小乐在Coding
数据分析与软件开发
个人开发 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
苏州 全区
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
了解HTML、CSS和JavaScript, 了解Python及相关数据分析，了解Vue、React和微信小程序开发，使用过NextJS、NuxtJS,了解SkLearn、Keras，以及简单的机器学习，使用过FastAPI、Flask、SpringBoot、Django等框架，使用过Linux，以及Ubuntu、Centos Stream等发行版本，使用过MongoDB、MySQL、MariaDB，使用过Android Studio
项目经验
可可医疗咨询室
设计期间开发的Web医疗咨询室，目前仅支持简单的咨询功能。
Web前端使用了Vue和Vuetify。Web后端分为Web API和模型API，分别使用Go-Chi和FastAPI。
模型端基于PyTorch，采用Transformer架构设计，其中中文模型的参数设置为：182-256-2-4-50000-(1e-5)（词典词汇量-词嵌入长度-解码器层数-注意力头数量-训练轮数-学习率）。
数据库使用MongoDB存储。
黄豆邦邦
为纪念黄豆小组的情谊开发的H5小游戏。小游戏基于Phaser开发，有分别采用Webpack和Vite打包构建。
计划修复相关bug、增强平衡性、提升小游戏体验......
黄豆408刷刷
2024年3月启动的黄豆小组项目。一款用于考研408科目刷题的题库小程序。
服务器端使用了基于向量相似度的推荐算法。
已正式投入使用并运营。已申请软件著作权。
黄豆隐写工具
数据分析课程设计期间开发的简单的图像隐写工具，支持LSB隐写和MSB隐写，此外可生成灰色隐藏图。
计划升级软件UI或构建Web端。
具体项目情况见small-happy-bean的hubio。
设计期间开发的Web医疗咨询室，目前仅支持简单的咨询功能。
Web前端使用了Vue和Vuetify。Web后端分为Web API和模型API，分别使用Go-Chi和FastAPI。
模型端基于PyTorch，采用Transformer架构设计，其中中文模型的参数设置为：182-256-2-4-50000-(1e-5)（词典词汇量-词嵌入长度-解码器层数-注意力头数量-训练轮数-学习率）。
数据库使用MongoDB存储。
黄豆邦邦
为纪念黄豆小组的情谊开发的H5小游戏。小游戏基于Phaser开发，有分别采用Webpack和Vite打包构建。
计划修复相关bug、增强平衡性、提升小游戏体验......
黄豆408刷刷
2024年3月启动的黄豆小组项目。一款用于考研408科目刷题的题库小程序。
服务器端使用了基于向量相似度的推荐算法。
已正式投入使用并运营。已申请软件著作权。
黄豆隐写工具
数据分析课程设计期间开发的简单的图像隐写工具，支持LSB隐写和MSB隐写，此外可生成灰色隐藏图。
计划升级软件UI或构建Web端。
具体项目情况见small-happy-bean的hubio。
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技术能力
了解HTML、CSS和JavaScript, 了解Python及相关数据分析，了解Vue、React和微信小程序开发，使用过NextJS、NuxtJS,了解SkLearn、Keras，以及简单的机器学习，使用过FastAPI、Flask、SpringBoot、Django等框架，使用过Linux，以及Ubuntu、Centos Stream等发行版本，使用过MongoDB、MySQL、MariaDB，使用过Android Studio
项目经验
可可医疗咨询室
设计期间开发的Web医疗咨询室，目前仅支持简单的咨询功能。
Web前端使用了Vue和Vuetify。Web后端分为Web API和模型API，分别使用Go-Chi和FastAPI。
模型端基于PyTorch，采用Transformer架构设计，其中中文模型的参数设置为：182-256-2-4-50000-(1e-5)（词典词汇量-词嵌入长度-解码器层数-注意力头数量-训练轮数-学习率）。
数据库使用MongoDB存储。
黄豆邦邦
为纪念黄豆小组的情谊开发的H5小游戏。小游戏基于Phaser开发，有分别采用Webpack和Vite打包构建。
计划修复相关bug、增强平衡性、提升小游戏体验......
黄豆408刷刷
2024年3月启动的黄豆小组项目。一款用于考研408科目刷题的题库小程序。
服务器端使用了基于向量相似度的推荐算法。
已正式投入使用并运营。已申请软件著作权。
黄豆隐写工具
数据分析课程设计期间开发的简单的图像隐写工具，支持LSB隐写和MSB隐写，此外可生成灰色隐藏图。
计划升级软件UI或构建Web端。
具体项目情况见small-happy-bean的hubio。
设计期间开发的Web医疗咨询室，目前仅支持简单的咨询功能。
Web前端使用了Vue和Vuetify。Web后端分为Web API和模型API，分别使用Go-Chi和FastAPI。
模型端基于PyTorch，采用Transformer架构设计，其中中文模型的参数设置为：182-256-2-4-50000-(1e-5)（词典词汇量-词嵌入长度-解码器层数-注意力头数量-训练轮数-学习率）。
数据库使用MongoDB存储。
黄豆邦邦
为纪念黄豆小组的情谊开发的H5小游戏。小游戏基于Phaser开发，有分别采用Webpack和Vite打包构建。
计划修复相关bug、增强平衡性、提升小游戏体验......
黄豆408刷刷
2024年3月启动的黄豆小组项目。一款用于考研408科目刷题的题库小程序。
服务器端使用了基于向量相似度的推荐算法。
已正式投入使用并运营。已申请软件著作权。
黄豆隐写工具
数据分析课程设计期间开发的简单的图像隐写工具，支持LSB隐写和MSB隐写，此外可生成灰色隐藏图。
计划升级软件UI或构建Web端。
具体项目情况见small-happy-bean的hubio。
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