《连诗之王》是一款基于微信小游戏Canvas技术开发的古诗接龙类益智游戏，玩家需在9×9的棋盘上将散落的汉字通过滑动操作连成完整诗句（支持横、纵、斜向）完成消除。开发者利用微信原生Canvas组件实现核心绘制功能，通过封装wx.createCanvas接口创建全屏画布，并结合微信适配器(weapp-adapter)处理设备像素比，确保不同屏幕下文字渲染清晰度。游戏逻辑采用JavaScript编写，通过requestAnimationFrame实现60FPS流畅动画循环，当检测到有效诗句连线时触发粒子消散特效，该效果通过Canvas的路径绘制和渐变填充实现。为增强社交属性，接龙成绩可一键分享至微信好友排行榜，用户触摸事件通过wx.onTouchStart/Move/End系列API精准捕获，斜向连线判定则采用向量计算法确保准确性。开发过程中使用微信开发者工具进行实时调试，并参考微信小游戏官方文档对音频播放等原生能力进行集成。

项目基于物联网、云计算与大数据技术，构建了一套智能化、数字化的矿山安全管控平台。平台通过部署多类型传感器与物联网终端设备，实时采集矿区环境数据（如瓦斯浓度、温湿度、地质位移等），结合智能算法实现异常状态自动分析与风险预警，助力矿山企业提升安全管理效率，降低安全事故发生率。

项目简介： Pytorch_Bert_CasRel_RE 项目主要聚焦于关系抽取（Relation Extraction，RE）任务，借助 PyTorch 框架和 BERT 预训练模型，运用 CasRel（Cascaded Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction）方法实现三元组抽取。 技术类型： 此项目属于自然语言处理（NLP）领域的关系抽取项目。它结合了深度学习框架 PyTorch、预训练语言模型 BERT 以及 CasRel 这种创新的关系抽取方法。 结合预训练模型：采用 BERT 预训练模型，能够捕捉文本中的语义信息，使模型对文本语义有更深刻的理解，进而提升关系抽取的准确性。 CasRel 方法：CasRel 采用级联的二元标记框架，可有效处理复杂的关系抽取任务，尤其在处理多个实体和关系的三元组抽取时表现出色。 端到端抽取：实现了端到端的三元组抽取，无需额外的实体识别步骤，简化了抽取流程。 性能表现：在公开的关系抽取数据集上，相较于传统的关系抽取方法，该项目能取得更高的准确率和召回率。 项目中遇到的问题：

UltraDesigner是基于自主研发引擎EM Engine打造的专业级图文系统，完全为直播而设计，可以控制图形及视频播出，随时快速修改模板内容； UltraDesigner使用的实时渲染引擎EM Engine，可以将播出串联单中的内容实时渲染输出为高清、4K数字视频信号或IP流； UltraDesigner适用于广电、教育、政府、军队、气象、访谈、脱口秀节目和线上教学，以及新闻、体育、财经等多种录播及直播客户群体。

消消乐” 是一款简单的网页休闲游戏。游戏棋盘由 8x8 的网格组成，每个格子中随机放置一种水果。玩家通过点击相邻的两个水果来交换它们的位置，如果交换后有三个或更多相同的水果在水平或垂直方向上相连，则这些水果会被消除，并重新生成新的水果。游戏目标是尽可能多地消除水果。

本方面面向面试求职者，有志从事开发事业的新同学，苦于找不到展示的平台，通过个人博客的展示，一方面向用人单位展示技术实力，另一方面巩固技术基础，提高个人IP可信度。通过本方案，展示效率提升30%，可以解决市面上平台只能展示前端而无法展示后端代码的问题，展示更加直接，展示效果提升100%。

1.有的小说在手机应用上需要会员，然后爬取网页小说数据可以改善这一问题 2.相应的对于豆瓣，淘宝的一类网页的数据都可以用相似方法进行爬取 3.使用此代码需要目标网址，然后小说在网址里的代号（可能是数字，也可能是英文字母），然后需要查看所需要下载的章节

1.解决手机下载了bilibili视频在MP4智能手表上不能下载的问题 2.用正则表达式匹配video（动画）和audio（音频）然后用JSON解析这两个并获得资源地址，然后进行下载 3.运用了ffmpeg合并视频与音频 4.需要下载的话就只要视频网站 5.但需要注意一点的是，本次代码爬取资源，video与audio没有加密所以就没有进一步解析操作，所以用这个代码有的视频资源是不能下载的，需要进一步修改

美胜阁是一款面向广大消费者的综合性商城 APP，基于经典三层架构（表现层、业务逻辑层、数据层）开发，确保系统结构清晰、可维护性强。其路由跳转采用 Navigation 组件实现，页面切换流畅且支持复杂导航场景。APP 集成华为一键登录功能，优化用户注册登录流程；搭载语音搜索模块，借助 AI 语音识别技术提升商品检索效率。混合开发是（Vue3 版本），融合原生开发性能与 H5 开发灵活性，兼顾用户体验与开发效率，为消费者打造便捷的一站式购物平台。

VINUS极影一体化演播室系统采用完全自主开发渲染引擎，集合了强大的场景编辑系统、物件动画编辑系统、纹理动画编辑系统、灯光控制系统、材质脚本编辑系统、粒子播控系统，以及多模式多协议跟踪系统。传统与VR兼容并包，支持4K应用与8K扩展，以最优的性价比、最简使用逻辑打造最专业的虚拟演播室直播、录播系统。可广泛应用于校园电视台、精品课录制、电商直播、短视频制作、广播电视、线上产品发布会等领域。采用自研AI抠像算法，无需复杂参数调节，一键抠除蓝/绿背景，实时查看抠像效果。无轨模式下，无需移动真实摄像机，软件内置摇臂系统即可实现多个机位之间的推拉摇移及切换，模拟摄像机阻尼运动效果。 系统是高度集成的多功能真三维实时渲染虚拟演播室解决方案，完美规避传统虚拟演播室系统架构复杂、成本高昂、安装调试维护困难等诸多缺点。不仅具备高质量虚拟VR/AR、多通道视频输入输出接口，还涵盖了高性能色键、多视频信号源混合切换、调音控制、字幕图文、视频录制、网络直播、流媒体发布等多种应用功能。一套系统即可满足各类型节目虚拟制作应用需求。

目前所在公司的商城系统，代码我不会上传，因为还没离职，有项目的话会直接使用当前代码进行改动。快速完成单子的要求。 对若依熟悉，可以快速进行开发。本人主要是java开发，前端能做过uniapp的开发和后台管理的开发，前端有2-3年没碰了，写是能写，会写的慢。java后端一直干着，写起来会很快。谢谢管理大大百忙之中，看我的简介

当时接的中长期前端兼职，做的是一个圈粉的美剧或韩剧的视频后台管理系统。技术是vue3和Ant Design Pro。 就是个后台管理系统，用到了表单，分页列表、登录、菜单配置、路由跳转、表单比较多，富文本。没啥花里胡哨的页面，中规中矩的管理系统

卷宗智能服务系统 - OCR辅助工具 ## 项目简介 本工具是面向法院卷宗智能服务系统的OCR辅助工具，主要用于卷宗目录的智能识别、校对和导出。通过OCR技术实现卷宗目录的自动化处理，提高法院卷宗管理的效率和准确性。

开发物联网设备管理平台：使用spring spring cloud redis tidb postgresql Hibernate Spring Data JPA netty 涉及到远程下发控制指令，基于mqtt+http 设备基本信息维护，vpn信息下发和初始化 vpn软件开发，桌面端适配，基于c#，使用mqtt-net net8技术

一、面向对象与所解决问题（30%） 本系统面向高校在校师生与访客，致力于解决大型校园中“导航难、定位不准、信息孤岛、体验不足”等问题。传统校园导览依赖静态地图，无法提供实时位置、路径规划或个性化服务，尤其在紧急场景下缺乏快速响应机制。 智导云图系统结合高德地图API、BLE信标、Wi-Fi定位和智能体问答能力，实现实时定位、动态导引、地标识别与智能对话服务，全面提升智慧校园服务水平与管理效能。 二、项目特点与市场对比优势 多模态感知：融合地理位置、地图信息、图像地标和用户实时交互，构建智能导览场景。 智能体嵌入式互动：系统引入中文/英文双语AI助手，用户靠近地标时触发语义问答，如介绍校园建筑背景、导航帮助等。 前后端分离+轻量部署：前端采用Vue+Echarts构建可视化界面，后端基于Python+Flask实现服务逻辑，支持快速部署、持续迭代。 个性化推荐能力：结合用户实时定位，动态推送最近地标和路径指引，提供定制化服务体验。 低延迟+高可扩展性：兼容高德API、cozeai接口与本地数据库，可灵活适配其他高校或场所需求。 三、

一、面向对象与问题解决 本方案面向国内高校国际学生事务管理人员，尤其是负责舆情监测和跨文化事务处理的职能人员。近年来，国际学生在中国高校中的占比持续上升，其多元文化背景、语言障碍和信息获取偏差导致网络舆情事件频发，若处理不当，极易引发舆论危机甚至国际政治风险。 本系统通过融合文本、图像等多模态数据，建立实时、精准的国际学生舆情监测与预警机制，有效帮助高校在第一时间识别敏感情绪和风险话题，提升管理响应效率，维护校园和谐稳定，助力高校国际化办学的稳健发展。 二、市场对比优势（50%） 与市场上传统舆情监测系统（以文本情感分析为主）相比，本方案具备以下显著优势： 1、多模态输入支持：不仅处理文本，还融合图像、视频等模态，全面感知社交媒体上国际学生的真实情绪和观点表达。 2、先进模型架构：集成了CMA（跨模态注意力模型）和CRA（上下文融合模型），相较GLFN、MGNNS等已有方法，情感识别精度提升近6%，具备更强的特征表达与融合能力。 3、深度定制化：系统针对高校场景量身定制，包括关键词自动预警、学生群体画像分析、热点事件聚类和趋势总结等，适配

1. 本方案面向谁，解决了什么问题 面向对象： 企业/机构管理员：如保险公司、教育机构等，负责题库管理、考试安排及数据分析。 终端用户：如员工、学员等，需要通过移动端参加考试、学习资料或提交反馈。 解决的问题： 管理效率低：传统题库管理依赖手工操作，本方案通过分类标签、批量导入等功能，提升题目和题库的管理效率。 考试流程繁琐：支持随机组卷、自动评分，简化考试发布和审阅流程，减少人工干预。 数据统计不足：提供多维统计（如正确率、难易度分布），帮助管理员优化题库和考试设计。 移动端体验差：移动端集成通知、答题、反馈功能，满足用户随时学习和考试的需求。 2. 相比于市场常规方案，本方案的特点 核心优势： 灵活的多级标签体系：支持部门/险种分类和细化标签（如“车险核保”），便于题目精准分类和检索，优于常规单级分类。 智能组卷与审阅机制： 随机抽题：按难易比例、题型比例自动组卷，确保试卷科学性。 审阅流程：支持人工审阅增减题目，平衡自动化和可控性。 深度数据分析： 题目正确率统计、题库类型分布等图表化展示，直接指导题库优化。 资料统计功能帮助管理员快速发现资源缺口。 全流程闭环反馈： 用户可通

1.主要面向的是婴儿类产品需求的客户，通过朋友与朋友之间相互介绍进行裂变的方式获客； 2.相较于市场同类产品，本产品优势在于针对特定客户除了提供优质产品之外还提供更专业的育儿咨询； 3.主要包括：产品的下单、支付、物流跟踪；育儿知识问答；

通过软件把企业的人、财、物、产、供销及相应的物流、信息流、资金流、管理流、增值流等紧密地集成起来实现资源优化和共享。系统包括后端，前端APP，整合多款移动应用，为不同角色用户，提供针对不同工作场景的移动应用，让工作随需处理。

驻场到中国移动在线有限公司，负责移动在线的项目，项目主要是k8s项目的扩容，上线，故障处理等任务 个人职责： 负责搭建K8s集群，运用K8s知识为用户分配命名空间，运行并处理K8s关于pod的故障等；用docker上传拉取镜像。 部署nginx、mysql、redis、ES、minio、nacos，kafka，skywalking、seate(分布式事务)和xxl-job(分布式任务调度平台)。 负责熟悉Prometheus集群：优化告警策略、实现飞书分组告警，发现故障及时处理等