业务和功能介绍
一）功能模块与使用者价值
本项目是一款面向学校教研组与教师的校本题库平台管理后台，核心目标是将学校日常教学中的试题资源进行数字化管理，并打通“出题—组卷—批改—数据分析”全链路。对于教师使用者，平台提供以下核心功能：
题库管理模块：支持手动新建试题或批量导入（Excel/Word），题库可按学科、来源、状态（启用/归档）进行筛选与检索，同时支持编辑、归档、删除等操作，方便教师分类沉淀校本资源。
知识点体系模块：按学科→年级维度维护多棵知识树（如“数学·七年级知识树”），每棵树下可增删改知识点，并自动统计各知识点的关联试题数、平均掌握度，支撑后续智能出题与薄弱点精准匹配。
智能组卷模块（菜单项，截图未展开）：基于知识树与题库试题，可自动或半自动生成试卷，帮助教师高效完成单元测、期中/期末复习卷的编制。
非客观题批改管理：针对学生以拍照/上传图片提交的主观题作答（如简答、作文），教师可在图片上圈画、批注，并对照预设的采分点逐项评分，最终给出总分与评语；批改完成后学生端实时可见反馈。系统还提供待批改队列、待批试卷统计、24小时批改率等数据，助力教师把握工作进度。
数据与运营模块（菜单项）：包括学业数据分析、用户与班级管理，帮助教师或教研组长追踪班级整体掌握情况，识别共性问题。
（二）主要功能路径
题库管理路径：左侧菜单“题库与出题”→“题库管理” → 搜索/筛选题库 → 点击“进入”查看详情 → 可进行编辑、归档或新增试题。
知识树维护路径：菜单“知识点体系” → 选择学科年级（如数学·七年级）→ 点击“查看详情”进入知识树详情页 → 对下属知识点进行增删改操作，同时查看关联试题数与掌握度。
批改工作路径：菜单“批改管理”→“非客观题批改” → 在“待批改队列”中点击某位学生（如王同学）→ 进入作答详情页 → 查看题目、学生提交的图片及标准采分点 → 逐项打分并填写评语 → 提交批改，状态流转为“已批改”，学生端同步更新。
本项目是一款面向学校教研组与教师的校本题库平台管理后台，核心目标是将学校日常教学中的试题资源进行数字化管理，并打通“出题—组卷—批改—数据分析”全链路。对于教师使用者，平台提供以下核心功能：
题库管理模块：支持手动新建试题或批量导入（Excel/Word），题库可按学科、来源、状态（启用/归档）进行筛选与检索，同时支持编辑、归档、删除等操作，方便教师分类沉淀校本资源。
知识点体系模块：按学科→年级维度维护多棵知识树（如“数学·七年级知识树”），每棵树下可增删改知识点，并自动统计各知识点的关联试题数、平均掌握度，支撑后续智能出题与薄弱点精准匹配。
智能组卷模块（菜单项，截图未展开）：基于知识树与题库试题，可自动或半自动生成试卷，帮助教师高效完成单元测、期中/期末复习卷的编制。
非客观题批改管理：针对学生以拍照/上传图片提交的主观题作答（如简答、作文），教师可在图片上圈画、批注，并对照预设的采分点逐项评分，最终给出总分与评语；批改完成后学生端实时可见反馈。系统还提供待批改队列、待批试卷统计、24小时批改率等数据，助力教师把握工作进度。
数据与运营模块（菜单项）：包括学业数据分析、用户与班级管理，帮助教师或教研组长追踪班级整体掌握情况，识别共性问题。
（二）主要功能路径
题库管理路径：左侧菜单“题库与出题”→“题库管理” → 搜索/筛选题库 → 点击“进入”查看详情 → 可进行编辑、归档或新增试题。
知识树维护路径：菜单“知识点体系” → 选择学科年级（如数学·七年级）→ 点击“查看详情”进入知识树详情页 → 对下属知识点进行增删改操作，同时查看关联试题数与掌握度。
批改工作路径：菜单“批改管理”→“非客观题批改” → 在“待批改队列”中点击某位学生（如王同学）→ 进入作答详情页 → 查看题目、学生提交的图片及标准采分点 → 逐项打分并填写评语 → 提交批改，状态流转为“已批改”，学生端同步更新。
项目实现
一）角色参与与个人职责
本项目团队共 1 名产品经理 + 2 名前端开发 + 2 名后端开发 + 1 名测试 + 1 名运维，整体开发周期为 6 周（含需求评审、UI设计、开发联调、测试压测）。
“我”作为 前端开发主力，承担如下任务：
负责题库管理、知识点体系、批改管理三个核心模块的页面开发，包含复杂表格交互、知识树可编辑组件、图片批注画布等前端交互实现；
封装通用上传组件（支持Excel/Word批量导入）、筛选搜索组件，并统一管理全局状态（用户权限、当前学科年级上下文）；
与后端协作设计接口数据结构（如知识树的嵌套树形结构、批改的采分点与评分JSON格式），推动前后端联调及异常边界处理；
优化知识树在大数据量下的渲染性能（虚拟滚动），以及批改图片在低网速下的渐进加载策略。
（二）技术栈、架构与实现亮点
技术栈：后台管理端采用 React + TypeScript + Ant Design Pro 搭建，状态管理使用 Zustand 搭配 React Query 进行服务端数据缓存；后端采用 Java Spring Boot 提供 RESTful API，数据库选用 MySQL，缓存与分布式锁使用 Redis；文件存储对接 阿里云 OSS 用于存放学生上传的图片。
架构亮点：
知识树可扩展存储：采用 邻接表 + 路径枚举 混合模式存储树形结构，既保证增删改的灵活性，又通过冗余路径字段加速子树查询，使知识树加载速度提升 50%。
批改图片标注交互：前端基于 Fabric.js 实现画布批注，支持教师绘制矩形、圆圈、自由线条，并将批注坐标与分数点 JSON 化存储，后端保留原始图片与批注数据分离，便于撤回与重新批改。
批量导入的鲁棒性：使用 Apache POI 解析 Excel/Word 文档，配合异步任务队列（RabbitMQ）处理大文件导入，避免阻塞主流程；同
本项目团队共 1 名产品经理 + 2 名前端开发 + 2 名后端开发 + 1 名测试 + 1 名运维，整体开发周期为 6 周（含需求评审、UI设计、开发联调、测试压测）。
“我”作为 前端开发主力，承担如下任务：
负责题库管理、知识点体系、批改管理三个核心模块的页面开发，包含复杂表格交互、知识树可编辑组件、图片批注画布等前端交互实现；
封装通用上传组件（支持Excel/Word批量导入）、筛选搜索组件，并统一管理全局状态（用户权限、当前学科年级上下文）；
与后端协作设计接口数据结构（如知识树的嵌套树形结构、批改的采分点与评分JSON格式），推动前后端联调及异常边界处理；
优化知识树在大数据量下的渲染性能（虚拟滚动），以及批改图片在低网速下的渐进加载策略。
（二）技术栈、架构与实现亮点
技术栈：后台管理端采用 React + TypeScript + Ant Design Pro 搭建，状态管理使用 Zustand 搭配 React Query 进行服务端数据缓存；后端采用 Java Spring Boot 提供 RESTful API，数据库选用 MySQL，缓存与分布式锁使用 Redis；文件存储对接 阿里云 OSS 用于存放学生上传的图片。
架构亮点：
知识树可扩展存储：采用 邻接表 + 路径枚举 混合模式存储树形结构，既保证增删改的灵活性，又通过冗余路径字段加速子树查询，使知识树加载速度提升 50%。
批改图片标注交互：前端基于 Fabric.js 实现画布批注，支持教师绘制矩形、圆圈、自由线条，并将批注坐标与分数点 JSON 化存储，后端保留原始图片与批注数据分离，便于撤回与重新批改。
批量导入的鲁棒性：使用 Apache POI 解析 Excel/Word 文档，配合异步任务队列（RabbitMQ）处理大文件导入，避免阻塞主流程；同
示例图片视频
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1、立项背景和目标：
针对市面上部分播放器对特定音视频格式兼容性差、高码率视频播放卡顿等问题，本项目旨在基于C++开发一款高性能、轻量级的本地音视频播放软件，实现多格式音视频文件的流畅解码与高质量渲染。
2、软件功能、核心功能模块的介绍：
软件核心包含三大模块：1. 媒体解封装与解码模块（支持MP4、MKV等常见格式的解析与音视频分离）；2. 音视频渲染模块（实现视频画面的硬件/软件渲染，音频的实时输出）；3. 播放控制模块（支持播放、暂停、进度拖拽、音量调节、倍速播放等）。4. 格式转换模块（附加功能，若没有可删）。
3、业务流程、功能路径描述：
用户打开软件加载本地文件后，系统调用底层库进行解封装，提取音视频流。视频流经过解码器转为YUV像素数据交由渲染引擎展示；音频流解码为PCM数据交由声卡输出。播放过程中，通过主控模块监听用户操作，实时调整音视频缓冲队列。
【全栈音视频】基于 PySide6 与深度学习模型的 AI 智能扒谱/编曲工作站-扒谱机DAW
【项目定位】
本项目是一款基于 Python 与 PySide6 开发的桌面级 AI 智能数字音频工作站（DAW）。实现了从音频导入、AI 模型提取、人工标注，到专业级打谱（MIDI/MusicXML）、和声编配及音频导出的全链路业务闭环。项目具备极高的技术壁垒，完美融合了底层音频处理、多线程并发、复杂 UI 渲染与 AI 推理。
【核心功能模块】
AI 音频处理与分离：深度集成 UVR（Ultimate Vocal Remover）多种主流模型（Demucs、MDX、Roformer 等），支持多模型合奏与自动降级；自研多线程音频流推送流，彻底解决跨平台播放延迟与无声 bug。
专业级音频编辑与标注：自研 Melodyne 级 Blob 音频编辑画布（支持音高/时间精细微调、共振峰保留、频谱画笔修复）；提供多轨 F0（基频）提取与波形/语谱图可视化。
工业级打谱与 MIDI 引擎：自研 MIDI 与 MusicXML 双向解析引擎，支持简谱/五线谱（五线谱解析、符杠算法、Opus 字体混排）。支持 LRC 歌词时间戳精准对位，并无缝对接西贝柳斯（Sibelius）插件。
音乐理论辅助系统：内置极其复杂的五度圈分析、和弦轨及基于斯波索宾规则的和声自动推演（DAG 全局寻优算法）；创新性地接入心理声学听感实验模块（响度、协和度、音色分析）。
【技术架构与工程保障】
架构解耦：采用 Mixin 驱动的重构技术，将高达 2 万行的 God Class 彻底拆分；基于事件总线实现视图、数据与音频底层的完全解耦。
性能优化：自研音频 LRU 预载池（首音延迟降至 0ms）、离屏场景缓存渲染、多进程 AI 推理防卡死机制。
质量保障：项目拥有 500+ 自动化回归测试集（QA Harness），严格隔离开发与生产环境，确保每次更新零回退；配套完整的多 Agent 协同开发规范与底层故障排雷（如系统沙盒级别等极端兼容性问题）。
智能硬件管理APP-360智慧生活
技术栈：11年移动端开发经验，以 Java 与 Flutter 为主力语言。精通 Android 原生开发，熟练掌握 Flutter 跨端开发及混合工程架构，能快速实现多端一致性。熟悉 iOS/H5 代码，能顺畅进行跨团队协作与联调。
擅长场景：具备从0到1独立架构与开发完整App的能力。专注 IoT 智能硬件（安防、行车记录仪、路由器等）配套App开发；擅长 Flutter 与原生混合通信（桥接通道封装）、多设备统一能力抽象、以及音视频（直播开流、回放、双向通话采集传输）业务落地。
解决问题：能快速梳理复杂业务逻辑，解决 Flutter 与原生混合开发中的通信与兼容问题；精通 App/云端/固件跨端复杂问题的快速定界。能用 AI 工具辅助开发，把控项目周期，帮需求方低成本、高效率地完成产品交付。
FreeSWITCH媒体网关对接与AI音视频合成系统-实时语音交互&视频生成服务
项目基于FreeSWITCH搭建媒体网关，完成与ASR/TTS语音引擎对接，实现实时通话语音采集、转写与语音合成；集成FFmpeg实现多路音视频流处理、画面剪辑与视频合成能力。支持通话流实时处理、媒体文件混流、自定义字幕叠加，提供标准化API对外输出，可用于智能外呼、实时音视频AI交互场景，整套服务高并发、可分布式部署，交付可运行服务源码。
神兽街大秀预演-神鹿秀、神鹰秀、后羿秀等
1、立项背景和目标
该项目为博涛神兽街沉浸式产品秀，包含神鹿秀、神鹰秀、后羿秀等三大产品秀。立项目标是依托UE5实时渲染能力，打造准确全程预演，提升文旅项目的视觉冲击力与互动观赏性。个人目标为独立完成UE5内全流程制作，并实现舞美灯光动画的非DMX插件化控制。
2、软件功能、核心功能模块介绍
软件基于UE5开发，核心功能包括实时渲染、产品秀序列播放、舞美搭建、灯光动画控制、特效及最终输出集成。
3、业务流程、功能路径描述
业务流程为：需求与脚本确认→资产导入→UE5环境搭建→舞美灯光实现→特效制作→Sequencer序列编排→渲染→交付。
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