Software Engineering · AI Applications · Reproducible Data Science
你好，我是 David Zhu，数据科学与大数据技术方向。我构建检索问答系统、业务工作台和数据可视化工具，关注模块边界、异步资源管理、自动化测试与可复现交付。
I build AI applications and data tools with explicit interfaces, testable components, and reproducible delivery. My projects span Java backends, TypeScript interfaces, and Python research pipelines.
从 ScreenWeaver 看可复用引擎，从 Itinera 看完整产品流程，从 MediRAG 看 Java 后端；HanBayes 和 VoxFrontier 展示模型实现与实验复现。下面的作品按这些不同能力选择。
将 JSON 配置、数据源管理与 Vue 渲染分层；通过组件注册表扩展图表，支持 HTTP 轮询和 WebSocket 数据。适合先体验，再阅读实现。
Vue 3 · TypeScript · ECharts
将自然语言需求转换为结构化行程，再呈现为时间线、地图和费用明细。行程解析与兜底逻辑独立为纯函数，模型输出经过字段检查；天气和预订等流程包含演示逻辑。
Next.js · TypeScript · Prisma · SQLite · Leaflet
查看 Itinera 产品界面
以独立组件组织召回、融合、重排序和回答生成。工程阅读重点是 REST/SSE 接口、存储职责、请求追踪与部署依赖。
Java · Spring Boot · Vue 3 · Milvus · Redis · MinIO
连接资料解析、规则分析、模型解释和报告生成。分析编排限制解释调用的并发数，并保留风险与解释的对应顺序。
Next.js · React · TypeScript · SQLite / MySQL
| 关注点 | 可检查的实现 |
|---|---|
| 模块与接口 | ScreenWeaver 的配置、数据源和组件注册；MediRAG 的分阶段检索链路 |
| 资源与失败处理 | WebSocket 指数退避、卸载时关闭连接；模型解释的有界并发 |
| 验证与交付 | 配置校验、类型检查、单元测试、应用构建和库构建；工作流见各项目 CI |
| 实验可复现 | HanBayes 冻结配置与结果 CSV；VoxFrontier 合成数据与运行 manifest |
工程阅读指南 记录源码入口、实现取舍和待完善的边界。CI 徽章展示工作流状态，性能与业务效果需要各自的评估证据。
| 项目 | 解决的问题 | 从这里开始 |
|---|---|---|
| HanBayes | 中文情感分类：贝叶斯基线、特征加权与可解释预测 | 模型对比结果 · 算法说明 |
| VoxFrontier | 直播效率分析：DEA、归因、Double ML 与反事实模拟 | 方法与假设 · 复现指南 |
HanBayes 模型对比与 VoxFrontier 分析图
仓库已提交的模型对比结果：
| 模型 | Accuracy | Macro-F1 | AUC |
|---|---|---|---|
| StandardNB | 0.7793 | 0.7786 | 0.8505 |
| FWNB | 0.8022 | 0.8009 | 0.8770 |
| DFWNB-v2 | 0.8048 | 0.8033 | 0.8822 |
| SDFWNB | 0.8073 | 0.8065 | 0.8867 |
SDFWNB 相比 StandardNB，Accuracy 提高 2.80 个百分点，Macro-F1 提高 0.0279。这些是仓库保存的实验结果，不是实时评测，也不代表在其他数据集上的表现。
从合成数据出发，连接 效率测度 → 贡献归因 → 因果估计 → 情景模拟，保留方法说明、结果表与运行记录。
示例用于展示分析方法，不代表真实平台的实证结论；因果解释依赖识别假设，情景模拟也不等于经过验证的干预效果。
完整项目目录 按工程产品、研究方法、领域 AI 与工具组织全部公开仓库，每个项目都附实现入口和验证范围。
- 知识与 AI 应用：LexAtlas · NutriMentor · OpenInterview
- 金融与业务系统：AlphaDebate / FinSightPro · Investment Committee · 绿证交易 · Gavel 拍卖
- 科研工具与写作：Research Figure Workbench · 绿色金融综述
欢迎通过对应项目的 Issues 讨论方法、反馈问题或交流复现结果。项目的安装步骤、依赖和适用边界以各仓库文档为准。