通过python 爬取考试宝试题： 难点在于目标网站反爬，固定IP频繁访问10多次后，封IP，主要通过增加随机访问间隔，多头部、多IP等手段保证持续获取内容，最终保存为docx与xlsx

为民众提供股票公司相关的舆情信息， 包含资讯、研报、 公告、自媒体、股票数据等相关数据和工具 技术要点：Scrapy(舆情资讯爬取) + Requests(股票数据爬取) + Mysql(股票历史数据存取) + Flask(华研头条核心内容接口) + ElasticSearch(舆情数据存取、搜索、数据分析) + Mongo(舆情数据备份、带标签的文章、股票数据存取 和 头条一些网站数据、金融数据和统计结果存取) + Redis(缓存) + Neo4j 责任描述： 1． Scrapy框架建立舆情新闻爬虫基础设施, 设立字段规范，负责爬虫爬取决策和方案（后期有其他同事专门写爬虫）; 2． Requests 爬取公司股票的交易信息，金融数据， 存入mysql或者mongo; 3． 利用ElasticSearch系统进行舆情新闻预分类和缓存，还有舆情分析（文章每日数量， 热门作者等） 4． Flask 框架建立爬虫舆情系统的核心内容接口，包括股票、 舆情文章、数据分析结果、搜索功能、用户关注作者和通知等接口; 5． Redis用于缓存和临时数据存取， Neo4j存取公司数据和关系

通过导入模版导入订单信息，选择订单的打印模版，生成对应尺寸的面单文件 订单导入功能、4*6面单生成、4*2面单生成、A4面单生成、面单PDF格式下载、面单JPG格式下载

行政人事模块：请假，考勤，外出等 前端项目优化 1.为解决项目巨石化，主导并实施qiankun微前端拆分，qiankun 可以用于任意 js 框架，是一个生产可用的微前端框架，微应用接入像嵌入一个 iframe 系统一样简单，提高项目运行速度、项目打包速度。 2.负责企管帮pc端人事行政、工程专项模块开发，主要应用vue+elementUi等技术。 3.使用FullCalendar实现企业日程功能，农历日期、日程、任务等信息的展示。 4. 解决疑难问题（包括qiankun微前端对应此项目可能出现的偶发性及突发性bug），优化系统，项目迭代更新等。

该商城 主要分为 首页 商品列表 商品详情 购物车 个人中心 运用 VUE2全家桶 和 JS 难点 第一 确认登录状态 判断是否有Token 如果有：就可以完成加入购物车即付款，而这里的购物车数据是对应和服务器的数据同步。如果没有Token也可以加入购物车，但是不能付款，而且这里的购物车数据是保存在本地存储当中。 第二 本地存储中的购物车数据和服务器中的购物车数据合并，如果本地存储中的商品在服务器中存在则商品信息不变，商品数量相加，如果不存在则在登陆的瞬间以本地存储中的商品详情信息发起加入购物车的数据请求，最后就是如果服务器中有而本地存储中没有，则删将该商品在购物车中的反选按钮改为false，这样商品依然存在于购物车，但需要用户确认，如果依然想要购买则手动勾选需要的商品

项目的部分代码截图，只能展示西南防控的项目了，我负责的其他项目都是带点保密性质的，并且由于内网的原因，本地启动项目也无法完全展示

自动报告输出： 可实现固定模式输入，经数据处理，分析，整合后，批量进行全量输出分析报告，主要用于处理工作中繁琐的、重复性、机械性动作，已达到提供工作效率的需求

1.完成海外仓库的主体流程及功能 OMS端 商品管理、预报管理、库存管理、出库订单管理、交易记录管理 OPS端 交易记录管理、订单管理等 WMS端 入库、库存、拣货、出库

石化内部的各部门的疫情防控指挥部对承包商单位的后台管理系统 主要是报表，可管理人员的相关信息，组织机构的调动，工区的风险情况，人员的异常情况等 由于是内网项目，离职后回收了vpn权限，已无法正常访问，该截图为本地强行打开的部分界面

主要功能： 武汉地质大学顿顿由你校园服务平台由四部分构成：师生端，商户端，骑手端以及后台管理端。功能是满足滴答师生日常生活需求，点餐，跑腿等。 主要职责： 对接需求，制定工期，实现后台代码及交付上线。

甲状腺乳腺病灶检测和识别，基于CPU平台实现甲状腺结节的检测，病灶特征分析，乳腺病灶的检测和分割，完成了乳腺bi-rads的分类，病灶的关键信息分析和测量。

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商品详情图的生成 通过python，读取本地商品图片及描述，按照指定的要求，将多张商品图片及商品描述，拼接成制定尺寸的详情图 熟悉python，可通过脚本实现部分自动化，半自动化需求

项目主要包括深度学习相关的工作，包括深度学习部分和Django部分页面开发部分，前端页面提供图片上传，上传以后调用目标识别算法，算法给出预测输入，最后将结果呈现在前端页面上

中石化疫情期间的防控应用 涵盖了组织机构，每日打卡，统计报表等主要功能 不过随着防控解除，已关闭正常使用渠道，截图为本地源码去除部分限制后的截图

该检测网络包括检测器和重构器，共同合作完成异常检测任务。 该网络结构的思路和代码主要由自己完成，并发表了一片英文文章：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10077391

该框架分为数据预处理、深度学习模型、动态填充策略和统计指标四个部分。 整个框架的设计和编写都是本人完成，并完成了一片英文论文：https://arxiv.org/abs/2209.11766

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主要负责Spring Cloud服务架构的搭建及完善，实现核心模块的核心功能，比如在线支付的实现，全站搜索，重构老系统，指导团队解决开发过程中的问题。与产品经理合作开发新业务，拆分功能点，定义接口，给团队分配任务，为测试人员准备测试环境并进行线上部署。