课程《人工智能系统实践》中，围绕教室场景人数统计搭建推理服务原型，负责Python服务端与模型调用封装，用ONNX Runtime完成量化模型加载，并设计批量请求与缓存策略；与两名同学分工数据清洗和接口联调。在课程提供的200张标注图片测试集上，单张推理平均耗时由约180ms降至约95ms，接口压测在本地4核环境以10并发稳定运行，形成可复现实验报告。

个人学习项目，在Ubuntu虚拟机内核环境实现一个简易字符设备驱动与用户态测试程序，用C完成open/read/write/ioctl接口，借助dmesg与ftrace排查并发访问下的竞态问题，并编写Makefile与测试脚本。在固定内核版本和QEMU模拟环境下，连续1000次读写测试无报错，记录驱动加载、卸载与异常注入过程，整理为学习笔记与代码仓库说明。