使用Html、CSS、Javascript、flask框架搭建了一个超美的个人网页用于自我介绍；前端页面主要特色有旋转木马展示图片、激光雨特效、光效滑动和登陆页面等；

随着大数据时代数据的日益囤积，企业应该在更大程度上利用客户销售数据来了解目标客户，并做出更好的库存决策。我们的桌面应用程序旨在帮助企业分析对某些产品的需求，并根据来自不同国家的销售方销售的产品数量做出有效的库存决策，并考虑到每个国家的最佳销量比率和每个销售方的平均销量等因素。此外，它还可以预测了客户是否会接受新产品来增加产品的销售。 我们的目标是根据客户所提供的信息，对他们进行分类和贴上标签，以预测他们是否有可能购买金融产品，以及他们是否需要积极销售。这将使我们能够对客户进行精确的营销，并提高产品的销售。我们计划利用这些结果来增加对高价值客户的营销努力，并通过将客户分成群体来降低营销成本。 我们的项目旨在开发一个使用PyQt5桌面应用程序的销售预测系统。该系统将使用熊猫进行数据预处理，使用随机森林进行特征选择，并使用Logistic回归进行分类。我们还将编辑.csv文件，并在PyQt5上部署该应用程序。 数据预处理：该程序将以一个.csv文件作为输入，并使用panda将数据处理成一种模型可以被训练和预测的格式。 特征选择：我们将使用随机森林对特征的重要性进行排序，并选择重要性较高的特征来优化程序，减少运行时间。 逻辑回归模型：我们将建立一个多元线性回归模型，并使用召回率/精度对其进行评估。 用户界面：我们将编辑.csv文件，并在PyQt5上部署该应用程序。

在新冠疫情时代下，因口罩遮盖难以主动通过人脸来进行身份识别的问题，已经给广大民众带来了十分的不便。民众对更加简便的身份识别系统的渴望已经非常热切，该项目利用火热的人工智能领域的深度学习技术和爬虫技术，实现了最强大脑银河水滴梦幻般的步态识别系统，支持多人步态识别。 主要使用爬虫技术爬取深度学习模型输入所需的特定图像数据；（行人步态） 主要涉及深度学习应用领域有：目标检测、目标追踪、语义分割、步态识别；通过项目实践熟练掌握了以下框架和库：Pytorch、TensorRT、Cython、PyQt5，并且收获了对图像数据的处理与分析的能力； 博客介绍地址：http://t.csdn.cn/JELeN