标注平台
案例介绍
前端技术栈：Vue3 + Vite + Pinia + Element-Plus + Canvas
工作内容：
2. 采用 OAuth 2协议授权码模式开发登录模块并走通登录流程
3. 不使用三方库独立完整设计开发一套前端定制新手教程引导功能。
4. 开发图片列表组件，为图片切换逻辑设计了一套生命周期自定义事件，并参考中间件思想设计了图片周期执行流程顺序的控制逻辑。
5. 重构图片上传组件，引入 webWorker 计算 MD5，使 JS 代码阻塞时间减少8倍，渲染动画掉帧率明显降低。
6. 设计大文件上传逻辑，实现在浏览器超过2G~10G的压缩包的分片上传和断点续传。
7. 调研并引入 mqtt 重构页面的大量轮询逻辑，并通过 SharedWorker 来统一管理，减少大量轮询请求，减轻代码逻辑复杂度。
标注平台
案例介绍
项目描述：该项目面向工业 AI 领域，前端负责大量的工业图片图集管理，对不同训练模块下的工业图片进行缺陷标注，将标注图像进行模型训练，推理，验证，导出训练模型并对工业缺陷图片的标注结果进行展示。
前端技术栈：Vue3 + Vite + Pinia + Element-Plus + Canvas
工作内容：
2. 采用 OAuth 2协议授权码模式开发登录模块并走通登录流程
3. 不使用三方库独立完整设计开发一套前端定制新手教程引导功能。
4. 开发图片列表组件，为图片切换逻辑设计了一套生命周期自定义事件，并参考中间件思想设计了图片周期执行流程顺序的控制逻辑。
5. 重构图片上传组件，引入 webWorker 计算 MD5，使 JS 代码阻塞时间减少8倍，渲染动画掉帧率明显降低。
6. 设计大文件上传逻辑，实现在浏览器超过2G~10G的压缩包的分片上传和断点续传。
7. 调研并引入 mqtt 重构页面的大量轮询逻辑，并通过 SharedWorker 来统一管理，减少大量轮询请求，减轻代码逻辑复杂度。
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