我利用了先进的技术和开源资源，成功地开发了一款滑雪动作分类器。该分类器可以接受输入视频，并准确地识别视频中的滑雪动作，为人提供实时的动作分类结果。 技术实现 人体动作识别模块：我们采用了OpenPose技术，它是一款强大的开源库，能够提取2D图片中的人体骨骼模型。这一模块的主要负责识别视频中的人体动作，为后续的动作分类提供准确的基础数据。 动作分类模块：在人体动作识别的基础上，我们建立了一个分类器，能够将识别到的动作准确地分为不同的类别。这一模块的设计和优化对于整个项目的性能至关重要。 我的贡献 在这个项目中，我主要负责了以下几个方面的工作： OpenPose集成与优化：我负责了人体动作识别模块的开发与优化，确保了OpenPose在我们项目中的顺利运行。 动作分类算法设计：我参与了动作分类模块的算法设计，通过优化和调整，使得分类器能够在不同场景下准确分类各种滑雪动作。 团队协作与项目管理：我与团队成员密切合作，负责项目进度的控制和任务分配，确保了项目按时交付。

HTML5 开发 项目描述： 一个中医诊所管理病人信息的前端程序，支持中英文，MAC Windows Linux多系统安装，可以录入病人信息，查找病人信息，修改信息或导出病人信息。速度快，占地小，代码简洁语言多样，界面整齐干净方便使用与安装 行业： 医疗 O2O,工具类 我的职责： 我负责整个程序的代码编写，界面设计，语言转换等全部内容。极高的提升了程序的运行速度，减少的程序的规模并且不影响使用。完美避开了该诊所之前程序的缺陷

1. 水流的基础建模：通过研究水的动力、表面张力和滞粘性等物理特性，建立水流的基 础物理模型； 2. 模型的仿真实现：利用 OpenGL，实现对水流的仿真模拟； 3. 构建 3D 物理引擎：基于 1,2，利用光线跟踪技术实现水流模拟的基础物理引擎框 架，能够渲染阴影、水体表面波纹、柔和阴影等效果。