metadata.toml

@@ -83,7 +83,7 @@ language = "zh"
     letter_footer = "Lettre de motivation"
 
 [lang.zh]
-    header_quote = "对新技术和很热情的工程师，随时可以入职"
+    header_quote = "对新技术和很热情的前端工程师，随时可以入职"
     cv_footer = "简历"
     letter_footer = "申请信"
 

modules_zh/professional.typ

@@ -50,4 +50,4 @@
 
 
 
-#pagebreak()
+// #pagebreak()

modules_zh/projects.typ

@@ -8,27 +8,6 @@
 
 #cvSection("项目经历")
 
-#cvEntry(
-  title: [智能安保机器人],
-  society: [Creeper Go],
-  date: [2025.7],
-  location: [杭州],
-  tags: ("ROS", "计算机视觉"),
-  description: "",
-)
-
-这是一个基于 ROS2 的智能安保机器人，集成了计算机视觉、路径规划等功能。
-
-我们现场微调了一个 Yolov8s 模型，训练其可以识别佩戴胸牌的行人。这个机器人会自动追逐场馆内未佩戴胸牌的人。
-
-- *[推理延迟优化]* 通过数据预处理、模型量化、减少处理批次等手段，将 Yolov8s 模型的推理延迟从原本的 200ms 降低到 50ms，保证了机器人在移动中的实时识别能力。
-
-- *[路径规划]* 构造的简易的自动机，实现了机器人在场馆内的自动巡逻和避障功能。
-
-- *[数据回传]* 通过一个模块回传摄像头内容以及识别结果，方便安保人员远程监控。
-
-#v(1em)
-
 #cvEntry(
   title: [AI 赋能的前端开发工具],
   society: [GuiiAI Devtools],
@@ -56,32 +35,12 @@
 
 - *[Vite 到浏览器的 RPC 通信]* 为保证 Vite Plugin Server 和 前端的双向通信，我封装了一个简易的 RPC 库。浏览器不同上下文之间使用 BroadcastChannel 通信，浏览器与 Vite Plugin Server 复用 dev ws 相互通信。
 
+- *[自定义接入模型]* Devtools 支持自定义 OpenAI API Endpoint。
+
+- *[优化打包体积]* 通过动态导入代码编辑器的 highlight.js，将打包体积从 2M 降低至 300k
 
 
-#v(1em)
 
-#cvEntry(
-  title: [气象科学与技术研究],
-  society: [次季节性热带气旋智能预报研究],
-  date: [2023.12 - 至今],
-  location: [南京],
-  tags: ("PyTorch", "深度学习", "气象预报"),
-  description: "",
-)
-开发轻量级多尺度卷积网络(LMCNet)预测台风活动，显著超越传统方法
-
-- *[创新点]* 提出LMCNet (轻量级多尺度卷积网络)，结合多模态预报数据与气候学观测数据，实现更精确的台风概率预测。针对S2S台风数据集规模小的特点，采用浅层网络架构和多尺度卷积操作，以更少的参数提高季节性台风预测的位置准确度。
-
-- *[优秀的模型性能]* 在2023年季节30天预报期内，我们的方法在DBSS评分方面较ECMWF(最佳传统预报模式)提高36%，较UNet预报方法提高18%。当预报提前期少于5天时，LMCNet方法将均方误差降低了60%，显著提高了短期预报精度。
-
-// - *[技术栈应用]* 采用PyTorch构建深度学习模型框架，使用PyTorch Lightning简化训练流程并提高代码可读性，通过Seaborn生成高质量可视化图表评估模型预测结果与真实气象数据的差异。
-
-- *[成果]* 获得优秀毕业论文，目前正在整理并准备提交气象学顶级期刊发表。衍生项目得到全国软件设计大赛全国二等奖。项目展示了深度学习在气象学领域的应用潜力，为提高热带气旋预测准确性提供了新思路。
-
-- *[能力提升]* 通过此项目，我系统掌握了深度学习算法设计、大规模气象数据处理、科研论文撰写和项目管理能力，为后续研究奠定了坚实基础。
-
-
-#v(1em)
 
 #cvEntry(
   title: "一个资源分享站",
@@ -108,8 +67,6 @@
 
 - *[响应式UI设计]* 使用了 Vue 3 的 Composition API 进行开发，使用了 Vue 3 的 Suspense 特性， 实现了响应式 UI 设计。
 
-// #pagebreak()
-
 #cvEntry(
   title: "麦趣测评小游戏",
   society: "麦趣职前教育小游戏",
@@ -134,7 +91,7 @@
 
 - *[构建流水线与管理工作]* 使用了 Github Actions 进行自动化构建与部署，推送到相关云服务。负责内部测试、研发 外包的发布、对接工作。
 
-// #pagebreak()
+#pagebreak()
 
 
 #cvEntry(

modules_zh/skills.typ

@@ -10,10 +10,7 @@
 #set text(weight: 300)
 #set strong(delta: 200)
 
-#columns(2)[
-
-
-  === 全栈开发
+=== 前端开发
 
 - 熟悉 *HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、SASS、UnoCSS* 等前端技术；
 
@@ -27,28 +24,17 @@
 
 - 了解 *RESTful、EventStream、WebSocket* 等数据传输协议/规范； 封装过简易 RPC 库；
 
+=== 客户端开发
 
 - 了解并使用过 *React Native* 开发项目，了解并使用过 *Redux、React Router* 等 React 生态关键组件
 
-  - 使用过 *NestJs、Prisma* 等构建后端服务；使用过 *Flask*、*Quart* 构建后端服务，了解并使用过 *Docker* 打包后端服务
-
-  - 了解多种 Git 分支模式，会使用 Git merge 和 *Git rebase、cherry-pick*
-  #colbreak()
-  === 数据分析与深度学习
-
-  - 熟悉使用 *Python* 进行数据处理与分析，熟练使用 *Pandas、NumPy* 等数据处理库；
-
-  - 有使用 *PyTorch* 进行深度学 习模型设计与训练的经验，了解常用的深度学习网络结构与算法；
-
-  - 有图像*语义分割、目标检测*等计算机视觉相关经验，接触过*点云分割、点云配准*任务；
-
-  - 有使用 *LoRA 微调 SAM* 模型的经验，了解大模型微调的基本方法；
-
-  - 熟练使用 *Matplotlib、Seaborn* 等数据可视化库，能够生成高质量的可视化图表；
-
+- 使用过 *WinForm* 构建桌面应用程序
 
 === 其他
 
+- 了解多种 Git 分支模式，会使用 Git merge 和 *Git rebase、cherry-pick*
+
+- 使用过 *NestJs、Prisma* 等构建后端服务；使用过 *Flask*、*Quart* 构建后端服务，了解并使用过 *Docker* 打包后端服务
 
 - 对计算机网络的应用层、协议层比较熟悉，对 *http 协议* 比较了解，擅长抓包和简单的逆向来分析应用行为
 
@@ -57,5 +43,4 @@
 - 有多个从 0 到 1 独立/主导进行项目开发的经历。
 
 
-]
 // #pagebreak()