物联网 + MQTT通信 + 多Agent协作架构。基于Python 3.10 + paho-mqtt实现三层Agent协作（EnvironmentAgent感知→DecisionAgent决策→ControlAgent执行），Agent间仅通过MQTT消息总线解耦通信。EnvironmentAgent采用线程安全单例+依赖注入维护全局设备状态，ControlAgent内置自省重试机制（设备在线检查+3次重试），使用ast.literal_eval安全解析MQTT消息防注入。完整离线模块单测+端到端集成测试。

使用Python/Pandas清洗开源零售数据表，构建以订单/客户/商品为核心的分析宽表。从区域销售、品类销量、客户复购、物流时效4个维度展开分析，通过对比分析与相关性分析定位低销品类、低效区域、高物流延迟等核心问题。使用Streamlit搭建4页交互式看板（Plotly图表），支持筛选联动与低效红色高亮预警，同时支持Power BI导入方案，输出销售提升、品类优化、物流改善建议。

基于10000条客户数据，完成异常值清洗与特征工程。构建客户活跃度、使用频率等衍生特征，通过特征重要性筛选18个核心输入特征。对比逻辑回归、SVM、决策树等6种模型，采用LightGBM + 网格搜索 + 五折交叉验证，模型精确率达97.2%，可提前识别高风险流失客户。

检索增强生成 + FAISS向量检索。双模型分离架构（嵌入模型nomic-embed-text, 768维 + 生成模型qwen:1.8b），PyMuPDF + python-docx解析PDF/Word，滑动窗口分块（500字/块, 50字重叠）批量写入MySQL 8.0。FAISS IndexFlatIP向量索引，L2归一化余弦相似度检索，Top-K检索耗时<0.1s。Flask SSE流式API，前端fetch+ReadableStream逐字实时渲染，内置闲聊智能路由。

AI产品设计 + 全栈开发 + 多智能体编排。React 18 + TypeScript + Tailwind CSS前端，Flask RESTful API后端，60+组件化开发。AI助手"小O"支持上下文感知多轮引导，300+分级项目模板推荐系统。

计算机视觉 + 模型优化研究。基于ResNet50迁移学习 + 分层冻结策略，构建多源图像数据集（灰度图、真实人像、增强数据）。ResNet50验证准确率98%+，ResNet18保持约95%精度。

时间序列建模 + 金融数据预测。基于沪深300成分股历史数据，构建包含价格、成交量及技术指标（CCI、布林带）的多变量时序数据集，完成缺失值处理、异常值检测、小波去噪与差分平稳化。采用滑动窗口（7→1预测）构建时序样本，搭建CNN-LSTM-Attention混合模型，引入Dropout + L2正则化 + Cosine Annealing + EarlyStopping优化。通过RMSE、MAE等指标进行模型对比与误差分析。

NLP文本生成实践。基于6000+七言古诗训练，Word2Vec词向量（256维），双层双向LSTM模型，实现古诗自动生成与藏头诗生成，课程考核优秀。