数据处理

python代写，网页数据抓取，APP数据抓取，数据分析：框架，数据清洗，数据分析，自动化环境搭建，脚本编写，python爬虫，代码快速录入等等

网站或者客户端爬虫，数据分析，APP小程序网站开发，音频视频处理，渲染，绘制图片，多维距正，ffmpeg等等，精通PYTHON，以上开发项目均可一个人独自完成，目前没有遇见难题！

爬取数据，分析，用WindowsAPI来绘制，全自动化每天都操作全无人工干预，分析结果自动预警，在windows平台上处理，

模拟一条食物链中五个生物的种群密度关系 核心在于通过矩阵运算简化递归深度，降低时间复杂度，并通过matplotlib模块作图

擅长使用python（pandas、os等库）和sql（主要涉及查询语句）进行大量的底层数据清洗和处理，提供数据支持，以下展示的就是我写的部分代码

X型雷达监控系统，实现雷达方位俯仰控制，航迹显示，数据处理，方位指向，俯仰指向，与总体系统通讯交互，与办卡通讯交互。

X型运管系统，负责对接上位机与总系统，负责数据处理，数据存储，数据传递，数据显示，IP设置，引导源选择等

利用python进行网络爬虫，进而作数据处理、信息核对等工作。（本项目涉及的数据为生物信息相关，数据量在百万条左右。）

车联网数据展示平台是一种用于展示和分析车辆及相关数据的平台。通过该平台，用户可以实时监控车辆的位置、行驶速度、油耗情况、车况信息等数据，并进行数据分析、报表生成、可视化展示等操作。车联网数据展示平台通常与车载设备、GPS定位系统、传感器等硬件设备结合使用，通过互联网实现数据的传输和展示。这种平台可以帮助车辆管理者实时监控车辆运行状态，提高车辆使用效率，减少运营成本，提升安全性和服务质量。同时，车联网数据展示平台还可以为政府部门、交通管理机构、物流公司等提供数据支持，帮助他们进行交通规划、道路管理、车辆调度等工作。通过车联网数据展示平台，用户可以更加方便快捷地管理和控制车辆，实现智能化车辆运营管理。

数据中台产品建设 涵盖包括数据标准化、数据集成、数据标签及线索管理平台；为集团业务人员提供简单快捷的线索发现工具及线索跟踪管理工具，有效提高业务人员线索转化率；同时为集团管理层提供统一的数据管理与应用平台

开发一个C++科学计算器项目，你可以采用面向对象的编程思想，设计出合理的类结构，并使用相关的数学库来实现各种科学计算功能。以下是一些基本的技术要点和功能： 1. **技术栈**： - 核心语言：C++ - 可能用到的库：STL（用于字符串处理、容器等）、（提供标准数学函数） 2. **类结构设计**： - `Calculator` 类：作为主计算器类，包含主要的计算逻辑。 - `ExpressionParser` 类：负责解析用户输入的表达式。 - `Function` 类：抽象基类，包含各类数学函数如sin, cos, log等。 - `Number` 类：封装数值类型，支持复数运算（如果需要）。 3. **功能模块**： - 基本算术运算：加减乘除、取模、幂运算等。 - 科学计算功能：三角函数、对数函数、指数函数、阶乘、平方根、开方、常数π、e等。 - 复数运算（可选）。 - 历史记录保存与查询。 - 表达式求值。 - 错误处理机制，包括但不限于除数为零、无效输入等异常情况。 4. **用户界面**：

该Mess系统为制造业的中小企业提供一个专业化、通用性、低成本的MES系统解决方案。主要功能模块如下： 1、系统管理 用户管理 组织架构 角色管理 权限管理 2、主数据 物料产品管理 工作站设置 3、生产管理 生产排产 4、质量管理 5、生产排班 节假日设置 排班日历 6、库存管理 库存现有量 条码管理 7、设备管理 8、统计报表 本人参与了需求分析和全部功能模块的开发。

负责多个大型软件项目的管理，负责项目的投标方案、技术方案、解决方案的编写，主要是数据处理、物联网、数据采集、时序数据库方面的方案编写，以及船舶领域的整个集成系统的设计等。

功能模块： 数据分析模块 供应链模块 产品管理模块 订单管理模块 生产管理模块 用户管理模块 部门管理模块 角色管理模块 消息通知 账户管理模块 接口管理模块 任务管理模块 上述系统由本人设计并主持开发，实现多租户，多链路，多层级为一体的，分销、销售，生产，结算，自动化功能 使用laravel+swoole实现高并发，数据库采用redis异步读写mysql，实现了亿级数据一秒之内读写。mysql使用读写分离，若流量高峰会使用负载均衡。

在我最近参与的一个项目中，我运用人工智能技术来开发一个故障数据诊断应用程序，该程序专门针对工业设备和系统的故障检测与诊断。利用我在Python编程和机器学习算法方面的深厚知识，我设计并实现了这一解决方案，以自动化识别和分类设备故障，大大提高了故障处理的效率和准确性。 我负责的主要工作包括收集和预处理故障数据，这些数据来自于传感器、日志文件和操作系统。通过清洗、标准化和特征提取，我为机器学习模型的训练准备了高质量的数据集。接下来，我采用了多种机器学习算法，包括决策树、支持向量机（SVM）和深度神经网络，来建立故障诊断模型。这些模型能够根据历史和实时数据，准确地识别出设备的具体故障类型。 在模型开发过程中，我特别注重模型的准确性和泛化能力，通过交叉验证和多种性能指标来评估和优化模型。此外，我还实现了一套动态学习机制，允许模型随着时间积累更多数据而持续改进。 我所开发的故障数据诊断应用不仅能够实时监测和诊断设备状态，还能预测潜在的故障风险，为维护团队提供了一个强大的决策支持工具。这一应用已在多个工业环境中部署，显著提高了设备的运行稳定性和维护效率，减少了意外停机时间，为企业节约了大量的

擅长数据处理类（使用pandas、os、datetime等等进行excel、csv的数据处理；也会用sql查询），处理较大复杂的数据，提供数据支持

项目主要分为：数据管理模块：用于数据读写及保存；标注模型模块：用于图形的绘制及显示；模型编辑联动模块：用于数据和图形的联动处理；图像的显影模块块儿：用于图形的显示和隐藏 个人主要负责所有功能的开发

利用python进行遥感数据分析及三维数据建模，遥感数据处理主要利用numpy和pandas，三维数据建模主要利用matplotlib。

CTS是一套溯源信息管理系统。核心有两部分。一是提供查询服务。二是和各地区政府平台做对接（浙食链、上食链）。 查询服务数据来源主要由其他系统提供。通过各种逻辑组装最后输出。例如通过提供批次或者任务号来输出各种溯源信息，最后展示到商品页面的溯源相关页中。 政府平台对接核心流程是在入库或者出库等各种核心动作时接受到消息生产各种需要上报到政府系统的任务。最后通过job触发任务把需要上报到政府品台的信息上报掉。例如商品备案信息、证照信息、入库信息、出库信息等。 我目前是该项目的owner。参与开发过浙食链和上食链的信息备案，接口对接和流程有一定的了解。

专业sql代写，excel数据清洗与处理，擅于处理复杂的应用逻辑，例如树查询，递归，多表多业务关联。在石油开发，财务管理、税务发票、资产管理、金融医疗方面有丰富的经验。