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知名企业
jlkj
全栈负责人
子虚乌有
1年
擅长技能

通过本次基于RFID的智慧图书资产盘点系统设计,我积累了宝贵的物联网全栈开发经验。在架构设计层面,采用感知层-传输层-支撑层-应用层的四层分离架构,实现了硬件采集、数据传输、云端处理与前端展示的清晰解耦,这种分层思想显著提升了系统的可维护性和扩展性。 硬件开发方面,深刻体会到模块化选型的重要性:STM32F103C8T6作为主控核心,其丰富的外设资源为多传感器集成提供了硬件基础;PN532模块的I2C通信协议简化了电路设计;ESP8266的AT指令集降低了WiFi联网开发门槛。在嵌入式编程中,单总线协议的时序控制、多标签防冲突算法的实现,以及低功耗模式的设计,都是需要精细调试的关键点。 云端架构上,采用OneNET与uniCloud混合方案是本次项目的创新点。OneNET负责设备接入和基础数据流转,uniCloud通过无服务器架构处理复杂业务逻辑,这种双云端分层设计既保证了设备连接的稳定性,又获得了云计算的弹性能力。Node.js云函数在处理财务折旧计算、热力图数据分析等业务时,展现了JavaScript在云端业务逻辑处理中的高效性。 通信协议选择MQTT over WiFi是明智之举。相比HTTP,MQTT的发布/订阅模式在弱网环境下表现更稳定,低带宽占用特性特别适合嵌入式设备。JSON数据封装格式保证了前后端数据交换的可读性和一致性。 前端开发采用uni-app框架实现了"一套代码,多端运行",显著提升了开发效率。Vue.js的数据绑定机制让界面响应式设计变得简单直观。

¥500 / 8小时

可兼职时间 自由职业,时间充裕

可兼职地点 拱墅

立即预约
杭州米德尔顿教育有限公司
AI应用开发
浩冉
1年
擅长技能

一、大模型算法训练与多模态技术 熟练使用Python、PyTorch、Transformers框架,掌握Qwen、LLaMA、DeepSeek大模型底座及CLIP、Qwen-VL多模态对齐方案;依托LLaMaFactory、Verl完成SFT、DPO、RLHF全流程微调与偏好对齐;研究大模型持续学习、元强化学习、动态稀疏适配器轻量化方案,解决模型灾难性遗忘、低资源增量训练算力损耗问题;设计SA-GRPO分阶段强化学习策略,完成多模态医疗大模型结构化推理对齐;搭建基于元强化学习的自适应经验回放框架,优化持续学习样本调度与Token开销。 二、Agent、RAG与工业/教育垂直落地 精通提示工程、多源检索增强RAG技术,基于LangChain、LangGraph搭建多智能体Agent工作流;实现分层长记忆、多工具调度、多智能体协同架构,设计Supervisor主控+模块化Skill原子节点架构,支持双业务流程复用;构建Evidence分层证据检索体系,归一化多源异构标准数据,解决大模型输出幻觉、推理无溯源问题;设计全局状态机PWPSState、金字塔分层学生画像两套时序记忆耦合方案,实现动态状态留存、断点快照、冲突记录追踪;开发多智能体调度器,拆分语音合成、动画渲染、文档渲染子Agent,完成多模态内容时序对齐与自动化输出。 三、多模态文档解析与数据处理 提出Document IR结构化文档切片+VLM视觉检验修复框架,修复课件公式、标题丢失问题;构建领域专用SFT、RL标注数据集,搭建数据飞轮实现偏好数据自迭代;处理教材、工业标准、医疗影像多类型异构数据源,完成数据清洗、分级可信度标注、冲突检测。 四、系统架构、工程开发与项目落地 具备前后端+算法端分离的分布式系统顶层设计能力,擅长模块化拆分、任务拆解、开发流程管控;搭建教学Agent、工业工艺Agent两套商业化垂直大模型落地系统;实现多端并行协同开发,统筹算法、前后端团队交付;落地教育、工业两大垂直场景,完成从需求设计、算法研发、系统开发到企业上线全流程交付;设计标准化资产库、审计追溯、断点复现等工程化能力,优化业务生产效率,降低人工与物料成本。 五、工程优化落地成果相关技术手段 1. 文本生成优化:DPO强化对齐、动态稀疏适配器、元强化学习回放机制; 2. 检索优化:分层证据RAG、多源文档归一检索、可信度分级; 3. 智能体架构:LangGraph多Agent调度、主控+子智能体分工、长时序记忆耦合; 4. 多模态处理:VLM文档修复、多Agent音视频时序对齐、多模态工艺文档自动渲染; 5. 状态管控:全局唯一状态模型、分级状态机、冲突自动校验、流程断点快照。

¥800 / 8小时

可兼职时间 工作日

可兼职地点 萧山 任意

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