个人介绍
计算机专业在校生，深耕 Java 后端开发，具备全栈开发能力。实战项目：Deep Eye： 基于深度学习的图像检测系统。独立完成从模型训练（ResNet/MobileNet）到服务端部署的全流程，支持高并发 API 调用。红脉智联： 红色文化遗产平台。负责完整的前后端架构设计、数据库优化及 UI/UX 实现。技术擅长：熟练掌握 Spring Boot 架构，能快速交付高质量管理系统及 AI 算法集成项目。代码风格规范，具备安全研究背景，确保程序无基础逻辑漏洞。服务保障：响应速度快，提供详细的部署文档，可协助环境配置。
核心技能
Java
Spring Boot
MySQL
Redis
Vue.js
深度学习
计算机视觉
AI集成
API开发
Web安全
代码审计
php
python
go
精选作品集
Deep Eye
【项目概况】
Deep Eye 是一款结合深度学习技术的智能图像识别与检测平台，实现了从前端展示、后端逻辑到 AI 模型推理的全链路整合。
【核心技术栈】
后端： 基于 Spring Boot 构建高性能 RESTful API，利用 Redis 缓存优化请求响应。
算法层： 集成 MobileNet 与 ResNet 双模型，针对不同场景实现高精度的目标检测与分类。
部署： 实现了 AI 模型在 Linux 服务器端的生产级部署，支持多并发图像处理请求。
【功能亮点】
秒级识别： 优化推理路径，实现毫秒级的图像上传与结果反馈。
全栈开发： 独立完成从 UI 交互设计、数据库建模到后端业务逻辑的开发。
高扩展性： 模块化设计，可快速适配不同的深度学习模型进行业务扩展。
红脉智联 —— 数字化红色文化遗产综合管理平台
【项目背景】
红脉智联是一款专注于数字文化遗产保护的综合平台。通过数字化手段整合红色文化资源，提供沉浸式的展示体验与高效的后台管理能力。
【核心技术栈】
后端支撑： 采用 Java + Spring Boot 构建高可用架构，利用 Redis 实现高频数据的快速访问。
数据建模： 针对复杂的文化资源分类，设计了标准化的关系型数据库模型（MySQL）。
前端交互： 采用 Vue.js 配合定制化 UI 组件，实现了极具视觉冲击力的红色文化主题界面。
【功能亮点】
多端适配： 完美适配手机与电脑端，确保文化内容在不同设备上的展示效果。
管理闭环： 独立开发了完整的管理员权限控制、内容审核及数据统计仪表盘，实现了业务的全生命周期管理。
视觉定制： 针对项目属性深度定制了视觉识别系统（VI），不仅是开发，更提供了设计层面的优化建议。
工作经历
无 · 无
2026-05-08 - 1
无
教育背景
太原理工大学 · 软件工程
2024-09-01