🎰 彩票智能分析系统
案例介绍
核心功能：
高阶数学与 AI 预测模型：为不同彩种构建了 38×38 的马尔可夫状态转移概率矩阵；基于贝叶斯后验推断模型进行极限遗漏值修正与概率调升；采用多层感知机（MLP Classifier）神经网络进行时序特征工程拟合。
多维统计分析：包含 AC 复杂度、质合分布、三分比、极距跨度均值回归、泊松同尾分布以及冷温热数据的可视化分析。
加权模拟开奖引擎：融合冷温热三态池限制、AC 值过滤、邻号追踪以及和值路单 RLE 行程编码，实现符合宏观概率的自适应模拟开奖。
前端响应式图表：使用 Chart.js 重构了多个高交互性的可视化图表（极坐标图、雷达图及自适应条形图），并加入了像素级定位的闪烁动效。
我的角色与职责： 在此项目中，我作为全栈开发工程师，主导了系统的重构与算法升级工作：
架构设计：完成前后端全面重构与物理隔离，将庞大的前端逻辑按彩种和业务维度进行模块化拆分。
算法开发：独立编写并调优了马尔可夫、贝叶斯后验、神经网络拟合以及和值动量反演等核心算法，优化了多维度加权模拟开奖引擎。
数据存储：设计 SQLite 存储结构，引入 WAL 模式提升并发读写性能，实现多板块独立配置的嵌套 JSON 隔离设计。
前端优化：重构了图表渲染层，解决了极坐标文字重叠、行高间距自适应、动态悬停提示以及 Canvas 特效定位等疑难 UI 问题，极大提升了用户交互体验。
🎰 彩票智能分析系统
案例介绍
本项目是一款基于 Python Flask 和原生前端技术栈构建的专业彩种数据统计、AI 分析与模拟预测系统。系统完美实现了对“澳门六合彩”与“台湾威力彩”双彩种的业务模型解耦与独立算法重构。
核心功能：
高阶数学与 AI 预测模型：为不同彩种构建了 38×38 的马尔可夫状态转移概率矩阵；基于贝叶斯后验推断模型进行极限遗漏值修正与概率调升；采用多层感知机（MLP Classifier）神经网络进行时序特征工程拟合。
多维统计分析：包含 AC 复杂度、质合分布、三分比、极距跨度均值回归、泊松同尾分布以及冷温热数据的可视化分析。
加权模拟开奖引擎：融合冷温热三态池限制、AC 值过滤、邻号追踪以及和值路单 RLE 行程编码，实现符合宏观概率的自适应模拟开奖。
前端响应式图表：使用 Chart.js 重构了多个高交互性的可视化图表（极坐标图、雷达图及自适应条形图），并加入了像素级定位的闪烁动效。
我的角色与职责： 在此项目中，我作为全栈开发工程师，主导了系统的重构与算法升级工作：
架构设计：完成前后端全面重构与物理隔离，将庞大的前端逻辑按彩种和业务维度进行模块化拆分。
算法开发：独立编写并调优了马尔可夫、贝叶斯后验、神经网络拟合以及和值动量反演等核心算法，优化了多维度加权模拟开奖引擎。
数据存储：设计 SQLite 存储结构，引入 WAL 模式提升并发读写性能，实现多板块独立配置的嵌套 JSON 隔离设计。
前端优化：重构了图表渲染层，解决了极坐标文字重叠、行高间距自适应、动态悬停提示以及 Canvas 特效定位等疑难 UI 问题，极大提升了用户交互体验。
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