ChatGPT是由OpenAI开发的一种强大的自然语言处理模型，它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型的一部分。GPT模型是基于深度学习的神经网络模型，使用Transformer架构来处理自然语言任务。 与传统的模型相比，ChatGPT在对话和交流方面有着显著的优势。它可以读取上下文并生成与之前对话相关的连贯回复，能够实现自然、流畅的对话。ChatGPT使用了大量的预训练数据，具有广泛的语言知识和表达能力，可以用于生成对话、回答问题、提供建议等。 ChatGPT的训练方法是通过大规模的语料库进行预训练，然后通过微调来适应特定的任务和应用场景。OpenAI为ChatGPT提供了API接口，使开发者和用户可以通过简单的代码调用来实现与ChatGPT的交互。 然而，值得注意的是，尽管ChatGPT具有强大的生成能力，但它也存在一些局限性。它可能会生成不准确或不恰当的回复，甚至会偏向于生成不恰当、有害或不道德的内容。因此，在使用ChatGPT时需要小心并进行适当的监管和过滤。 总的来说，ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，具有

本项目旨在将有装修/家政/搬运需求的业主通过平台找到合适的工人进行服务，平台从中获取一定收益；用户端支持web、APP下单，工人端支持APP接单

AI绘图是指通过人工智能技术来生成艺术作品、插图、图像等。它结合了机器学习、深度学习和计算机视觉等领域的技术，使计算机能够理解并模仿人类的绘画技巧和艺术风格，从而创作出具有艺术性和创造力的图像。 AI绘图的具体实现方式可以有多种，其中一种常用的方法是使用生成对抗网络（GANs）。GANs由生成器和判别器两个神经网络组成，它们相互博弈来提高生成器生成逼真图像的能力。生成器从随机噪声中生成图像，并试图欺骗判别器，使其无法区分生成的图像与真实图像。判别器则试图区分生成的图像和真实图像，并给出二进制判断。 通过训练生成对抗网络，AI可以学习到绘画艺术的样式和特征，从而能够自动生成具有艺术性的图像。它可以模仿各种绘画风格，如油画、水彩画、素描等，还可以根据用户提供的输入或指导生成特定主题或场景的图像。 AI绘图的应用非常广泛。在艺术创作领域，它可以帮助艺术家快速生成草图、概念设计或艺术作品的初步构思。在设计和插图领域，它可以提供快速的原型设计和图像生成，帮助设计师快速实现创意想法。此外，AI绘图还可以用于游戏开发、虚拟现实、动画制作等领域，为这些领域提供更高效、更创新的图像生成工具。 尽

宠物平台是一个专门为宠物爱好者和宠物主人提供服务的在线平台。它提供了多种功能模块，包括宠物社交、宠物服务和宠物商城，旨在为宠物主人提供全面的宠物相关资源和便利。 宠物社交： 宠物社交模块是一个让宠物主人之间相互交流、分享和互动的平台。用户可以创建个人资料并注册自己的宠物信息，与其他宠物主人建立社交网络。他们可以分享有关宠物的照片、视频和故事，参与讨论，寻找同样兴趣的宠物主人。此外，社交模块还可能提供宠物活动、比赛和聚会的信息，让宠物主人更好地参与社区活动。 宠物服务： 宠物服务模块是为宠物主人提供各种专业宠物服务的区域。这些服务可以包括宠物医疗、美容、训练、寄养和接送等。用户可以根据自己的需求寻找并预约专业的宠物服务提供商。平台可能提供宠物医院、美容沙龙、训练机构和宠物寄养中心的信息，并提供用户评价和推荐系统，帮助用户选择合适的服务。 宠物商城： 宠物商城模块是一个在线购物平台，提供各种宠物相关产品的购买。用户可以浏览不同种类的宠物用品，如食品、玩具、床上用品、服装和保健品等。他们可以将所需的商品添加到购物车并进行结账。商城模块可能还提供特价、促销和热门商品的推荐，让用户更方便地

1. 项目简介 背景：为用户制定一份职业生涯规划建议书，增加用户的规划能力 功能：分为制定、选择、预览三个模块页面，制定页面提供回显个人信息和填写信息的功能，选择模块提供个人学历、年龄、发展路线、管理路线等方面的选择，预览模块则最终生成用户制定的职涯建议书。 2. 责任描述 我主要负责职业生涯规划建议书的预览功能开发和整体项目的复审把关，使用了vue作为技术栈，自研组件库nui作为UI框架，作为假发负责人利用早会、例会、复审等方式把握整体质量和进度，最终实现了职涯建议书的制定预览功能，给用户的职业带来了清晰的规划。 3. 重难点 难点在于48家门店的关卡展示和定位，以及首屏加载时间的优化。 对于多家门店的渲染和定位，使用配置项和路径进行自定义配置，利用监听事件和后端数据进行滚动定位。对于大图使用webp格文件，减少资源大小；对于首屏资源使用cdn资源和进行预加载、懒加载等等

1、每天定时获取SVN变更的代码进行自动扫描 2、有缺陷的问题会进行邮件提示给对应的人 3、可以人性化提醒三次 4、支持走读周报，走读月报发布邮件

搭建SAAS平台，支持公有云、私有云布署，满足合作高校的在线授课、考试、交互实验，同时与企业人力资源对接，保障应届生就业。 项目亮点：理论与实践结合，应用信息技术为学生搭建云实验环境，线上完成课程实验

1、爬取数据进行一年成本分析，解放人力 2、分析的报表每天自动发邮件 3、按月分析 4、按年分析 5、按区域分析 6、预测月底成本

1.水环境首页看板，使用leaflet.js进行地图信息展示； 2. 河流信息展示； 3. 水环境监测报警信息； 4.专家问题协助等。

1. 项目简介 背景：年初的开门红巅峰赛和排行榜，提升各销售渠道的活跃度，营造热闹的开门氛围 功能：分为巅峰赛、贺报、排行榜三个模块页面，巅峰赛页面提供48家门店的关卡达到情况，贺报弹窗展示当前打到关卡的贺报蓝图，排行榜则总体汇报当前销售俩的排行情况。 2. 责任描述 我主要负责开门红的巅峰赛和排行榜，使用了vue作为技术栈，自研组件库nui作为UI框架，利用svg绘制路径，最终实现了开门红活动，促进各门店的销售积极性。 3. 重难点 难点在于48家门店的关卡展示和定位，以及首屏加载时间的优化。 对于多家门店的渲染和定位，使用配置项和路径进行自定义配置，利用监听事件和后端数据进行滚动定位。对于大图使用webp格文件，减少资源大小；对于首屏资源使用cdn资源和进行预加载、懒加载等等

适用于客服类应用需求，模拟仿真真人对话，解放人力，24小时在线 1、可自动接受好友请求添加 2、对重复对话可以剔重 3、支持发指令群发消息 4、支持ChatGPT回复 5、话术支持配置，可配置多场景对话，不冲突 6、结合rasa大语言模型

项目介绍： 助力传统工业企业达成智能工厂转型的目标，通过软硬件一站式服务为传统企业打造包含设备 管理、生产数据实时看板等核心功能。 1. 痛点分析：巡检任务需多次分配，无法一次分配到位的痛点，因为平台分配巡检任务是一个设备的多 个部件巡检，但实际工作中一个工作人员巡检多个设备的不同部件。 2. 流程优化：首先将业务流程巡检任务由一对多改成多对多的模式，即从巡检一个设备下多个部件，改 为巡检不同设备的不同部件，然后进一步在优化基础上搭建涵盖 APP、PC、H5 端三大互联网平台。 3. 业务模块优化：逐步完善了工业平台的设备巡检计划、自动巡检配置、工单处理、巡检标准化、结合 硬件采集设备运行状态数据的内容。 4. BI 工具可视化 0-1 的设计：从三个方面做了初版设计，分别是数据源处理、数据分析、可视化展示， 数据处理支持多表连接，一表一设备，数据分析支持拖拽式分析、自动选择合适的图表，数据展示是 大屏式宫格，支持导入图片。 5. 设计效果：业务流程的改版与逐步迭代使得日巡检数据明显提高了 50%（150-100）/100；BI 工具 可视化的设计使得销售每月的试用情况得到提升，从每月

1. 项目简介 背景：为了提升平台用户整体活跃度及留存度，通过21天连续签到活动，培养用户使用习惯，从而增强用户粘性，培养用户心智。 功能：分为签到和奖品两个模块页面，签到页面提供每日签到、答题加速、查看广告、领取奖品、规则说明等服务，奖品页提供查看奖品详情、填写奖品领取收货地址等服务。 2. 责任描述 我一人负责整个项目任务，使用了uni-app作为技术栈，iview-ui作为UI框架，接入了pag动效完成复杂动画，最终完美完成了连续签到活动，提升了所在平台的活跃度和留存度。 3. 重难点 难点在于前端的加载和渲染性能，由于项目图标、图片、动画等资源众多，加载和渲染稍慢，用户体验不够良好。 解决方法是，对于资源提交较大的动画，使用pag格式的动效进行加载，大大较少提交和延迟；对于频繁触发的事件，使用防抖函数，减少计算机资源的浪费，提高性能，提升用户体验，等等。

Qtale是一款基于问卷数据的分析开源软件，Qtale的设计参考了python数据分析可视化工具Dtale。Qtale预期实现的模块包括结构方程模型构建、数据可视化、接入Chatgpt工具辅助分析等，采用插件化的开发方式，允许第三方开发者为该软件赋予额外功能。 当前完成模块包含了数据录入，数据统计功能。

项目介绍：项目存在是为全国刑满释放解除社区矫正人员提供就业、帮扶、教育工作，避免再次犯罪，达 到维护社会稳定的目的。 1. 用户调研：带着问题提纲现场调研 1 个省份中 12 个地级市，线上辅助调研 4 个省份的 4 个地级市， 最后将问题汇总后进一步抽象为数据、流程、易用性问题。 四、国科政信科技（北京）股份有限公司 2. 设计业务目标：为了加速代替老系统，并将使用数据加速统一汇集，需要解决调研的数据流转、业务 流程、系统易用性的问题。 3. 规划设计：解决的问题分成三期实现。 1）第一期的实现数据流转：为解决新老系统数据对接问题。先对接不符合标准数据、开展工作时 再补录数据的方式对接。 2）第二期的流程优化：流程节点新增一个角色审批；给予区县任务处理权限，使得工作效率提高 60%-80%。 3）第三期的用户体验：工作台方案：将全局搜索、批量导出、全局操作抽象出设计一个方案，使 得工作效率提高 30%。 4. 抽象设计：将不同数据迁移业务场景抽象共性的迁移方案，然后再赋予具体业务场景，且支持未来有 数据迁移需求、当前开发需求均可复用。 5. 研发沟通：沟通导入表格的字段拆分功能，说明

项目介绍：该项目解决制造业设备线材制造问题管理，同时将设备生产制造问题数据提供第三方系统。 1. 数据对接：对接制造执行系统 MES 系统的质量管理、生产过程监督等模块的设备问题数据，对接过 程中完善字段取值范围达到兼容外部系统数据的目的 2. BI 驾驶舱：提供设备的问题类型与原因进行交互分析，分析每种类型发生原因的次数，将自动分析结果给 制造单位，制造单位展开措施，随后将措施传递系统，通过驾驶舱、数字流降低设备生产不良率。 3. 原型设计：1）信息架构的设计：确定信息架构之间的联系与每个模块的业务目标；2）风控流程：将 BI 驾驶舱风控机制的中心；3）控件设计：设计控件的复用性，以适用于不同场景。 4. 设计结果：设备生产制造问题概率降低 20.45%；使得开展工作效率提升了 50%

抓取某科研机构一定的水稻数据。对数据进行存储、解析。 爬取难点： 该科研机构网页中嵌入了图片格式的数据，替代html文本。需要采用图形识别算法对图片格式的数据进行解析识别，再重新上传到数据库，避免数据污染。 对于非结构化数据，采用Mongodb存储。 技术栈：playwright+mysql+mongodb+orc文字识别

1、项目介绍： 基于企业提供的花生种质资源数据，构建信息数据库，打造包含了花生种质资源的父本、母本信息、其他研究机构区域实验数据的数据中枢平台，通过统一机构不同实验数据，为其他个体企业或商户提供种植品种推荐等定制方案。 此外，平台利用花生的基因信息数据，提供进化树、遗传距离矩阵热图、PCA等生物信息分析工具。 2、技术栈实现 基于项目背景，后端选用python语言Flask框架,前端采用React, Dash技术。数据库采用mysql、mongodb进行存储。使用celery+redis实现消息队列。数据分析工具基于python中sklearn以及r语言等进行开发。

汽车模拟仿真驾驶 主要功能包括，汽车物理模拟，汽车驾驶，航迹推算，自动刹车系统 效果模拟了不同路况，不同扯型，不同天气的效果，并且用多屏拼接模拟视野 主要使用的技术为C# C单片机 C++封装库 Java的Jni封装静态库 我负责了所有功能

这是一款3D大型网游RPG 主要分为战斗模块，系统功能模块，UI模块，网络模块 我主要负责的是任务系统和交互系统，包括UI功能 主要使用的技术为slua，ugui