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简历 | 原创，AI翻译

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个人简介

男，1995年出生，中国公民，现居广州。2011年广东NOIP进入前300名，在线解决约1000道算法题目。
在北京林业大学学习一年后退学。通过自学考试攻读专科学历，已通过13门笔试和3门实践考核。
目前就职于TEKsystems（外派至汇丰银行）。此前曾在LeanCloud、北京平方根、博彦科技（外派至星展银行）和法本信息（外派至汇丰银行）工作。
累计11年专业经验，包括8年企业任职和3年自由职业。擅长2年移动端（Android、iOS）工程、8年全栈工程（7年后端、1年前端）以及1年机器学习/大数据经验。
熟悉HTML、CSS、浏览器API、JavaScript、Vue.js、React、Angular以及iOS/Android开发。熟悉Java、Spring、Spring Boot、MySQL、Redis、API、网络、容器和分布式系统。熟悉阿里云、AWS和Azure的日志、数据库和微服务模块。
母语为中文，英语熟练（雅思6.5分）。阅读超过320本书籍，涵盖教科书、个人成长、商业、技术和历史。过去一年阅读了约8000篇全面、长篇幅的AI回答。
作为主要开发者开发了10个开源GitHub项目，每个项目均有超过500次提交，可在GitHub@lzwjava查看。详细软件作品集见链接部分。
慷慨分享知识，博客拥有约400篇原创文章，每月吸引约75,000次页面浏览，在企业环境中也记录了大量文档。
自学研究者，受王垠和Todd Becker的启发，撰写了三篇关于逆转近视和自然视力恢复的学术风格论文，并经过三年实验验证。
AI爱好者——曾在H200、AMD MI300X和RTX 4070 GPU上训练小型LLM（nanoGPT），并使用OpenRouter和Claude Code构建个人AI项目（过去一年消耗约20亿tokens）。
生活黑客，在生活各方面有数百项小创新实践——从携带第二台移动设备帮助女儿在中国学习英语，到使用汽车出风口吹干头发；空气炸锅爱好者；拥有约一百件小型工具和 gadgets，如电磁场测量仪等。
旅行爱好者和公路旅行达人。曾两次前往美国，以及香港和澳门，并到过中国一半的省份。曾与60位菲律宾英语教师以及一些非洲或欧洲教师在线学习英语课程。

工作经历

TEKsystems，AI全栈工程师（外派至汇丰银行），2025.02 - 至今

通过TEKsystems外派至汇丰银行担任AI全栈工程师，利用Copilot及其API加速汇丰企业技术部金融转型平台某个模块的后端开发。该模块涵盖金融分类账平台中的财务调整，管理调整和财务日记账的凭证级别控制。
我在汇丰的正式职称是Specialist Engineering，在TEKsystems的职位是全栈工程师。然而，鉴于我的工作性质以及我大量使用AI工具和Copilot技术来提升开发流程，”AI全栈工程师”是对我角色最准确的描述。
维护财务数据处理功能，包括导入、验证和导出，同时增强新财务标题的提交和审批工作流。获得了会计、分类账和银行系统的经验。
参与完整的开发生命周期，从本地开发到UAT测试和生产发布。协助退役运行在WebSphere Application Server上的遗留应用程序。使用Ansible和Jenkins自动化发布，协助将Angular升级到主要版本，并乐于处理各种任务——尤其是为团队解决瓶颈问题。
主导该模块的集成和API测试，使用Copilot API自动生成约70个测试用例，涵盖Java中的Spring Filters、Python unittest、JSON截断、提示工程和区域端点。
将自己打造成一个自主的人形AI代理，通过脚本、日志、记录和分享尽可能自动化一切。通过实施LLM输出的缓存和验证、为20个定制代理创建专用提示和上下文，以及利用400个可重用的Copilot编写脚本和1100个涵盖技术栈的Copilot编写的指南，大型银行的工程体验开始变得良好。我根据内部衡量的premium requests指标，在Copilot使用量中排名前6%。加入了汇丰的内部AI社区，并为备受关注的项目AIPlayer赢得了贡献奖。
使用的技术包括Java、Spring、IBM Db2、Maven、Nexus、Angular、Python、HashiCorp Vault、Ansible，以及Windows、Control-M、IBM WebSphere Liberty Profile和Copilot等工具。
与一位首席工程师合作开展一个项目，涉及大型Excel文件处理以及一个用于比较多个银行系统之间的差距和差异的join/union工具，使用了Python、DuckDB、React和Copilot。
下班后持续探索AI，在H200、RTX 4070和AMD MI300X GPU上训练小型模型（nanoGPT、GPT-2 760M）并在个人知识库文本（约500万tokens）上微调模型；使用Qwen-27B进行推理；使用OpenRouter和Claude Code构建个人项目（过去一年消耗约20亿tokens）；并亲手熟悉PyTorch、ROCm、FlashAttention、Codex、llama.cpp、Transformer和推理技术。加入了NVIDIA Accelerated Computing Developer Tech Exchange，向行业专家学习技术。

自雇，独立AI全栈工程师，2023.08 - 2025.01

分析并重新实现了约30个机器学习示例项目中的核心部分，这些项目来自PyTorch、TensorFlow教程、Coursera在线课程或其他开源项目。获得了Coursera关于Machine Learning Specialization和Deep Learning Specialization的两门课程结业证书。
准备与获得专科学历相关的考试，重点学习高等数学、计算机组成原理、线性代数等科目。听了大量日语歌曲并观看了大量日本TikTok视频来学习语言。
作为一个AI驱动的故事机器人项目的全栈开发者参与，使用Claude的API生成个性化故事。该机器人支持提示设置，并包含一个用于配置的管理页面。使用Python、Flask、React和Nginx开发，并部署在AWS上。使用Prometheus进行监控，ELK堆栈进行日志管理，使用ChatGPT-4进行编程辅助。
维护一个拥有431篇原创博客文章的技术博客。利用大型语言模型将内容翻译成9种语言，提供文本转语音音频，支持PDF和EPUB格式，集成GitHub工作流，并使用LaTeX撰写论文或制作简历。使用的其他技术包括Python、Jekyll、Deepseek和Mistral。网站地址为 https://lzwjava.github.io。
使用llama.cpp、embeddings、rerankers、检索增强生成和MMLU基准进行了实验。探索了搜索引擎提供商集成，如Jina AI、Tavily AI Search API和ElevenLabs API。

法本信息，后端工程师（外派至汇丰银行），2022.11 - 2023.07

深圳市法本信息技术股份有限公司是中国领先的软件技术服务提供商。汇丰银行是全球最大的银行和金融服务机构之一。PayMe是汇丰面向香港居民的移动支付服务。
通过法本签约，被派往汇丰银行工作，并为PayMe项目做出贡献。参与了自动充值功能的后端开发，该功能在用户余额低于一定金额时，自动从其信用卡或借记卡充值资金。监控来自Azure EventHub的支付后事件，并在用户设置其自动充值配置时检查充值。使用专用的面向对象编程优雅地处理各种情况，并应用面向切面编程来审计自动充值表的变更日志。
在参加公司的AWS培训后，积极为云迁移做出贡献。重构了API以使用基于请求头的路由，确保了安全访问和数据库配置，并参与了将微服务部署到新的云基础设施。
使用了强大的技术栈，包括Java、Spring和Kafka，以及用于云服务和持续集成的Azure、Azure DevOps和AWS。

博彦科技，后端工程师（外派至星展银行），2021.12 - 2022.11

博彦科技是一家领先的IT和咨询公司。星展银行是东南亚资产规模最大的银行，也是亚洲最大的银行之一。通过博彦科技签约，被派往星展银行工作，并为DBS Client Connect和DBS DigiBank CN项目做出贡献。
在DBS Client Connect项目中，为股权交易微服务的开发做出了贡献。职责包括创建股票展示、客户展示、交易前检查和下达实际股权交易订单的功能。集成了Avaloq API以增强底层基础设施，并通过实现编辑距离算法优化股票代码搜索来改善用户体验。
在DBS DigiBank CN项目中，积极参与了多个微服务的开发，处理共同基金管理、结构化投资产品、投资组合和交易列表。通过分析Pivotal Cloud Foundry的日志，生成关于微服务QPS的报告，协助进行性能测试。开发了一个工具，用于为测试工具Karate自动生成测试，简化了测试流程并提高了测试覆盖率。
利用了云技术和现代框架，使用Java、Spring Cloud、Jira、Confluence、Jenkins、Finacle、Pivotal Cloud Foundry和Kibana等工具采用自动化最佳实践，并运用了BDD和TDD方法论。

自雇，全栈工程师，2020.01 - 2021.11

撰写并发布技术博客在线分享知识，通过接触Netflix和文学作品提高英语水平，并通过解决约500道算法问题和参加Codeforces比赛来提升问题解决能力。通过浏览Spark、Hadoop、Kubernetes和Docker的入门教程并运行示例，获得了一些大数据和云原生技术的实际操作经验。
作为自由职业者完成了多个软件项目：LED招牌网站开发、ShowMeBug的企业微信集成、贸易数据抓取工具、电子书工具mathjax2mobi。
LED招牌网站开发 (lvchensign.com)：使用Bootstrap、HTML和JavaScript为一家LED招牌制造公司开发网站。实现了产品展示功能。
ShowMeBug企业微信集成：为ShowMeBug与企业微信的集成做出贡献，使得在微信生态系统中无缝访问技术面试工具成为可能。使用Ruby、Ruby On Rails、PostgreSQL和微信SDK等技术，为面试官和候选人创造了流畅的用户体验。
贸易数据抓取工具：使用Python和Selenium开发了一个网络爬虫，用于收集一家无纺布公司的贸易数据。自动化了数据提取和页面导航，将数据存储到SQLite数据库中，并生成报告用于业务分析。
mathjax2mobi：一个旨在将包含MathJax公式的HTML内容转换为电子书友好格式的工具。通过将基于LaTeX的MathJax公式转换为SVG图像，确保了与MOBI等电子书格式的兼容性。使用的技术包括Python、BeautifulSoup和Selenium。

平方根科技，创始人 & 全栈工程师，2016.07 - 2019.12

北京平方根科技有限公司在3.5年内运营了两项业务。从2016年7月到2017年9月，推出并运营了趣直播，一个知识直播平台。从2018年1月到2019年12月，转型为软件咨询业务。
通过趣直播，用户可以参与各种知识讲座，如编程或设计。用户可以付费参加直播或打赏讲师。讲师使用OBS工具将直播推流到服务器。用户可以实时参与讲座或稍后观看回放。该平台与微信无缝集成以进行通知。举办了约80场讲座，获得了30,000名用户和数百万次页面浏览。
从工程角度来看，我执行了大部分软件开发工作，在3个Web客户端应用和1个服务器端产生了约2000次代码提交。这些项目在几年后在GitHub@lzwjava上开源。该项目使用了PHP、Vue、HTML、CodeIgniter、MySQL、Redis、LeanCloud、阿里云、微信SDK、SRS（Simple Realtime Server）、微信小程序、Fabric、Linux和Nginx。我还使用Sketch进行了一些设计工作。
在软件咨询业务期间，为客户完成了50个小软件项目，包括网站、游戏和应用。收入约为300万元人民币，利润约为70万元人民币。负责项目谈判、团队管理和部分软件开发。重要项目如下所示。
面包Live：领导了面包Live的全面的后端重构工作，面包Live是一个一站式内容变现和社交经济平台。优化了整个技术栈的性能、稳定性和用户体验。以前使用ThinkPHP、Node.js和Go，之后用Laravel重写了所有服务器端代码。该平台包括课程、用户、内容、用户签到、支付和分销销售等模块。与喜马拉雅（中国顶级音频平台）合作，并在平台之间同步内容。
江苏卫视《最强大脑》节目微信小程序：负责《最强大脑》节目微信小程序的所有后端开发和一半的前端开发。通过互动益智游戏吸引观众，使他们能够竞争和排名成为”最强大脑”。使用微信小程序框架和Wepy（Vue.js）创建游戏组件和排名页面。集成RESTful API以获取游戏数据和用户信息。进行了大量性能调优，以确保系统能够处理高并发，利用了Redis等缓存技术。
冲顶大会：主导了冲顶大会的全栈工程，冲顶大会是一款类似HQ Trivia的中国移动问答应用。设计并实现了处理实时问答活动、用户管理和实时问答环节的服务和API。使用Java和Spring作为后端，使用Redis和Kafka进行缓存和消息队列，使用Zookeeper进行服务协调，使用Socket.IO进行实时交互。开发了管理面板以帮助操作员控制游戏。该应用支持直播、实时交互，并在高流量下保持强劲性能。参与了使用SEI（辅助增强信息）同步直播时间戳与问答游戏交互的技术讨论。

CodeReview.cn，联合创始人 & 全栈工程师，2015.11 - 2016.7

CodeReview.cn是北京大米互娱有限公司的一款产品。这是一家由包括我在内的6位互联网爱好者创立的公司。推出并运营了CodeReview平台，一个专业的代码评审、交流与分享平台。获得了约3000名用户。
该平台包括用户管理、代码提交和评审流程、通知系统、支付集成以及活动和研讨会管理等功能。工程师可以提交代码让专家评审以提高质量，专家则根据评审获得费用。该平台还向用户开放研讨会和活动。负责后端和一半前端的开发。使用了强大的技术栈，包括PHP、Vue、CodeIgniter、阿里云和Ping++。

LeanCloud，软件工程师，2014.07 - 2015.11

LeanCloud，来自美味书签（北京）信息技术有限公司，是中国领先的云计算提供商。它提供一整套云服务，包括对象存储、文件存储、网站托管、容器、即时通讯、推送通知、短信和游戏后端。公司服务数十万开发者用户。
参与了LeanCloud Objective-C SDK和Java SDK的开发。负责LeanChat iOS客户端和Android客户端的开发，LeanChat是一个旨在演示即时通讯SDK的聊天应用。此外，还参与了各种前端项目。使用了强大的技术栈，包括iOS SDK、Android SDK、Cocoapods、Xcode、Android Studio和Angular框架。

教育背景

广东外语外贸大学，计算机应用，专科，2022.10 - 至今

这是中国国家高等教育自学考试。该专业需要18门笔试和5门实践考核，每年在组织的现场考试中参加2-3次，有监考老师。
已通过13门笔试课程：操作系统概论、数据结构导论、高级语言程序设计（一）、英语（一）、高等数学、数据库及其应用、计算机应用技术、法学概论、计算机组成原理、程序设计基础——Java、移动应用开发技术、网页设计与制作、思想道德修养与法律基础。
已通过3门实践考核：计算机基础与程序设计、计算机应用技术、数据库及其应用。
待考5门笔试：计算机网络技术、交换与路由技术、大学语文、习近平新时代中国特色社会主义思想概论、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论。
待考2门实践考核：网页设计与制作、移动应用开发技术。

北京林业大学，数字媒体艺术，本科（肄业），2013.09 - 2014.06

通过13门课程，如计算机导论、程序设计基础、程序设计基础实验、大学英语、高等数学、数字影像技术与原理、二维图形技术。
构建了一个校园助手Android应用”Bjfu Assistant”，集成了成绩查询和校友论坛功能。校园内有数千用户下载并使用。还构建了一个通过观看电影片段学习英语的Android应用，并在一次黑客马拉松中获得三等奖。
2014年蓝桥杯大赛一等奖。在一次ACM/ICPC月度训练赛中，在包括高年级学生在内的约100名顶尖学生中排名第一。
作品《妈妈害羞说》在联合国教科文组织与中国传媒大学联合举办的”青年·健康·新媒体”数字作品创意大赛中获得三等奖。

广州玉岩中学，理科，初中毕业，2007年7月 - 2013年6月

中考成绩756分（满分810分），在约10万名考生中排名前300名。
在2011年广东NOIP（全国青少年信息学奥林匹克联赛）提高组第一轮中获得广州市一等奖；晋级第二轮；估计进入全省前300名。

项目

企业项目

汇丰金融转型平台（2025.02 - 至今）作为AI全栈工程师参与开发。使用了Java、Spring、Python、IBM WebSphere和Copilot等技术栈。
AI驱动的故事机器人（2024.5 - 2024.7）参与全栈开发。使用了Python、Flask、React、AWS和Claude等技术栈。
汇丰PayMe（2022.11 - 2023.07）参与自动充值功能的后端开发和云迁移。使用了Java、Spring Cloud、Azure和AWS等技术栈。
星展银行Digibank CN（2022.7 - 2022.11）参与共同基金的后端开发。使用了Java、Spring Cloud和Pivotal Cloud Foundry等技术栈。
星展银行Client Connect（2021.12 - 2022.6）参与股票交易的后端开发。使用了Java、Spring Cloud和Pivotal Cloud Foundry等技术栈。
ShowMeBug（2021.7 - 2021.9）负责平台与企业微信的集成，包括登录和便捷面试入口。使用了Ruby on Rails、PostgreSQL和微信SDK等技术栈。
平方根科技项目（2018.1 - 2019.12）参与了50个杂项项目，包括网站、游戏、应用和微信小程序。负责团队管理、合同谈判、项目管理、客户沟通以及部分软件开发。
《最强大脑》电视节目微信小程序（2018.2 - 2018.3）负责后端和前端开发。使用了Java、Spring、JavaScript、HTML和阿里云等技术栈。
冲顶大会（2017.9 - 2018.1）负责直播问答应用的后端部分开发和管理面板的前端开发。使用了Java、Spring、WebSocket和Netty等技术栈。
面包Live（2017.9 - 2018.1）负责重构一站式内容变现平台的后端。使用了PHP、TypeScript、Laravel和Go等技术栈。
趣直播（2016.6 - 2017.9）负责知识直播平台的大部分代码开发。使用了PHP、JavaScript、HTML、阿里云和RTMP Streaming等技术栈。
LeanCloud SDK和LeanChat（2014.07 - 2015.10）负责部分Objective-C和Java SDK开发，以及其演示应用LeanChat的全部开发。

AI项目

使用nanoGPT在FineWeb数据集上从头训练了两次GPT-2 124M——一次在RunPod H200（141 GB HBM3e，约$3.44/hr）上，一次在DigitalOcean H100（80 GB HBM3）上；还在配备了RTX 4070（12 GB VRAM）的家庭服务器上进行了大量实验。Fork了Karpathy的nanoGPT并扩展了45次提交：添加了基于FineWeb分片的数据管道、model.py前向传播中的内联张量形状注释，以及针对不同GPU内存预算调整的训练配置（124M用于RTX 4070，760M用于MI300X，1.5B用于H200）。技术栈：Python, PyTorch, CUDA, HuggingFace Datasets, pyarrow, tiktoken, nanoGPT。
构建了nanoGPT fork，包含多个数据集管道（FineWeb-Edu 10B+ tokens，OpenWebText 10k快速迭代子集，Wikipedia本地纯文本dump）和6个针对不同模型大小和硬件的训练配置。在整个Transformer代码中添加了内联形状注释——CausalSelfAttention、MLP和GPT类——显示每一步的确切张量维度，以便学习和调试。还在AMD MI300X（192 GB HBM3）上通过AMD Developer Cloud从头训练了GPT-2 760M，探索了nanochat和DeepSeek v4 MoE架构。技术栈：Python, PyTorch, ROCm, FlashAttention, tiktoken, HuggingFace Hub, AMD Dev Cloud。
使用zz（数据集处理与训练工具）下载、提取和分析FineWeb数据。脚本涵盖可续传的基于分片的数据集下载（带token预算规划，10B–100B+ tokens）、通过pyarrow.iter_batches进行内存安全的parquet提取、标记化为训练就绪格式、训练持续时间计算以及从训练日志中进行指标评估。支持在中国使用hf-mirror.com访问HuggingFace。还包括DeepSeek-V2-Lite推理脚本。托管在Hugging Face上。技术栈：Python, pyarrow, HuggingFace Datasets, tiktoken, pandas, matplotlib。
过去一年通过OpenRouter和其他LLM提供商消耗了约15亿tokens（所有平台总计超过23亿）；仅过去一个月就消耗了约5亿tokens。明细：OpenRouter 11.5亿tokens（消费$239，155K API请求，涵盖Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、Grok），通过SSSAICode的Claude API 1.15亿+ tokens（仅2026年4月就花费$171.53，缓存命中率90.9%），小米MIMO Pro 5亿tokens（mimo-v2.5-pro占比约96%缓存命中率），以及GitHub Copilot和其他提供商。技术栈：OpenRouter API, Claude API, GitHub Copilot API, 小米 MIMO, Python, curl, REST APIs。
Tree_Of_Thought（1个PR）——为一个用于物理密集型问题求解的思维树推理系统做出了贡献——一个显式的、可检查的推理树，具有实时状态、评分、剪枝和确定性工具支持（SymPy用于精确符号计算）。添加了兼容OpenAI的请求器和python-dotenv配置，使系统能够连接到任何兼容OpenAI的端点（本地或云端）。指导了该项目的高中生作者关于架构的知识，将他介绍给AI博士研究人员，并帮助塑造了他关于基于LLM的物理问题求解的研究方向。技术栈：Python, FastAPI, OpenAI API, SymPy, python-dotenv, 多模型路由, 基于FSM的审查。
jekyll-ai-blog——构建了一个AI驱动的博客平台，具有自动化多语言翻译（基于LLM的管道，通过GitHub Actions将每篇文章扩展到9种以上语言）、用于无障碍访问的Google Cloud TTS音频生成、用于打印就绪输出的XeLaTeX PDF/EPUB管道，以及用于自动构建、测试和部署的GitHub Actions CI/CD工作流。规模：10,264篇英文文章，10,259篇中文文章，9,794条AI回答笔记，323个Python脚本，191个ML脚本。上月约70,000次页面浏览（Cloudflare Analytics）。技术栈：Jekyll, Ruby, Python, Google Cloud TTS, XeLaTeX, GitHub Actions, DeepSeek, Mistral, Cloudflare, MathJax, Sass。
lzwjava.github.io——个人博客和知识库，拥有约400篇原创文章和约8,000条基于日常LLM辅助研究构建的AI回答笔记；上月约70,000次页面浏览（Cloudflare Analytics），38.9K次访问，中位加载时间930ms，82%的良好LCP。内容涵盖机器学习、系统设计、深度学习内部原理、GPU计算、Linux内核、职业哲学和创业经验。技术栈：Jekyll, Markdown, GitHub Pages, Cloudflare Analytics, RSS, MathJax, 夜间模式CSS。
ww——用于开发者生产力的跨平台CLI工具包：255+次提交，10+个命令组，涵盖git工作流（含AI提交消息，Gemini Flash）、笔记管理（剪贴板捕获+自动处理守护进程）、图像/PDF处理、网络搜索、GitHub Copilot聊天、AMD Dev Cloud GPU droplet管理、截图注释，以及LLM辅助工具（多模型比较、本地RAG查询）。跨平台（macOS + Linux）。技术栈：Python, uv, Click/Typer, GitHub Copilot OAuth, Gemini Flash, OpenRouter, HuggingFace, Pillow, subprocess。
iclaw——终端AI代理（REPL），能够自主编码、搜索和运行shell命令。支持GitHub Copilot（OAuth设备流）和OpenRouter作为模型提供商；原生工具调用用于网络搜索（DuckDuckGo、Startpage、Bing、Tavily）、shell命令执行和文件编辑——无需人工干预。专为个人机器和锁定的企业环境设计，无需IDE插件；包括用于企业防火墙的代理和CA包支持。默认模型：GPT-5.2。技术栈：Python, GitHub Copilot OAuth, OpenRouter API, DuckDuckGo, Tavily, subprocess, readline。
zz——用于ML项目的数据集处理和训练工具：FineWeb数据集下载/提取（带可续传的基于分片的进度跟踪）、parquet提取（带内存安全迭代）、标记化管道、训练日志分析以及用于RunPod H200、DigitalOcean H100和家庭RTX 4070上GPT-2训练运行的评估脚本。托管在GitHub和Hugging Face上。技术栈：Python, pyarrow, HuggingFace Datasets, tiktoken, pandas, matplotlib, wget。
live-server——使用AI编码代理（Claude Code、Codex）现代化了一个之前服务过30,000名用户并举办过80+场知识讲座的创业项目。将整个应用容器化（PHP后端 + Vue前端），将CodeIgniter从旧版本升级到当前版本，将Vue.js升级到最新版本，现代化了整个技术栈，包括数据库迁移和依赖更新。660+次提交。技术栈：PHP, CodeIgniter, Vue.js, Docker, Docker Compose, MySQL, Redis, Nginx, Claude Code, Codex。

开源 & 博客 & Codeforces（2013年9月 - 至今）

在GitHub上探索我的开源项目、企业项目和个人副业项目：https://github.com/lzwjava
algorithm-solutions：算法题解，2466次提交，Java
lzwjava.github.io：我的博客，500次提交，中英文
live-server：知识直播平台后端，660次提交，PHP
live-mobile-web：知识直播平台移动前端，528次提交，Vue & JavaScript
live-web：知识直播平台桌面前端，140次提交，Vue
live-wxapp：知识直播平台微信小程序，63次提交，JavaScript
code-review-server：专业代码评审平台后端，275次提交，PHP
code-review-web：专业代码评审平台前端，302次提交，Vue & JavaScript
weimg-server：图片社区后端，35次提交，PHP
weimg-ios：图片社区iOS应用，77次提交，Objective-C
leanchat-ios：iOS聊天应用，556次提交，Objective-C
leanchat-android：Android聊天应用，412次提交，Java
curiosity-courses：一门编程课程，215次提交，中文
LZAlbum：类似微信朋友圈的iOS应用，47次提交，Objective-C
TabsKiller：帮助关闭浏览器标签的Chrome插件，19次提交，JavaScript
Reveal-In-GitHub：Xcode插件，57次提交，Objective-C
LvchenSign：广告标识公司网站，40次提交，JavaScript
feynman-lectures-mobi：将LaTeX转换为SVG以创建mobi电子书的工具，47次提交，Python
flower-recognition：花卉识别Android应用，37次提交，Java
Creak：一个简单的HTML解析器，49次提交，Swift

技能

自2008年开始编程以来，我掌握了许多技能。按使用时间来看，高级别描述如下。这不同于工作经验。我用它来展示对各项技能的相对熟悉程度。

自2008年开始编程。以下按累计使用时间展示相对熟悉度，区别于工作经验。
5年或以上使用经验：中文、英语、写作、Java、算法、测试驱动开发、云计算、DevOps、后端开发、AI辅助开发
3到4年使用经验：粤语、iOS开发、Android开发、机器学习、LLM APIs、AI代理开发
1到2年使用经验：产品管理、前端开发、GPU训练与推理（PyTorch, CUDA, ROCm）、提示工程、模型微调
少于1年使用经验：日语

工具

以下是帮助我积累以上技能的详细工具，以及其他有趣的工具。我仍在继续使用其中一些，并且可以花几天时间学习后重新使用其余工具。

自然语言：英语、中文、粤语、客家话、日语
操作系统：Linux, Windows, MacOS, Android, iOS, OpenWRT
编程语言：PHP, Java, Objective-C, Swift, Ruby, HTML, C, C++, JavaScript, Lisp, Clojure, TypeScript, Node.js, Go, Python, Pascal
Java：JDK 8/17, Spring MVC/Core, SLF4J, Jackson, Hibernate, JaCoCo, FeignClient, XML, Reflections, Servlet, Executor
Python：3.8/3.11, Flask, logging, json, SQLAlchemy, unittest, requests, xml.etree, inspect, http.server, concurrent.futures
领域特定语言：JSON, CSS, SQL, NoSQL, Kusto Query Language, Kibana Query Language
数据库：MySQL, SQLite, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Amazon RDS, MongoDB, IBM Db2, Navicat, Oracle
数据库客户端：SQuirreL SQL Client, DBeaver, MySQL Workbench, Sequel Pro, Navicat, Eclipse Data Source Explorer
前端：Vue, React, Angular, jQuery, Hexo, Jekyll, Stylus, Sass, Chrome, Safari
框架：RTMP streaming, HTTP/IP, Spring, Spring Boot, Hibernate, Netty, CodeIgniter, Laravel, Flask, Express, Socket.IO, iOS SDK, Android SDK, Flutter
大数据：Redis, Kafka, Spark, Flink, ZooKeeper
数学：微积分, 线性代数, 离散数学, LaTeX
集成开发环境：Emacs, IntelliJ IDEA, Visual Studio Code, Xcode, Android Studio, Eclipse, PyCharm, PhpStorm, Sublime Text, Atom, WebStorm, Delphi, Turbo Pascal
终端：Powershell, Command Prompt, iTerm2, GNOME Terminal, Terminal (macOS)
开发：NPM, Webpack, Git, HomeBrew, Gradle, Maven, Sketch, Cocopods, WordPress, YourKit Java Profiler
CI/CD：Travis CI, GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps, Control-M
监控：SonarQube, Prometheus, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Nginx, Docker, Kubernetes
机器学习：TensorFlow, PyTorch, Theano, Anaconda, Jupyter Notebook, CUDA, Numpy, Pandas
云服务：GitHub, GitLab, Digital Ocean, Vultr, AWS, Azure, Google Cloud Platform, Linode, Alibaba Cloud, Qiniu Cloud, Tencent Cloud, LeanCloud, Firebase, Cloudflare, GoDaddy, Agora, Vercel
应用运行时：IBM WebSphere Liberty Server, IBM WebSphere Application Server, Pivotal Cloud Foundry, PM2
项目管理：Jira, Confluence, ServiceNow, Trello, Microsoft To Do, Tower.im
大型语言模型：OpenAI, Claude, MiniMax, Amazon Bedrock, Copilot, LangChain, vLLM, llama.cpp, OpenRouter, Claude Code, Codex, Copilot API, Claude Code Router
Linux：nmap, grep, awk, ffmpeg, htop, df, lsof, strace, tcpdump, iostat, iptables, rsync, journalctl, systemctl, curl, tmux, traceroute, emacs, diff
测试：Postman, Selenium, Karate, JUnit, Spring Boot Starter Test, Mockito, Apache JMeter, Apache ab, Playwright, Python unittest
硬件：Arduino UNO, Raspberry Pi Pico

领域知识

以下是我的专业知识和领域总结。虽然我对某些主题有扎实的理解，对其他主题有更基础的了解，但如果您对任何特定领域感兴趣，我很乐意在面试中分享更多。

行业知识：银行与支付、教育及在线学习平台、社交媒体与内容平台、用户与账户管理、通知系统、数据与分析、移动应用、支付系统、交易管理、社交媒体集成、视频管理、奖励系统、直播观看追踪、应用管理、共同基金与股票交易、基于浏览器的编程环境。
计算机科学基础：高等数学、计算机组成原理、操作系统、计算机网络技术、数据库及其应用、计算机应用技术、数据结构与算法、微机与接口技术
技术与开发：多语言沟通、跨平台开发、全栈编程、数据库管理、机器学习与大数据、数学能力、开发工具、机器学习实现、高级Linux使用、测试与质量保证、API集成、开源贡献、技术写作与博客、云计算服务、分布式系统、高性能优化、实时应用、RTMP流媒体、持续集成/持续部署（CI/CD）、容器化与编排、网络安全、敏捷方法论、软件架构、DevOps实践、云原生应用、API开发、版本控制系统、无服务器计算、性能监控、数据工程、安全最佳实践、软件开发生命周期（SDLC）、技术指导、项目管理。

精选博客文章

以下是我精选的博客文章，涵盖个人成长故事、创业历程、英语学习、编程、极客项目等。请访问 lzwjava.github.io 并搜索标题查看。

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Optimizing Software Engineering for AI
Building a Scalable Application on Azure
Comprehensive Guide to Spring Framework
Build an AI-Powered Story Bot with Flask, React, and ELK
Deploying with Pivotal Cloud Foundry
The Wisdom of Learning
Zen and the Art of Machine Learning
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Complete Life Philosophy
Comfortable Daily Eyeglass Use at 1.50D Below Full Prescription
Complete Guide to Learning English
Setting Up Live Streaming with OBS, SRS, and FFmpeg
Lieyunwang: Post-95 Entrepreneur Founded Knowledge Live Streaming Platform QuZhibo
Enhancing iOS Development with Automated Testing and Tools
My Trip to the United States: First Impressions of Silicon Valley
Porting FFmpeg to Android
A Deep Dive into Custom Drawing in Android

论文

我是一名自学研究者，撰写了四篇学术风格论文——三篇关于逆转近视和自然视力恢复，受王垠和Todd Becker的启发，并经过三年实验验证；一篇关于从头训练GPT-2在SEC文件上的AI研究贡献。在计算机科学领域，我仍在努力取得类似的突破。

Li, Zhiwei. (2023年6月). Experimental Verification of the Natural Vision Restoration Method. Zhiwei’s Blog. http://lzwjava.github.io/vision-restoration-en.
Li, Zhiwei. (2023年6月). The Discussion Regarding Astigmatism When the Eyeballs Reverse to the Normal Shape. Zhiwei’s Blog. https://lzwjava.github.io/astigmatism-en.
Li, Zhiwei. (2024年11月). Natural Vision Restoration: The Principle of ‘Just Barely Clear’. Zhiwei’s Blog. https://lzwjava.github.io/barely-clear-en.
Li, Zhiwei. (2026年6月). SEC-EDGAR-GPT: A GPT-2 (124M) Language Model Trained from Scratch on SEC EDGAR Filings. GitHub. https://github.com/lzwjava/sec-edgar-gpt/raw/main/sec-edgar-gpt.pdf. 代码: https://github.com/lzwjava/sec-edgar-gpt. 模型: https://huggingface.co/lzwjava/sec-edgar-gpt-124m-hf.

阅读书目

我阅读了超过320本书籍，涵盖教科书、个人成长、商业、技术和历史。以下是对我思想形成有重要影响的书籍和资源。

算法竞赛入门经典 - 刘汝佳
史蒂夫·乔布斯传 - 沃尔特·艾萨克森
把时间当作朋友 - 李笑来
高效能人士的七个习惯 - 史蒂芬·柯维
人类简史：从动物到上帝 - 尤瓦尔·赫拉利
深入理解计算机系统 - Randal E. Bryant, David R. O’Hallaron
王垠的博客 (yinwang.org)
Paul Graham’s Essays (paulgrayham.com)

创业精神与产品思维

创立了两家初创公司：一家与联合创始人共同创立，一家由我独立创立。后者获得了3万用户，并曾实现年收入300万元人民币。
22岁时为我的初创公司获得了约50万元人民币的投资，并在公司关闭时将资金退还给了投资人。
两次申请Y Combinator。一次进入了第二轮，录取率约3%，但最终未能入选。
喜欢在大公司中提出新想法以切实帮助项目；尝试了许多方法，并在一些代码分支的本地开发中创建了概念验证。将这些想法呈现给技术负责人以推动进展。有些获得了良好的反馈。
获得了大量社交媒体影响力实践经验，包括博客、微信公众号、TikTok、微信视频、微博和LinkedIn。在多个账号中获得了数千粉丝，或每年6万次页面浏览量。
同时使用3部手机和上千个应用和游戏进行体验，包括来自数十个国家的不同种类应用。
作为Blue Sky的早期用户，我在其首条帖子上评论了Jeff Dean，并得到了他的点赞；Jeff Dean是谷歌的首席科学家。
拥有数百件小型工具和 gadgets，如电磁场测量仪、望远镜等。并在旅行时携带它们，以发现它们在不同场景中的潜力。
如果物品或产品价格便宜，非常愿意购买不同种类进行比较并理解其细微差别。
阅读了约100本关于商业、管理和产品的书籍。与这些领域的专家有一些联系。
自2018年起作为加密货币和美国股票投资者，我采用长线和定投策略，近年来实现了年均约20%的回报率，尽管绝对金额仍然不大。

链接

证书

北京林业大学肄业证书
中国高等教育学历认证报告（本科教育，退学状态）
广东省高等教育自学考试成绩单（通过13门科目）
雅思学术类，成绩6.5分，链接
Machine Learning Specialization课程结业证书，由DeepLearning.AI和斯坦福大学提供
Deep Learning Specialization课程结业证书，由DeepLearning.AI提供
Developing on AWS课程证书，由AWS Training提供

期望

期望职位：AI工程师 / 全栈工程师 / 后端工程师 / 机器学习工程师 / 技术专家 / 高级工程师
期望工作地点：广州、深圳、香港、新加坡、远程

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