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3dc04e33e5
fix: 给医院的 version 2025-12-15 16:57:31 +08:00
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@ -83,7 +83,7 @@ language = "zh"
letter_footer = "Lettre de motivation" letter_footer = "Lettre de motivation"
[lang.zh] [lang.zh]
header_quote = "对新技术和很热情的前端工程师,随时可以入职" header_quote = "对新技术和很热情的工程师,随时可以入职"
cv_footer = "简历" cv_footer = "简历"
letter_footer = "申请信" letter_footer = "申请信"

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@ -50,4 +50,4 @@
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@ -8,6 +8,27 @@
#cvSection("项目经历") #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( #cvEntry(
title: [AI 赋能的前端开发工具], title: [AI 赋能的前端开发工具],
society: [GuiiAI Devtools], society: [GuiiAI Devtools],
@ -35,12 +56,32 @@
- *[Vite 到浏览器的 RPC 通信]* 为保证 Vite Plugin Server 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。 - *[Vite 到浏览器的 RPC 通信]* 为保证 Vite Plugin Server 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( #cvEntry(
title: "一个资源分享站", title: "一个资源分享站",
@ -67,6 +108,8 @@
- *[响应式UI设计]* 使用了 Vue 3 Composition API 进行开发,使用了 Vue 3 Suspense 特性, 实现了响应式 UI 设计。 - *[响应式UI设计]* 使用了 Vue 3 Composition API 进行开发,使用了 Vue 3 Suspense 特性, 实现了响应式 UI 设计。
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#cvEntry( #cvEntry(
title: "麦趣测评小游戏", title: "麦趣测评小游戏",
society: "麦趣职前教育小游戏", society: "麦趣职前教育小游戏",
@ -91,7 +134,7 @@
- *[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。 - *[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。
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#cvEntry( #cvEntry(

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@ -10,37 +10,52 @@
#set text(weight: 300) #set text(weight: 300)
#set strong(delta: 200) #set strong(delta: 200)
=== 前端开发 #columns(2)[
- 熟悉 *HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、SASS、UnoCSS* 等前端技术;
- 熟练使用 *Vue、Vue-Router、Vuex、Pinia* Vue 生态库,熟悉使用 Uniapp 开发小程序应用; === 全栈开发
- 熟悉 *HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、SASS、UnoCSS* 等前端技术;
- 熟悉 *Vite、Rollup* 等现代前端工具,熟悉 ES6 新特性、现代浏览器新 API、*开发过 Vite Plugin* - 熟练使用 *Vue、Vue-Router、Vuex、Pinia* Vue 生态库,熟悉使用 Uniapp 开发小程序应用;
- 做过出海产品,有处理 *i18n* 以及 *RTL 、断行* 等多语言布局的经验
- 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* React 生态关键组件
- 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 *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
- 了解 Scrum 敏捷流程,有主导 Scurm 项目迭代的经历,有搭建 DevOps 自动化流水线的经历
- 有多个从 0 1 独立/主导进行项目开发的经历。
- 熟悉 *Vite、Rollup* 等现代前端工具,熟悉 ES6 新特性、现代浏览器新 API、*开发过 Vite Plugin*
- 做过出海产品,有处理 *i18n* 以及 *RTL 、断行* 等多语言布局的经验
- 了解 *RESTful、EventStream、WebSocket* 等数据传输协议/规范; 封装过简易 RPC 库;
- 了解并使用过 *React Native* 开发项目,了解并使用过 *Redux、React Router* 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 *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;
=== 其他
- 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
- 了解 Scrum 敏捷流程,有主导 Scurm 项目迭代的经历,有搭建 DevOps 自动化流水线的经历
- 有多个从 0 1 独立/主导进行项目开发的经历。
]
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