脚本编程语言

技术栈：Python + Pandas + Scrapy + Redis + MongoDB + MySql + Xpath + Lua 1. 独立完成整个项目的数据爬取, 该项目数据爬取均符合robot协议，并限制爬取速率； 2. 小说简介章节数据爬取（仅自用非商用或盈利）； 3. 网络安全漏洞数据资料爬取收集，并生成MD文档保存（仅自用非商用或盈利）； 4. 该项目使用lua脚本进行登录认证获取cookie和token, 进行自动翻页爬取； 5. 实现将md文档里的图片url下载至本地，同时替换成本地图片地址； 6. 使用Pandas对爬取数据进行清洗，并入库； 7. 进行防呆处理，对已爬取的数据不会再次重复爬取下载。

项目分为k8s集群搭建，监控系统搭建，自动化集群检查脚本开发 CSDN：https://blog.csdn.net/java_xinshou1?spm=1010.2135.3001.5343

1.项目分为办事指南、待办事项、账号管理、备案管理 测评活动管理等功能。办事指南中介绍了项目的流程，不了解流程的使用者可以登录后进行了解；待办事项是有些需要处理的情况，会单独列出来，以便登陆者可以对待办的事项进行更清晰的了解和处理；账号管理是分角色的，每个角色都有各自对应的功能和任务，都由管理员统一创建账号；备案管理就是对项目的审核、提修改意见等。 2、后端部分全部由自己完成，登录等等。 3、用到的技术有：对文件的加密保存、解压文件、redis、MySQL数据保存、django

通过photoshop自带的jsx脚本自动化内容查找和替换 使用python脚本依次进行数据、图片生成、生成jsx脚本，启动Photoshop程序，执行jsx脚本功能， 完成内容的修改，并保存文件或导出图片

各种通用自定义可视化大屏组件:折线图,柱图,饼图,雷达图,散点图,关系图,仪表盘等等 各种通用自定义可视化大屏组件:折线图,柱图,饼图,雷达图,散点图,关系图,仪表盘等等 各种通用自定义可视化大屏组件:折线图,柱图,饼图,雷达图,散点图,关系图,仪表盘等等

1. 功能模块： 配置校验：校验配置信息； 爬取用户信息：根据配置信息抓取用户信息； 爬取动态信息：根据配置信息抓取用户动态信息，文字，图片，视频信息保存在不同的文件夹中；

上下双相机对位贴合 第一步,首先明确我们的目标,就是我们到底在做啥,抓这个产品放到我们的目标问题,所以我们不要在上面图的位置分析。 第二步,假设我们上面的产品没有偏差,直接把产品移动到我们的目标位置:标准放置位置M1(x,y,u),放下产品 第三步,确定我们的看看位置到底是怎样偏差的,然后就知道我们该怎样旋转平移了。

通过python编写脚本对生物信息进行处理，获得目的相关性基因表达量，并对基因之间的相关性进行分析，找出与之互作的蛋白质，从而构建生物的代谢途径

1.项目分为登录模块、手术间信息模块、病人列表信息模块、记事本模块、手术数据回放模块、副手术室监控模块、用户列表创建模块等。 2.主要负责 手术间信息模块:根据仪器数据实时绘制 病人身体的的CO2、CVP、Art 等身体数值的实时变化波形图 数据回放模块：根据仪器信息记录入数据库中，并将记录数据库中的数据根据用户所选时段 将时间段波形数据展示 主要难点 1.数据量大 页面绘制卡顿 2.网络波动大 造成数据不稳定

主要基于Python FastApi + Vue+ MongoDB+Neo4j技术开发，运行环境依赖与Linux、Nginx及uvicorn-gunicorn。其中用到了Ansible开源工具，使用mongodb作为数据存储。该平台以“工具库”为核心，通过整合日常运维中的脚本，以可视化的方式管理其脚本的更新、动态参数、执行、日志审计等，并在各自脚本的基础上，可完成更加复杂的运维场景，比如巡检、数据采集与整理、软件部署、周期性作业等。避免运维中脚本没有统一的管理，而导致的脚本分散、杂乱、重复编写、沟通等造成的工作量的巨增。 该平台本身并不具备自动化的实际功能，它是一个“脚本框架”，所有功能都是通过它纳管的脚本来实现的，平台是为了集合其他工具，提供一个可靠的环境，赋予这些工具以易用性、灵活性、可靠性及场景化。其主要功能：（1）动态指定脚本执行参数，并可设置默认参数；（2）可编辑脚本中的代码，并进行版本控制，防止数据丢失；（3）脚本执行历史记录，可存储执行结果，支持大部分文件格式；（4）用户认证及授权；

前端技术： 1.用到的技术栈有：vue，vue-router，ElementUI； 2.封装 Axios ，配置请求拦截器、响应拦截器； 3.使用 vue-router 进行导航配置，实现动态路由； 4.对公共的代码进行封装，减少代码的冗余； 5.使用 git 管理项目，完成版本的迭代；

1：【说明】：项目作品为大学毕业设计作品，用时半年，全部由个人独立完成，获得最优毕业设计； 2：【参与功能】：线路板、线路、按钮焊接、代码编写、测试调配、功能检测； 3：【主要功能】：以51单片机作为主控系统，利用指纹采集模块存储打卡信息，显示当前考勤信息时间，语言播报，细分为：下载指纹解锁、指纹打卡、闹钟设置、加班管理、考勤记录、信息管理、考勤管理、部门管理、查询记录、系统设置、本机信息、游戏娱乐等等 4：【使用工具】：51单片机、指纹识别技术、C++语言

帮助客服实现按需 自动批量任务 客户需求：借助超市收银系统，扫码出现商品信息，然后复制商品名字，去直播中控后台搜索-上架

1. 航班总信息管理：航空公司、舱位信息、客机信息、航线信息。 2. 票数管理：订票预约、订票等。通过 GDS 系统调取航班信息数据及机票价格，旅客通过 OTA 平台搜索机票信息，然后选择具体日期下的航班机票并下单，然后，OTA 平台通过 GDS 系统向航空公司确认订单，收到航空公司反馈后，再发送确认信息给旅客。有时，航 空公司还会根据市场变化，对机票价格等数据进行调整，调整后再把数据传输给 GDS。在 此过程中，OTA 平台向 GDS 调取新数据、航司向 GDS 传输调整后的机票价格数据都 会花费时间，期间会产生时间差。待用户最终下单、付款时，OTA 平台还需要再通过 GDS 向航司核对最终数据。 3. 客户管理：客户积分、客户电子档案、客户等级。 4. 退改航班：用户发起退票、航司审核并退款给平台、再由平台退给用户 5. 供应商管理：供应商电子档案、供应商准入、供应商绩效管理、询报价管理、合同管理 6. 福利礼包、优惠券等。 7. 数据埋点

模块：首页、个人中心、资源信息、资源大厅、资源随时购、交易说明、物流信息、联系我们等 角色：个人用户、企业用户和后台管理员 前台： 未登录： 查看首页，首页中展现交易实时行情，查看精选资源。 查看资源信息，资源信息中展示还未开始竞拍的资源和竞拍已经结束的资源，未竞拍资源点击进入详情进行报名、关注和提醒。 查看资源大厅，进行资源的竞拍，在点击竞拍时必须进行登录。 查看资源随时购，需要登录进行购买。 登录： 凡是在购买或者拍卖操作时都必须进行登录 个人中心: 个人个人中心和企业个人中心 区别： 企业个人中心和个人个人中心的认证不同，企业个人中心多出一个功能为发布资源。 个人中心模块： 账户全览：展示账户的名称、账户的保证金总额和最近竞拍的资源。 基本信息：当前用户的头像、手机号、密码和企业或者个人的认证信息 我的竞拍：我的关注、我的报名、竞拍成功，竞拍失败。如果企业还有我的发布 保证金： 缴纳保证金：当前用户保证金的缴纳。 保证金明细：展示当前用户所有的保证金状态以及保证金的走向。 已冻结保证金：展示当前用户被冻结保证金 可退回保证金：展示当前用户有多少保证金可以退回，并且可以进行退回操作

该项目是对于汽车4S店销售管理的一个后台管理系统，它从销售新建合同、领导审核、财务收款、到汽车出库生成相应的利润一整套销售流程，包括销售管理、库存管理、绩效管理、报表统计、财务管理、精品管理、基础资料、七大模块。 开发技术：Vue-cli ，element-ui ，Vue-router ，axios ，vuex ， less、echarts 工作职责： • 参与所有模块(七大模块独立完成)，从新建项目一直到项目上线，用到的技 术栈主要是 vue 和 element-ui； •使用 Vue-router 构建单页面应用 ，进行页面之间的跳转和传值； •使用 promise 对 ajax 的封装 ，解决异步请求问题； • 使用资源懒加载技术 ，从数据中把列表数据进行展示渲染 ，如果页面还未滚动到 可视区域 ，让其先不做加载 ，否则开始加载数据； • 通过 vuex 实现数据状态管理和响应式存储，以达到项目中的各页面组件能够共享 数据。 •对项目进行维护 ，不断优化成型页面 ，增强用户的体验感。

1.熟悉电信业务流程，业务架构及数据来源渠道 2.协助参与用户模块的日志采集和储存分层。 3.使用 HQL 对用户模块进行多维度分析，建模 ADS层。 4.使用 DataX 工具将数仓中的数据导入到 oracel中。 4.使用 QuickBI 协助参与可视化报表的建设展示。

XX网站信息提取 按客户要求，提取它需要的信息存储。 爬取某网站用户的个人ID和联系方式: 该项目主要针对某网站(论坛/社交平台等)的用户资料信息进行爬取,通过分析目标网站的页面结构,定位包含用户ID,名称,联系邮箱,电话等信息的网页元素,使用请求模块获取页面源代码,然后通过解析模块提取出这些元素内容,最终得到这些用户的ID和联系方式,并存储到数据库中。实现高效批量获取用户信息以及后续分析利用的目的。核心在于定位信息元素和快速批量爬取。大体流程包括确定目标网站、分析页面结构、构造请求抓取、解析提取信息、数据存储,以及必要的添加代理/缓存等优化手段。

1.输入多视角的带有相机参数的2D图像，输出3D点云，重建物体的三维结构。 2.使用了pytorch深度学习框架，python程序设计语言，shell脚本，Transformer，自适应注意力机制，数据增强，自适应深度图预估网络，可变卷积，高斯牛顿深度图优化。

使用K8S部署jenkins，以pipeline方式创建任务，同时打通gitlab，实现开发人员提交代码就自动部署功能，而library脚本模板置于gitlab上，统一管理，方便后期有需求一键修改，而项目部署方式以dockerfile方式部署至k8s集群