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title: resume
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layout: resume
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avatar: /img/avatar.png
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name: Hi! Mozzie
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role: Full Stack
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email: himozzie@gmail.com
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phone: +86 180-xxxx-xxx
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birth: Jan 21, 1994
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location: Nanjing, China
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social:
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- name: github
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link: https://github.com/17px
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icon: <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" viewBox="0 0 24 24"><path d="M9 19c-4.3 1.4-4.3-2.5-6-3m12 5v-3.5c0-1 .1-1.4-.5-2c2.8-.3 5.5-1.4 5.5-6a4.6 4.6 0 0 0-1.3-3.2a4.2 4.2 0 0 0-.1-3.2s-1.1-.3-3.5 1.3a12.3 12.3 0 0 0-6.2 0C6.5 2.8 5.4 3.1 5.4 3.1a4.2 4.2 0 0 0-.1 3.2A4.6 4.6 0 0 0 4 9.5c0 4.6 2.7 5.7 5.5 6c-.6.6-.6 1.2-.5 2V21" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"></path></svg>
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about:
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- 熟练掌握Vue和React全家桶，包括状态管理和组件库，如ElementPlus 和 AntDesign。在前端工程化方面，有 Webpack 和 Vite 的配置经验
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- 具备 SpringBoot、Egg、Koa2 和 Midway 的项目经验，并在微服务架构下使用 Nestjs。熟悉Linux基础命令和Nginx、Docker的使用。
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- 在3D图形和医疗前端方面，具有 three.js 和 Vtk.js 的实践经验
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skill:
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- 熟悉常见的数据结构和算法，熟悉设计模式
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- 熟悉前端基础 HTML5、CSS3、JS、ES6+、TypeScript 语法
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- 熟悉 Vue2、Vue3 全家桶，熟悉 ElementPlus、NaiveUI，熟悉 Vue 原理
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- 熟悉 React 技术栈，熟悉 Hooks 语法，熟悉 AntDesign，熟悉 React 原理
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- 熟悉微信小程序开发，熟悉 Taro 框架的使用
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- 熟悉 Webpack、Vite 常见配置，以及性能优化配置
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- 熟悉 Node，具备后端开发能力，SpringBoot、Egg、Koa2、Midway 单体应用项目经验，Nestjs 微服务应用项目经验
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- 有 Monorepo 工程化经验，具备单体前后端分离应用 DevOps 能力
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- 熟悉 three.js、了解 Vtk.js，具备医疗 3D 前端、图形学相关的开发经验
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- 掌握 Linux 基本命令，了解 Nginx、Docker 基本使用
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education:
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- school: University School of the Arts
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time: 2012-2016
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workExp:
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- inc: Creative Director
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time: 2021.09 ~ 至今
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- inc: Web Designer
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time: 2021.01 ~ 2021.09
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projectExp:
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- name: CVPilot算法、标注数据中台
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desc: 具备高精度数据标注、强大的数据管理、算法集成、多级用户权限、标注流程协作、算法模型版本、训练测试、API接口和数据可视化等功能，全面支持公司内部医疗影像分析和诊断
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list:
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- 使用 Pnpm workspace 实现 Monorepo 多个代码仓库管理，支持多个框架并存，可共享公共组件库和能力
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- 自行使用 rollup 沉淀了部分可复用基础模块，如：UI 组件库、对象存储、邮件、短信、企业微信机器人通知
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- 使用 Nest.js 开发，基于事件驱动架构，重构公司后端服务体系
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- 基于 rbac 设计了认证中心，解决业务应用中用户统一授权、鉴权的问题
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- 使用 orthanc 搭建 Pacs 影像、并且基于标注、业务流程设计了影像上层的标签系统
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- 使用 pdf.js 实现 3Mensio、FluoroCT 医疗报告关键字段的自动解析，Cover了 80%+ 的字段
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- 设计了前后端一体开发的领域驱动设计（DDD）项目架构，并成功实践
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- name: TAVR手术辅助决策系统 Tavigator™
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desc: 系统实现了对CT影像主动脉根部解剖结构的全自动化、全流程手术规划测量，为瓣膜选型、术中并发症风险预测
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list:
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- 在 OHIF 基础上，重新规划项目结构，工程化相关优化，构建速度提升8倍
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- 对 orthanc 配置进行了优化，使用 postgreSQL 存储影像数据
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- 实践了 threejs 替换了 vtk.js 的默认三维渲染引擎，节省了某些场景下 Vtk.js占用内存过大的问题
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- 使用了 chrome的 snapshot、调用栈，优化页面内存 3GB+，使用 Indexdb 与 Webworker 对 Dicom 读片速度优化了3倍以上
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- 使用 webworker、请求队列，实现了在 http1.1 环境下，提升用户上传 Dicom影像 74% 上传效率。同时针对不同大小、类型的文件，设计了不同的 Hash 切片方案，提升了文件完整性验证速度提升
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- 使用了 Http3 和 nginx-quic，使用 Brotli 替换 gzip，实现了静载资源传输速度提升 17% - 25%
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