Python开发工具

采用网络爬虫等技术获取地学数据，并借助Python等编程语言进行数值模拟，将模拟结果采用python各个库的调用共同完成数据处理的界面开发，并采用GMT对处理后的数据进行可视化处理。

丝芙兰批量注册账号、批量执行任务、查询礼品卡余额、查询小样信息、查询赠品信息、自动话下单执行任务 负责此项目全权开发，目前进行三期新需求开发工作

护网项目，对天眼态势感知系统进行告警监测，对发现的紧急事件进行分析研判，封堵IP；与二线同事对接安全设备调试工作；设备巡检以及日报编写；期间溯源利用弱口令进入攻击队资产搜集系统后台，编写报告；内部攻防演练期间发现信息泄露漏洞一枚；

上市公司，千万级用户平台，矩阵公众号的ai客服支持以及后台管理维护。 主要使用了laravel，tp，微信公众号开发，rabbitmq，mysql等技术栈。 采用了分库分表等方式实现数据存储以及读取。

需求方是一个电脑城老板。需要对京东多款电脑配件CPU/主板/内存/机械硬盘/固态硬盘/显卡/显示器/机箱/电源/散热器/键鼠等的价格爬取。

爬取各招聘网数据， 进行了视图处理让用户可以更直观进行比较选择更具性价比，我主要进行爬取数据进行整理。

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。

爬取商品信息，爬取图片，使用scrapy框架加多线程，多管道，数据清洗，放入mysql数据库，使用多种库，numpy，pandas，pymsql，urllib，requests。

某客户需要开发一款嵌入式控制器，用于监控和控制工厂设备。该控制器采用Modbus通信协议与各种传感器和执行器通信。为了方便工程师配置和监控控制器，公司决定开发一个PC端工具，允许用户通过图形界面与控制器通信，读取传感器数据并设置控制参数。 在这个案例中，需要完成以下工作： 在嵌入式平台上实现Modbus通信协议，确保控制器能够与各种设备进行数据交换。 在PC端开发一个工具软件，通过串口或网络与嵌入式控制器通信，实现读取传感器数据和设置控制参数的功能。 确保PC端工具具有友好的用户界面，使工程师能够轻松地监控和配置控制器。 测试整个系统的稳定性和可靠性，确保数据传输准确无误。 这个案例的亮点包括： 跨平台通信：通过在嵌入式平台上实现Modbus通信协议，并在PC端开发相应工具，实现了跨平台的数据交换和控制，展示了不同设备之间的互联互通能力。

1、信息中心网络运维(完成远程设备巡检) 2、服务器运维（远程安装运维服务器） 3、平台部署安装（基于LINUX服务器系统部署） 4、海康平台的运维（远程调试设备添加和部署摄像头） 和原厂沟通完成运维工作。

这是一个仓库管理系统 项目有登录模块、查询模块、录入模块、退出模块 项目中用的是python语言，mysql数据、django框架

此项目为当时课题项目，主要以通过教学目标为准，理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。

根据客户提供的产品图片，到淘宝、京东、得物、唯品会、拼多多等几大平台上以图搜图，并将图片做相似度分析，以相似度展示搜索到的图片及商品链接信息

项目描述：应上级领导要求，需要定期报送信息公司各种软件硬件资产信息，通过脚本读取、清洗、整合蓝鲸平台CMDB中21个模型的数据，最终生成11张CSV文件，共计167 个字段，然后向数据中台发送请求获取token，携带token将数据文件 上传至OSS云存储 在服务器上离线部署Python运行环境，并安装所需第三方库，测试各个系统之间的网络是否通畅； 责任描述：编写Python脚本，读取CMDB模型中数据，清洗、整合后生成CSV文件。获取数据中台的认证token后上传数据到OSS，然后将返回的响应头中的存储文件链接回写到CMDB； 配合测试人员完成脚本功能测试，对不符合预期功能的地方进行修改； 部署脚本上线，使用Linux crontab定时执行，日常检查运行日志，及时发现并解决问题；

主要利用大语言模型、pyhton、jiava等实现企业知识库管理、证书管理、报表训练、智能问答等功能。 主要负责产品设计、原型设计、设计文档编写、平台应用设计和调试等工作。

项目分为人脸识别功能，通过电脑摄像头采集到人脸图像，提取人脸特征，与人脸库中的人脸进行匹配，如匹配达到一个阈值则表示人脸识别成功； 数据库存储，存储一些考勤数据以及学生基本信息等 界面设计，设计了前端网页，分为学生端和教师端，对课程考勤情况进行管理

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。

实战项目背景：当今电商市场竞争激烈，为了保持竞争力，电商公司需要不断优化自己的业务流程，提高产品销售效率。在这个过程中，拥有一个高效的在线购物后台系统是非常重要的。 开发目的：创建一个电商公司的在线购物后台系统，主要用于帮助卖家管理自己的销售产品。 开发功能：用户管理、权限管理、商品管理、订单管理和统计管理等。

1.餐饮连锁巨头百胜的驻场运维，主要为肯德基订餐系统，主要搭建并不断完善监控体系、监控告警处理恢复、中间件集群的搭建、系统应用的部署、系统应用升级等； 2.本人负责监控体系的不断完善，包括中间件kafka、es、日志等监控采集脚本开发，es版本从5.x滚动升级到7.x； 3.百胜使用es起步较早，最初的es版本为5.x，且为elasticsearch原厂安装的，因为百胜需要对接最新的日志采集系统，开发新的应用对接新版本es，但是升级新版本确为挑战，经过实战本人成功从es5.x升级到7.x。

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。