一款单机2D Rogulike 射击游戏，玩法类似于元气骑士 功能主要包括战斗模块，UI模块和数据模块 战斗包括：关卡系统，场景大地图，小地图系统，存档系统，角色，武器和战斗逻辑等 UI包括 任务系统，商店系统，强化升级系统，TV电视系统，合成武器系统，摇摇乐系统，开箱子系统，图签系统，关卡选择面板，小地图，装备道具栏，新手引导系统，设置面板等 主要的使用的技术为C#语言，动态批处理GPU Instancing，动画序列帧，SqlLite数据库 不足：并不是主流的Spine骨骼开发方式，也没有热更新，存档方式比较独特，使用的是SqlLite 我负责了所有功能，是独立开发 上架过TapTap，平台包括安卓和苹果 https://www.taptap.cn/app/200744/topic?type=elite

数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。通俗点来讲，就是去掉或者修复掉影响后续模型训练的“脏样本”。 去掉难的样本。以ADAS场景为例，实际上在视频图像中，存在非常多的小目标和遮挡目标，这个时候，我们需要明确定义，当前模型能够处理的边界在哪里，检出目标的尺寸多大？遮挡程度什么样子？ 利用训练好的模型，做样本分析。利用训练好的模型，在测试集上进行测试，分析测试结果。在哪一类样本上存在明显问题。产生这个问题的原因是模型还是数据？如果是数据，需要重新明确标注规范。并采用适当的方法进行修正处理。

利用 OpenCV 来实现对视频中动态物体的追踪。 为了描述图像中的点，opencv中提供了点的模板类，分为2维点模板类Point_和3维点模板类Point3_。Point_通过2维图像平面中的x和y坐标确定点的位置，Point3_通过3维立体图像中的x、y、z坐标确定点的位置。

1、该系统是电商平台，支持买家下单、卖家管理商品及订单，还有农银的审核系统。对于大客户，支持接口方式接入商品等基础信息。 2、主要参与对接接口的开发及联调。

后端java springboot 后台vue elementui 客户端 uniapp 这是一个医药批发的电商b2b，客户群体是企业，连锁药店，客户可以一个账号下挂多个子公司，分别进行订单管理，下单到不同地址。

大二java语言课程设计，使用的是ieda，用java语言编写的，其中包括对MYSQL数据库的使用，该项目全由本人负责，奶茶店管理系统针对不同用户属性分为两个模块：客户端和管理员端。其中客户端又分为会员和游客。界面展示和用户交互，通过Java Swing等技术实现。数据库用于存储系统所需的所有数据，采用MySQL数据库。

大二C++语言课程设计，使用的是vs2022，用C++语言编写的，该项目全由本人负责，主要功能分为三个用户，管理员功能:完成对学生、教师、课程基本数据的"增删查改”，对选课结果及学生成绩进行查询(查某个学生、查某个教师教的某门课、某门课程的选课情况及学生成绩)。学生功能: 查看课程;选、退课;查询个人的选课情况及成绩情况;显示课程表。老师功能: 查看课程;选、退课;查询个人的选课情况;显示课程表、显示选课学生名单;录入学生成绩并反馈到每个学生选课信息中

大一C语言课程设计，使用的是vs2022，用C语言编写的一款可以对十六进制以内的数进行任意数制的转换，该项目全由本人负责

1.设置邮箱账号 什么是授权码，它又是如何设置？ 1、什么是授权码？ 授权码是QQ邮箱推出的，用于登录第三方客户端的专用密码。 适用于登录以下服务：POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务。 温馨提醒：为了你的帐户安全，更改QQ密码以及独立密码会触发授权码过期，需要重新获取新的授权码登录。 2、怎么获取授权码？ 在 账号与安全 --安全设置--SMTP/IMAP服务 中开启服务并获取授权码 3、在第三方客户端怎么设置？ 在第三方客户端的密码框里面输入16位授权码进行验证。

使用uniapp+uview开发公众号缴费页面 主要功能： 1、停车费查询、缴纳 2、就诊人员信息录入 3、会议车辆录入 4、就诊人停车缴费 5、 远程道闸开关 6、退费申请

曾经作为技术负责人从头到尾重构过酒店详情页，包括架构设计与开发细节，在性能优化和稳定性也非常熟悉，同时也负责过酒店会员的开发

1.参与架构的设计； 2.负责位置分析、驾驶行为的部分开发； 3.通过sparkstreamming对行程数据进行划分； 4.使用storm程序请求逆地理接口并分区写到hdfs中； 5.通过azkaban调用离线任务，主要为hive和sparksql进行统计并将结果写入elasticsearch和mysql； 6.后期参与维护以及线上资源申请与评估； 7.保障了每天8600万左右数据量的处理，总的车辆数93万左右；

1.负责项目架构的设计、各部门之间的沟通、各角色任务的分配等； 2.负责数据接入，主要包括天眼采集行程数据、集团poi数据、用户中心数据、订单数据等； 3.梳理画像标签规则，建立5级标签体系； 4.中间表设计以及相关代码review； 5.核心加油、保险、旅游、演出展览相关标签的功能实现； 6.负责项目的上线、bug修复以及后期维护； 7.支撑了一丰、广丰、雷克萨斯、抖8、基线五个渠道，积累了170个标签，97万用户画像结果；

1.负责项目技术的选型、架构的设计、各部门之间的沟通、任务的分配等； 2.负责数据接入，主要包括导航的埋点日志、网关请求数据、服务监控数据； 3.离线方面通过flume将kafka数据进行落盘，实时方面通过flink对kafka数据进行处理； 4.项目中主要负责实时部分的指标计算，例如请求次数、平均响应时间、异常情况、吞吐量大小等等； 5.负责部分离线任务，例如偏航率统计、访问区域top10、响应体大小、响应时间、行程数量等等； 6.离线部分可以通过kylin来快速实现的，负责cube的设计； 7.负责项目的上线、bug修复以及后期维护；

项目介绍: 区区购是居住社区内居民团体的一种互联网线上线下购物消费行为，是依托真实社区的一种区域化、小众化、本地化、网络化的团购形式。简而言之，它是依托社区和团长社交关系实现生鲜商品流通的新零售模式; 核心技术: SpringBoot、SpringCloud、MyBatis-Plus、Redis、RabbitMQ、ThreadPoolExecutor、OSS、Nginx、ElasticSearch、Kibana、XXL-Job、Redisson 技术描述： (1) 在商品上架时,通过拼接商品 Sku 数据、以及关联的库存状态、三级分类等数据，形成JSON 格式文档，存储在 Elasticsearch 中，借助 Elasticsearch 倒排索引，实现快速检索数据提高检索速度以及精准度: (2) 商品上下架过程中，修改数据库表上下架状态，之后通过 RabbitMQ 发送消息，最终实现 ES 中数据同步; (3) 支付完毕后，使用 RabbitMQ 异步的方式，确认支付状态以及扣减库存; (4) 后端配置阿里云实现oss图片上传; (5) 使用 Redis 缓存高频数据，如: 三级分类、

项目说明：曾参与中国审计数字在线图书商城项目的核心模块的开发，参与会员模块(SSO单点登录、第三方联合登陆、多端唯一登陆等)、图书搜索服务、订单服务、支付服务、日志模块等的开发。 技术架构： 1.该项目为采用当前主流的SpringBoot+SpringCloud构建微服务项目、使用Nacos作为注册中心，实现服务治理。 2.使用GateWay网关框架统一管理微服务请求入口、使用Nginx实现负载均衡、FeginClient远程调用。 3.使用Hystrix服务保护框架,做服务降级、隔离、熔断、限流。 4.使用CAS+JWT实现微服务单点登陆。 5.使用ElasticSearch做站内图书搜索服务。 6.遵循BASE理论，使用LCN解决分布式事务。 使用技术: SpringBoot2.0+SpringCloud+Mybatis +Redis +Swagger+Maven +XxlJob+ES+Nginx+GitLab 责任描述： 1.负责创建会员服务和会员登录（SSO单点登录、第三方联合登陆、多端唯一登陆等） 2.负责订单、购物车、支付模块的设计与研发，对接第三方支付接口（支付宝、微信

一 功能模块 1 会员管理 2 广告管理 3 文章管理 4 商品管理 5 促销管理 6 分销管理 7 公众号管理 8 采购管理 9 销售管理 10 财务管理 11 订单管理 12 办公过程管理 二 项目贡献 1 全程参与后端开发，实现核心功能 2 编程语言php、框架thinkphp6

使用node.js+koa2为主流开发后台，使用vue全家桶技术栈，(各种开发模式，各种类型开发平台，前后端数据交互，个性化图标，小众插图，开发插件)，

国内最成熟的智能仓储解决方案除了具备全面物资管理功能外，另有：动态盘点：支持“多人+异地+同时”盘点，盘点的同时可出入库记账，盘点非常直观。动态库存：重现历史时段库存情况，方便财务审计。单据确认：入库、出库、调拨制单后需要进行确认更新库存。RFID手持机管理：使用手持机进行单据确认、盘点、查询统计。库位管理：RFID关联四号定位（库架层位）。质检管理：强检物品登记、入库质检确认、外检通知单。定额管理：领料定额、储备定额、项目定额。全生命周期管理：物资从入库到出库直至报废全过程管理。工程项目管理：单项工程甲方供料管理。需求物资采购计划审批：审批权限、审批流程、入库通知单、实现无限制审批层级。

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。