简历概述的成果数字改为自动统计(列几条算几条) #14

概述原来手写「论文 40 余篇、专利 20 余项」,每次增删条目都要回头改。
改为正文标记、概述取数:

  \item ...论文... \cvtagcount{SCI}     % 显示 SCI 并计数
  \item ...软著... \cvmark{软著}        % 只计数
  概述:论文 \cvnum*{SCI,EI,核心} 篇(SCI \cvnum{SCI} 篇)

共注册 11 类:SCI/EI/核心/专利/第一发明人/软著/科研项目/主持/负责/转化/教研。

关键技术:不用 aux,改独立数据文件 \jobname.cvnum。
中文键经 aux 往返后 \ifcsname 全部失效(xeCJK 把汉字设为活动字符,
键的 token 形态不一致;ASCII 键正常);独立文件里中文键完全正常。
累加与显示分离(cvacc@ 每遍从 0 起 / cvnum@ 读自上一遍),
否则概述在正文之前会让上一遍的值被本遍叠加,数字翻倍。

踩坑:\cvmark 不能放 \experience 的关键词参数(会被 \foreach 拆开,
报 Misplaced \omit),必须放描述参数内;也不能放 longtable 单元格之外。

验证:0 error / 0 Overfull / 0 Underfull,3 页;加标记后版面与基线
逐行一致;连续 5 次编译数字稳定;增删条目后数字自动跟随。

⚠️ 口径变化:自动统计只数列出来的条目。示例原来写「40 余篇」但正文
只列 9 篇代表作,改成自动后变「9 篇」。README 已写明这两种口径的区别。
项目总经费仍手填(\experience 无经费字段)。
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2026-10-27 14:56:34 +08:00
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commit eb3b53946c
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+12
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@@ -19,6 +19,13 @@
% ⚠️ 项目名称 / 内容越写越长会撞到右栏宽度。右栏宽由 cls 的
% \rightcolumnlength 按版心反算(\linewidth − 左栏 − 4\tabcolsep),
% 改完记住看日志有没有 Overfull。
%
% ⚠️ 每条描述块(\end{itemize} 之后、minipage 之内)的 \cvmark 是计数标记,
% 不产生可见输出。\cvmark{科研项目} 每条都有;\cvmark{主持} 仅当第 4 参数
% 是「主持」;\cvmark{负责} 对应子课题负责人/课题负责人/单位负责人。
% 概述里「主持 \cvnum{主持} 项、作为负责人承担 \cvnum{负责} 项」由此而来。
% ⚠️ 标记必须放在**描述参数**里(minipage 内),不能放关键词参数里——
% 关键词会被 \foreach 拆成单个标签,标记不但不生效还会报错。
\sectionTitle{项目经验}{\faCode}
@@ -30,6 +37,7 @@
\item 建立卫星、浮标、岸基站三类观测的统一时空基准与质量控制流程
\item 提出物理约束的深度学习同化方案,近岸水质要素反演精度提升约 18\%
\end{itemize}
\cvmark{科研项目}\cvmark{主持}
}
{多源数据融合, 深度学习, 数据同化, 近岸水质}
\emptySeparator
@@ -40,6 +48,7 @@
\item 面向企业需求搭建浮标数据接入、异常识别与分级预警的完整链路
\item 平台在 3 处海洋牧场部署运行,日均处理观测记录约 12 万条
\end{itemize}
\cvmark{科研项目}\cvmark{主持}
}
{在线监测, 异常检测, 预警平台, 边缘计算, 时序数据库}
\emptySeparator
@@ -50,6 +59,7 @@
\item 负责生态健康风险滚动预警模型的构建与业务化对接
\item 耦合物理模式输出与机器学习订正模块,预警时效由 3 天延至 7 天
\end{itemize}
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
}
{生态健康, 滚动预警, 模式订正, 机器学习}
\emptySeparator
@@ -60,6 +70,7 @@
\item 制定近岸水质遥感监测的技术方案与业务规范
\item 完成两期业务人员培训并交付监测产品生成工具
\end{itemize}
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
}
{遥感监测, 业务规范, 技术培训}
\emptySeparator
@@ -70,6 +81,7 @@
\item 研究稀疏标签条件下的跨区域迁移学习方法
\item 构建面向近岸水质的公开基准数据集与评测协议
\end{itemize}
\cvmark{科研项目}\cvmark{负责}
}
{迁移学习, 小样本, 基准数据集, 海洋大数据}
\end{experiences}