承担园区网络改造和云桌面交付工作，完成园区交换机、路由器调试，网络 VLAN 规划与冗余架构部署；部署华为云桌面，对接后端存储资源。负责现场实施、故障排查、用户上线培训。改造后优化园区网络稳定性，终端统一管控，大幅降低终端运维工作量，满足办公桌面集中化管理需求，平稳交付投入使用。

结合本人兼职讲授 AI 产品经理课程的真实场景，搭建“考纲映射➔课程蓝图➔课件制作➔课后练习题➔口播稿”的 AI 备课工作流，覆盖教研、教学设计、课件制作与讲师备课等核心岗位。 围绕每章教学目标协同产出授课结构、案例内容、练习题和讲解稿，减少重复备课与材料不一致问题，沉淀可持续迭代的课程资产；可复用于企业内训、员工培训和知识产品开发。

在线考试平台功能介绍： 1，在线组卷：支持题库管理、随机抽题、手动组卷，快速生成试卷。 2，在线考试：学生线上作答，支持限时答题、防作弊监控。 3，自动阅卷：客观题自动判分，主观题在线批改，提升阅卷效率。 4，成绩管理：自动统计成绩，生成分析报告，辅助教学评估。 5，题库管理：支持多题型录入、分类管理，灵活复用。 6，模拟练习：自主刷题、模拟考试，帮助考生熟悉题型与节奏。 我的任务：从项目搭建到上线的全流程开发，核心任务包括题目创建功能组件化、组卷公共代码提取模块化。 采用 MVVM 架构，技术栈涵盖 Vue3、TypeScript、Vite、Vue-R

类似python那样的 C++框架和插件, apl脚本写应用的平台. 支持控制台程序, GUI程序, Web应用, 分布式应用, 游戏开发.

独立负责驾培理论与模拟计时终端 Android 客户端的整体开发，完成业务页面、硬件接入及服务端接口对接，具体包括： 1. 理论与模拟培训管理：实现科目一、科目四理论培训及科目二、科目三模拟培训，支持培训模式切换、教练签到签退、学员列表展示与状态同步。 2. 学员身份认证：接入身份证及 IC 卡读卡功能，实现人员信息获取、摄像头拍照、服务端人脸比对，完成学员签到、签退和培训过程验证。 3. 培训计时与学时管理：实现培训时长、里程统计、分钟学时记录及上传，支持断网时本地保存、后续补传，以及历史学时和培训照片查询。 4. 培训影像采集与监控：实现摄像头预览、签到签退拍照、定时抓拍、视频录制

多类型考试题库：支持小车、货车、客车、摩托车题库，以及教练员、货运、客运、危险品运输、出租车、网约车等从业资格题库，提供题库切换、下载更新和本地存储。 科目一、科目四理论学习：支持顺序练习、章节练习、考点练习、分阶段练习、专项训练、精选题库、新规题、易错题、混淆题及地方题。支持单选、判断、多选，以及文字、图片、视频题；提供题目搜索、答案解析、图解技巧、视频讲解、语音读题、背题模式、夜间模式和练习进度恢复。 模拟考试与学习评估：提供模拟考试、真实考场界面模拟、考试倒计时、答题卡和交卷评分；支持错题收藏、错题重练、答对后自动移除错题，以及正确率、考试用时、历史成绩、近期平均分、成绩趋势

项目功能：服装陈列教学培训软件，可快速搭建场景，基于原有素材库及自定义素材库进行场景搭建。素材库包含灯光库、模型库、材质库。可固定展示视角用于教学培训，可将搭建的场景保存至本地，移到其他设备查看并展示。 负责内容： 1.对接客户梳理业务需求，进行界面样式、排版设计，整体功能方案设计 2.对接模型部门，在虚幻引擎中进行资源整合优化 3.根据整体功能方案，推进开发，实现项目功能落地

💡 核心亮点 零 PDK 依赖：在 SPICE 网表中直接硬编码 level=54 的 BSIM4 模型参数，彻底摆脱繁琐的工艺库配置，双击即可运行。 全自动数据后处理：通过 Python 自动解析 wrdata 输出文件，精准提取关键直流参数。 智能曲线绘制：自动绘制 Id-Vgs 线性与半对数坐标图，直观展示亚阈值区和饱和区特性。 🎯 技术实现 搭建 nmos / pmos 的 level=54 模型，设置 VDS=1.8V，扫描 Vgs 从 0V 到 1.8V。 Python 脚本自动执行 Ngspice 仿真，读取输出文件。 利用 numpy 进行插值

ML 代理模型：引入 Query-by-Committee 策略，训练 5 个 MLP（多层感知机）模型，通过计算预测方差来评估不确定性。 采集函数：结合归一化方差和距离筛选机制，从 4000 个候选池中挑选最具备“知识增量”的 5 个点送入 SPICE 仿真。 显著成效：仅用 10 轮迭代（SPICE 累计 120 次），独立测试集上的平均 R² 达到 0.9845，相比随机采样，极大节省了仿真算力

面向施工图识读与培训的网页交互课件，采用 HTML/CSS/JavaScript 与 Three.js。包含26张施工图和12个课程单元，将二维图纸与三维结构模型对照展示，提供多语言切换、构件定位、剖切、测量和分层展示等功能。我负责现有课件的资源整理、静态站点部署和运行检查，通过AI协作完成上线交付，支持浏览器访问。