人工智能

分析网站、网页、链接的特征挖掘，对指定的多个网站的网页进行网页抓取、数据提取, 负责特殊网页采集任务的分析及采集方案设计 项目经验 ※ 项目名称：房价网分布式信息采集 项目描述：这个项目是对房价网房产信息进行数据提取。 关键词：scrapy, scrapy-redis, XPath, re, json, redis, csv, mysql, User-Agent, IP, request 技术简介： 1、使用Python的爬虫框架scrapy框架 2、使用XPath（lxml）,正则（re）进行页面分析并提取提供给数据部门 3、使用scrapy-redis进行分布式爬取 4、使用json，CSV和redis进行信息存储 项目模块介绍： 1、spider模块：处理需要的数据和请求地址 2、中间件模块： 设置代理和User-Agent 3、管道模块：数据库交互并保存数据 职责描述：负责spider模块和中间件模块

获取网页源代码 正则提炼内容 数据清洗---格式化时间 正文爬取及数据深度清洗 打印清洗后的数据 数据导入数据库及数据去重 批量爬取处理多家公司

项目：Unity中的K均值算法应用 角色：首席开发人员 - 开发了一个Unity应用程序，利用K均值算法进行数据聚类和边缘识别。 - 实现了两个主要功能： 1. 鸢尾花数据聚类：使用K均值聚类将鸢尾花数据集样本分类为不同的组，展示机器学习技能。 2. 边缘识别：通过检测颜色变化来识别图像中的边缘，提高图像处理能力。 - 克服了颜色识别的挑战，通过提取图像纹理并创建位图来实现精确的边缘检测。 - 这个多功能应用程序不仅限于鸢尾花数据，还可以用于各种数据聚类和图像处理任务。 - 使用的技术：Unity、C#、K均值算法、图像处理、机器学习。

基于容器，k8s构建算法平台，构建AI工作流，实验室，集群调度，集群运维，登录，算法任务管理，容器部署，k8s-operator开发等

智慧城市业务主要涉及智慧司法、智慧政务、智慧交通、智慧教育、智慧园区、智慧戚智慧水务等领域,基于大数据、云计算等新兴技术，政企客户提供等指挥中心、运营中心、融媒体中心、数据中心及其应用解决方案。本身具备开发网页、服务器端、数据库等各个方面的技能。在需求分析、项目设计、前后端编码、测试和部署等，熟练地使用多种编程语言和开发工具，如HTML/CSS、JavaScript、Python、Java等，同时具备了良好的沟通能力和问题解决能力，能够灵活应对各种开发任务和技术挑战。

● 项目简介：Ai视觉识别系统是一套基于公司自研算法训练系统的图像识别系统。系统从图像采集到图像预处理, 到特征提取，到图像识别形成这个识别系统完整闭环。其中图像采集包括图片，RTSP和RTMP实时流,动态实时流（接口接入） sip实时流接入。图像处理包括取帧、画图等。特征抽取主要算法系统的算法实现特征特征抽取从而达到图像识别结果。 ● 责任描述： 个人职能：担任odaw、odan、odaa、adai开发负责人。带领开发小组满足产品设计需求的程序。在开发过程中，需求澄清， 负责核心模块技术架构，核心功能开发，小组开发人员编码的代码走读，开发设计文档概要设计编写，程序使用文档设计编写。 ● 技术栈:语言java、scala，orm：mybatisplus，springboot，远程调用gRpc，队列：Kafka，消息和图片推送netty+WebSocket， json解析：fastjson，大文件传输：webuploader。算法模型是百度飞浆训练的。代码license，使用maven插件自主打包完成。

基于互联网+物联网+人工智能的数字化体重管理平台服务 项目创新点 1、动态路径：根据减重患者的个性化信息系统自动计算出该减重患者的运动方案，饮食方案，健康宣教，监测方案； 2、AI自动点评：用户端app能根据减重患者每天的运动情况或每天的的饮食情况结合减重患者的个人信息如，身高，体重，合并的疾病等能自动进行点评并提供实时指导。 项目取得成果 1、本项目AI点评技术和智能动态生成技术路径方案的研发已经完成，应用于《数字化体重管理》项目，取得了良好成效，达到个性化管理路径，智能动态生成管理方案的预期效果，有效提升减重管理效率； 2、项目技术已经获取了一项软件著作权：2021SR1510397 人工智能医学减重管理系统软件V1.0； 3、本项目已为浙江大学医学院附属妇产科医院提供了建设/服务应用，采用了本产品的生活方式干预对PCOS患者进行基础治疗，尤其是对合并重或肥胖的PCOS患者进行减重管理，能有效改善妊娠结局，提高妊娠率， 改善内分泌，降低雄激素等。 项目关键技术 1、基于springboot微服务架构模式，将独立的系统拆分成多个小型服务并各自独立运行，服务之间通过基于HTTP的RESTful API进行通信协作。每一个小型服务都围绕着系统中的某一项或一些耦合度较高的业务功能进行构建，且维护着自身的数据存储、业务开发、自动化测试案例以及独立部署机制。 2、提供动态网关服务（gateway）技术作为系统统一入口，封装了应用程序的内部结构，为客户端提供统一服务，一些与业务本身功能无关的公共逻辑可以在这里实现，诸如认证、鉴权、监控、缓存、负载均衡、流量监控、路由转发等，对所访问后台服务应用会将服务名作为路由地址，可以通过服务名进行请求转发。 3、基于nacos的动态配置中心，通过动态配置服务以集中和动态的方式管理所有应用程序或服务的配置信息。动态配置中心可以实现配置更新时无需重新部署应用程序和服务即可使相应的配置信息生效，这极大了增加了系统的运维能力。

1. 项目定位 打造出国内最领先的面向投资机构的数据信息产品 探索利用另类数据驱动医疗行业投资决策 2. 探针做法 1.充分利用国内外已有优质数据源，构建起围绕医疗投资事件、机构和人物，以及与医疗投 资决策密切相关的科研、政策、产品等多方位数据信息库。 2.制定出与数据密切相关的医疗行业分析方法，在动态变化的行业发展中捕捉交易机会和标的 3.研究与数据业务有机结合，在适当的时机探索利用数据面向行业进行内容持续输出，逐步建立起探针数据研究的行业知名度。

自然语言处理，熟悉相关自然语言处理包，TF-IDF算法、LDA主题模型、CNN、LSTM等深度学习知识 主要内容 自然语言处理 (NLP)分词、词袋模型、机器学习、深度学习 讲解顺序词云、文本分析、文本分类

项目描述： 本来鲜集团下北京本来生活部针对线上业务和线下门店业务的业绩总览分析，搭建本来生活数据中台，包括数仓建设、商品智能推荐、用户画像分析等。 责任描述： 1、前期负责离线数仓的开发工作，以及数仓迁移上云； 数仓建设先后迭代3个版本，v1.0项目最初采用kettle搭建了整个集团数据的数仓报表开发流程；v2.0正式采用Hadoop生态，采用hive开发，azkaban调度一整套流程；v3.0数仓开发上云，迁移到阿里云dataworks上进行数仓开发、血缘管理、数据质量、数据地图、数据校验等相关数据治理工作。 2、后期负责商品智能推荐、线下门店智能订货系统； 数仓上云后，依托阿里云平台功能组件，采用商品、用户协同算法模型为公司APP首页做精准推荐；采用规则模型，设计线下门店自动订货系统，减少门店店长工作量，也保证货物的最佳运输周期。

项目描述： DDE（deeptime digital earth）是由王坚院士主导的服务于全球知识学者的一个智能化地球分析平台，提供了Data、Knowledge、Workflow等功能模块，方便用户自由组合设计自己的算法模型。为了了解用户在平台上的使用习惯和使用深度，开发用户日志分析系统，从而更好的优化平台，提高用户满意度。 责任描述： 项目研发负责人，负责整个研发项目进度管理，任务分配，工作协调等。 平台架构设计和搭建实施，整个数仓层面开发任务。 项目详设概设需规、数仓开发指导文档等编写。 日志系统开发流程 1、数据采集：用户行为日志采集和解析（flume），业务数据同步（DTS/datax）； 用户浏览页面日志数据通过flume实时采集到kafka，也为后续拓展实时业务做准备，再通过flume将数据同步到HDFS存储，结合同步的业务数据，作为日志分析系统的数据源。 2、数仓开发（维度建模）： a)数仓模型事实表、维度表划分；结合业务模块，分别对大平台页面访问、Data、Knowledge、Workflow等进行数据域划分。 b)数仓分层设计ODS层、DWD层、DWS层、ADS层；HDFS日志和业务数据作为ODS层，按主题域对数据进行过滤拆分得到各子域数据表作为DWD层，轻维度的日聚合处理作为DWS层，针对个性化报表设计开发ADS层表一一映射。 c)数仓构建流程：数据调研、数据清洗，明确数据域，构建业务总线矩阵，明确统计指标，维度模型设计，汇总模型设计； 3、用户行为路径分析；根据用户对网站浏览埋点数据的分析，对每个用户每日记录按时间间隔做session划分，网页去重，正负向路径统计，计算SV、PV，最终得到路径转化率及各节点转化率。 4、调度任务配置（airflow）；在k8s环境创建容器调度。

"人力工时系统" 是一款用于管理和监控员工工时的综合软件系统，旨在提供高效的工时跟踪和管理解决方案。该系统包括多个功能模块，其中包括每日刷卡明细、各线人力、借用人力以及数据大屏。以下是该系统的简要介绍： 系统简介：人力工时系统 系统概述： 人力工时系统是一款综合性的工时管理工具，旨在协助企业实现高效的工时记录、人力资源分配和数据分析。这个系统的主要目标是提供实时、精确的工时数据，以便企业更好地管理其人力资源、提高生产效率和遵守劳动法规。 主要功能： 每日刷卡明细：该功能模块记录员工每天的刷卡明细，包括上下班打卡时间、迟到早退情况以及加班记录。这有助于跟踪员工出勤情况和劳动时间。 各线人力：各线人力功能提供了有关各生产线或部门的员工工时数据。这使管理人员能够有效地分配人力资源，确保每个部门都有足够的员工来满足生产需求。 借用人力：借用人力模块允许企业管理员工之间的工时借用。这对于灵活应对工作量波动以及维护工作组的协作非常有用。 数据大屏：数据大屏是一个可视化仪表板，汇总和展示与员工工时相关的关键指标。它为管理人员提供了实时数据的可视化呈现，帮助他们做出决策和制定策略。 优势： 工时透明度：人力工时系统提供了员工工时的详细记录，提高了工时透明度和员工自律。 生产效率：通过各线人力和借用人力模块，系统有助于确保生产线别具备足够的员工，从而提高了生产效率。 合规性：系统有助于确保企业遵守劳动法规，减少了与劳动法合规性相关的风险。 数据分析：数据大屏提供了关键指标的实时分析，有助于管理人员优化资源分配和决策制定。 人力工时系统是一个重要的人力资源管理工具，有助于提高工作效率、员工满意度以及企业的整体竞争力。通过详细记录和有效管理员工工时，它有助于确保企业充分利用资源，同时降低了潜在的风险。

"60库备板系统" 是一种自动化的生产线备板系统，旨在提高生产效率并确保连续生产流程。该系统主要用于DIP（双面插件）生产线，其主要功能是自动检测并呼叫楼下备板，以确保DIP线别不会因没有板子而停机。以下是这个系统的简要介绍： 系统简介：60库备板系统 系统概述： 60库备板系统是一个自动化备板解决方案，专门设计用于支持DIP生产线。DIP生产线通常用于双面插件电路板（PCB）的制造，其高效运行对于维护生产流程至关重要。这一系统的目标是确保生产线的连续性，并消除了由于板子不足而引起的停机和生产中断。 主要功能： 板子检测：系统通过传感器或视觉识别技术检测DIP生产线上板子的状态。它可以检测到生产线上是否有足够的板子供应。 呼叫备板：一旦系统检测到DIP线别没有足够的板子供应，它会自动触发呼叫楼下备板的程序。这可以通过声音或视觉信号来实现，通知相关人员提供更多的板子。 自动化控制：60库备板系统配备了自动化控制功能，可以直接与生产线集成，确保实时响应并提供所需的板子。 优势： 生产连续性：通过自动化备板功能，该系统确保生产线别不会因板子不足而停机，从而维持了生产的连续性。 减少停机时间：系统的实时检测和呼叫备板功能减少了停机时间，提高了生产效率。 减少人为错误：自动化系统减少了依赖人工干预的机会，降低了因人为错误而引起的生产中断的风险。 生产优化：60库备板系统有助于优化板子的库存管理，确保板子始终可供使用，同时避免不必要的浪费。 这个系统是制造业中的一项关键技术，对于保持生产线的高效运行和降低生产成本非常重要。通过自动检测和呼叫备板，它为企业提供了更好的生产管理和控制，以满足客户需求并提高竞争力。

1.登录注册进行免登对接 2.用户蓝牙位置信息获取 3.硬件交互获取当前用户位置信息，弹出指定藏品信息进行展示 4.结束导览获取用户热点图、勋章等信息 5.在线玩游戏获取勋章信息

1.后端采用 Spring Boot 多模块架构、MySQL + MyBatis Plus、Redis + Redisson 2.符合LLM应用开发标准模型开发。实现主流LLM开发流程链路功能

全国网络运营管理平台是基于全国各省网络建立统一集中网络管理平台。系统架构设计是目前最流行大数据分析技术+WEB应用管理系统，系统采用PHP、VUE、JAVA、ELK、MySQL、Redis以及VNP通过技术开发而成。

1. 对用户发言进行监控，屏蔽用户敏感信息 2. 对业务数据进行监控，及时发现业务风险 3. 对用户触发的风险数据进行下游监控

1. 与GPT相结合，开发适配业务的聊天机器人，可以与实际业务相结合 2. 功能包括：AI聊天、知识问答、执行业务指令等多场景业务实现

1.应用的模块包括AI聊天、AI绘画、数字人、AI漫改、提示词应用、AI生成PPT、会员中心、视频生成等； 2.在该应用中，使用者可以使用各种AI功能。

1.在此项目当中，输入PPT主题，点击分析需求之后AI会自动分子主题，接着使用者可以给AI一些主题更细化的信息，能使最后的结果更加的标准； 2.算法那块使用了分割等技术。