Python

通过定制好的数字人模型和语音生成直播视频，与直播间观众实现互动交互，通过触发设置的关键词，调用产品库的接口实现话外音的互动。

前端：获取数据集(扫描仪扫描试卷上传至从阿里云，然后从阿里云获取数据集)； 图像处理：对获取的数据集进行处理，实现自动识别判卷，生成学情(学生信息、得分、错题题号等)；yolov5模型+opencv 后端：(对学情进行统计并发布) 一：yolov5模型训练 1.使用yolov5s对答题卡信息(考号、单选、多选、判断、填空和主观题)等进行分类训练 ①.以PASCALVOC的格式构建数据； ②.数据集格式转换，格式为x1，y1，x2，y2，type。(x1，y1)(x2，y2)分别表示左上角和右下角，type用0-5的整数对应；主要库os，cv2； ③.训练集、验证集、测试集的数据划分，比例3：1：1； ④.修改配置文件：新建一个.yaml文件(train.txt、val.txt、test.txt) 二、OpenCV对yolo模型预测结果进行后处理： Ⅰ、第一步拿到图片，根据二维码进行正反面排序； Ⅱ、每个考生和图片数量进行对应，再根据答题卡的左上角小黑块进行旋转，保证正面图片进入模型； Ⅲ、根据yolov5模型预测返回的类别标签和相应的坐标，然后使用np.lexsort根据坐标(x，y)

1、搜集A股市场的所有历史行情数据 2、搜集A股市场的所有股票板块信息 3、自动化计算板块指数等 4、自动化部署python脚本 5、数据监控报警

快捷餐饮后台管理系统是服务于各大餐饮品牌的通用后台管理系统，各门店 餐饮系统可控制内容投放、内容播放时段等，旨在于打造一体化屏幕化餐饮管理系统； 项目环境：Python + MySQL + Django + Centos7 + Docker 项目链接：e.showtop.com 部署环境：阿里云 ECS 服务器 个人职责： 1、参与项目初期资源评估，并输出资源开销文档; 2、负责项目灰度环境，生产环境的构建; 3、根据应用系统需求编写自动化发布工具; 4、制作系统优化等一键执行脚本； 5、利用 ansible 进行生产环境监控系统的一键安装； 6、利用 Prometheus 集成 Grafana 构建可视化监控平台; 7、利用 logrotate 实现环境日志的切割以及存储; 项目业绩： 1、完成项目中的 Linux 平台的搭建和部署,保证了项目的顺利进行。 2、 负责项目中对于数据库 MySQL 的定期备份以及灾备； 3、 完成基于 Prometheus+grafana 的监控系统搭建； 4、 完成基于 ansible+fabric 的自动化工具构建； 5、 利

1、功能：实现数据的定时同步给外围系统 2、施工python技术，制定读取数据库需要同步的表单，并生成需要同步的文件及分隔符，已经数据的清理，每天定时同步ftp服务 3、搭建ftp服务供外围系统的访问和获取同步的数据文件 4、实现方式灵活，不受应用程序的改动影响

此平台作为国内top5的互联网公司的重要业务数据处理平台，日均处理数据超30亿条（10T以上），支撑公司的重点业务。 平台包括数据处理系统、数据管理系统和旁路支持系统三大部分，提供包括数据的批量处理、实时处理、可视化管理、监控报警、指标报表等功能，支持业务人员通过拖拉拽简单配置的方式对数据和任务进行创建更新和管理，并支持任务的自适应调整和恢复。 作为平台负责人，带领研发团队从0搭建平台，并持续迭代，负责技术选型、整体架构设计、核心代码开发（80%以上）、code review等工作。 为适应业务发展和独特需求，以及对公司基础设施的适配，平台涉及从大数据到后端的各类技术，包括但不限于hadoop、doris、flink、zk、redis、kafka、spring、mysql等。

项目环境：Jenkins + SVN + Python + Linux + fabric； 个人职责： 1、通过Jenkins平台构建项目Project工程; 2、利用SVN进行开发代码分支的存储; 3、基于Python实现fabric自动化工具的编写； 4、基于Jenkins平台实现不同环境的模板发布; 5、基于shell脚本完成在Linux环境下的自动化工具的构建，如OS层自检，服务组件检查；

一个简单的图像识别程序 基于数万张图像数据训练 包括模型设计和实际使用 可以识别10种服装，有20000个验证图像，通过输入号码查看

1.个人计划，类似于便签之类的记事本、学习模块、测试模块、个人中心 2.独立完成的app，简陋，大多是vue2自带的标签，和下载的api，后端java用的springboot 3.自学的各种技术，难点就是知识不好搜

1.解析一类网页，批量爬取所有页面的信息上传mysql 2.独立完成，主要用Selenium操作 3.Selenium点击容易报错，使用了try-except解决

简单基础的语音数字识别程序 基于数万个音频数据训练 包括模型构建，训练和实用 可以识别数字0到9，准确率达到99%

1、主要模块有： 垃圾检测模块，在无人机巡检的视频中检测出相应的垃圾信息，并反馈给用户 2、我主要负责的工作： 整个程序全部由我负责完成 技术栈： 后端：Python 目标识别：yolov5 前端： Python的 tkinter模块 3 遇到的困难： 主要是垃圾的形状、颜色、大小、都不固定，这给识别目标带来了一定的困难。 解决：通过增加喂给AI模型更多数据、更细致的人工打标签，使得识别率达到了90%以上

项目环境：Jenkins + SVN + Python + Linux + fabric； 个人职责： 1、通过Jenkins平台构建项目Project工程; 2、利用SVN进行开发代码分支的存储; 3、基于Python实现fabric自动化工具的编写； 4、基于Jenkins平台实现不同环境的模板发布; 5、基于shell脚本完成在Linux环境下的自动化工具的构建，如OS层自检，服务组件检查；

快捷餐饮后台管理系统是服务于各大餐饮品牌的通用后台管理系统，各门店 餐饮系统可控制内容投放、内容播放时段等，旨在于打造一体化屏幕化餐饮管理系统； 项目环境：Python + MySQL + Django + Centos7 + Docker 项目链接：e.showtop.com 部署环境：阿里云 ECS 服务器 个人职责： 1、参与项目初期资源评估，并输出资源开销文档; 2、负责项目灰度环境，生产环境的构建; 3、根据应用系统需求编写自动化发布工具; 4、制作系统优化等一键执行脚本； 5、利用 ansible 进行生产环境监控系统的一键安装； 6、利用 Prometheus 集成 Grafana 构建可视化监控平台; 7、利用 logrotate 实现环境日志的切割以及存储; 项目业绩： 1、完成项目中的 Linux 平台的搭建和部署,保证了项目的顺利进行。 2、 负责项目中对于数据库 MySQL 的定期备份以及灾备； 3、 完成基于 Prometheus+grafana 的监控系统搭建； 4、 完成基于 ansible+fabric 的自动化工具构建； 5、 利

1、数据分析，数据可视化。实现文件数据的分析加工和可视化展示。 2、自动化工具，模仿人工操作系统、自动登陆、自动提交、文件自动下载、自动化测试、自动处理逻辑清楚切有固定的工作等内容。 3、爬虫。 4、

1、该项目是数据仓库项目，分为财务、供应链、经销商等多个主题，数据经过处理后对外提供报表和接口服务 2、我负责数仓的整体架构&设计和数据处理。

功能描述：fabric 是一款基于 Python 的命令行工具，是基于 SSH 协议的自动化代码发布工具，可实现环境的一键检查，代码补丁的一键发布，并且能够实现基础环境的自动化部署。 开发环境：Python + Centos7 + fabric + ansible 开发工具：PyCharm 个人职责： 1、根据项目负责 fabric 功能的设计; 2、针对不同环境的模块代码实现一键发布; 3、通过添加公钥建立与远程机器的免密连接； 4、根据不同业务编写 playbook 实现 code deploy； 5、利用 ansible 实现一键备份与扩缩容操作; 6、配置 Jenkins 工程和 git 仓库进行版本发布； 7、利用 crontab 实现每日组件自检、OS 自检；

利⽤机器学习⾃动检测Hadoop中执⾏慢的节点、并且⾃动分析其根本原因。实验是基于6个异构的 Hadoop节点多轮分别运⾏不同类型，不同负载的任务。采集执⾏过程中的各种核⼼性能数据，CPU占⽤率、内存占⽤率、Job执⾏进度、硬盘负载、⽹络I/ O，利⽤机器学习检测数据的离散性，⾃动检测异常。对异常节点再次进⾏分析，对异常原因进⾏分类，然后训练⼀个基于 随机森林的模型。对实验组进⾏实验，最终实验 的结果精准率98%、准确率97%、误报率6%

项目描述：马良智慧屏管理系统是 KFC 全球餐厅后台屏幕管理系统，是专属 KFC 门店工作人员去管理终端设备，控制内容投放、屏幕管理、设备注册与激活，支 持单屏、联屏投放等多功能，为门店提供多样化内容服务，内容共享。 项目环境：K8S + Docker + Rancher + Python + PostgresSQL； 个人职责 1、通过 Haproxy 实现入口流量的转发; 2、利用 Pgbouncer 连接池来规避数据库压力; 3、基于K8S搭建生产环境并进行集群部署； 4、利用 hordor 进行 Docker 镜像版本存储; 5、基于 rancher 进行集群的节点调度、节点扩缩容等； 6、基于 node_exporter 监控各节点基础指标数据； 7、利用 Prometheus 集成 Grafana 构建可视化监控平台; 项目业绩： 1、实现基于 k8s 完成项目环境的部署； 2、完成后台业务功能模块的开发； 3、实现基于 k8s 的版本迭代以及日常功能更新； 4、实现正式项目环境中业务功能模块的可视化监控展示； 5、实现基于 fabric 的自动化

1、本项目是某政府的火锅节活动配套投票程序，主要模块有： 1.1 商家展示模块，用于展示参赛的火锅店/饭店 的店铺信息（名称、地址、电话、菜品）、环境图片、菜品信息等。 1.2 用户投票模块，普通食客可以微信登录，给自己喜欢的店铺点赞、投票等支持。主办方会根据投票的结果给商家颁发各种奖励。 1.3 用户意见反馈模块，用于给普通用户向主办方反映意见，如菜品价格是否合适、卫生状况是否达标等等。 1.4 用户积分模块，用户通过投票、点赞等活动可以累积积分，主办方依据积分设置奖项，用户凭积分兑换奖品，用户还可查看自己的积分情况和所获奖品情况。 1.5 后台管理模块，主办方通过后台实现对商品、用户等的管理，并可以获取每天的数据统计报表。 1.6 奖品核销模块，是一个独立的APP小程序，主办方工作人员可以通过该APP，扫描用户的二维码信息，进行奖品兑换。 2、我负责哪些任务，采用什么技术栈，实现效果如何 2.1 我个人独立完成了所有内容，从界面设计、后端程序搭建、到服务器部署，都是我个人独立完成的。 2.2