个人介绍
我的工作经历
个人网站: https://www.liaoxinghui.com
1.软件开发,开发的内容包括但不限于,游戏加速器,web后端,独立API服务
2.数通业务,处理过园区网,大型公司全国分支与总部互联,设立边界网关,内部采用OSPF通讯,准入控制,信息安全。
3.运维业务, AD域,录音集成环境,信息安全管理,ZABBIX,VCENTER,IP SAN
我熟悉的技能点,C,Python,Java,Mysql,Redis,R&W
工作经历
2007-01-01 -2009-10-15北京开源贵州分公司职员
系统监控和故障处理:运维人员需要定期监控服务器、网络设备、数据库等系统的运行状态,及时发现并处理故障。可以使用监控工具来实时监测系统的性能和运行状况,并设置告警机制,以便及时采取措施。 系统维护和更新:运维人员需要进行系统维护工作,包括系统补丁更新、软件升级、数据库优化等。这些工作有助于提升系统的稳定性和安全性。 安全管理:运维人员需要定期进行安全检查和漏洞扫描,确保系统的安全性。此外,还需要制定和执行安全策略,加强对系统的访问控制和权限管理。 数据备份和恢复:运维人员需要定期备份重要数据,并测试备份的可用性。在系统出现故障或数据丢失时,能够及时恢复数据,确保业务的连续性。 性能优化:运维人员需要对系统进行性能优化,包括调整系统配置、优化数据库查询、优化网络带宽等。通过优化系统性能,提升系统的响应速度和吞吐量,提高用户体验。
教育经历
2003-09-03 - 2006-08-21贵州大学计算机科学与技术本科
技能
由于GPT的崛起,帮用户在国内实现了GPT的接入 1.从注册OPENAI账号,到付费,全程帮用户处理 2.后端采用Python,框架为Fastapi 3.站点中接入了*支付 4.为了更快速的响应,从StreamRespones更换为websocket接口 5.记录每一次对话内容,实例化到数据库,方便用户日后调用 6.定时任务,清理过期订单,过期付费用户,更新用户会话次数
1.实现产品分拣,建立产品模型 考虑到甲方的实际需求,最终选用yolov5 数据准备:首先,需要收集并标记一批包含不同类别产品的图像数据集。这些数据集应包含正常产品和缺陷产品的图像。然后,使用标记工具对这些图像进行标注,标注出每个产品的位置和类别。 模型训练:使用标注好的数据集,使用Yolov5的训练脚本进行模型训练。训练过程中,Yolov5会根据标注数据来学习如何检测和分类不同类别的产品。训练完成后,会生成一个训练好的模型文件。 模型部署:将训练好的模型文件部署到生产流水线上的计算设备上。可以使用Yolov5提供的推理脚本,将模型加载到计算设备上,并进行实时的产品筛选。 特点: 高效准确:Yolov5采用了一种轻量级的网络结构,能够在保持较高准确率的同时,实现较快的推理速度。 多类别检测:Yolov5可以同时检测和分类多个不同类别的产品,适用于多种产品筛选场景。 实时性能:Yolov5的推理速度较快,可以在实时流水线上进行产品筛选,实现快速的生产线检测和筛选。