目前传 PDF 格式的就没问题了

@particlec 因为都是公式化制作

1. Root + 数据库导出解密：可行性最高，但需解决系统更新、权限维持和解密算法更新的问题。推荐使用定制脚本定时导出。
2. 抓包：目前主流 App 均启用 HTTPS+证书校验，抓包基本无效，除非使用 Frida 等手段绕过，技术成本高。
3. 定时截屏 + OCR 识别：适合辅助手段，用于采集非结构化数据，但是准确率也不稳定。

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项目一：多端融合实时交互数字人解决方案
项目描述： 作为核心技术负责人，为满足 A 公司在算法驱动业务中的展示需求，主导设计并交付了一套基于 UE5 + WebRTC 的多端实时数字人解决方案。该方案已成功应用于国内头部券商的智慧金融终端、大型展会互动屏等多个商业化场景。
核心职责与成果：
技术架构与创新：
主导设计并实现了 UE5 渲染插件 + WebRTC 推流的核心技术架构，打通了从引擎到 Web 端的实时视频流链路。
攻克了视频流实时抠像技术难题，结合自研 Electron 客户端，实现了可在任意应用窗口上叠加透明背景数字人进行讲解的创新功能，极大拓宽了应用场景。
大型项目端到端交付：
主导国内头部券商的智慧终端项目，完成了端到端的软硬件集成与交付。成功对接并调试了阵列麦克风 (硬件串口字节码解析)、加密键盘 (WebSocket)、电磁签名笔 (WebSocket) 等多种外部设备。
独立负责并开发了配套的全栈管理系统与互动应用，涵盖设备配置、数字人实时启停、推流断流控制、多人互动游戏 (Vue + WebSocket + 发布订阅状态机) 及两块大型副屏内容展示等。
核心服务重构与性能优化：
为提升交互体验，主导重构并深度优化了 TTS (语音合成)、AST (语音识别) 及大语言模型整合服务的调用链路。
通过异步处理、流式响应等手段，将数字人从接收问题到开口回答的端到端响应延迟控制在 500ms 以内，达到了业界领先水平。

项目二：数字人视频自动化生成平台
项目描述： 为满足非实时内容生产需求，独立设计并从 0 到 1 搭建了完整的数字人视频自动化生成业务线，实现了从用户自助下单到视频交付的全流程自动化。
核心职责与成果：
平台架构设计：
设计了任务驱动的分布式渲染架构。Web 端作为任务发起入口，后端通过消息队列机制，动态调度空闲的 UE5 渲染服务器集群执行渲染任务，支持高并发处理。
全链路开发：
独立完成了从 Web 前端任务创建与参数配置、后端任务管理与状态同步 (Pending, Rendering, Success, Failed)，到渲染完成后主动回调通知的全链路开发。
实现了视频生产流程的完全自动化与无人值守，将原先需要人工操作数小时的视频制作流程缩短至分钟级别，显著提升了内容生产效率。

给钱？

我小区规定的 00 点就不让打了

数据与建模可以学习市面上所有的英语学习 app ，几乎殊途同归。