服务器软件套件

e享一站是围绕新能源产业，提供的一个便民服务平台，包含，智能充电，智慧停车，智能洗车，朋友交流区等服务。

设计和开发聊天系统的各个功能模块，包括消息传输、用户管理、界面设计等。我使用C语言以及Socket编程技术编写了客户端和服务器端的代码，在服务器端使用了epoll管理多个客户端连接并处理请求，在客户端使用多线程接收消息和发送消息，提高程序性能，并进行了系统功能测试发现并解决程序中的bug和性能瓶颈，不断优化系统性能。

负责游戏APP推荐系统的后台研发工作，参与推荐系统各模块的设计、开发和维护运营。协助算法模型迭代和部署上线，承担工程系统架构的升级和优化，保证在线业务的稳定性、可靠性、可用性。

介绍： 生态环境指挥调度系统旨在智能调度西安市生态环保部门能够高度协调，处理生态环保事件，为西安市的生态环境保护提供协调一直的工作安排 1.项目模块 1）任务接收及分析模块：分为人工下发的任务及数据分析的任务，形成任务事件，通过数据分析下发给指定负责人去处理生态环保事件 1）任务调度模块：协调调度责任人处理响应事件 2）大屏显示：显示任务的进度及处理的事件的统计，分析城市的主要污染事件等 2.主要职责 1.系统框架搭建 2.大屏模块开发

园区通系统是一款类似钉钉，企业微信的 app，系统集成了考勤，园区通知，停车，物业 管理等功能。后端主要采用springboot技术架构。

1. 在Ubuntu操作系统环境下，采用QT框架开发，结合C++编程语言和OpenCV库，构建网球鹰眼系统。 2. 整合PyTorch深度学习框架，实现高效的网球检测算法，确保在50帧/秒的高频率下处理4路相机画面。 3. 利用海康摄像头和巴斯勒工业相机，通过相机API进行稳定、实时的图像采集。 4. 系统在20毫秒内完成网球位置的精确计算，满足实时性要求。 5. 应用双目视觉技术进行三维重建，提供立体的网球运动轨迹分析。 6. 结合OpenGL进行可视化展示，以直观的方式呈现网球的运动状态和轨迹。

实时视频流数据的处理 数据分析统计，智能图表 单片机物联网的实现，远程控制灌溉、温控、土壤值等 java,sql server,JFreechat,Aparch

1. 捕获PACS等其他软件弹出窗口句柄，检索关键信息 2. 使用关键信息与后台AI接口交互，获得对应诊断信息 3. 根据AI诊断，提示结果严重程度 4. 支持将影像结果等信息回填至PACS软件

1、支付系统聚合各种支付通道，如微信、支付宝等，支持多级分账等功能； 2、采用微服务架构，支持高并发，数据安全保密。

是为燃气公司开发的用于燃气公司客户服务业务管理的平台，包括客户信息管理、抄表计费、收费管理、安检管理、报装管理、维修管理、监控中心、工单管理等业务，基本涵盖了典型的燃气公司客户服务部门的主要业务

资产池 -- 资产管理，分为PE，不动产，基金。 合同管理 -- 合同的内容管理，合规检测。 工作流管理 -- 项目的审核，项目的监控，项目会议的管理等。 角色管理 -- 人员权限管理的部分。控制信息的保密等级。 驾驶舱 -- 仪表盘展示，风险报警，风险汇总展示，项目数据统计。 工作台 -- 根据角色，人员不同展示不同任务内容，项目数据，日程安排，功能入口。 项目风险管理 -- 根据投资标的的进程和获取的数据，对项目进行分类，判断，预警。

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城市监控AI模型是一个高度复杂且技术先进的系统，旨在提高城市安全和监管效率。这个项目通过集成多种机器学习技术和大数据分析，为公安部门提供实时监控和事件预警功能。以下是对这个项目的详细介绍： 项目名称：城市监控AI系统 项目概述： 目的：利用人工智能技术，增强城市监控系统的自动化和智能化水平，提升事件响应速度和准确性。 技术栈：采用深度学习、模式识别和图像处理技术，结合Python和TensorFlow等开发工具。 核心功能： 实时视频分析： 系统能够处理和分析来自城市各个角落的实时视频数据。 应用图像识别技术自动检测并标识异常行为或潜在风险事件。 行为识别与预警： 通过行为分析模块，系统可以识别各种特定行为模式，如聚众、异常行走路线等。 一旦检测到潜在威胁，系统会自动触发警报并通知相关部门。 数据分析与报告： 系统集成了高级数据分析工具，可对收集到的数据进行深入分析，生成安全报告。 支持数据可视化，帮助决策者快速理解情况并采取行动。 个人贡献： 负责主要的算法设计和优化，确保系统能够高效准确地处理大规模数据。 在系统集成和测试阶段发挥了关键作用，确保所有组件的无缝协作。

“ZTSDP”是一款基于零信任理念的软件定义边界（SDP）产品，由SDP客户端软件（终端环境感知、终端安全检测、安全浏览器、VPN）、SDP网关（网络隐身、网络攻击检测、动态权限控制）和零信任安全管理平台（户身份管理、用户权限管理、多因素身份认证、网络异常分析、持续信任评估和大模型预案生成）三个部分组成。 SDP客户端：产品形态为软件，访问内网资源的统一入口，支持windows、MAC、麒麟、鸿蒙和安卓等六种操作系统终端，支持静态口令、OTP、LDAP、AD域、数字证书、短信、U-key等多种认证方式，满足用户在不同场景的接入需求； SDP网关：产品形态为硬件或软件，支持网络协议解析和攻击检测，并执行管理平台下发的安全控制策略； 零信任安全管理平台：产品形态为软件，是整个系统的控制中心，支持安全态势大屏、安全策略管理和预案审批流程等功能。

项目使用后端 SpringBoot+SpringCloud+Docker 和前端 Vue+ElementUI 分离开发。 将单体应用拆分成独立运行的微服务模块 (商品服务，秒杀服务，检索服务等)，模块与模块之间独立运行部署。 - 远程服务调用 Feign，网关使用 Spring Cloud Gateway，Sentinel 降级熔断，链路追踪使用 Sleuth 和 Zipkin， 服务注册与发现使用 Nacos，监控系统使用 Prometheus 和 Grafana，ELK 日志分析系统. - Redis 缓存与 MySQL 持久化，读写分离与分库分表. - 消息队列解耦与分布式事务的最终一致性. - DevOps，CI/CD 自动化，容器化集群部署.

项目分两大模块 手机端和电脑端 电脑端功能为学生管理 ，报名缴费管理，缴退费管理，课时管理，签到管理，课程表设置，课程表展示，财务报表分析，教师管理 手机端 主要功能为学生签到和课程表展示 主要技术为 后端Java springboot mybatis maven redis缓存签到信息 mysql数据库 linux服务器 前端 html5 css javascript echarts数据分析展示 数据大屏 ajax json

项目分为权限管理、资源管理、镜像管理、任务管理、数据管理、文件管理、系统运维、日志管理以及其他一些使用功能模块，主要作为算法工程师，运维管理人员，科研团队打造的人工智能集群管理平台，它通过整合资源、镜像、算法框架，让算法工程师、科研团队可以方便地实现模型的开发与训练。同时，它也让运维管理人员可以方便地实现资源分配、监控、多级用户管理的能力。 其中所有的前端、后端代码实现均有我们团队进行需求沟通、规划、编码和发布，使用了前端VUE、后端golang+mysql、基础设施端使用docker+kubernates以及TensorFlow、Pytorch等深度学习框架。