从素材图片到建模，到代码逻辑全部由我自己独立完成，游戏引擎使用Unity3D，建模软件是Blender，目前编译完成的文件夹大小不到200M，游戏场景全部随机，地形使用了分层柏林噪声算法+侵蚀算法随机生成，对游戏内所有的物体加载逻辑做了优化，使用了LOD技术切换高低模，并实现了随机创建生物群落+场景物体动态加载，动物的AI逻辑也已经做好，并实现了对应的昼夜系统和采集系统，优化后可以流畅运行在低配机器，并保证清晰度。后续功能还在开发中，仅用作案例展示，做完后会在Steam上架。

1：项目以业务分法有：第三方微信模块,用户模块，日志模块,运营活动模块 2：项目前后端均为我一人开发完成 3：应用技术：后端 springboot,mysql,springcloud, redis ,java 前端使用vue2, element ui

开发⼯具：IDEA、Git、JDK17、MySQL 技术架构：SpringBoot3、SpringCloud、SpringCloudAlibaba、MyBatisPlus、Nginx、Nacos、OpenFeign、Kafka、Redis、Redisson、ElasticSearch、MongoDB、Seata、Xxl-Job、MinIO、HuTool 项⽬描述： 悦书屋是⼀个在线的书籍播放平台，其主要以⾳频作为传播介质进⾏书籍知识的传递，⽤⼾可以通过搜索、排行榜等形式收听专辑。在我们提供⼀些官⽅的专辑的同时，⽤⼾还可以选择认证成为主播并上传⾃⼰制作的专辑。该平台采⽤的是前后台多界⾯和前后端分离模式。其中分为前台⽤⼾系统和后台管理系统，前台系统⼜包括了搜索模块、订单模块、⽀付模块、排行榜模块等等。 项⽬职责： 1、负责登录模块的开发。 2、负责订单模块的开发。 3、负责⽀付模块的开发。 技术描述： 1、该项⽬使⽤SpringCloud作为微服务治理与通信的框架，使⽤SpringBoot作为开发框架。使⽤ Nacos作为微服务的状态与配置管理。 2、使⽤Redis作为缓存数据库提⾼运⾏效

1.主导360搜索在线服务器的架构设计，性能调优，及稳定性维护，主要解决服务的高并发问题，在线结果召回，排序算法等,,开发语言:C++, java 2.主力参与了360搜索离线索引架构的设计和开发工作（倒排索引的建立，大数据处理）,开发语言:C++, java 3.主导360搜索日志处理系统及大数据处理平台的设计和开发（hadoop, kafka, flink, druid, es）

图一：基于Yolov8模型，和网络上的收集的800张各种抽烟行为图片，独立训练模型数据集，训练出来的模型精度很高，召回率和准确率都达到99.4%以上。 图二：与图一类似，都是基于Yolo模型，训练未戴头盔和未穿反光背心的样本数据集。 图三：芯片缺陷检测系统，检测芯片上的缺陷点，和不良区域。

图一：基于Yolov8模型，和网络上的收集的800张各种抽烟行为图片，独立训练模型数据集，训练出来的模型精度很高，召回率和准确率都达到99.4%以上。 图二：与图一类似，都是基于Yolo模型，训练未戴头盔和未穿反光背心的样本数据集。 图三：芯片缺陷检测系统，检测芯片上的缺陷点，和不良区域。

预算管理数字化系统包含（项目储备、预算编审、预算调整和调剂、资金支付、会计核算、决算和报告等） 技术选型： vue3、pinia、element-plus、vxe-table等 1、推动原预算管理系统重构 2、基于vue3生态完善公司组建库，确保一致的UI/UX体验 3、独立完成vxe-table-plugin插件的研发，解决自定义可视化报表配置需求 4、基于原有1.0项目，通过逐个模块替换策略实现财政一体化系统2.0升级改造 - 重构后代码体积由2.5G下降到600M左右 - 页面响应速度从20s左右提升到10s内 - 在产品的扩展性、定制化层面做出了重大突破，目前在各个项目组推广 5、通过改进用户界面和交互设计，提高用户满意度 6、提升项目整体质量、易用性、可复制性等

改项目主要包括KPI绩效管理，领导驾驶舱，设备管理，缺陷管理模块以及用户管理、角色管理等基础管理模块。 1.本人负责独立完成KPI绩效管理，完成相关设备kpi指标得录入页面以及KPI看板展示。 2.完成领导驾驶舱得展示。 3.完成一些通用组件得封装工作，例如：列表组件、查询组件等得封装 主要使用vue+elementui组件完成前端页面，使用echarts图表等直观展示数据。

个人简介llz引导页是由尹霜开发的一款二次元风格的引导页，里面可以记录多个人员信息也可用于企业展示，图片内容背景均可修改，有意者联系。不仅可以展示信息还有社交帐号超链接，可以一键跳转，还有二维码可加好友或者付款。

1、项目包含三个子项目：1、医生端小程序、2、病患端小程序、3、管理后台和医生PC端 2、主要功能包含： 1) 登录注册等基础功能 2）病患预约咨询、预约下单核心功能 3）病患档案存放、档案识别（用的百度OCR识别）结构化档案数据 4) 接入汇付天下对接支付、虚拟金融账户、平台医生分账功能 3、主要任务 1) 业务流程梳理 2) 开发进度和开发计划制定和跟踪 3) 核心下单、档案管理和识别业务代码编写 4) 测试生产环境搭建、部署

图一：基于Yolov8模型，和网络上的收集的800张各种抽烟行为图片，独立训练模型数据集，训练出来的模型精度很高，召回率和准确率都达到99.4%以上。 图二：与图一类似，都是基于Yolo模型，训练未戴头盔和未穿反光背心的样本数据集。 图三：芯片缺陷检测系统，检测芯片上的缺陷点，和不良区域。

项目描述: 该项目是一款小程序的电商平台,具备良好的稳定性和扩展性,能够满足不同商家的需求。主要包括登录、首页、购物 车、我的、订单管理、支付、商品列表、等功能。 项目所用技术: uniapp + uni-ui + Scss + Vuex组件库等 项目指责: 1. 使用uni.getUserInfo完成用户授权功能 2. 使用uni.requestPayment实现订单支付功能 3. 使用uni.request进行前后端的交互，并进行了二次封装，方便维护跟管理 4. 使用uni.chooseImage实现图片的上传功能 5. 使用my.navigateToMiniProgram实现小程序跳转到生活缴费页面 6. 使用uni.makePhoneCall实现客服拨打电话 7. 通过封装自定义组件进行拦截需要登录的页面，保护用户的隐私和数据安全 8. 使用防抖技术，从而减少请求次数，避免数据渲染混乱 9. 开启js和 wxss自动压缩文件，配置组件懒注入，分包加载，通过按需引入解决小程序超之 2M 限制 10. 封装商品搜索组件、订单支付组件等等，在多界面导入使用，优

车辆网TSP平台，充电平台，saas云平台 平台架构可按层次进行划分： 1．基础框架层 基础框架是上层应用的基础设施，采用Spring Cloud、Spring Boot、Consul、Zuul、FastDFS、k8s等技术，支持微服务化开发及部署。 2．基础组件层 包括技术相关组件，例如HTTP\HTTPS网关、TCP网关、消息队列、缓存管理、指令下发、数据上报、数据库连接池、App消息推送、分布式任务调度等等。 3．业务组件层 可复用的业务组件单元，稳定可靠，例如安防密码管理、Session管理、指令下发、数据上报、故障诊断、物联网平台对接组件、系统审计组件、文件上传组件 4．业务服务层 对外提供定制业务服务，例如验证码、电子围栏、云收藏、短地址服务、GIS服务、内容服务、微信服务等。

1:为企业定制活动 2:后端 使用java springboot mysql redis 等 ,前端 cocos, oops-framework esc 一端编码三端通用 3: 采用cocos oops-framework cocos 应用于小游戏领域打包体积小 ,引擎能力比较强

nanga 通信芯片是公司在研的一款bbu+rru通信芯片，业务模块包括phy子系统和dfe子系统两个部分； 主要工作： 负责dfe 子系统模块的设计和子系统中router、fft、cp、fir、duc、ca、cfr等几乎所有模块的开发和验证工作，并在pal 仿真环境上验证通过；实际完成代码量在3W行左右； 突出有点： 在研芯片的dfe子系统设计和开发中考虑平台化的设计思路和方案，一套软件代码可以支持芯片能力内的各种配置场景的开发和调试工作，从设计上很好的支持了不同客户的需求；

背景：自动化检测减少劳动成本，能够实现自动化的番茄检测分拣，减少了人工劳动力的需求，降低劳动力成本。检测效率高，有高效的检测速度和准确性，能够快速识别番茄并分析其成熟度，提高了生产线的生产效率。同时，能够准确地检测出番茄品种以及其成熟度，从而严格控制产品质量。 任务：数据集数量不够，检测精度不够，没有界面。 行动：为了克服数据集数量的瓶颈，我们精心设计了数据增强方案，通过对原始图像实施随机翻转、亮度调整以及Mosaic增强和Mixup增强等高级处理技术，有效扩充了数据集至3980张图片，极大地丰富了样本的多样性与复杂性。随后，我们遵循科学的数据划分原则，以8:1:1的比例严谨地将增强后的数据集分为训练集、验证集与测试集，确保了模型训练与评估的准确性与有效性。 在技术实现层面，我们选用了先进的YOLOv5目标检测模型，该模型以其高效的检测速度的识别精度著称。通过对图像进行精细的预处理，我们确保了输入数据的质量，进而利用YOLOv5强大的特征提取与分类能力，成功实现了图像中番茄物体的精准识别。此外，通过精心设计的后处理算法，我们进一步优化了识别结果，确保了番茄检测的高准确性与稳定性。为了进

需求分析 在本系统的需求分析阶段，我们通过一系列系统方法确保了对用户需求的全面理解和精确记录，从而为开发一个符合预期目标和高用户满意度的软件产品奠定了坚实的基础。本过程涉及多方面的活动，包括与利益相关者的深入访谈、问卷调查、用户和市场分析，以及竞品评估。 需求被详细分类为功能需求和非功能需求，其中功能需求描述了系统必须完成的具体操作和行为，如服务预约、用户登录与管理、数据加密等；非功能需求则涉及系统的性能、可用性、可靠性、安全性和维护性等方面，确保系统在实际运营中的稳定性和效率。 用户需求分析 系统管理员：管理所有系统数据和用户权限，进行系统维护工作，如添加小区、用户、服务等。 小区管理员：管理本小区所有业主信息和服务预约审核。 单元负责人：管理本单元所有业主信息和服务预约审核。 普通业主：查看系统展示信息，查看服务状态，更新个人信息。 系统模块划分 1.登陆模块：提供前台和后台登录功能，根据用户角色控制对后台的访问权限。 2.加密模块：提供用户隐私加密服务，保护用户的信息安全。 3.预约服务模块：允许业主在前台预约系统提供的各项服务并展示预约状态。 4.服务审核模块：在后台查看并审核

1、完成项目整体架构设计，技术选型，及中间件消息队列及注册中心的确定，及前后端分离框架基础环境搭建，UML建模及应用软件架构设计 2、web 前端技术架构选型与实现 3、编写后端接口及相关技术文档 4、实现3D 模型的构建与展示,5、单元测试编写,6、完成多个高并发模块的优化工作，包括缓存的使用，数据库索引优化，使其响应速度平均提升100ms左右 7、解决线上CPU使用率高，JVM优化工作，内存泄露，双写一致性等多种线上问题

1. 使用 HTML、 CSS3、 JS、 jQuery 等技术， 完成 UI 设计图和交互效果 2. 使用 gasp+scrollTrigger 实现页面滚动效果和动画，借助 anime.js 完成一些动画效果，使用 svga.js 控制动画 3. 采用模块化、组件化对动画相关效果和视频播放组件进行封装，提高代码复用性和可维护性 4. 使用 FFmpeg 技术对视频进行流处理，提升页面加载速度 5. 播放 m3u8 视频文使用 video.js 实现视频播放 6. 轮播图使用 swiper.js 7. 使用 vue3-autocounter 实现自动计数动画组件