划年度目标和长期规划目标。 项目难点:该集团其下有1000+业务单元，采用非传统的多租户架构，需要不同的数据在各部门不同 层级业务单元之间流转，汇总，并且数据的展示需要严格匹配各业务单元，各职能，各用户之间的权 限。集团层面生成报表，图表，需要短时间汇总几千万条数据，采用服务端渲染返回客户端。 负责内容：企业数据，企业量化，客户需求，供应商，对标分析等模块的需求分析，项目规划和后端 开发，生成渲染各种报表，图表。带领1 位后端，1 位测试和2 位前端同事完成负责模块的开发工作。 9.线下商品搜索平台（微信，抖音小程序，web 管理后台）/技术负责人 项目概述:一个线下实体店的商品聚合搜索平台，类似于（大众点评+美团+高德）的结合体，用户通 过商家发布上传的商品提供用户搜索或推荐入口建立联系引流，获取报价，距离，位置，以及评分。 项目难点:海量商品信息存储，地理搜索算法，商品SKU 搜索算法，推荐算法，大白话的数据结构化， 敏感词过滤，图片审核，高性能IM 架构等。 负责内容：一个人完成整个系统，从原型UI 设计，需求分析，项目规划，开发运维。主要功能包括：IM 通讯，商品，商品搜索，商品推荐，商品评价，商品收藏，店铺，图片自动审核，敏感词自动过滤等等。 采用springcloud Alibaba 微服务架构作为主要的开发技术栈，netty+websocket 实现im 功能， pulsar 做为消息中间件，处理异步业务，redis 做为主要数据库，mysql 做为事务性业务数据库， elasticsearch 做为搜索数据库，minio 做为文件存储数据库，spring boot+ruoyi +element ui 框架作 为管理后台。客户端采用vue3 (组合式api)+taro+axios+pinia 作为主要技术栈开发，运维基 于Kubernetes 构建的KubeSphere 全栈IT 云原生docker 容器自动化运维，简化DevOps 工作流、 统一监控和日志查询，以及CI/CD 流水线等来实现DevOps 自动化工作流程。 7.高考志愿推荐小程序（抖音，微信小程序，web 管理后台）/技术负责人 项目概述:全国普通高考学生根据分数以及兴趣，智能推荐院校，推荐志愿清单，查看全国高校，专业 信息等。 项目难点:学生和家长在分数线公布后的高并发访问，推荐算法的匹配度，准确度，全国院校，专业， 志愿数据的海量上传和更新。 负责内容：一个人完成整个系统，从原型UI 设计，需求分析，项目规划，开发运维。主要模块：院校库， 专业库，分数线，证书库，院校推荐，志愿匹配，会员购买。采用springcloud Alibaba 微服务架构作为 主要的客户服务端开发技术栈，redis 做为主要数据库，elasticsearch 做为搜索数据库，minio 做为文件 存储数据库，spring boot+ruoyi +element ui 框架作为管理后台。客户端采用vue3 (组合式 api)+taro+axios+pinia 作为主要技术栈开发。运维基于Kubernetes 构建的KubeSphere 全栈IT 云 原生docker 容器自动化运维，简化DevOps 工作流、统一监控和日志查询，以及CI/CD 流水线等来实 现DevOps 自动化工作流程。 6.中专高职志愿推荐系统（微信，抖音小程序，web 管理后台）/技术负责人 项目概述:是为广东参加学考的普通高中生，高职生、中专生、3 +证书报考生打造的一款根据考生的 分数以及兴趣，智能推荐院校，填报志愿清单，查看大专院校，专业，证书要求信息等的小程序。 项目难点:学生和家长在分数线公布后的高并发访问，推荐算法的匹配度，准确度。 负责内容：一个人完成整个系统，从原型UI 设计，需求分析，项目规划，开发运维。主要模块：院校库， 专业库，分数线，证书库，院校推荐，志愿匹配，会员购买。采用springcloud Alibaba 微服务架构作为 主要的客户服务端开发技术栈，redis 做为主要数据库，elasticsearch 做为搜索数据库，minio 做为文件 存储数据库。spring boot+ruoyi +element ui 框架作为管理后台。客户端采用vue3 (组合式 api)+taro+axios+pinia 作为主要技术栈开发。运维基于Kubernetes 构建的KubeSphere 全栈IT 云 原生docker 容器自动化运维，简化DevOps 工作流、统一监控和日志查询，以及CI/CD 流水线等来实 现DevOps 自动化工作流程。 5.社交搭子小程序/技术负责人 项目概述:为了搭子们方便且快速能找到搭子而搭建的平台，通过发布活动找到志同道合的伙伴一起去尝试 积极有乐趣的活动，可以找到同好的伙伴，互相交换价值，拓展社交圈子。垂类是台球助教和游戏陪玩。 项目难点:活动状态处理机制，地理位置搜索活动，附近的人，IM 聊天，敏感词，推荐算法。 负责内容：负责全部的服务端开发，管理后台开发和主要的客户端开发，从需求分析，项目规划，开发运 维。主要模块：提现钱包，搭豆钱包，会员，认证（实名，技能，达人），记录瞬间，点赞，用户主页， 活动（AA,请客，悬赏，举报，留言，评论，），达人，技能交换，预约，首页推荐，附近的人，消息聊天， 数据埋点，数据分析以及相对应的管理后台。采用springcloud Alibaba 微服务架构作为主要的客户服务 端开发技术栈，redis 做为主要数据库，elasticsearch 做为搜索数据库，minio 做为文件存储数据库。spring boot+ruoyi +element ui 框架作为管理后台。客户端采用vue3 (组合式api)+uniapp+axios+pinia 作 为主要技术栈开发。运维基于Kubernetes 构建的KubeSphere 全栈IT 云原生docker 容器自动化运维， 简化DevOps 工作流、统一监控和日志查询，以及CI/CD 流水线等来实现DevOps 自动化工作流程。 1.H 5 策略游戏/独立开发 项目概述:使用Egret 引擎，打造的一款战国七雄题材的策略H5 多端页游手游。指挥军队，征战世 界，发展势力，与其他玩家对决，体验史诗级的战争策略，探索历史，建立帝国。 项目难点:寻路算法，战斗逻辑，美术，玩法设计 负责内容：一个人开发整个游戏，服务端采用spring +mybatics +websocket+mysql。 客户端采用egret+typescirpt。 ```