作为一个全栈项目，我独立完成了该系统的前后端设计与开发。系统完美适配了自媒体团队“多人协作+多平台分发”的实际业务场景。 我负责的全栈开发工作： 后端核心架构： 基于ThinkPHP 6框架构建高扩展性后端，设计了包括内容管理、权限配置、操作日志、发布台账等在内的多个核心模块。 前端工作台与交互： 开发了清晰直观的数据工作台，通过卡片式UI展示稿件状态概览。实现了稿件列表的筛选、排序、以及“继续编辑”、“预览”等高频操作。 操作日志与审计系统： 开发了完整的操作日志追踪系统。无论是管理员“修改权限”、“审核稿件”，还是作者“取稿/认领”、“继续编辑”，系统均会实时写入日志表，并在前台动

基于 10000 份以上 A 股上市公司年报 PDF，开发金融文档问答与数据分析系统，支持上市公司基本信息查询、财务统计分析及开放式金融问题解答。 本人参与核心问答系统设计、数据处理、模型微调及评测优化。 技术方案采用 Python、Qwen2、PyTorch 和大小模型协同架构：使用 Camelot 抽取 PDF 中的复杂财务表格并生成宽表；通过 P-Tuning 微调多个 7B 领域模型，分别完成意图识别、NL2SQL 和关键信息抽取；再由 Qwen-32B 模型完成综合分析与自然语言回答。 评测按问题类型分别设置数值正确性、关键词和答案相似度等标准并加权计算，项目问答成

面向汽车用户和售后知识场景，开发基于大语言模型的汽车知识问答系统，解决专业术语识别、知识检索不准和复杂问题回答不稳定等问题。 本人负责核心 RAG 问答链路设计、模型部署、效果优化与评测。 技术方案采用 Python、LangChain、Qwen 和 vLLM，结合 Query Rewrite、专业术语及缩写归一化、多路检索和提示词优化，提高知识召回与回答质量。使用 vLLM 优化模型推理服务，并尝试 Qwen-7B 的 LoRA 微调，通过实验对比选择效果更合适的方案。 通过人工评测、Bad Case 分析和多轮迭代，项目内部评测的知识问答成功率达到 92%。该案例可复用于

LOCKINK 是一款专为成人设计的智能设备控制与社交互动平台。我们致力于打造安全、私密、愉悦的远程连接体验。 核心功能 🎮 设备远程控制 - 一键连接全球伴侣设备，打破距离限制 - 多维度力度、速度、节奏精确调节 - 支持多种智能玩具品牌，蓝牙 / Wi-Fi 双模连接 🎵 模式与播放列表 - 内置数十种预设模式（脉冲 / 波浪 / 随机等） - 自定义创建专属模式与播放列表 - 分享你的模式作品，探索社区热门创意 💬 实时互动聊天 - 文字、语音、视频多维沟通 - 支持群组聊天与好友动态 - 端到端加密，消息阅后即焚可选 🌐 全球社区

项目背景 为实现视觉自动跟踪功能，依托树莓派搭建嵌入式视觉云台平台，结合摄像头采集图像、人脸检测算法与舵机云台控制，使摄像头自动跟随人脸转动，完成目标自动追踪，可用于智能监控、自动跟拍等场景。 项目实现 以树莓派作为核心主控，外接图像采集摄像头，通过排线扩展 GPIO，搭配面包板、驱动电路搭建舵机云台硬件框架。运行人脸检测算法实时识别画面内人脸，计算人脸在画面中的偏移量，输出控制信号驱动双轴舵机，自动调整摄像头水平与垂直角度，让人脸始终保持在画面中心。在 Linux 环境下完成图像采集、目标识别、舵机运动控制代码开发调试，解决图像识别延迟、舵机抖动、目标丢失后重识别等调试问题

基于树莓派的智能家居中控控制系统 项目背景 为实现全屋智能设备统一管理，不再局限各品牌独立 APP，搭建本地化智能家居中控平台，将空调、温湿度计、音响、路由器等多类智能设备集中在触控大屏统一可视化管控，支持房间分区管理、设备状态查看、场景自动化，实现家庭设备集中控制。 项目实现 以树莓派作为核心中控主机，外接触控显示屏搭建可视化操作终端，部署智能家居中控服务，接入多款智能家居设备。界面实现房间分区管理（全屋、客厅、卧室、主卧），可实时查看设备在线状态、温湿度等传感数据，直接对空调、音响进行开关与参数控制；同时集成本地天气、时间信息，支持创建快捷自动化场景，集中管理全屋智能硬件。

1. 智能床控制中枢（高精控制与健康追踪） 多维极速配网： 深度优化蓝牙辅助与局域网发现机制，设计了断点续传与重试算法，将综合配网成功率提升至 92% 以上。 精密姿态调节引擎： 实现床头/床尾 0-60° 高精度无级调节逻辑，通过封装按摩分区（头/腰/腿）与 3 档强度控制协议，确保了指令下发的实时性与准确性。 智能化睡眠场景： 构建了止鼾、助眠、阅读等复杂模式下的参数预设算法，支持用户自定义记忆位的云端存储与秒级调用。 生命体征大数据分析： 实时解构传感器同步的心率、呼吸及体动指标，利用 ECharts 渲染多维（日/周/月）睡眠分析报告，并打通微信开放能力实现社交分享。 2.

独立使用 React Native 开发智能家居控制 App 全部页面与逻辑，包括设备配网、状态监控、远程控制、场景联动、OTA 升级、消息推送等模块；

原程序用 Python 编写，这次改为纯 C，覆盖单机航路、人机混合、多目标分配、区域覆盖、飞行员决策和飞机自主决策。交付内容包括源代码、可执行程序和说明文档，开发环境为 VS2010 x64。区域覆盖结果与样例对齐。性能不足的一版废弃后重新实现。

本方案面向工业与半导体领域的温度测量需求，可提供从测温仪到设备集成的完整软硬件设计与定制开发。围绕单色红外测温、双色比色测温、发射率补偿与自校准，以及TC_WAFER、IC_WAFER晶圆测温等方向，根据被测材料、温度范围、安装空间和工艺环境，设计适配的测量与验证方案。 在红外测温方面，具备双通道信号采集、单色与比色温度计算、滤波补偿、参考温度校准及两点校准等开发基础，可结合实际工况开展发射率自校准方案设计，关注材料表面变化、观察窗口及环境干扰对测量结果的影响。支持温度显示、参数配置、异常告警、工业输出、设备通信和数据记录，满足在线监测与设备配套需求。 在半导体应用方面，可围绕晶体