二手车智能平台 · 市场洞察
展示车辆分布、价格区间、省份排行、过户次数和品牌热度,突出“数据采集 + 分析大屏 + 预测服务”的完整链路。
面向真实业务的全栈开发、AI 应用与数据工程能力
使用 FastAPI、Django 与业务服务构建 RESTful API,熟悉认证、ORM、数据迁移与接口联调。
熟悉 React、Vue3、Element Plus、Ant Design、ECharts 与 Three.js,能独立完成高保真页面还原和交互开发。
实践过 LangGraph、RAG、多模型调用、找书 Agent 与 AI 助手,关注 Agent 工作流和微调训练方向。
使用 MySQL、Redis、PolarDB、阿里云 OSS,能够完成数据建模、存储查询、基础部署与服务配置。
使用 Playwright 与通用爬虫方案采集业务数据,完成从元数据获取、正文处理到入库上传的自动化链路。
接触 Docker、Nginx、Prometheus、Grafana、服务器部署与远程连接方案,愿意继续深入真实线上环境。
有多段实习经历和从 0 到 1 的项目开发实践,能参与后端服务、前端页面、数据采集、AI 能力接入和基础部署。期待未来在金融、医疗等领域深耕,维护真实线上环境,继续提升高并发与工程稳定性能力。
维护一卒书库 PC 端书评生成功能,基于 Gemini API 构建数据获取到内容生成的 pipeline,并搭建找书 Agent。
基于 Ruoyi 开源框架完成企业级管理系统前端模块二次开发,负责 UI 高保真还原与接口联调。
使用 Django、MySQL、Vue3、Three.js 开发 3D 模型在线查看模块,并接入腾讯混元文生图能力。
从 GitHub 公开仓库整理出的重点项目入口
公开仓库中最新更新的前后端项目,采用 React、TypeScript 与 Python 后端结构,适合作为后续完善演示与业务说明的入口。
二手车智能平台,覆盖数据采集、价格预测、AI 问答、论坛私信、大屏分析、网页端与移动端统一展示。
融合 RAG 的智能教育平台,实现四层级权限体系、教育内容检索增强、学习行为预测与个性化推荐能力。
肺部结节疾病预测与影像识别系统,集成登录、数据可视化、结构化指标预测、CT 影像识别演示与 AI 问诊。
房价预测全栈系统,包含 React 前端、FastAPI 后端、机器学习推理、房源数据管理和多模型 AI 分析。
井盖检测相关项目,公开仓库语言构成为 Python、Vue 与 Notebook,适合展示视觉识别和工程原型能力。
Django 光学仿真与可视化项目,包含光线追迹、波前分析、PSF/MTF 等课堂演示和实验记录场景。
展示车辆分布、价格区间、省份排行、过户次数和品牌热度,突出“数据采集 + 分析大屏 + 预测服务”的完整链路。
对应仓库里的上传预测流程:选择井盖图片,点击“上传并检测”,后端返回图片路径与类别标签,再在页面中映射为井盖缺失等结果。
对应仓库中的平面波/球面波折射与 PSF/MTF 页面,核心是参数输入后生成光线图、点扩散函数和调制传递函数。
项目集成结构化指标预测、影像识别演示、数据看板和在线问诊,适合展示医疗场景下的全栈 AI 应用探索。
用四层级权限体系、三级部门架构和学习行为预测模块,展示教育管理系统与 AI 问答结合的工程能力。
对应仓库中的 React 前端、FastAPI 后端、ML 推理和多模型 AI 分析服务,适合展示预测类系统的通用架构。
公开仓库中的 Vite + TypeScript 前端首页,展示背词、闯关、排行榜和个人学习进度等核心功能入口。
从一次失利开始,把精力一步步落到竞赛、项目和真实业务里
大一把主要精力投入插班生备考,最后没有拿到理想结果。它不是一个漂亮的开头,但让我更早明白:真正能改变处境的,不只是一次考试,而是持续投入之后留下来的能力和作品。
大二开始把注意力转向更可见的成果:参加竞赛,做完整项目,从页面、接口、数据库到模型能力接入,慢慢把零散知识组织成一个可以运行、可以展示的系统。
大三进入真实业务场景,分别接触算法、前端和全栈方向。书评生成、企业管理系统、3D 模型查看、大模型接口接入这些经历,让我开始理解“能跑起来”和“能交付出去”之间的距离。
未知。
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