Python

我的产品优势在于其卓越的质量和始终如一的优质服务态度。我们注重细节，精益求精，确保产品的高品质。同时，我们以客户为中心，提供贴心、周到的服务，确保每一位客户都能享受到满意的产品体验。

我的产品优势在于其卓越的质量和始终如一的优质服务态度。我们注重细节，精益求精，确保产品的高品质。同时，我们以客户为中心，提供贴心、周到的服务，确保每一位客户都能享受到满意的产品体验。

简单描述，不做过多内容。 整体就是，用户提交需求，之后任务自动拆解，提交训练任务进行模型训练，通过python代码进行模型训练，最终输出固件进行模型移植

对数据进行一些的处理，让数据可视化呈现，也就是数据分析，可以给客户更直观的体验，避免了单纯的数据的单板，可以让拥有一种更直观的感受

FontPruner字体剥离和精简工具；采用PyQt5封装。直接可点击 FontPruner.exe 运行。字体文件必须是 ttf 格式的，不能直接处理 otf 字体，均会报错。在处理前建议使用 FontCreator 将 otf 转换为 ttf 然后在处理，选择 “File->Export Font As...->Export as TrueType/OpenType Font...” 弹出的对话框中第一个选项 “Outline Format” 一定要选择 “TrueType”，否则即使最终在保存对话框选择 ttf 格式后导出了也无法使用。

1.基于大语言模型（LLM）的AI应用开发，帮助图书馆接入AI大模型，完成图书馆书籍信息的智能检索管理； 2.使用开源大模型配合dspy完成agent设计，RAG加向量数据库建立图书馆的私有知识库； 3.助手具备知识库信息检索，上网搜索及工具调用的自定义工作流能力；

边缘手持设备的文字识别算法（个人负责项目，参与度100%） 项目要求：手持机自动抄表设备，要求准确率100% 技术路线：文字类型较少，选定小型CRNN神经网络；文字定位使用yolo目标检测网络。准确率要求极高，需要有技巧的采集数据和全面的数据增广，由于采集数据成本高，还要人工生成海量数据扩充数据集。这是本项目难点。

1.家人可以与患者进行音视频沟通完成院外探视 2.医护人员可以在办公室完成患者查房服务 3.家属可以通过病房外与危重症患者进行视频探视 4.医护人员可以设置探视时间,并可监控探视情况,终止探视 5.音视频通话可以和院内也可以和院外通话,可多人通话

1.通过超宽带雷达技术扫描人体胸腔起伏做呼吸,心率检测 2.通过对患者睡眠质量数据分析做统计 3.通过对意外发生危险时间段做数据分析统计 4.针对对监测患者异常情况进行唤醒并做报警机制 5.针对慢性病对产品市场前景居家医疗的落地做分析计算商业价值

当涉及Python数据抓取时，通常会使用如requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup或lxml等库来解析HTML内容。例如，你可以使用requests.get()方法从网站上获取数据，然后使用解析库提取所需信息。这样的数据抓取过程可以自动化地从互联网上收集大量数据。

项目目标：去除视频水印。视频上水印是全屏滚动的，且运动非匀速。 实现方法： 1、用opencv自己实现算法追踪满屏移动的水印位置，由于视频经过压缩水印被模糊化了，追踪相当困难。考虑到运行效率，不能使用AI网络暴力检测定位。 2、用AI算法去除水印，阅读大量小众论文结合个人思考选顶技术路线，最后设计出可靠神经网络去除水印，同样需要考虑运行效率，不能使用gan一类的算法暴力去除。 3、该项目考虑运行效率和去除效果已经达到了业界顶级水平 4、效果展示：https://www.bilibili.com/video/BV1ti4y157jK/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=abc797fab7df13f1f923db091814340d

1. 项目实现了 Jira+ Jiracdflow项目+Archery + k8s 之间的互连, 实现项目高度的自动化升级流程. 2. 100%技术与需求都由自己实现. 3. 技术难点在于流程审批与环境隔离

监控场景多目标跟踪 个人全权负责的项目，从处理数据集、训练、算法优化到部署到边缘设备 1、对监控视频检测预设目标 2、做到实时跟踪 3、部署到嵌入式设备

这个网站的制作是由Python爬取各音乐网站的数据 然后书写网站功能模块的代码 后台系统，用户管理以及数据库的建立等

1.私有化部署千问的大模型 2.基于千问大模型的调用开发使用langchain框架 3.集成链式调用，按照不同的链走不同的逻辑 4.针对langchain生成的代码，进行执行并输出结果在前端展示

自动化获取Unsplash 中的图片，指定分类，可以实现每天执行，并且保存图片到本地文件夹中，配合我自己的图乐小程序使用可以实现图片的自动更新功能

前端工程师 | VueMaldives 公司 (03/2021 ~ 01/2023) https://vuemaldives.com 我的角色是全栈开发人员和首席开发人员。在现有的 Wordpress 酒店预订网站上工作了 10 个月， 并开发了新的 Wordpress 酒店预订引擎。 并将 Wordpress 网站转换为基于 Vue.js 和 Node.js 的网站，包括个人管理员仪表板。集成了 IWTX 和第三方 API 的付款授权和捕获功能。 开发了基于 Vue.js 和 Node.js 的酒店预订网站，包括管理员仪表板。 挑战：Wordpress、Wordpress 插件开发、Wordpress 主题更新、MEVN 技术栈、MongoDB、 ITWX api、Authorize.net API、Godaddy 域名、AWS(EC2、S3 存储桶)、Godaddy、Github、Trello

数据分类机器学习模型，支持线性模型/神经网络/支持向量机/聚类。 使用pytorch开发，自备高算力显卡。 支持在window和linux环境下运行。 100%完全自主知识产权，可转让代码，也可以转让开发资料包、样本、最终模型。

提供ai算力。工作室具备多块GeForce RTX 3080 Ti 显卡，该显卡开启了 80 个 SM，384-bit 内存总线，而去年发布的 GeForce RTX 3080 则只有 68 个 SM 和 320-bit 内存总线。 RTX 3080 Ti FE 的通用计算性能是 RTX 3080 FE 的 1.13 倍，内存带宽是 1.2 倍，和上一代 GeForce RTX 2080 Ti FE 相比，分别是 2.4 倍 和 1.5 倍。双精度和半精度的拐点分别为 1 字节 vs 0.6 FP64 和 1 字节 vs 40 FP16，FP32 和 FP16 的计算带宽密度拐点为每字节带宽 40 FP Ops，而双精度则是每字节带宽 0.6 FP Ops。

1.根据患者入院信息,对患者进行标签定义 2.针对患者的标签自动推送相应的健康知识 3.根据患者的不同阶段重新定义患者标签的变化 4.并可根据标签定义批量推送音视频图文内容