项目背景 面对当前市场上对智能对话系统日益高涨的需求，我们的团队启动并成功完成了开发一个跨平台接入系统的项目。该项目旨在构建一个兼容市场主流大语言模型（如Gemini、OpenAI GPT-4、Mixtral、Moonshot、LLaMA等）的统一平台，让用户无论通过微信公众号、小程序还是其他社交媒体平台，都能享受到流畅且一致的智能对话体验。通过该平台，用户能轻松获取由各款大语言模型提供的多元化、个性化智能对话服务。 项目细节 1. **多模型兼容性**：团队设计并实现了模型抽象层，该层具备出色的兼容性，能够无缝接入Gemini、OpenAI GPT-4、Mixtral、Moonshot、LLaMA等各类主流大语言模型。它负责处理不同模型的API调用、响应格式的标准化转换，向上层应用提供统一、简洁的接口，确保开发人员无需关注底层模型差异。 2. **微信公众号与小程序接入**：利用Wechaty框架，团队实现了与微信公众号和小程序的深度整合。我们定制开发了适配层以应对微信平台特有的交互规范和接口要求，确保系统与微信生态完美融合。 3. **跨平台用户体验优化**：为保证用户在

项目分为系统鉴权、业务模块、配置模块，业务模块占项目任务的90% 我负责前端开发，使用的技术栈有angular、vue 项目顺利上线

预览 https://nasuyun.com/blog/metric ；数据采集监控系统是一种集数据管理、质量监控和性能分析于一体的软件解决方案，可在移动端和PC端跨平台展示。它通过实时监控数据采集过程中的关键指标，如数据质量、性能表现等，提供直观的数据展示界面，帮助用户迅速了解数据状态，并通过警报机制及时应对异常情况，从而提高数据采集的效率和质量。

我们的专业团队深度参与并成功完成了多个高级技术项目，特别是在自然语言处理（NLP）与人工智能内容生成（AICG）领域，展现出卓越的技术实力与项目执行力。 在NLP领域，我们聚焦于OpenAI ChatGPT大模型的应用开发与定制。团队成员精于模型微调与语料库优化，借助前沿技术手段对模型进行专业化调整，确保其在特定业务场景下展现高效准确的表现。这一过程中，我们对语料库进行了细致梳理与针对性处理，显著提升了模型对特定行业术语、语境及需求的理解力与响应精准度。 在AICG领域，我们运用Stable Diffusion技术为客户构建了一套功能完备的云绘图平台。团队负责整个云计算集群的管理和高效调度，同时搭建起稳健的后台管理系统。我们采用Python编写自动化脚本，实现了平台运维的高度自动化，确保其稳定运行并易于维护。此外，团队还运用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法对现有数据模型进行微调训练，显著提升了图形生成的质量与细节准确性，有力增强了用户创作体验与平台核心竞争力。 我们的专业技术能力全面覆盖模型训练、系统架构设计、自动化脚本开发等多个关键环节，使得团队能够在AI

由摄像头rtsp地址传入视频流，h264解码后，进行图像识别，生成新的视频流，通过live555发送到网络。 经过量化的模型，可以运行在较低端的intel i3处理器上。

用户购物系统，功能有商品的优惠促销活动，用户在线购买支付，发货，退货，评论信息。管理用户和商品信息上下架。仓库管理、推广宣传等开发

商品app，下单、汇聚支付付款，发货，售后等功能模块。 后端采用sprintboot、Redis、和mysql。 前端采用vue的uniapp框架。

基于TVM-cn中文版的项目是一个旨在推广和应用深度学习编译器TVM（Tensor Virtual Machine）的开源项目。TVM是一个领先的深度学习编译器框架，旨在优化深度学习模型的部署和性能。TVM-cn项目的目标是为中文用户提供一个全面的资源平台，帮助他们了解、学习和应用TVM框架，推动深度学习在中国的发展和应用。 TVM-cn项目包括了TVM框架的中文文档、教程、示例代码等丰富内容，帮助用户快速上手并深入了解TVM的原理和用法。用户可以通过浏览TVM-cn网站或者参与社区讨论来获取帮助和支持，解决在TVM应用过程中遇到的问题。 除了提供文档和教程外，TVM-cn项目还鼓励用户贡献代码和优化算法，共同完善TVM框架的功能和性能。通过社区合作和知识分享，TVM-cn项目致力于建立一个活跃的TVM中文社区，促进深度学习编译技术在中国的推广和应用。 总的来说，基于TVM-cn的项目为中文用户提供了一个全面而专业的平台，帮助他们更好地理解和应用TVM框架，提高深度学习模型的部署效率和性能表现，推动人工智能技术在中国的发展和创新。

Neovim是一个强大的文本编辑器，广泛应用于软件开发领域。基于Neovim开发的PDE（Partial Differential Equations，偏微分方程）开发环境为科学计算提供了便利的工具和环境。通过结合Neovim的强大编辑功能和PDE相关的插件，开发者可以在一个集成的环境中高效地编写、调试和运行偏微分方程的模拟程序。 PDE开发环境基于Neovim的特性，支持代码折叠、语法高亮、自动补全等功能，使得编写PDE代码更加流畅和便捷。同时，Neovim的插件生态系统为PDE开发环境提供了丰富的扩展功能，如数学公式渲染、实时数据可视化等，进一步提升了开发者的工作效率和体验。 主要特性包括： 1. 高效编程环境开发 2. 基于neovim和lazyvim的涉及 3. 全键盘的高效开发 4. 支持键盘的操作，对初学者友好 4.

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该系统是基于协同供应链管理的思想，配合供应链中各实体的业务需求，使操作流程和信息系统紧密配合，做到各环节无缝链接，形成物流、信息流、单证流、商流和资金流五流合一的领先模式。 项目主要分为合同、采购项目、订单、结算单、到货登记模块。其中应用了流程框架给用户对相关事宜的办理审批提供了支持。

bitmap标签模板建设 项目目标：降低开发标签人力成本（开发效率）；解决长周期标签运算慢、消耗资源多的问题（运行效率） 项目成果： 1. 完成了基于bitmap实现留存和历史行为标签模板建设，降低了bitmap代码的理解成本，模板使用者填写变量即可生成ETL任务，每个标签开发时长在1pd内； 2. 标签模板能生产的指标包括——N日内的留存次数、留存天数、历史行为次数、历史下单金额、首/末行为日期等； 3. 标签模版支持任意时间段内的数据回溯，简化和降低回溯成本； 4. 每天人群数量范围在200w左右的用户标签，运行时间从4000s优化在2000s内； 5. 模版已通过数据验证，组内推行后共有40+个标签使用了该模版。

这是一个机器人小程序上位机，主要基于小程序原生代码完成，除去小程序原生代码之外，还低功耗蓝牙模块的相关功能编程，整体实现功能比较简单，同时包含一个自主前进平移后退的一个循环画圈的操作控制

这是一个auv（水下自主无人潜器的操作系统），分成上位机和下位机两端，上位机技术栈包含vue3,springboot2，qt，下位机包含ros开发,docker下位机基于nivida orin nx,具体功能包含机器人基础控制，自主定向定深，定点自主规划，以及适配oculus前视声纳，进行自主避障。

这是一个rov（有缆水下潜器）控制系统，内部包含机器人控制，ros插件开发，适配ping360环扫声纳，适配oculus前视声纳，rviz的urdf配置，此rov可键盘控制手柄控制，也可自主定向定深或下点自主路径规划控制

这是广东卡诺亚家居有限公司的配件管理系统。用于配件仓库的入库，出库，领用，修磨，报废等一系列操作。使用laravel做后端，vue做管理网页，uniapp做移动端。这个项目由我独立完成

要开发短信和彩信功能的开发包，通常需要使用以下编程语言和技术： 短信功能： Android平台：Java或Kotlin编程语言用于Android应用程序的开发，使用Android SDK中的SMS Manager类来处理短信发送和接收功能。 iOS平台：Objective-C或Swift编程语言用于iOS应用程序的开发，利用iOS SDK中的MessageUI框架来实现短信功能。 彩信功能： 彩信功能的实现相对复杂，通常需要与运营商合作提供彩信服务。您可能需要使用特定的 API 或服务来处理彩信内容和传输。 对于移动应用程序，您可以使用类似Twilio等第三方服务的API来集成彩信功能。 实验室开发： 如果您需要自定义服务器端逻辑来处理短信和彩信传输，您可以选择使用适合您需求的编程语言，如Java、Python、Node.js等，并结合数据库技术来存储和管理消息数据。 根据您的具体需求和平台选择，选择合适的编程语言和技术来开发短信和彩信功能的开发包是至关重要的。如果您需要更多详细信息或有其他问题，请随时告诉我。

根据提供的有关应用程序设计和原型设计的资料，以下是要点摘要： 应用程序原型：创建应用程序原型是移动应用程序开发中的关键步骤。原型帮助开发团队和设计师更好地可视化和完善他们的想法 5 。 概念应用程序：该应用程序提供了灵活的思考、规划和创作空间，具有无限画布、可调整矢量工具、专业材料以及以各种格式导出文件的功能等功能 4 。 从0到1设计应用程序：设计应用程序涉及了解业务、设计思维、颜色、风格和用户体验。建议探索其他应用程序，体验其流程，分析视觉影响，并考虑指导用户交互的元素 2 。 极简主义 UI 设计：极简主义应用程序设计注重简单、清晰、一致性和可用性。它通过将 UI 元素简化为其基本状态，有效地将形式和功能结合起来，从而提供干净直观的用户体验 1 。 这些来源提供了对应用程序设计流程、原型设计工具以及极简设计原则在创建用户友好界面中的重要性的见解。