贫道王也
1月前来过
全职 · 590/日  ·  12832/月
工作时间: 工作日19:00-24:00、周末10:30-19:30工作地点: 远程
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个人介绍

1、对于 Java  基础知识,OO  思想,Spring  技术,SpringBoot  框架,Mybatis  框架,Mybatis-Plus  能够熟练掌握 2、熟悉 Vue,ElementUI、HTML、JavaScript 3、熟悉 MySQL、Oracle  关系型数据库  4、熟悉 Git、Maven、SVN  常用的項目管理工具  5、熟悉 jvm,juc ,基础算法,数据结构,Redis  缓存,AMQP  消息中间件,docker  6、熟悉 SpringCloud  微服务生态 7、熟悉 python  爬虫技术入门选手 8、熟悉 pytohn  视觉识别,了解opencv,numpy,yolov架构等相关技术

工作经历

  • 2023-09-01 -2024-02-28郑州扁担科技信息有限公司人工智能工程师

    1. 主导并负责公司视觉识别产品的研发和持续优化,提升产品性能和用户体验。 2. 负责公司物联网项目的开发和维护,确保项目顺利进行并满足客户需求。

  • 2021-08-01 -2023-08-31用友网络科技有限公司JAVA开发工程师

    内容: 1、负责注册会计师行业统一监管平台的研发 2、负责区块链平台与其他项目之间的集成 3、负责用友NCC、BIP系统客户开发工作 4、负责用友BIP公有云系统的对接与开发工作 业绩: 1、完成电子审计接入-前置服务整体框架的搭建 2、深入研究chainsql区块链基础,整合前置服务 3、确保全国会计事务所使用系统的正常使用 4、保证了大客户使用NCC或BIP的移动审批功能的上线 5、保证了部门各个项目尾款的收取 6、完成个人年业绩45万的目标

  • 2019-01-12 -2021-07-28神州数码信息科技股份有限公司JAVA开发工程师

    内容: 我所在的部门是公司的金融SBG-解决方案中心部门,我们是一群全能型的员工,对于后台,前台,服务端的内容都需要我们去掌握,所以经常参与到各种各样的项目中,但同时也需要做自己部门负责的项目,日常主要负责以下工作: 1、负责与客户进行沟通,完成项目初设 2、负责所分模块的需求调研并形成文档进行内部讨论 3、负责所分模块的开发,包括前端、后端、数据库设计 4、负责项目的部署与上线,因参与项目部分为政府机构的内部项目,需要到政府的涉密机房进行项目的部署上线并进行后期的维 护与修改 6、负责完成项目结束后文档的编写,如系统使用手册,系统设计书,系统概要设计等 7、偶尔出差支援其他项目组,主要负责修改项目bug,并负责对运维人员进行培训 业绩: 1、完成国家林业局综合办公项目,获得最佳团队奖 2、完成海南省社管平台-动态风险监控系统,该项目是公司目前唯一一个纯软件利润在500w的项目,在公司被评为优秀团队奖, 该项目十分受到海南政府和公司的重视 3、负责并带领应届生完成旧系统的整合与改造,并得到了政府单位客户的好评 4、在参与到的有关数据库的工作时,涉及到的数据库迁移和数据库转换中,对开窗函

教育经历

  • 2015-09-12 - 2019-07-01安阳师范学院软件工程本科

技能

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作品
用友BIP、NCC产品二次开发

1、适配NCC和BIP产品的移动审批功能,该功能是SaaS系统PC端的延伸,从PC端发起的各个业务的审批单据,会同步到*端, 审批单据包括但不限于物料审批单、发票审批单等。 2、*端适配集成了钉钉、企业*(SaaS模式)、友空间、泛微OA、致远OA 3、该项目用到的技术有Springboot、redis、kkFileView、Nginx 主数据对接-钉钉: 1、武汉格蓝若客户使用的BIP公有云的EHR系统,将EHR系统中的人员和组织机构同步到钉钉中。 2、使用的技术有Springboot、redis、rabbitmq

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2024-02-28 19:59
注册会计师统一监管平台

该项目是财政部发起的,配合注册会计师监管平台项目进行的。目的是为了规范全国会计事务所统一进行管理 详情请看:http://acc.mof.gov.cn/

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2024-02-28 19:52
鹰眼视觉识别

内容: 1. 项目概述:本项目主要通过集成和调用工厂摄像头,实现对监控信息的实时获取。利用YOLOv5这一强大的深度学习模型,对收 集到的数据集进行精细的训练和调整,以提高视觉识别的准确性。最终,将训练得到的结果反馈给平台,使其得以应用于车辆作业 的智能识别中。 2. 技术选型:本项目采用YOLOv5作为主要的视觉识别模型。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,具有较高的识别精度 和较快的运行速度,非常适合实时监控场景。 3. 数据收集与处理:通过与工厂摄像头的集成,实时获取监控视频流。对收集到的视频数据进行必要的预处理,如图像裁剪、尺 寸调整等,以便于后续的模型训练。 4. 模型训练与优化:使用YOLOv5对处理后的数据集进行训练。在训练过程中,根据模型的表现不断进行参数调整和优化,以提高 模型的识别精度和鲁棒性。 5. 平台集成与应用:将训练好的模型集成到平台中,实现对车辆作业的实时识别。平台将模型返回的结果进行解析和处理,为用 户提供准确、实时的车辆作业识别服务。 6. 项目成果:本项目成功实现了通过视觉识别技术对工厂车辆作业的智能监控。该系统能够准确、实时地识别出监控画面中的车 辆作业,为工厂的生产管理提供了有效的技术支持。

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2024-02-28 19:45
更新于: 02-26 浏览: 38