图形/图像处理

构建模型预测手写文本的内容,使用到卷积网络CNN和时间序列的网络RNN,构建输入图片和文本标签,先提取图片特征,之后把特征输入LSTM带记忆的网络,最后获取模型对图片中的文本序列中每个字符的预测概率分布,用ctc损失引导模型学习,输出的概率是序列中的字符在字符集中的概率,最大的那个是模型的预测,返回的输出是每个时间步(字符)在字符集中的概率分布

1、项目分为数据目录、数据服务、数据应用、地图服务、数据统计、数据生态等模块。四川公共数据平台通过大数据技术的广泛应用，实现了数据共享与开放，推动了信息资源的开发利用。在政府治理、公共服务、经济发展等多个领域的应用成果显著，为政府决策和社会发展提供了重要支持。 2、我主要负责数据目录、数据服务、数据统计等模块。

使用C++代码完成了题目所说的要求，次代码全部为自己所写，并无应用其他代码，展示此代码只是证明自己的C++与python的代码能力。

平安证券智能机器人IM系统 证券im系统与银行im系统有些不同，银行IM系统主要保证用户与坐席之间文字聊天。 但是证券系统需要实时显示股票实时走线图。需要收发大量的数据，同时还要保证数据的及时性。 在整个系统中使用了websocket技术保证数据的实时性，使用nas缓存保证大数据的交互。 同时使用mqs来保证负载均衡，不会因为多个大消息进入单个服务器导致内存溢出。同时使用主键+缓存方式消减大消息的情况。

本算法设计平台包含了交互式人机界面设计、大图幅数据快速读取与显示模块设计、图像基本处理模块设计、目标预筛选模块设计、目标鉴别模块设计和目标识别模块设计等内容，为算法开发者提供了通用共用框架。本算法库包含有图像预处理、目标预筛选、目标鉴别及目标识别等SAR图像自动目标识别系统的通用流程及典型算法 我负责系统搭建与模块实现

1. 无人机私有云用于搭建企业内部无人机任务调度平台 2. 支持航线任务规划，直播，点播 3. 对回传图片/视频进行图像处理 4. 使用技术栈：Java，Python，Mysql，Redist，MQTT，WEBSOCKET，VUE3，TS

监控场景多目标跟踪 个人全权负责的项目，从处理数据集、训练、算法优化到部署到边缘设备 1、对监控视频检测预设目标 2、做到实时跟踪 3、部署到嵌入式设备

1、项目描述： 第一版本软件，主要是为武汉大学研制虚实结合近代核物理教学实验，以中科大核物理系基础实验，如闪烁体探测器实验，γ射线的吸收实验，康普顿散射实验等 5 个基础实验为研发方向。为武汉大学开展无核实验提供可能性。第一版本主要由我师傅完成，后面版本（第二代，第三代）由我完成，在第一代的基础上进行更新迭代，添加更多教学实验，完成产品经理的各个需求。 产品工作流程：上位机将模型参数（放射源模型参数、探测器模型参数、环境模型参数等）进行物理学转变成多种信号模型，通过局域网发送给虚拟放射源（DA），虚拟放射源（DA）中的单片机再将信号转发给 FPGA，FPGA 将处理后的信号通过 BNC 连接线输出给数字多道（AD），数字多道（AD）中 FPGA 将 信号处理之后发给单片机，最后单片机再将最终处理之后的信号通过局域网发送给上位机。 2、责任描述： 该项目是我们公司最主要的产品，也是公司主推主销售的产品。产品全部由我们公司自主研发，结构设计外包给第三方完成。该项目涉及到的编程语言有 C/C++，QML，Python，HTML 等，涉及的 Qt 技术应用有QUDPSocket，QThread

基于深度学习技术实现在脑3D T1中实现颅内动脉瘤的分割，在整个过程中，主要负责代码的编写，数据分析及论文的撰写

负责患者信息,ST调整测量点，DC心率减速，vcg 挑选心拍，报告总览，报告统计列表，使用umi 框架进行开发，dva 进行数据管理，antd 进行页面布局

对多模态的脑影像进行预处理和指标的提取，基于机器学习完成了脑部疾病的分类。在此过程中，全权负责所有模型及预处理的过程，负责代码部分

【项目名称】VisionMaster软件二次开发及功能应用 【项目功能】针对VisionMaster软件和各个模块，提供二次开发对应的SDK接口，支持C++和C#语言。接口设计考虑进程间通信效率、多线程安全、大图像数据拷贝耗时波动优化、共享内存机制，从多维度提高接口稳定性、效率性和易用性。 【负责任务】负责模块SDK设计及开发，兼顾进程通信、线程安全、数据拷贝、xml解析等技术。

最高院电子卷宗录入系统 （80%）卷宗流程统计、工作量分析、卷宗录入、卷宗查看等 ocr识别图像通过pdf呈现并实现可操作文本校对等操作难点

1.根据 Key和 Secret ,拿到对应的 Token ，再去访问对应的 API； 2.根据 API 返回 json ，去解析，生成对应的内存表格； 3.负责整个命令流程，并完成界面以及数据间的交互 4.设计并实现图片整洁算法(包含 cad 线的干扰、以及碎图片的拼接) 5.设计并实现匹配算法以及列校验等

图像分割,使用上下采样构建模型,用三重损失指引模型梯度下降,用到的技术有cnn,残差网络,se模块,逐点卷积切换通道的技术,关键在于特征提取，牙齿属于精细化的输出,不是仅仅iou,dice高,能够看到分割的细节,彩色 图的分割，属于分割前景和背景,能够相当好的区分前景和背景

知名的社交内容推荐类项目，搭建数据，内容平台等对外提供社交内容服务： 2.1 图像处理包括图像内容识别，分类，算法包括FM ,GBDT ,XGboost , CNN ,DNN，DSMM等等。 2.2.内容推荐包括数据采集，特征处理，数据建模，内容推荐等。算法包括LR，GBDT，CDF，Bert ,GRU，CNN，DNN等等。

该项目主要分为编辑器插件模块，运行时角色执行行为模块，该功能的主要使用人员是美术和策划人员，他们通过选择角色不同的动作，制作当动作播放到某一帧时会播放的特效或者触发的事件。以前需要配合程序执行的功能现在可以交由美术和策划人员自行编辑。 该项目全部技术由我负责开发，编辑器插件模块使用了Unity的自定义Editor功能，当编辑完一个技能后会保存为一个序列化文件，运行时通过编写C#脚本，加载编辑器编辑好的序列化文件，获取该技能所包含的事件或者其他数据。最终美术和策划只需要选择技能播放的某一帧，选择效果或者事件即可完成编辑。同时该模块具有良好的可扩展性，只需要编写事件类即可满足项目中的任何需要。

1.图像算法 图像识别 工业视觉 水表、燃气表表盘字轮和指针读数识别 2.视频设备画面显示（多相机） 2.串口配置与通讯 3.HTTP、TCP通讯

下面是我从我参与的竞赛中选出的一个印象比较深刻的竞赛进行一个讲解。赛题是“二手车的价格预测”，首先对数据进行一个数据清洗，包括对日期等非数值数据类型进行转换，处理缺失值和异常。然后采用特征工程的方法对原始估价训练数据进行处理，包括对非正太分布的回归目标进行对数化转换，对数据中的连续值特征归一化，对数据中的分类特征进行特征编码，对原始数据进行特征构造并进行特征提取，以便增强模型的表达能力，获取更好的训练数据特征； 然后，基于提取的特征分别使用随机森林、LightGBM和XGBoost模型，采取五折交叉验证法对训练数据进行拟合，得到各特征与二手车价格的关系，最后采取Stacking模型融合的方法将上述三种模型的预测结果赋予不同权重，结合它们的优点建立最终二手车价格预测的模型； 结合实际情况和上述模型的输出，根据回归树模型的特征选择，选出影响二手车保值率的几个特征，并进行定量分析。 最后在答辩中入围特等奖，全国2687支队伍中综合排名第五。

网站地址：www.zhiyangroup.com 该网站展示了之前我们做过的一些能力，目前还在做一些新的技术，包括深度学习算法部署、AIGC等。