智能推荐系统：设计并实现了一套基于Python的智能推荐系统，利用深度学习模型和自然语言处理技术，为电商平台提供个性化商品推荐。通过数据爬虫收集用户行为数据，并使用TensorFlow和Keras构建和训练推荐算法，大幅提升了用户的点击率和购买率。系统的准确率达到了90%以上，显著提高了平台的转化率。
高性能机器学习推理服务：在C++中开发了一个高性能的机器学习推理服务，使用TensorRT优化和部署深度学习模型，支持实时推理和大规模数据处理。项目包括将复杂模型从Python转换到C++并优化其运行效率，使推理速度提高了30%，并在负载均衡和容错方面实现了高可靠性。
企业级微服务架构：主导了一个基于Spring Boot和Spring Cloud的企业级微服务架构的开发项目。该系统包括用户管理、订单处理和支付服务等多个模块，利用微服务架构提高了系统的可维护性和扩展性。通过Docker和Kubernetes实现了容器化和自动化部署，使得系统能够轻松处理高并发请求，确保了业务的稳定运行。
动态数据可视化平台：开发了一款基于Vue3和D3.js的数据可视化平台，能够动态展示复杂的数据集。用户可以通过交互式图表实时分析数据趋势和模式。该平台集成了RESTful API，能够从后端Java服务中获取数据，确保了数据的实时更新和准确展示。