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- Next.js 16
- Postgres 17
- Caddy
gaolihong.comWhat I have built.
自己长出来的侧项目,加上数据 / 分析作业的归档。
Portfoliolihong-gao-portfolio.vercel.appCodegithub.com/Epiphany-Leon实习 / 技能 / 证书已迁至 关于 页
我自己的 Harness Agent,跑工具调用循环,每段对话的用量都看得见。DeepSeek 驱动,登录加邀请码解锁。
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本地优先的个人操作系统:把每天的捕获、执行、知识、生活方式收进一棵树。SwiftUI 写。
可配置的宏观风险预警框架,基于 Streamlit。自带演示数据零配置即跑,也能接自己的数据库与 AI 供应商。
多 Agent 人格养成与辩论平台:给每个 Agent 一套独立记忆,记忆即人格。养大后放上擂台让人格彼此辩论,再由一个纯净的中立模型给出可溯源的总结。
软科幻短篇。他抽中全息游戏的万人内测,在舱里爱上一个会记得他、会等他的 AI 角色。他要的是相遇,系统回的是响应。
上一代个人站(Hexo + redefine),本站完工后归档。
用 Python 复刻钱筮法起卦,给个数字或一句话就能排出卦象,打包成可双击运行的 macOS app。
学校缺一套官方模板,于是手搓了全英本科毕业论文 LaTeX 格式,删去正文公开分享,给学弟学妹省下踩坑的时间。
把自己从 SQL 基础到完整项目的数据科学学习过程整理成公开仓库,保留可运行的笔记本与案例。
由 Google Gemini 3 在 AI Studio 中全自动生成的 3D 圣诞许愿小应用,一次有趣的 vibe-coding 实验。
Cherry-Studio 风格的多模型 RAG 问答,面向五家大盘公司的最新 10-K 年报。侧栏一个下拉框在 8 家模型间切换(含开源 GLM 与小米 MiMo),回答只取检索到的原文,每条标注「公司 · 第 N 页」。JHU《AI Essentials for Business》期末项目。
impact覆盖 8 家模型供应商,切换 LLM 即时生效(FAISS 索引按嵌入与分块缓存),并配 LLM 评审脚本验证检索准确率。
把每日零售定价建模成离散马尔可夫决策过程,用 tabular Q-learning 求解。智能体从 72 个状态、40 个联合动作里调度定价、折扣、捆绑与价格纪律,在自建的 120 天零售模拟器里训练 1500 个 episode。JHU BU.520.750《AI-Driven Sequential Decision Making》期末项目。
impact学到的策略平均日利润 1,349.8 ± 15.2,比固定定价基线 830.0 高约 62.6%,在三种需求弹性区间下保持稳定。
FastAPI + Selenium 搭的全栈数据管线,把租房挂牌数据抓下来、清洗后对外供应。归一化 PostgreSQL schema 配 upsert 逻辑,RESTful API 接前端。
impact自动化挂牌数据聚合,手动录入时间减少 90%,API 响应 <100ms。
用 Ollama 本地部署 Llama 3 / Mistral,集成 RAG + 向量库处理敏感内部文档。
impact完全本地推理保证数据隐私 100%;研究团队文档检索时间减少约 70%。
用 Python (PuLP) 跑 MILP 模型为 PrecisionLink 优化跨五国(美 / 德 / 日 / 巴西 / 印度)供应链布局,Monte Carlo 模拟 500 个随机需求场景检验鲁棒性。
impact美 / 日高产能工厂开仓概率 100%;总成本均值 $92.6M ± $6.0M。据此建议优先扩张稳定市场。
整合加油站日交易 / 入库 / 库存日志,构建 DCF 模型评估新建地下油罐的资本支出回报。
impact新罐投资 NPV ROI 30.6%;最佳再订货点把缺货事件减少约 40%。
用 R 分析 5,000+ 份问卷回答,拆解屏幕时间与作息对心理健康的影响。回归 + 决策树 + K-Means 三层验证。
impact找出社交媒体使用 3.85h / 天为高压力临界点;睡眠质量是比屏幕时长更强的预测变量;将用户分为 3 类(均衡型 / 游戏型 / 重度社交型)。
在 R 里跑 50,000+ 笔交易记录的全周期信用风险研究。Logistic + Random Forest 双模型评估违约概率。
impact融资策略效率提升 25%;识别出原评级里被低估的关键风险因子。
用时间序列宏观数据建模香港离岸 RMB 市场动态。Granger 因果 + 多元回归,量化汇率波动和政策开放对市场流动性的影响。
impact实证政策开放与市场发展的正相关;识别汇率波动对离岸存款的滞后效应。
Tableau 解码零售交易数据,按「4W 框架」(When / Where / What / Who)拆分购物行为。
impact发现销售高峰落在秋季、压过节假日季;30-59 岁男性是最高价值客群;服装跑量、配饰走利润。最后给出 4 条战略建议。
用 Power Query + VBA 自动化合并 10+ 网点的日报,Excel PivotTable + 切片器搭实时看板。
impact周度人工对账时间减少 15%;表现异常网点可提前识别。
用 PCA 把 37 个跨政治 / 经济 / 社会维度的风险指标降维,Random Forest 验证权重,K-Means 把国家聚成 6 类风险画像。
impact把全球区域市场分成 6 类风险簇,为每类配定制化投资策略。