人工智能

所用技术：spark、Scala、MySQL、Hadoop、Linux、echars、Springboot、machine Learning、python 所用环境：虚拟机Linux CentOS 7、伪分布hadoop集群 主要功能：①通过Scala、MySQL技术完成数据的维度分析与处理 ②通过echars、Springboot完成数据库读取与各维度可视化操作 ③通过spark、machine Learning调用机器学习模型训练数据，保存模型 ④通过前后端交互，将前端数据传入后端，并调用模型进行价格评估预测 ⑤网页可视化展示 html、css、js

这个代码分为以下几个功能模块： fetch_content：这个模块用于从指定 URL 获取页面内容。它使用 requests 库向给定的 URL 发出 GET 请求，并将返回的页面内容作为字节字符串返回。 parse_content：这个模块用于解析页面内容，并返回页面的标题、段落、链接和图像。它使用 BeautifulSoup 库对页面进行解析，并使用正则表达式和查询语法提取需要的内容。 download_image：这个模块用于下载给定图像 URL 的图像并将其保存到本地文件系统。它使用 requests 库的流式下载功能以二进制格式下载图像数据，并使用 with 语句将其写入文件。 scrape_website：这个模块是代码的主体，它使用其他功能模块实现爬虫的核心逻辑。它首先调用 fetch_content 获取页面内容，然后调用 parse_content 解析内容，并在解析到的图像的 URL 列表上循环，调用 download_image 下载并保存图像。最后，它使用 time.sleep 函数在每次运行后暂停一段时间，以防止爬虫被识别为恶意爬虫。 我这里完成了项目所有

读取训练数据到向量，从数据文件名中提取类别标签列表 读取测试数据，执行K近邻算法对测试数据进行测试，得到分类结果 与实际的类别标签进行对比，记录分类错误率 打印每个数据文件的分类数据及错误率作为最终结果

软件环境: SpringMvc+ Spring + Mybatis + easyui + maven + oracle + nginx 责任描述: 新客户的对接,老客户的支撑,系统升级和项目维护;DFA算法敏感词过滤、ip鉴权;闪信,短信发送通道对接;渠道客户管理;闪信,短信 模板管理 项目介绍: 云名片在双方语音通话过程中,将用户预先设定好的个性化内容推送到对方的手机终端,并在屏幕顶层呈现,第一时间表明身份。用户阅读率高,签名可以个性化设置。可应用与银行,证券/保险,自来水/电力/天然气/通信运营商等公司/民航服务等。闪信发送信息以后阅读率高：顶层弹屏显示,需用户确认后才消失,阅读率接近100%！即时性强：不受传统短信网关时延限制,瞬发瞬收。 低下是小程序演示demo

大型的人事管理项目，可多个公司同时使用，本项目使用微服务技术开发，多个模块负责独立功能。主要功能，系统设置及登入模块，公司模块，员工模块，社保模块，考勤模块。 1、系统设置模块：提供人脸识别功能，实现单点登录，权限模型，实现 api 层面访问限制，读取 excel 可批量导入用户。 2、公司模块：将登录人员区分，只能查看本公司人员，可实现定制化，每个公司独立数据库，安全性更高。 3、员工模块：增删改查员工的详细信息，可对所有信息进行归档操作，可对百万级数据进行导出操作。 4、社保模块：可对员工进行社保相关操作，可进行社保的修改，判定，归档等。 5、考勤模块：可对员工的考勤方式，时间等进行设置，管理员可对员工的考勤记录进行修改。

1.项目分为六个模块：面试模块，各大平台提取简历模块，职位管理，签报模块，统计模块，系统管理 2.项目前端用到的技术栈ts，vue3，vite，谷歌插件等 3.项目难点提取简历模块，流程管理调整流程功能

1.响应国家政策，参与国网月度售电量预测项目，内网数据库导入历史售电量数据、节假日数据、天气数据通过人工智能神经网络预测下个月的售电量数据 2.使用python数据清洗，特征工程，爬虫协助处理输入数据，提高模型精度，BI可视化数据 3.售电量变化影响因素多、影响售电量影响的各因素间关系复杂。

智慧城市 　以华为云为基座的智慧城市体系平台－城市大脑，架构包含智能交互、智能物联、智能数据、智能中枢和智慧应用等，由企业自主建设、政府购买服务方式。实现“四平台一中心”的智慧城市解决方案架构。

功能描述：根据小孩的年龄，每日的用眼时间，每日的室外获得时间，当前眼睛的近视状态（近视度数）预测未来半年或一年内的近视情况。

初级爬虫，数据分析及机器学习等课程，深度学习项目实战课程：对抗生成网络、风格转换、强化学习实战、TENSORFLOW项目实战、自然语文处理等内容

1.该项目主要是通过神经网络分析大量的历史股票交易价格，找出影响股票价格变动的特征因子，给特征因子设置权重，再通过模拟对冲交易，分为纯多头组合和对冲组合获得的夏普利率、年化利率、波动率、最大回撤与沪深300指数进行对比，预测出最适合交易的股票组合进行投资 2.应用了人工智能-神经网络技术、python数据分析、数据库，设置数据自动更新节点，给股票投资前提供具有参考价值的股票组合。

个人外包项目，全栈开发： 1、需求分析设计，UI设计，原型设计 2、后端：增删改查，业务封装，REST接口封装，鉴权等 3、前端：增删改查，用户管理，商品管理，交易管理，成本管理，基础设置，系统管理等 技术栈：django/flask，vue，vuex，mysql/sqlserver，需求分析设计，UI设计，原型设计

1、主要功能在线预约参观场地，疫情防控信息获取，在线购物商城等 2、主要负责前端开发，根据UI设计图完成前端开发与后端交互工作 3、前端语言为uniapp

Django + vue 前后端分离架构，作为主要的后端开发人员，同时也接触过前端开发。 在知名科技企业做后端开发，开发该项目用于研发流程管控，帮助研发人员分析代码修改的波及范围，指导测试人员做精准测试。 实现方式是分析代码链式调用关系，并主导设计算法实现了波及分析。 技术栈是Djang + python + MySQL

机器视觉应用 AI智慧能源预警平台设计，平台基于计算机CV图像识别、物联网、大数据等技术，与中科院四川分院及电子科大合作研发，现已落地四川、浙江、北京等地中石油企业，项目取得10多项发明专利与20多项软著；通过计算机CV、人工智能技术及大数据应用，将加油站的输入风险、作业违规、设备故障进行AI算法自动识别，并按高危、重大、一般进行预警，实现对风险隐患自动干预、人工干预与管理干预，算法定义与实现逻辑与油气站标准作业规范、业务流程和内部管理要求高度融合，量身定制打造进行产品功能设计，实现各类风险预警由传统单一监控和事后查证转化为事前识别、及时干预、事后查证、管理评价，输出安全管理报表。

项目：管理系统-数据中台项目 角色：前端开发工程师 使用的框架/技术点/开发环境和语言：主要运用vue3.0,typescript完成产品前端开发及项目落地，根据业务需求， 基于 web 平台进行应用开发 根据产品进行模块设计，实现各模块功能

项目分为资源采集、资源分类、资源统计及资源查询，主要负责后端数据管理、查询及统计工作；采用SpringBoot微服务架构，用到的技术栈包含Elasticsearch、neo4j、mongoDB、minio等；

角色：前端开发 使用的框架/技术点/开发环境和语言在维护项目中解决了浏览器兼容的问题，使用echart\hightchart 进行图表展示，使用过react,next.js ，使用开发调试工具; 如chrome\debugger等，开发响应式官方网站

1. 守护侠智能安防平台主要用来接入燃气、电动车边缘服务器、涟漪智能摄像头等物联网设备，通过订阅传感器的数据、图像识别电动车实现提前预警的功能，提升了环境的安全性。 2. 我在该产品中负责整体的架构设计和实现、功能设计和实现以及线上运维等工作，设计的技术栈有springboot、redis、netty、websocket、mysql、elasticsearch、vue等

1、自己制作 2、模块 ：账号登陆 人脸识别 增添学生信息 删除学生信息 改动学生信息 查询学生信息 3、使用Mysql数据库的搭建(docker快速部署方案)