Python

该项目采用Python脚本编程技术，旨在解决某特定领域的实际问题。通过精心设计的Python脚本，我们实现了对大规模数据的高效处理与分析，借助Python内置的数据结构以及Pandas、NumPy等强大的数据分析库，对数据进行清洗、转换及模型构建。同时，利用Python的网络请求库requests和BeautifulSoup进行网页抓取，获取实时信息并进行深度挖掘。此外，还运用了Scikit-learn等机器学习库构建预测模型，有效提升业务决策精准度。整个项目展现了Python脚本在数据科学、自动化任务处理以及复杂计算问题上的灵活性和实用性。

个人独立开发的Django框架ERP系统介绍 我是一名独立开发者，擅长利用Django框架开发各类Web应用。最近，我完成了一项个人项目，开发了一套全面的ERP系统，旨在帮助企业提高管理效率和业务流程优化。 系统概述： 该ERP系统是基于Django框架构建的，具有模块化设计和用户友好的界面。系统涵盖了企业管理的各个方面，包括但不限于人力资源管理、库存管理、财务管理、销售管理、采购管理等。 主要功能模块： 人力资源管理： 包括员工信息管理、考勤管理、薪资管理等功能，帮助企业高效管理人力资源。 库存管理： 实现库存监控、出入库管理、库存预警等功能，确保企业库存运作顺畅。 财务管理： 包括财务报表生成、成本核算、账务管理等功能，帮助企业实现财务数据的准确记录和分析。 销售管理： 实现订单管理、客户管理、销售报表等功能，帮助企业提升销售效率。 采购管理： 包括供应商管理、采购订单管理、采购成本管理等功能，帮助企业优化采购流程。 技术亮点： 该系统采用了Django框架的MVC架构，具有良好的扩展性和稳定性。前端界面采用了响应式设计，支持多种设备访问。同时，系统还整合了权限管理、

1. 我们的定制化智慧校园管理系统分为五个主要功能模块：学生管理、教师管理、课程管理、考勤管理和资源管理。用户可以通过我们的系统实现学生信息管理、教师信息管理、课程安排管理、考勤记录管理和校园资源管理等功能。 2. 我负责项目的需求调研、系统设计和前端开发工作。我们使用了Vue.js技术栈进行前端开发，后端使用了Python技术（Django框架）和MySQL数据库。最终，我们成功地开发了一套用户友好、功能完善的智慧校园管理系统，为学校提供了高效便捷的管理解决方案。 3. 项目中遇到的主要难点是如何实现多个功能模块的数据交互和页面展示。为了解决这个问题，我们采用了前后端分离的架构，使用RESTful API进行数据交互，实现了各个功能模块的独立开发和集成，提高了系统的灵活性和可扩展性。

背景：联想三标园区的办公楼采取半自用半租赁的运营模式，目的是为了更有效地从能源消耗角度管理园区，并减少能源支出。为此，需要开发一个能源监控应用，并以其中一栋办公楼作为试点。 模块：除开常规的用户管理权限管理外，还包含园区能源消耗概览、全景能碳、能源管理、能源分析等 工作：技术选型、架构设计以及核心功能实现。核心功能包含报告IOT 数据对接以及处理，能源分析算法实现等 难点：智能电表厂家不统一，数据格式需要统筹规划，且为兼容日后新装电表，需要出数据规范；数据颗粒度过细，与业务需求匹配度低，需一定的工作量进行数据梳理（含数据治理）

主要将整个程序分为三个模块，菜单模块，蛇模块，和背景模块（细胞模块），其中菜单模块主要负责菜单的显示（这一部分不是很重要），细胞模块，因为400*400是一个很大的背景，如果显示在屏幕上会导致蛇和墙等等物体显得很小，因此将整个背景视作下图所示的物体，细胞的演化则是通过复制整个背景棋盘，复制一份当前状态的棋盘，然后在遍历原棋盘上每一个格子，每一个格子周围有八个格子，然后查看上一刻这八个格子的状态来确定下一次格子要变化的状态，就这样遍历完每一个格子之后，整个棋盘演化一次，ai蛇，则是通过基于规则的行动来实现的，因为我在使用邻接链表进行路径判断的过程中发现，其实棋盘一直变化，使用邻接链表求最短距离确定路径并不必基于规则强，反而如果基于规则设置的好，反而要超过基于广搜的，因此采用基于规则的，首先根据汉明距离确定目标点，然后根据蛇头朝向可以设置一个向量，代表舌头朝向，然后目标点与舌头之间又可以确定一个向量，就可以通过向量之间点积公式可以确定目标点与蛇头之间的向量l1与舌头朝向向量l2之间的角度，然后根据叉积公式可以得到是逆时针旋转还是顺时针旋转，设定范围在(-45,+45)度之间舌头方向不变，大

背景：为满足电网能源数据的管控需求，并结合公众的日常用电行为进行分析，平台将各业务系统的数据汇集至大数据平台。此后，通过从数据中台提取这些数据，我们能在能源分析平台上进行综合统计与分析。 模块：单点登录、数据抽取、数据分析、企业组织关系管理等 职能：系统为多单位开发，本人系统技术底座，含技术选型、架构设计、部署设计等。 难点：多家单位技术栈不能统一，且交付后需考虑日后其他开发商入驻兼容落地架构

老板有什么需求就做什么 由于做爬虫蹲号子一个月 目前无业家里蹲 随时可接项目 不挑项目、不挑时薪 先做后付款 ^_^ 3年以上工作经验 主做web后端，爬虫，数据分析 业余写过自己的股票，债券量化回策

实时行情库：能够实现秒级的全盘（5000多只个股）的行情数据扫描 历史行情库：存储股票交易历史数据 自动化交易算法：分为接口型和界面型，可以自动买入卖出，撤回 交易策略：盘口资金追踪，热点扫描，行情分析，关联共振等 回测：

模拟cookies headers requests 请求数据,使用bs4 Xpath 正则来清洗数据. 难点在于标价分几种，都是图片加密的形式，拿到不是直接文本数据，需要解密

游泳馆的微信小程序通常包括以下功能和特点： 预约系统： 用户可以通过小程序预约游泳场地、课程或私教服务。预约系统通常包括日期、时间选择和支付功能。 场馆信息： 小程序会提供游泳馆的基本信息，如位置、营业时间、设施设备等，让用户可以快速了解和选择合适的场馆。 活动和促销： 游泳馆会定期举办活动或推出促销活动，小程序会及时更新这些信息，方便用户参与和享受优惠。 会员服务： 对于会员用户，小程序可能提供更多的个性化服务，如积分兑换、会员权益等。 教练和课程： 如果游泳馆有教练团队或者提供教学课程，小程序会展示教练信息、课程表和预约功能。 健康管理： 一些游泳馆的小程序还可能包括健康管理功能，如健身记录、健康建议等。 反馈和评价： 用户可以通过小程序提交反馈意见或者给游泳馆评价，帮助游泳馆改进服务质量。

负责该项目全栈开发 演示连接：http://kekedalachengjian.cn/park/park.html?id=27 http://kekedalachengjian.cn/detail.html?id=3 http://kekedalachengjian.cn/park/index.html（手机端打开）

主要模块： 申请模块（求职者申请职位，记录下来申请时的简历） 测评模块（几套公共的问卷，可以简单测试出求职者的部分能力，可以在公司设置性格偏好后做一个基本的匹配） 职位模块（HR创建职位，发布职位，修改职位，求职者查看职位） 推荐模块（记录求职者分享职位给其他求职者的过程，并根据申请人状态发放奖励） 问卷模块（HR针对职位可以创建问卷，发送给申请人，可查看申请人的问卷填写情况） 评估模块（HM可以对HR筛选过的申请进行评估，可以查看求职者简历，问卷回答情况等） 职位同步模块（可以将客户指定的系统或者网页的职位信息收集，然后根据信息在本系统创建职位，将创建出来的职位的申请人发送回客户指定的系统） 项目后端使用的是Python语言，Django框架，前端使用的是vue2。 负责内容： 职位同步模块全部内容，职位的收集，申请人的回传 推荐模块的大半内容，分享情况记录，计算奖励的API以及页面，页面打开速度优化，代码逻辑优化 问卷模块的全部内容，将其设计成一个通用的问卷系统，可以快速的为系统添加多种类型的问卷

requests 模拟headers cookies请求拿到加密数据 回溯加密逻辑 解密翻页面参数，用过js逆向批量解密回应数据 再清洗数据

项目介绍： 该项目是为XX银行中国地区开发的一个智能合规风险管理系统，包含一期和二期的功能开发，包括实现监管法规、监管报文的文档库系统，支持多种搜索和查询方式，并且拥有严格的权限控制。系统还会利用工作流系统将监管法规等模块的处理流程管理起来，实现多部门的高效协作。系统包含监管法规库（ES查询）、词云、（法规、调研、自查等）列表、任务管理、配置管理、数据报表、定时报表、日志管理、系统管理等模块。 责任描述： 1、 后端采用Django-Rest-Framework框架，数据库使用MariaDB，网站前端采用React框架开发，并使用wsgi+apache部署生产和灾备环境； 2、 项目部署在Red Hat系统上，需要安装的软件：Python3.6、MariaDB、Apache 2.4、Elastic Search 6.4、Logstash 6.4、Redis、Unison、Inotify、Kerberos等软件； 3、 环境部署：部署Apache并配置项目；在生产和灾备服务器上搭建ES集群；部署Logstash并编写SQL脚本实现数据同步；配置ssh互信并使用Unison、Inotify

这个数据库监控脚本使用 Python 编写，旨在监视数据库的性能和运行状况。它可以连接到各种数据库系统（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等），并定期执行查询以获取关键性能指标，如查询响应时间、连接数、缓存命中率等。脚本还可以检测异常情况，并在出现问题时触发警报或采取自动化的故障处理措施。通过定期运行这个脚本，数据库管理员可以及时发现并解决潜在的性能问题，确保数据库系统的稳定性和可靠性。

共享充电宝功能： 充电宝地图定位： 用户可以通过地图找到附近的共享充电宝位置。 预约充电宝： 用户可以预约充电宝以确保在需要时能够使用。 扫码借还： 用户通过扫描充电宝上的二维码借用，并在使用完毕后归还。 充电记录和费用： 记录用户的充电历史，显示充电费用和消费明细。 无线充电功能： 设备兼容性： 支持各种无线充电标准，如Qi标准，确保兼容性。 充电位置识别： 识别设备放置在无线充电器上，并开始充电。 充电速度和效率： 提供快速充电，并保证充电效率。 代驾服务功能： 定位服务： 用户可以通过小程序获取附近的代驾服务。 预约代驾： 用户可以预约代驾服务，在需要时快速获得代驾员服务。 费用估算： 提供费用估算功能，让用户了解服务费用。 代驾记录： 记录用户的代驾历史，包括起止时间、费用等信息。

运动大数据平台系统目前主要服务于国家男子皮划艇以及男子滑雪项目，此平台致力于帮助运动员能够更加科学有效的开展训练。 大数据平台主要功能有训练计划以及数据分析。训练计划主要记录运动员每日的训练以保证日后能够进行对比，数据分析则主要是采集了运动员每日训练设备所生成的数据，根据数据生成相应的指标信息以及相应的图表展示。 运动大数据平台系统架构当前版本主要基于springboot搭建的单体架构，根据业务功能拆分为认证系统、文件处理系统、Api管理系统以及Web应用系统。 然而因为业务需求的增加以及考虑到服务的可重用性，进而新版本则进行了整体架构的重构，包括表结构，基于springcloudalibab微服务架构进行了相应模块的拆分。各个服务之间基于feign来进行服务调用工作。

该项目采用了Python脚本结合OpenCV和dlib库进行人脸识别技术的研发。通过Python脚本，我们成功搭建了一套从图像捕获到人脸检测、特征提取、比对识别的完整流程。首先，利用OpenCV强大的图像处理能力进行预处理和人脸区域定位；接着，运用dlib的人脸关键点检测算法提取面部特征向量；最后，基于机器学习的方法建立人脸特征索引库并实现快速比对识别。此Python人脸识别脚本已成功应用于门禁系统、考勤打卡等多种场景，展现出了Python在人工智能应用开发中的便捷性和高效性。

进行规则的编写,配置规则,使用xxljob进行自动化执行,编写简易python脚本进行调用分析,灵活配置指令,解析指令,配置指令,后台并发处理

该项目采用Python脚本编程技术，旨在解决某特定领域的实际问题。通过精心设计的Python脚本，我们实现了对大规模数据的高效处理与分析，借助Python内置的数据结构以及Pandas、NumPy等强大的数据分析库，对数据进行清洗、转换及模型构建。同时，利用Python的网络请求库requests和BeautifulSoup进行网页抓取，获取实时信息并进行深度挖掘。此外，还运用了Scikit-learn等机器学习库构建预测模型，有效提升业务决策精准度。整个项目展现了Python脚本在数据科学、自动化任务处理以及复杂计算问题上的灵活性和实用性。