基于tensorflow算法实现的股票预测系统，算法会根据前5年的股票走走势，预测出未来一年内的股票走势。本项目基于python开发，使用了当下最流行框架Tensorflow对股票的历史数据进行时序预测和时间序列分析，最终根据模型训练出一款对应的股票预测系统。整个项目中，我负责了整个项目的开发和测试，其中包括数据集的搜集与导入，训练模型，验证模型的创建，以及最后的系统测试。

该项目是一个基于安卓平台的校园信息发布应用，旨在提供一个综合性的平台，供同学们分享身边趣事、交流校园动态以及发布二手交易信息等多种功能。我在项目中负责整个开发流程，并使用了UniApp框架进行开发。 主要功能需求: 用户注册与编辑: 用户可以注册账号，并对个人信息进行编辑和修改。 信息浏览与排序: 用户可以浏览其他用户在平台上发布的信息，并按照不同的类型和排序方式进行查看。 信息发布多样化: 用户可以发布包含文字、图片和视频的多种信息类型，并将其发布到平台上。 互动操作: 用户可以对发布的信息内容进行点赞、收藏和评论操作。 用户关注与私信: 用户可以关注其他用户，与关注的用户进行私信聊天，并浏览其他用户发布信息的时间线。 我承担了整个项目的开发流程，利用UniApp框架开发了一个校园信息发布的安卓应用平台。该平台提供了丰富多样的功能，使同学们能够分享身边的趣事、交流校园动态以及发布二手交易信息等。以下是该应用的核心功能： 用户管理: 用户可以注册账号，并方便地编辑和修改个人信息。 信息浏览与排序: 用户可以浏览其他用户在平台上发布的信息，并根据不同的类型和排序方式进行查看，以便更好地获取所需信息。 多媒体信息发布: 用户可以以文字、图片和视频等多种形式发布各类信息，确保信息的多样性和丰富性。 互动功能: 用户可以对感兴趣的信息进行点赞、收藏和评论操作，从而积极参与到平台的互动交流中。 用户关注与私信: 用户可以关注其他用户，与关注的用户进行私信聊天，并随时浏览其发布的信息时间线，建立更紧密的社交联系。

该项目是一个基于Python和Angular框架的人脸口罩检测系统。该系统能够自动识别人们是否戴口罩。在后端方面，我们使用了Python作为主要编程语言，并使用了TensorFlow机器学习框架进行训练。在前端方面，我们使用了Angular框架搭建了一个简单而直观的用户界面，用户只需上传人们戴口罩的图片，片刻后，网站将给出照片中的任务是否戴口罩的回应，显示该用户是否佩戴口罩。我负责了整个项目的开发工作，从前端到后端的开发和测试都由我个人实现，开发过程中，主要使用了tensorflow的机器学习框架来对图片进行训练，前端方面，使用了angualr框架进行开发，训练过程中反复搭建了多次训练模型，最终让识别戴口罩的效果从66.25%提高到了99.75%