技术项目
压力传感器性能智能补偿算法研究
在学院副教授姜萍萍老师指导下，开展「传感器性能智能补偿方法研究」。通过全面的性能测试实验，系统评估传感器非线性误差、零点漂移、灵敏度漂移等特性；研究温度补偿、非线性校正、零点漂移跟踪算法。最终产出实习报告，补偿后非线性误差从 2.37% 降到 0.38%，属显著降低。
多项式拟合最小二乘温度补偿零点漂移MATLAB
About
我是上海交通大学智能感知专业的大三学生。前两年在传感器、信号处理、控制算法方向积累了扎实的理工科训练； 这一年我发现自己对游戏系统设计与数值平衡有强烈兴趣，于是把数学建模与编程能力迁移到了游戏策划方向。
我的差异化优势在于：既懂数值建模的方法论，也能自己写代码验证。 我能用 Excel/Python 搭建成长曲线、经济系统 Source/Sink、战斗公式并做 DPE 平衡分析，而不是只停留在"感觉差不多"。
下面项目作品分别对应我的两条能力线：技术项目证明工程与分析能力，数值作品证明我对游戏设计的理解与落地能力。
成长曲线、经济系统、战斗公式、DPE 平衡分析
Python / C++ / MATLAB，能独立写代码验证想法
系统/数值/战斗拆解，深度体验多品类游戏
用数据说话，配置表 + 自动化测试思维
Portfolio
技术项目证明工程与分析能力 · 数值作品证明游戏设计落地能力
在学院副教授姜萍萍老师指导下，开展「传感器性能智能补偿方法研究」。通过全面的性能测试实验，系统评估传感器非线性误差、零点漂移、灵敏度漂移等特性；研究温度补偿、非线性校正、零点漂移跟踪算法。最终产出实习报告，补偿后非线性误差从 2.37% 降到 0.38%，属显著降低。
关注卡牌游戏中最重要的数值机制系统；建立「费用 × 稀有度 × 效果」三维定价模型，锚定 1 能量 ≈ 6 伤害 ≈ 5 格挡 ≈ 1 抽牌；逐张核算 87 张战士卡牌数值当量，识别乘性崩坏节点。
搜打撤数值系统 · 地图设计 · 版本问题分析 · 交互工具
拆解「搜-打-撤」核心循环与风险-收益「不可能三角」；建立武器 TTK 锚定模型与「穿透值 vs 护甲等级」护甲系数矩阵，解析哈夫币经济的入口/出口平衡与赛季通货膨胀。
拆解 S10 赛季航天基地「修脚流」成为版本答案的成因：护甲盲区、175% 修脚弹、QCQ 单发 25 取整 4 枪倒地、近距离地图与无名干员，五项「各自合理」的设计相乘后失控。给出克制链、取整坑、乘性验证等可复用的数值结论。
基于官方 Wiki 真实枪械/弹药/护甲数据，可切换武器、距离与部位，实时计算「首发进血、破甲发数、击杀发数、TTK」；并用 Three.js 把击杀过程做成 3D 可视化演示，把抽象数值拆成一眼能看懂的过程。
乘区模型 · 赛季天赋结算通道 · 最优化攻击流程与模型上限
把局外构筑的全部加成拆成「七大独立乘区相乘」的乘区模型，厘清同池稀释与跨池相乘的边界；拆出赛季天赋的「攻击力伤害通道」（ATK=500 独立结算、隔离武器伤害稀释池）；据此推导最优化攻击流程与模型上限，用于校验数值投放是否越过预期天花板。附 25 项待核验清单与「等价换算」投放标尺。
按「功能分类」与「乘区分类」两套维度各建一张可追溯的 Excel 模型，逐层下钻到每个来源的触发条件与数值状态（已核验 / 理想化最优 / 未知数入式）；另出乘区思维导图与增益曲线时间轴两张图，把抽象乘区结构与周期峰值一眼看清。
Design Works
任何游戏都能拆成：核心循环 → 经济系统(Source/Sink) → 成长曲线 → 战斗公式 → 平衡性评估。我用统一框架拆解，保证结论可复现。
下拉选卡、填 Buff 即实时算伤害/格挡/DPE，含费用曲线图。改一个参数，整张表联动——这是数值策划的日常基本功。
数值不是拍脑袋。我用 Python 跑 Monte Carlo 模拟成千上万次战斗，验证数值曲线的收敛性与极端情况，避免"纸面平衡"。
深度体验 FPS（CS2 / 无畏契约 / 守望先锋 / 三角洲行动）、Roguelike（杀戮尖塔2 300h+）、RPG（博德之门、赛博朋克2077）等多品类，每个都写过"研究点"笔记（非单纯爱玩），理解不同品类的数值诉求差异。