Python

“科小研”大数据+AI科研选题助力平台是一套面向本科生和研究生科研助力系统，旨在协助科研选题工作。整个项目大致思路：基于知网中导出的结构化大数据构建了相应数据库，为用户提供共现词呈现与可视化共现网络绘制，理论词、方法词、高频词、热点词查询、热词分析、词云图绘制等功能，从用户体验角度出发，帮助广大进行科学研究的学生拓展思路，轻松选择科研课题。

1、采集后端django + 前端vue + mysql 实现了网站。 2、django+admin 实现了公司的后端管理 3、主要是代理ip的推广静态网页，和后端用户的管理平台。

1、程序分为两个模块，一个模块是获取不同的城市对应的网页地址，第二个是获取每个程序具体的网点信息 2、难点：城市网页里面的html格式不是每个都相同，解决方法：根绝网页格式做判断分为几类，最终爬取到相应信息

通过前端输入词汇，进行相应的判断，如果为网址输入，则使用爬虫爬出相应的评论包中的评论，目前该功能仅适配b站评论，分析网络包，否则分析语句情感。

1、金蝶云星空Python/C#插件开发 2、金蝶云星空表单与流程制作开发 3、客户定制化插件开发 4、金蝶云星空报表开发

⚫ 为一款6自由度机械臂开发了规划管道，集成识别系统，利用传感器的输入信息确定机械臂最终的3D位置，提升了抓取和放置 目标物体操作的精确性。 ⚫ 实施了快速探索随机树（RRT）算法，从特定的起始到目标位置生成高效且无障碍的运动规划，确保了无缝且有效的任务执行。

爬取了某瓣阅读全部小说的详细信息，书名作者售价等等，该页面的真实数据是由js动态渲染而成，此处采用抓包的方式寻找出真实数据的数据包，然后对其进行抓取，获得所有数据后用mongdb进行持久化存储，使用padnas对数据进行清洗并找出异常数据

使用夜神模拟器加上fiddler抓包工具，完成对手机端app数据包的截取，然后分析出目标数据的具体情况，使用mongodb完成对爬取数据的持久化存储，最后使用jupyter工具加pandas完成对数据的清洗以及找出异常数据

浏览整个网页的大致情况，发现房租并不是以真实数据呈现，而是以字体文件配合偏移值呈现出来，且不同页面的字体文件内容不同，此处使用第三方识别平台，识别出图片内容，然后解析出不同偏移值对应的具体数据，构造出映射字典进行替换，以完成字体加密的破解，之后使用多线程提升爬取速度，获得所有数据后用mongdb进行持久化存储，使用padnas对数据进行清洗并找出异常数据

通过导入can信号的dbc文件，将信号解析成c语言代码中的联结体，生成.h文件，无需人工自行编写信号的配置，既能提高开发效率，也可以有效的避免人工眼花或打错的问题。

根据屏幕的按键提示，在规定时间内通过按下上、下、左、右按键和格按键完成舞蹈。一旦按错，则需要重新开始按按键，在进度条走完之前按完所有的上下左右键，并在进度条走到下方红色的位置按下空格就完成了一节舞蹈动作，获得对应分数，分数的多少会被空格按下的精准度所影响。开始前可以选择难度，难度越大，时间越快，基础分越高。

海外版快手社交消费模块开发 主要包括好友关注、取关 用户批页展示、用户隐私状态设置 用户作品点赞、取关操作 用户家族聊天、语聊房功能实现等

1、参与接口自动化框架的开发，基于pytest框架，可以跑excel数据化用例及步骤测试用例 2、参与硬件自动化框架的开发，使用com口，及tcp协议控制硬件

1、实现大众点评商户信息爬取 2、难点：大众点评反爬，控制用户信息登录，解决方式：构造用户信息登录，增加时延

背景：AMR，即自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot），其具有智能感知、自主规 划路径、灵活避障以及可安全地人机协作等能力。该项目旨在研发一款 AMR 能够更加 灵活地应用于比亚迪仓库或工厂等环境，以实现更加智能、安全、柔性、高效的物流运 输与仓储管理。 贡献：开发实现了避障功能、动态电子围栏功能、物料对接功能，解决了迷航、定位偏 移常等问题。

砖神 - 是一个微信小程序，作为一款工具，主要为瓷砖经销商提供分类查找与搜索，以及以图搜图能力，im聊天视频通话功能 我参与这款产品整个开发流程(小程序+网站+server)与发布部署 技术难点： 以图搜图：针对用户提供的产品图片从图库查找相似度高的产品图 通过数据矢量特征处理优化检索效率完成图片匹配查询 Im视频通话：作为微信小程序，可以使用微信提供的im功能模块，就是费用成本过高，对于中小型企业小程序并不合适 基于WebRTC协议，绕过微信限制，自主构建了一套Im通信协议，对于专属领域功能比较灵活

校园AI证件照生成小程序作品简介 一、产品概述 校园AI证件照生成小程序是一款基于人工智能技术的智能证件照制作工具。它利用先进的图像处理和识别技术，能够轻松将用户上传的照片转化为符合各类证件照标准的图像。无论是学生证、身份证、护照还是其他各类证件照，用户只需简单几步操作，即可获得专业级的证件照。 二、产品技术与特点 产品技术：算法：pytorch、yolov7算法模型、modnet算法模型。前端：vue3、element-ui、微信小程序开发工具 后端：springboot、mybatis-plus、mysql。 智能识别与调整：小程序内置的人工智能算法能够精准识别照片中的面部特征，自动调整光线、背景和角度，确保生成的证件照清晰、专业。 多种尺寸支持：支持多种证件照尺寸的生成，用户可以根据需求选择护照尺寸、一寸照、二寸照等，满足不同证件的照片要求。 三、应用场景 学生证制作：学生可以通过小程序快速制作符合学生证要求的证件照，方便学校统一管理。 身份证照片：对于需要更新身份证照片的用户，可以使用小程序快速生成符合身份证照片要求的图像。 护照签证照片：经常需要出国旅行或办理签证的用户，可以使用小程序在家自行拍摄并制作符合签证中心要求的照片。 求职简历照片：毕业生在制作求职简历时，可以使用小程序将自己的个人照片转化为专业级的求职证件照，提升简历的整体质量。 四、使用指南 选择照片：选择一张清晰度较高的照片作为原始图像。 上传照片：将选定的照片上传至小程序。 选择尺寸与背景：根据需求选择相应的证件照尺寸和背景色。 生成证件照：点击生成按钮，稍等片刻即可获得符合要求的证件照。 保存与使用：生成的证件照可以直接保存到手机相册，或直接打印出来使用。 五、总结 校园AI证件照生成小程序以其智能、便捷、专业的特点，为用户提供了高效、省心的证件照制作体验。无论是学生还是职场人士，都可以通过这款小程序轻松搞定各类证件照的拍摄和制作。

该项目旨在利用机器学习技术进行工厂零件的缺陷检测。我负责整个算法部分的开发，使用了PyTorch和Azure云端计算资源，构建了一个高效的缺陷检测模型。通过对大量零件图像数据的训练，模型能够快速识别并分类各种缺陷。项目实施后，检测准确率达到了95%以上，大幅减少了人工检测的工作量，提升了生产线的效率和产品质量。

利用传统图像处理技术结合opencv识别给出图像中的车道线，对于图片质量要求较高，只能识别清晰的不被遮挡的车道线。

项目介绍： 本项目是一个基于Python的实时外汇汇率爬虫与数据处理系统，旨在从新浪财经（SINA Finance）获取指定外币对的最新汇率信息，并通过Flask框架提供RESTful API服务。项目分为两个核心模块：index.py作为Web服务端点，负责接收请求并返回数据；GetData.py负责实现数据抓取、解析及缓存逻辑。 index.py 该模块使用Flask轻量级Web服务器，定义了一个单一的路由/getData，用于对外暴露数据接口。当用户访问此路由时，通过调用GetData.get_text()函数获取并返回最新的汇率数据。此设计便于其他应用集成和获取实时汇率信息。 GetData.py 数据抓取：实现从SINA Finance的API接口抓取包括AUDUSD、EURUSD等在内的多种货币对汇率信息。通过模拟浏览器请求头确保顺利获取数据。 数据处理：抓取到的原始数据经过正则表达式解析，转换为结构化的JSON格式。在此过程中，不仅保留了原始汇率值，还通过随机数算法为“昨日收盘价”、“卖出价”、“买入价”等字段添加随机尾数，模拟市场波动，增加了数据的动态性。 缓存策略：利用Redis数据库缓存抓取到的数据和时间戳，确保在两次抓取间隔小于预设时间（例如130秒）内，直接从缓存中读取数据而非重复请求，提升了效率并减轻目标网站负担。 错误处理：包含全面的异常处理机制，确保在数据抓取或处理过程中遇到任何问题时，都能返回合理的错误信息，保持服务稳定性。 综上所述，该项目不仅是一个实用的汇率数据获取工具，同时也展示了如何结合Web开发、数据爬取、数据处理与缓存技术来构建高效、可靠的实时数据服务系统。