Python

适用于比价系统、数据分析等需求。 根据客户提供的爬取需求，使用python+nodejs技术爬取阿里健康大药房、京东大药房、美团外卖的药品信息：如价格、优惠券、详细信息、品牌等。 后续也有其他商品的需求，也在项目中增加。

本项目分为Python、ERP(C#)、RPA等模块协同组成。适合在广东省的环保处置、储运企业或者需要帮中小企业进行年度申报的环保公司使用。 ERP管理系统和RPA软件机器人自动化项目，帮助公司自动完成对企业的环保申报备案，自动获取信息和二维码等。每年帮助公司节省近千小时的人力工作，极大提升企业的运作效率和降低人工的出错率。

学生上课状态分析模块：根据人动作的变化，分析学生是否专注、打瞌睡、分心等上课状态。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 责的任务、技术栈与成果： 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv5作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。

通过”广东省固体废物环境监管信息平台“导出的联单数据，自动分类汇总、画图展示收运的数据（如驾驶员、危运车辆的收货量）。 也可以单独按照某个客户来统计和计算收运的废物类别和数量，并通过各种图表展示（柱形图、直方图、散点图等）。 适合在广东省的环保处置、储运企业使用。

项目描述： 本项目开发了一个综合服装产品销售平台，包括一个用户友好的商城前台界面和一个功能全面的管理后台。技术选型包括FastApi作为后端框架，Vue3结合TypeScript用于构建前端应用，以及Mysql作为数据存储解决方案。平台支持三种不同用户角色，并确保数据隔离与精细的权限管理。项目由多个核心模块组成，包括但不限于登录认证、用户管理、店铺运营、广告轮播、即时客服、数据分析和网络爬虫等。技术栈是FastApi+Vue3+TypeScript+Mysql。 项目职责： 1.负责商城前台的页面布局和视觉设计，确保用户界面友好、响应迅速。 2.优化用户交互流程，提升操作便捷性和满意度。 3.开发前端功能，包括但不限于用户交互、数据展示和动态内容加载。 4.构建高效、可扩展的数据库模型，支持项目的数据处理需求。 5.编写后端逻辑，确保系统稳定性和响应速度，实现与前端的高效交互。

我自己编写的一款手写数学公式自动识别的软件， 可以当作草稿纸进行数学演算，也可通过AI模型识别出latex格式数学公式 在vscode中可以渲染数学公式，形成笔记 并可利用vscode 和git管理笔记本

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1.半自动打标签技术！！！ 2.带姿态识别的视觉识别，外加针对各类垃圾设计的顶级数据集！！！ 3.精致的，可相应化的UI和可进行自己调节的数据处理！！！ 4.下位机操控舵机电机等运行的代码！！ （上传项目中仅有权重文件）！！！

背景：自动化检测减少劳动成本，能够实现自动化的番茄检测分拣，减少了人工劳动力的需求，降低劳动力成本。检测效率高，有高效的检测速度和准确性，能够快速识别番茄并分析其成熟度，提高了生产线的生产效率。同时，能够准确地检测出番茄品种以及其成熟度，从而严格控制产品质量。 任务：数据集数量不够，检测精度不够，没有界面。 行动：为了克服数据集数量的瓶颈，我们精心设计了数据增强方案，通过对原始图像实施随机翻转、亮度调整以及Mosaic增强和Mixup增强等高级处理技术，有效扩充了数据集至3980张图片，极大地丰富了样本的多样性与复杂性。随后，我们遵循科学的数据划分原则，以8:1:1的比例严谨地将增强后的数据集分为训练集、验证集与测试集，确保了模型训练与评估的准确性与有效性。 在技术实现层面，我们选用了先进的YOLOv5目标检测模型，该模型以其高效的检测速度的识别精度著称。通过对图像进行精细的预处理，我们确保了输入数据的质量，进而利用YOLOv5强大的特征提取与分类能力，成功实现了图像中番茄物体的精准识别。此外，通过精心设计的后处理算法，我们进一步优化了识别结果，确保了番茄检测的高准确性与稳定性。为了进

拥有针对不同情况的二维驻波的仿真模拟，如矩形与圆形形状薄板； 包括多种参数的调整与修改，如边界条件，横波速度，薄板大小； 输出格式的调整，如维度选择，子母图选择 拥有图像处理与识别功能，将输入对象进行匹配得到阈值相应的目标图像并输出相应参数

基于Qt Designer,PYTHON设计的PDF批量转换工具 1.基于Qt Designer,PYTHON设计的PDF批量转换工具 2.支持离线安装 3.可一键打开转换文件路径 它支持一键批量转换，简化工作流程，适用于办公自动化和专业文档管理，界面友好，易于操作。

该项目是一个开源工具箱，是阿锋在日常工作中收集的工具类汇总，该工具箱提供了如下功能： 1、阿里云盘操作工具 2、百度网盘操作工具 3、flask操作工具 3、fastapi创建多应用操作工具 4、手机自动化appium操作工具 5、playwright网页自动化操作工具 6、sqlalchemy数据库操作工具 7、微信小程序接口开发工具 8、微信公众号接口开发工具

阿锋搜书是一个公益的图书搜索平台，分为图书源管理，图书搜集，图书检索。 图书源管理：管理书籍信息来源 图书收集：通过图书来源资料，进行图书信息的收集、汇总、整理 图书检索：创建图书信息索引，通过该索引提供图书检索服务。

1.面向投资者的一款小程序，推荐热门板块和盈利希望的股票 2.大量数据训练模型，包含股票市场历史数据和新闻情绪数据。准确预测周频月频股票，实现盈利。根据当前实时股票数据和市场，智能分析选择的股票的情况，帮助客户选择。

学生上课状态分析模块：根据人动作的变化，分析学生是否专注、打瞌睡、分心等上课状态。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 责的任务、技术栈与成果： 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv5作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。

人脸检测模块：用于检测图像或视频流中的人脸，为后续的关键点检测提供定位。 人脸关键点检测模块：在检测到的人脸区域内，定位出面部关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的位置。 数据记录与存储模块：记录学生的上课状态数据，并进行存储，以便后续分析。 实时监控与可视化模块：提供实时视频流监控，并将分析结果以图形化界面展示给使用者。 任务：我负责的主要任务可能包括系统设计、模型训练与优化、系统集成和测试等。 技术栈：使用了Python编程语言，基于PyTorch框架进行模型的训练与部署，使用YOLOv4作为目标检测模型，并可能涉及到TensorFlow或Keras等工具进行模型的构建和训练。 难点在于数据采集与标注：可能面临数据不足或质量不高的问题。解决方法是收集更多高质量的数据，或使用数据增强技术来扩充数据集。 模型精度与实时性：需要在模型精度和实时性之间找到平衡。通过模型压缩、量化或使用更高效的算法来解决。

物联网管理平台用于接收各种传感器以及RTU遥测终端机的数据接收和统计，以及设备的管理、配置管理、固件升级等功能。 整个后台前后端以及移动端都由在下一人完成，RTU端部分STM32设备程序由我完成 目前支持四种协议： 1. 私有http协议； 2. 私有Tcp协议； 3. SL651-2014水文水资源规约； 4. MQTT协议 后端共分为5个端口： 1. PC端以及移动端界面的HTTP接口端； 2. 传感器接入的私有Http协议接口端； 3. 传感器接入的私有Tcp协议接口端； 4. SL651-2014协议接口端； 5. MQTT协议接口端； 前端共分为3个端口： 1. PC管理端 2. PC用户端 3. 微信公众号端

1.负责CUDA实现Radar内部的数字信号处理算法。 2.负责辅助Radar内部算法与Python机器学习与深度学习融合 3.负责图像处理与CUDA融合 4.负责多线程与TCP/UDP算法设计 5.负责CUDA内核函数优化

项目主要由Python、OCR识别2大块组成，可以让无规则命名的合同扫描件PDF自动更名为规范、正确的合同名字，方便企业归档。 通过Python+OCR方式，智能识别合同扫描件的合同内容，正则表达式提取关键信息，批量自动重命名文件，准确率达到98%（剩余2%是由于合同扫描件质量太差无法识别成功，或者是人为手写潦草的合同编号）。 自主开发项目

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 本项目主要面向数据密集型行业，如市场研究、电子商务、金融分析和学术研究等。通过利用Python语言和数据采集技术，软件能够高效地从各类网站和平台上提取有价值的数据，帮助企业和研究人员进行数据分析和决策支持。例如，在市场研究领域，软件可以自动采集竞争对手的产品信息和价格变动；在电子商务领域，可以监控商品的库存和销售情况；在金融分析领域，可以实时获取股票行情和新闻数据。 2. 项目功能模块及其实现的功能（50%） 项目分为以下几个主要功能模块： 数据采集模块： 网页解析：使用lxml库解析HTML文档，提取所需的数据信息。 页面操作：使用DrissionPage库模拟浏览器操作，处理动态加载的网页内容。 数据抓取：根据预设的规则和目标网站的结构，自动抓取所需的数据。 数据存储模块： 本地存储：使用openpyxl库将采集到的数据存储到Excel文件中，方便后续的分析和处理。 数据库存储（可选）：支持将数据存储到关系数据库（如MySQL、PostgreSQL）中，以便进行复杂查询和数据管理。 数据清洗与处理模块： 数据清洗：对采集到的原始数