本项目是一个利用深度学习技术实现的目标检测系统，采用了YOLOv5网络模型进行快速、高效的实时目标检测。该系统使用Python编程语言，基于PyTorch深度学习框架进行模型搭建、训练及推理。 项目职责： 项目的需求分析和规划，针对具体目标制定目标检测的方案和技术路线。 使用Python编程语言，并利用PyTorch深度学习框架搭建YOLOv5网络模型。 从公开数据集中筛选合适的训练和验证数据，进行数据预处理和数据增强，提高模型的泛化能力。 对YOLOv5模型进行训练、调整和优化，提高目标检测的准确率和实时性。 编写目标检测的推理代码，实现对实时图像进行目标检测，输出检测结果。 对模型进行性能评估，并对比其他目标检测算法，验证项目的优越性。 负责项目的技术文档撰写，包括数据处理、模型训练、性能评估等相关内容。

本项目是网上开源项目，本人边学习边开发 瑞吉外卖是一个提供外卖服务的在线订餐平台，用户可以通过该平台搜索、订购各种美食外卖。该项目使用Vue作为前端框架，Spring Boot作为后端框架，实现了一套灵活且高性能的前后端分离架构。 参与项目需求分析和规划 使用Vue框架进行前端页面和组件的开发，包括美食列表展示、商家详情、用户评论、购物车管理和订单追踪等功能模块。 根据UI/UX设计要求，优化页面布局和交互效果，实现更佳的用户体验。 开发后端，制定API接口规范，进行接口对接和协作开发，确保前后端数据的准确传递和交互。 实施用户注册、登录及权限验证机制，保障用户数据安全和准确。 参与性能优化工作，提高页面响应速度和稳定性，减小服务器负载。 测试和Bug修复，保证系统的稳定性和质量。 参与项目上线部署，部署项目前端和后端代码

需求分析和规划，理解和转化业务需求为技术设计方案。 使用Vue框架开发前端界面和交互，涉及商品列表展示、搜索功能、购物车管理、用户登录等页面和组件的开发。 后端制定API接口规范，并进行接口对接和协作开发，确保前后端数据的有效传递和交互。 实现用户注册、登录和权限验证，保证用户信息的安全性和准确性。 优化用户体验，增加页面加载速度和响应性能，提升用户界面的交互体验。 测试和Bug修复，确保系统的稳定性和质量。 参与上线部署，部署发布前端和后端代码 项目成果： 成功完成了购物网站的开发和上线部署，为用户提供了一个简洁、高效的购物平台。 在项目中加入了用户注册和登录等功能，提高了用户的购物体验和信息安全性。 通过前后端分离的架构，实现了代码的解耦和更高的开发效率，并与后端开发人员有效沟通和协作。 优化了页面加载速度和响应性能，提升了用户界面的交互体验，获得了用户的好评。 该项目的开发过程使我熟悉了Vue和Spring Boot的使用，掌握了前后端分离开发的经验，提高了我的需求分析、接口对接和性能优化方面的技能。