个人介绍
有扎实的编程功底和项目开发经验，熟悉以下技术栈：前端：HTML/CSS/JavaScript、Vue、静态页面开发后端：Java（Spring Boot）、Python、简单接口开发其他：微信小程序、简单爬虫、自动化脚本、bug 修复在校期间独立完成过课程设计与个人 demo 项目，熟悉需求对接、开发和交付流程，沟通响应及时，做事认真负责，可按时保质完成项目。
核心技能
前端开发
后端开发
小程序开发
测试
运维
HTML、CSS、JavaScript
Vue、微信小程序
Java、Spring Boot
Python、数据处理、爬虫
bug修复、接口开发
精选作品集
JNU单接口校园网自动重连
本项目是一个针对 JNU 校园网的单接口自动重连脚本，使用 Python 开发，通过定时任务实现校园网的自动登录与断线重连，解决校园网不稳定、频繁掉线的问题。
核心功能：
自动检测网络连接状态，断线后自动发起重连请求
支持配置账号密码，无需手动输入，全程后台静默运行
轻量化设计，占用资源少，可部署在 Windows/Linux 等多平台
日志记录功能，方便排查网络问题与脚本运行状态
项目使用 requests 库处理网络请求，通过定时轮询机制实现心跳检测，是一个实用的自动化小工具，解决了校园网用户的高频痛点。
基于深度学习的B超手术针尖识别系统
本项目是一个基于深度学习的 B 超手术针尖识别系统，采用 YOLO 系列目标检测算法，实现对 B 超影像中手术针尖的精准定位与识别，为穿刺手术提供辅助支持。
核心功能与技术亮点：
对 B 超影像中的针尖进行实时检测与定位，标注针尖坐标，辅助医生判断穿刺位置；
基于 PyTorch 实现模型训练，对医疗影像数据进行标注、预处理与数据增强，提升模型泛化能力；
优化模型结构，实现轻量推理，适配不同设备的运行需求；
支持批量处理 B 超图像，生成可视化检测结果，便于效果评估与展示。
项目使用 OpenCV 进行图像处理，结合深度学习目标检测技术，解决了医疗影像中针尖识别的痛点，具备实际的应用价值。
注会帮 - 审计复核辅助软件
本项目是一款面向注册会计师 / 审计人员的复核辅助软件，旨在通过自动化工具提升审计工作中的数据处理与核对效率，减少人工操作的重复劳动。
核心功能与技术亮点：
支持财务数据批量导入与校验，自动识别数据异常、格式错误，辅助审计人员快速定位问题；
提供常用审计复核模板与规则配置，可根据需求自定义检查项，适配不同审计场景；
生成结构化的复核报告，支持导出 Excel / 文档格式，便于后续整理与归档；
采用桌面应用架构，操作简单直观，无需复杂的环境配置，开箱即用。
项目使用 Python 开发，结合数据处理与自动化技术，解决了审计工作中数据核对繁琐、易出错的痛点，可有效提升工作效率，具备实际的业务应用价值。
工作经历
教育背景
暨南大学 · 软件工程
2024-09-01