我是QHY,前职业Android开发工程师,目前就职于天津TJ,从事AI应用相关工作。
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- 🔭 探索方向:当前专注于AI应用相关工作,包括Fine-tuning、LLM、计算机视觉(CV)等领域
- 🌱 热情不减:已经是两个孩子的爸爸,但是对于编程的依旧保持热爱
- 后端:SpringBoot, MyBatis, MySQL, Redis, Docker, FastAPI, Flask
- 前端:Vue, Element-UI, Vuex, Vue-Router, Axios
- 移动端:Android, Kotlin
- 其他:Docker, Git, GitHub, Jenkins, Nginx, OpenAI, Claude, LLM, CV, YOLO
2016年毕业于天津工业大学,专业是计算机科学与技术,大学期间学习了Java,C,Android等编程语言。
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2016年8月-2022年8月,一直从事Android开发,开发过多款Android应用,使用了很多低级高级的Android技术,比如:
- 自定义View,贝塞尔曲线,完成各种图案的绘制
- 乱七八糟的SDK,高德地图,百度地图,OSS,友盟...
- 手动接入四大厂商的推送SDK,自己搭建推送系统
- 自己搭建MVC、MVP、MVVM架构,完成项目模块化,代码解耦
- 接入AspectJ,完成代码的AOP编程,比如:埋点,日志,监控,性能优化等
- 接入支付SDK,微信、支付宝、银联支付,自己制作SDK
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但是这几年开发过程中,也做了很多奇奇怪怪的需求
- 嵌入式Android,接入ECG,EEG,EMG等生物信号采集设备,自己手解协议,解析数据,显示波形
- 门禁机人脸识别,对接人脸识别芯片,手动管理人脸库
- 门禁机双App保活、双进程保活
- 手动接入天地图,使用瓦片地图覆盖,显示无人机扫描的全景地图
- 接入本地NDK语音唤醒,完成智能家居控制,基于MQTT,手动搭建MQTT broker,完成消息的订阅与发布
- App内部接入过Uni-app,使用js-bridge,完成h5与native的交互,拉取uni-app的包,热更新
- App内部接入过Unity、Flutter,都是给人家写组件的
- 自己基于WebSocket,使用ModelScope的TTS与Funasr,搭建出来流式的语音对话,完成Android端的语音识别与语音合成(等待时间只有1s哦!)
简而言之就是,开发过日常APP,也做过嵌入式设备,接入过SDK,也开发过SDK,感觉什么都做过了
2022.09 - 2024.12:从事AI相关工作
2022年9月-2024年12月,从事AI相关工作,主要负责AI模型应用、训练、推理,使用过很多AI相关的技术,比如:
- 使用过LLM,Fine-tuning,CV,YOLO等技术
- 使用过ModelScope,HuggingFace,OpenAI,Claude,Gemini等AI平台
- 使用过Docker,Git,GitHub,Jenkins,Nginx等工具
- 使用过FastAPI,Flask等框架
EasyAccounts 是我在2021年9月启动的个人项目,用于记录个人与家庭的财务状况。
- 设计之初:我要的需求非常简单,大道至简,随着时间的推移,我发现很多人也需要这个工具,所以就开源了。
- 技术难度:项目不难,但是全,从需求设计、代码设计、前端到后端、数据库设计、项目部署、网络运维、项目迭代、用户升级、文档编写、视频推广,我都一个人完成。
- 成长之路:从一个小项目逐步发展为现在的完整产品,我倾注了大量心血,技术覆盖面广,适合初学者学习与实践。
KELA-Agents 是我正在开发的 Excel 智能问答工具。
- 初衷:办公室牛马们天天被 Excel 折磨,几十列、几万行的数据表,找个数据翻半天,写个公式头疼一下午。我就想着能不能用 AI 帮大家解决这个问题,说句话就能查数据、做图表。
- 核心思路:把 Excel 导入本地数据库,让 AI 理解你的表结构,然后用自然语言问答,AI 帮你写 SQL,你只管提问。
- 技术栈:Electron + Vue 3 + FastAPI + SQLite + LLM Agent
- 目前状态:还在开发中,希望能真正帮到那些被 Excel 支配的打工人。
KoalaqVision 是我做的一个视觉检索项目,支持物体识别和人脸识别。
- 初衷:纯粹是想玩玩最新的 CV 模型,DINOv2、InsightFace 这些,但又不想依赖 GPU,所以就折腾了一个纯 CPU 也能跑的方案。
- 核心思路:用 ONNX 做推理,Weaviate 做向量检索,低配机器也能毫秒级出结果。
- 技术栈:ONNX Runtime + FastAPI + Gradio + Weaviate + Docker
- 适合场景:工业零件检索、人脸 1:N 搜索,没有显卡也能玩 CV。

