• 项目简介：整个项目为30万元，与盘古美天大数据集团合作，主要是完成对街道停车场内车辆的停车行为进行判定，减少误收费， 实现完全无人化管理，最终完成项目交接。 • 主要工作： o 利用深度学习框架，实现基于注意力机制的端到端停车行为模型的搭建、训练；引入时空模块来优化模型，优化后的模型推理 准确率能超过现存最优的模型。 o 针对大量无标签数据未分类的问题，引入基于MeanTeacher的半监督算法，进一步提升模型准确率以及减少标注样本的时间。 o 对高位车牌检测与识别模型进行构建、训练、测试。与后端开发人员进行交接测试，并上线到生产环境。

• 项目简介: 整个项目10万元；需完成干茶叶细粒度的识别；使用pytorch完成模型搭建训练、测试与优化，最终准确率达96%；使 用Springboot等技术完成后端搭建，postman接口测试，编写接口文档并与前端完成交接。 • 主要工作： o 针对茶叶细粒度识别难的问题，提出了基于弱监督的细粒度识别方法，准确率相比提升30%。 o 利用SpringBoot编写接口，将识别模块放内存，利用socket与识别模块进行进程间通信，大幅减少响应时间。 o systemctl服务管理，nginx反向代理，与前端小程序完成交接。公网高性能云服务器部署。

针对社区的单商户外卖小程序，涉及Spring-Boot、MyBatis、Redis、多线程以及MySQL读写分离等技术，实现到店 取货与送餐功能。添加优惠券功能，吸引用户使用。添加商城实时开售管理功能，并完成最终上线。 主要工作： o 整个项目采用前后端分离方案，使用spring-boot以及Mybatis完成后端整体架构的搭建。nginx反向代理，实现域名转发并实 现HTTPS服务。 o 针对频繁访问同一资源IO耗时的问题，使用Redis缓存商品信息，提高系统性能。 o 使用MySQL读写分离，降低数据库压力；将阿里云的云数据库RDS作为主库用于写，云服务器内置MySQL作为从库用于读。 o 使用RabbitMQ实现流量削峰，减少并发访问压力；使用线程池异步加载商品信息，提升响应速度。