课程《数据可视化》小组项目，目标是让校园卡消费数据可自助查询。我负责需求拆分与后端接口，用Python Flask提供查询服务，MySQL存储清洗后的样本数据，前端用ECharts完成院系与时段维度图表。与2名组员约定接口规范并做联调，在课程演示环境用约1万条脱敏样本测试，常用查询平均响应从3.2秒降至0.8秒，项目获课程优秀评级。

个人兴趣项目，探索在有限算力下做中文工单文本分类。我完成数据标注规范制定与约2000条样本清洗，对比TF-IDF+逻辑回归与小型预训练模型微调，用5折交叉验证评估，在本地单卡环境记录准确率与推理耗时。最终选取轻量方案，验证集准确率约0.88，单条推理约15毫秒，整理实验记录与踩坑笔记供后续复现。