关于我的介绍

您好，如果您能看到这个页面，想必您已经收到了我的简历
如您的公司卡学历，那您现在可以直接关闭这个页面
由于做的项目可能较多，请恕我无法实时更新我的简历内容
我会在这个文档下定期维护更新我做的事，您可以对我的技术内容有更多的了解

我的技术栈

主流框架：
- SSM
- SpringBoot
- SpringCloud
- SpringAlibabaCloud
- 若依
MQ：
- Rabbit(主要用的)
- Rocket(自己写过demo)
- Active(早期使用)
- KafkA(项目中使用，主要用于日志收集)
通信框架：Netty，有自己实现过相关的开源项目
- https://github.com/loks666/niubaide_im （早期uniapp版本）
- https://github.com/loks666/niubaide_im_ByWeb (web版本，UI不太行)
- https://github.com/loks666/webchat （https实现的版本，考虑过使用这版的UI，改为ws形式，但时间不够，遂搁置）
数据库：
- redis(主要使用)
- mysql(深度使用)
- oracle(往期公司中主要使用)
- mongo(爬虫作业中主要使用)
- postgre,H2,neo4j,hbase,sqlite(
  这些数据库主要是做的项目中使用，处于会用阶段，目前八股了解的不多，如果公司有需要我也可以学习)
ORM：
- Mybatis/iBatis (主要使用)
- MybatisPlus (公司与开源项目都使用过)
- SpringData/Jpa/Hibernate(公司项目使用)

大模型：
- 使用bertopic训练模型，用于提取文本的主题词，并评估模型的精度，召回率，精确率，F1 分数
- FlyAI集成各类大模型：https://ai.ruyun.fun
- 本地部署大模型(代码运行/ollama/anything)：qwen，llama，gemma
- 文生图本地部署大模型:comfyui && stable_diffusion
web：Flask/Django/Fast api
- Django
  - Python网络爬虫与推荐算法的新闻推荐平台(scrapy+Django)：https://github.com/loks666/NewsRecommends
  - 如云图书馆：https://github.com/loks666/ruyun_library
- flask：
  - 政务主题词可视化分析：https://github.com/loks666/policy_image
深度学习：
- yolo5，识别交通标志并添加识别率：https://github.com/loks666/yolov5-5.0
- 京津冀政策分析(类似kg知识图谱抽取)：https://github.com/loks666/policy_analysis
爬虫
- selenium(Java/Go/Python都能写)，基于selenium实现的自动投简历：https://github.com/loks666/get_jobs 【自主开源】
- scrapy
- bs4 && lxml