将饮食记录、个人与群组偏好、推荐流程连接在一起的多端产品。
我的工作全程负责后端、Web、AI 服务集成、基础设施与交付，并与团队协作推进项目。
- Spring Boot
- PostgreSQL
- React
- Python
- AWS
一个公共 API 边界
Web 与 Android
共用一个公共 API
Spring Boot
权限 · 规则 · 校验
PostgreSQL
持久化
私有 AI 服务
推荐 · 烹饪 · 聊天
精选项目
饮食推荐、建筑项目工作流、离线账本与时间序列机器学习。
精选项目
面向建筑项目的工作空间，覆盖任务、进度报告、风险、团队成员和文档。
我的工作开发 Spring Boot 后端与 React 管理界面，实现项目权限、Redis 缓存及 AWS 部署流程。
- Java
- Spring Boot
- PostgreSQL
- Redis
- React
- AWS ECS
共用项目上下文
项目
所有权与成员身份
任务 · 报告 · 风险 · 文档
分别判断查看权限与管理权限
离线桌面账本，支持多币种现金、投资和净资产，并提供可追溯的修改与明确的数据质量检查。
我的工作开发 React 桌面界面与 Rust 应用核心，实现精确小数规则、导入对账、加密备份和恢复。
- Rust
- Tauri
- SQLite
- React
- TypeScript
财务规则的唯一执行者
React 界面
预览
Rust 核心
校验 · 精确小数规则
SQLite
提交 · 可追溯的修改
在服务器监控时间序列上开展图与超图异常检测实验，涵盖数据准备、模型实现和对照实验。
我的工作实现数据处理、图构建、自编码器模型、异常评分及与多种基线模型的批量对照实验。
- Python
- PyTorch
- NumPy
- scikit-learn
构建关系，再重构信号
信号窗口
Server Machine Dataset
超图
构建信号关系
自编码器
重构信号
异常评分
实验流程 · 仅为概念示意