Wiz的案例列表
基于加速度计数据的健康行为分析系统
本作品针对可穿戴设备健康监测场景，提出了一种融合多模态特征与改进BiLSTM的深度学习框架，实现活动识别、MET值预测、睡眠阶段分析和久坐预警四大核心功能。系统通过时域（均值、方差）和频域（FFT、功率谱）特征提取，结合个体静态数据（性别、年龄等），构建多维特征表示；采用4层BiLSTM网络捕捉时序依赖，引入多头注意力机制强化关键片段识别，并通过多任务学习实现四类任务的协同优化。实验表明，模型在20名志愿者数据上表现优异：活动识别准确率显著提升，MET预测误差（MAE=0.5691）优于传统方法，睡眠分期与久坐检测（支持分级预警）均达到实用水平。
代码仓库管理系统
全栈开发者 | 独立项目 基于Django框架设计并开发专业级代码仓库管理系统，实现多仓库管理、版本控制、用户权限及文件操作等核心功能，采用MVT架构设计三层数据模型（Repository/CodeFile/FileVersion），通过Django ORM优化数据库操作，支持SQLite开发与PostgreSQL生产部署。 攻克文件版本管理、路径冲突校验等难点，设计结构化存储方案确保数据一致性；前端使用Bootstrap 5.3与GSAP动画库实现响应式交互界面，引入深色主题与3D交互效果，提升用户体验。系统上线后为团队提供轻量级代码协作平台，显著提升管理效率。 技术栈： Dj
案例判断参考
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基于加速度计数据的健康行为分析系统
本作品针对可穿戴设备健康监测场景，提出了一种融合多模态特征与改进BiLSTM的深度学习框架，实现活动识别、MET值预测、睡眠阶段分析和久坐预警四大核心功能。系统通过时域（均值、方差）和频域（FFT、功率谱）特征提取，结合个体静态数据（性别、年龄等），构建多维特征表示；采用4层BiLSTM网络捕捉时序依赖，引入多头注意力机制强化关键片段识别，并通过多任务学习实现四类任务的协同优化。实验表明，模型在20名志愿者数据上表现优异：活动识别准确率显著提升，MET预测误差（MAE=0.5691）优于传统方法，睡眠分期与久坐检测（支持分级预警）均达到实用水平。...
代码仓库管理系统
全栈开发者 | 独立项目 基于Django框架设计并开发专业级代码仓库管理系统，实现多仓库管理、版本控制、用户权限及文件操作等核心功能，采用MVT架构设计三层数据模型（Repository/CodeFile/FileVersion），通过Django ORM优化数据库操作，支持SQLite开发与PostgreSQL生产部署。 攻克文件版本管理、路径冲突校验等难点，设计结构化存储方案确保数据一致性；前端使用Bootstrap 5.3与GSAP动画库实现响应式交互界面，引入深色主题与3D交互效果，提升用户体验。系统上线后为团队提供轻量级代码协作平台，显著提升管理效率。 技术栈： Dj...
