业务和功能介绍
1.随着电商、共享经济等新业态爆发，中小商户与个人对便捷、低成本收付款需求激增，传统银行结算流程繁琐、到账慢，第三方支付凭借轻量化、全场景适配优势，成为市场刚需，本项目旨在打造合规、高效的聚合支付系统。
2.支持微信、支付宝、云闪付等主流渠道收款，提供订单管理、自动对账、分账结算、电子发票一键开具，搭载交易风控引擎，实时拦截异常交易，同时开放 API 接口，支持商户个性化二次开发。
3.用户发起付款请求，系统跳转至聚合收银台，用户选择支付渠道完成付款，交易数据同步至风控模块核验，核验通过后资金自动清算至商户账户，同时推送交易凭证与对账报表至商户后台。
2.支持微信、支付宝、云闪付等主流渠道收款，提供订单管理、自动对账、分账结算、电子发票一键开具，搭载交易风控引擎，实时拦截异常交易，同时开放 API 接口，支持商户个性化二次开发。
3.用户发起付款请求，系统跳转至聚合收银台，用户选择支付渠道完成付款，交易数据同步至风控模块核验，核验通过后资金自动清算至商户账户，同时推送交易凭证与对账报表至商户后台。
项目实现
Situation（背景）：
随着线上线下消费场景融合，中小商户对多渠道收付款、高效对账及交易安全的需求激增。原有系统存在渠道接入复杂、对账效率低、欺诈交易率高等问题，严重影响商户体验与业务拓展。
Task（任务）：
我作为核心开发，负责交易核心模块与风控子系统的设计与实现，目标是提升支付路由成功率、降低对账成本与欺诈风险，保障系统高可用与数据一致性。
Action（行动）：
设计并实现统一支付路由策略，接入微信、支付宝、云闪付等 6 种主流渠道，通过适配器模式封装渠道差异，实现故障自动切换；
开发自动对账与差错处理系统，引入分表分库与定时任务，将对账耗时从 4 小时 / 天压缩至 15 分钟 / 天；
构建实时风控子系统，上线 20 + 条风险规则，结合历史交易数据优化阈值，同时引入 Seata 分布式事务框架解决跨服务数据一致性问题。
Result（结果）：
支付路由成功率从 92% 提升至 99.5%，对账差错率控制在 0.01% 以内，欺诈交易率从 0.3% 降至 0.05%，系统可用性达 99.99%，支撑日均交易峰值 10 万 +，显著提升商户满意度与业务竞争力。
随着线上线下消费场景融合，中小商户对多渠道收付款、高效对账及交易安全的需求激增。原有系统存在渠道接入复杂、对账效率低、欺诈交易率高等问题，严重影响商户体验与业务拓展。
Task（任务）：
我作为核心开发，负责交易核心模块与风控子系统的设计与实现，目标是提升支付路由成功率、降低对账成本与欺诈风险，保障系统高可用与数据一致性。
Action（行动）：
设计并实现统一支付路由策略，接入微信、支付宝、云闪付等 6 种主流渠道，通过适配器模式封装渠道差异，实现故障自动切换；
开发自动对账与差错处理系统，引入分表分库与定时任务，将对账耗时从 4 小时 / 天压缩至 15 分钟 / 天；
构建实时风控子系统，上线 20 + 条风险规则，结合历史交易数据优化阈值，同时引入 Seata 分布式事务框架解决跨服务数据一致性问题。
Result（结果）：
支付路由成功率从 92% 提升至 99.5%，对账差错率控制在 0.01% 以内，欺诈交易率从 0.3% 降至 0.05%，系统可用性达 99.99%，支撑日均交易峰值 10 万 +，显著提升商户满意度与业务竞争力。
示例图片视频
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深度学习系列项目
业务一： 实现对人的身份、姿态、行为及意图的精准、实时理解，为上层应用提供可靠的结构化数据。
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高精度人脸/人体姿态追踪： 基于深度学习模型，在复杂光照和遮挡条件下，实现亚像素级的人脸关键点检测与2D/3D全身骨骼关键点追踪。功能包括头部姿态估计（Pitch/Yaw/Roll）、肢体动作捕捉、手势识别等。
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以人为中心的活动识别： 融合时空上下文信息，利用卷积神经网络或Transformer架构，对视频流中的人体行为进行细粒度分类与预测。可识别从简单动作到复杂交互等多种活动，服务于智慧医疗、工业安全与智能家居。
业务二： 应用最前沿的3D重建与渲染技术，降低高质量3D内容创作门槛，赋能元宇宙、数字人、电商等新兴领域。
关键技术与功能：
3D高斯泼溅 ： 相较于传统的NeRF（神经辐射场），3D高斯泼溅通过数百万个可学习的3D高斯椭球体来表现场景，实现了无需训练即可实时渲染（>90 FPS）的突破，构建照片级真实感的虚拟数字人、商品3D展示及沉浸式AR/VR环境，显著提升了建模效率与交互体验。
基于Qt的Modbus Slave通信-TCP/IP，UDP通信
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通信功能：串口通信和TCP通信
信息展示：从机站与主站通信后，信息展示界面
日志展示：从机站与主机站发收帧显示
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从站配置保存和读取模块：从机配置保存和按保存的配置信息创建
基于 RPA 与大模型的微信智能伴聊机器人
-核心分为 RPA 底层自动化模块、大模型对话管理模块、OCR 图像解析模块、Web 可视化中控模块，分别负责微信消息安全监听与回复、上下文对话记忆流管理、图片内容提取解析、系统状态监控与运维管控。
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抖音直播弹幕实时采集（WebSocket + Protobuf + X-Bogus签名）
- Python：requests（获取直播间 room_id 与 cookie）、websocket-client（WSS长连接收包/回包）、gzip（解压）、protobuf（消息反序列化）、loguru（日志输出）
- JS逆向与签名：execjs 调用本地 JS 生成 signature（X-Bogus）；crypto-js（MD5 生成 X-MS-STUB）
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- WebSocket实时数据采集
- Protobuf协议解析
- Python网络编程/长连接
- JS逆向 / 参数签名（X-Bogus）
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- 业务背景：抖音直播间互动信息（弹幕）通过 WebSocket 推送且采用 Protobuf + gzip 压缩，同时连接参数包含签名（signature/X-Bogus）。常规抓包仅能拿到二进制数据，无法直接解析为可用文本。
- 核心功能：
- 自动进入直播间，提取 room_id，并获取必要 cookie（ttwid）
- 计算 WebSocket 连接所需 signature（X-Bogus），构造完整 WSS URL
- 建立 WSS 长连接，实时接收二进制推送包
- PushFrame → gzip解压 → Response/Message → 按 method 过滤弹幕消息 WebcastChatMessage
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