Python

用户功能包括用户注册、用户登录、用户个人资料修改、用户密码修改等功能，同时对学生和教师的权限管理。 课程和章节功能包括添加、修改、删除、查询且课程可以评论等操作。 学习功能包括学习章节、查询课程学习进度、查看学习情况分析。

1.参与中石油：生产指挥调度系统、中石油数据湖、中石油erp等建设 2.参与中海油：物资标准化建设、物资累数仓建设、物资数据治理、财务一体化平台等。

名称: quick-msg 简介：无需安装Kafka等消息中间件就能使用消息队列的服务。 安装说明: 编辑 config.ini 执行 ./qmsg config.ini 硬件要求 操作系统：RHEL, CentOS,Ubuntu,macOS 10.13+ 软件：glibc 2.12+, x86_64, x86_32 内存：最小1GB以上 本地存储：最小1GB以上 网络：最小百兆网卡

1、项目主要有以下几类模块： 1）QT界面设计制作（简易）；2）数据爬取逻辑设计；3）数据存储方式及清洗等。 2、QT主要使用python的pyqt5模块技术实现；主要通过python语言作为主项，然后通过node环境处理提前整理好的JavaScript作为辅项，实现整个数据逻辑；最终数据存储方式未mongodb数据库中作为第一数据，通过中间脚本（提前制作好的清洗数据模块），将清洗后的数据放入MySQL数据库中。 3、本次项目的难点主要是，数据爬取逻辑模块：涉及第三方逆向处理，耗时较长；账号池的维护：（账号来源、维护逻辑等）；在账号的前提下，IP显得比较容易。

使用socket接受UDP数据，使用字典解析接收到的数据，使用pyqt6开发GUI，绘制仪表，设置信号槽处理UDP接收，发射信号

1.参与中石油：生产指挥调度系统、中石油数据湖、中石油erp等建设 2.参与中海油：物资标准化建设、物资累数仓建设、物资数据治理、财务一体化平台等。

1、给半砖科技公司做的微信公众号会员管理系统，服务号可实现会员注册、登录、充值、查询等功能。会员在客户的桌面端产品可扫码计费使用软件服务。 2、本人负责服务全过程搭建。包括Centos云服务器和Mysql数据库部署和运维，微信服务号UI和交互制作，桌面端产品的微信API对接。

本任务主要用于统计高速路车流量和景区人流量。 •项目实现： ①.目标跟踪是目标检测的更高级用法，主要解决问题是能正确识别不同帧之间的同一个目标，而不是仅仅是同一类目标。 ②.使用yolov8分类器和DeepSort跟踪器识别车辆和行人并训练其ID； ③.MatchingCascade(级联)：对detection使用匈牙利算法找到最小成本的匹配，在每个连续的帧之间确定每个目标的ID； ④.卡尔曼滤波分预测阶段：根据系统的动态模型对系统当前状态进行预测，并预测系统状态的协方差(表示不确定性)，预测的结果作为下一更新阶段的输入；更新阶段：滤波器使用新的数据来修正预测结果。这里涉及到卡尔曼增益，决定如何在预测和实际检测之间去平衡，然后滤波器会更新状态估计和状态协方差； ⑤.马氏距离：实现代价矩阵门控的函数，使代价矩阵中的不可行条目无效。对每一个检测和跟踪的匹配计算马氏距(MahalanobisDistance)作为门控阈值，如果马氏距离大于预定阈值，说明该匹配不可行。

一个基于开源聊天软件zulip修改的聊天系统。将zulip基于K8s微服务化，是的它能够快速扩展，响应更多用户的请求。

RecommendSystem 利用电影评分数据，做的一个推荐系统 用flask做了一个简单的页面。然后运行一个推荐后台做实际的推荐分析。前端页面通过socket和一个简单的协议和推荐后台通信，得到推荐结果 分为两个模块：推荐引擎+推荐前端页面

1.项目为数据处理中间层 2.本人负责airflow流程规划设计，python api与sparksql的功能编写，用groovy编写pipeline去实现自动化部署k8s的等功能。 3.项目难点在于airflow的整体设计，如何一层一层依据业务部署；使用redis去解决python代码中的一些并发场景，充当锁的功能。

项目要求：批次不同LOGO图案及文本信息不同，需要在规定的时间内进行LOGO匹配和文本识别，目前版本数有8种。 一、技术栈和项目流程： 1.取图，对图片进行分析总结。每张图片分为两个区域（文本区和LOGO区），并对LOGO进行取图保存； 2.用labelImg对图片标注为2类，用yolo模型进行分类定位（文本区：1类、LOGO区：2类）； 3.对分类结果分别处理： 1).LOGO区用knnFlann算法进行模版匹配； 2).文本区用paddleocr进行文本识别。 4.由于现场硬件限制，使用 openvino对模型进行加速； 5.基于VS使用C++对算法进行编译，生成 DLL文件，供现场调用。 二、openvino的具体操作： 1.cmake、cuda、cudnn等 环境配置和安装； 2.安装openvino，配置环境变量； 3.在tools/export_onnx.py 将权重文件转成 onnx格式，然后再转成xml格式，供VS调用； 4.vs编译，生成dll文件，供客户端使用 三、项目的难点及解决方案： 1.logo匹配：由于现场相机打光不是很好，导致原图叫暗，不能准确匹配。解决方

南方电网项目 我团队曾经从事南方电网行业交付 如 供应链金融、数据中台、数据资产、企业级app、内网商城等。 我团队曾经从事国家电网行业交付 如 一体化平台、财务、设备、项管、ERP等。

本系统是一个Vue前端框架整合element ui组件库并配合后端Springboot框架开发的管理系统，共分为三个模块：管理员模块、销售人员模块及经理模块。管理员主要是对用户、权限等基本信息进行管理；销售人员模块主要实现票务的预订，其中又将其细分为三个子模块，分别为活动选择、座位选择及票据生成；经理模块主要是对销售数据进行分析，并以统计图的形式展现。

名称：quick-mysql 简介：一键快速安装mysql，程序无序修改自动支持分库分表，完全透明。 安装说明： 编辑config.ini 执行 ./quickmysql -i config.ini 进行安装 删除 ./quickmysql -r config.ini 进行删除 硬件要求 操作系统：RHEL, CentOS,Ubuntu,macOS 10.13+ 软件：glibc 2.12+, x86_64, x86_32 内存：最小1GB以上 本地存储：最小1GB以上 网络：最小百兆网卡

数据集成：系统需要能够集成各种自然资源的数据，包括地理位置、类型、规模、使用情况等。 数据管理：系统需要提供强大的数据管理功能，包括数据录入、修改、删除、查询等。 数据分析：系统需要能够对数据进行各种分析，包括趋势分析、空间分析、预测分析等。 立案查处：系统需要提供立案查处功能，包括案件录入、处理、追踪、报告等。

模型训练，处理并识别图片和视频手语，输出对应文字/单词（用的是keras和torch） 我主要负责视频处理和训练，三种模型，CNN-RNN（分别处理空间特征和时间特征）；预处理InceptionV3+RNN；自训练预处理CNN+RNN

和加拿大公司The Daily Scrum（TDS） News合作，非开源，主要功能为通过API爬其他大型新闻网站的新闻，交于ChatGPT rephrase，重新生成新的新闻。 整个项目分前后端，前端负责网页设计，后端负责爬取新闻，对新闻分类，交由ChatGPT生成全新的文章，保证合法性，部署于亚马逊EC2服务器并自动化生成发布到网站上。 我主要负责后端爬取新闻，API连接，与对方公司网站后端对接与部署（包括自动化发布），和github Action 可用性测试代码保证项目顺利运行

使用openai的大模型和微软的文本到语音模型，开发的一款聊天机器人。 特别的地方是，微软的语音库有更拟人化的语调。

实现图像融合 等任务，图像融合是指将多幅图像的信息融合在一起，生成一幅新的图像，使得新图像能够包含原始图像的所有关键信息和特征。 图像融合技术可以将不同源的图像信息进行有效的组合，以提高图像的质量和信息量。 图像融合的原理图像融合的基本原理是将多幅图像进行适当的处理和组合，以实现信息的互补和增强。