本项目主要为区政府提供考勤服务，并且提供出差申请，外勤申请，假期申请，加班申请等。并且提供考勤组，可以对考勤组特殊人员提供特殊考勤方式。并且有考勤统计可供管理人员直接查看

用VC实现了卷积神经网络 Lenet5 深度学习，训练数据集MNIST，测试集错误率可以到1.06%，深度神经网络层调用CUDA和CUDNN加速运算。神经网络结构定义用xml文件实现。 程序文件上传到了网址，这个网址的程序是没有调用CUDA和CUDNN的版本： https://download.csdn.net/download/ggw007/85837600

1.对信号收集仪的数据进行双谱分析，呈现出以时间、频率、幅值的三维可视化分析结果，并对每次分析的信号进行均值、方差、偏度、峰度、信息熵的波形参数进行统计。 2.个人作品。

1.本平台实现了对传感器的监测数据进行各类危险指标计算、融合指标分析、危险等级划分及预警。 2.本人负责后端功能开发、界面GUI开发。

1.该平台实现了对矿井瓦斯地质图中瓦斯参数自动提取、含量及压力参数的相互转换。 2.开发中使用dxfgrabber、pyqt5、pandas、ezdxf等工具。

项目为物联网项目大体分为服务端WEB端 服务端：使用GO语言开发，负责与设备端的通信，数据协议的解析/处理/分析 WEB端：后端使用Java语言开发，框架使用springBoot+mybatis+mysql+mongoDB，前端使用VUE+ele 本人主要负责Java后端接口开发

对工厂测试较为熟悉，有过多年的工厂测试软件开发经验，仪器控制，GPIB，UART,Socket，多线程等掌握较熟练，硬件控制，上位机开发

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LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络，由Yann LeCun教授于1998年的论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中提出，本文代码是《Tensorflow 实战Google深度学习框架》6.4.2小节的例子(与论文中的深度学习网络有一些不同), 由于环境不同做了一些修改，可以正常运行。原代码中注释都省略了，详细注释参考原书籍。 源代码粘贴在网址： https://blog.csdn.net/ggw007/article/details/131041812?spm=1001.2014.3001.5502

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GAN包含有两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型(discriminative model)。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的（真实实例来源于数据集，伪造实例来源于生成模型）。生成器（generator）试图欺骗判别器（discriminator），判别器则努力不被生成器欺骗。模型经过交替优化训练，两种模型都能得到提升，但最终要得到的是效果提升到很高很好的生成模型，这个生成模型所生成的产品能达到真假难分的地步。 项目是使用的百度飞浆paddle深度学习平台框架，生成的模型可以根据一段高斯噪声生成手写数字图片，项目链接地址： https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6859512?contributionType=1&sUid=4878658&shared=1&ts=1711115648705

其主要面向客户（银行）以及个人用户，其主要包含 web 端、app、客户端、h5、公共服务中心，并且实现了多租户之间的数据 隔离以及开放客户深度定制功能。主要包括项目管理，产品管理，客户端里， 库存管理，订单管理（diy 订单、批卡订单）智能客服，订单签审等。对内同 时对接了公司三十多个子系统

本系统包括新增商品模块, 基础信息模块、进出库模块、销售模块、库存管理模块。售后跟踪等。库存模块主要用于处理库存管理中的各种业务 ，如库存调拨商品、调价、商品数量分拆、库存盘点、库存商品管理、库存警告等。 技术栈：vue、elementUI、axios、 html、scss、echarts、es6 主要职责：商品添加编辑 , 订单管理 ，仓储管理 ，资源管理 ，用户管理 , 商户管理 主要职责： 1. 负责使用 GIT 版本控制工具以及项目的脚手架 ，对项目进行环境的搭建与项目的管理。 2. 使用 vue 路由懒加载配置路由 提升首次加载速度提升用户体验。 3. 使用 vue 的路由导航守卫结合 vuex 完成了页面的鉴权。 4. 使用 axios 进行二次封装设置全局 loading 和对响应数据进行初步处理并且封装 api 请求。 使用 Es6 语法来对项目的代码进行一定的优化 ，确保代码高效与简洁。

项目简介: 某连锁门店零售定制开发票系统 功能简介: 客户开发票:分为会员开发票和非会员开发票,门店会员的开票信息会被保存,下次可以读取开票信息继续开票,非会员每次都需要重新输入开票抬头. 门店开票操作:门店只能开自己门店的销售数据(会员可能在多个门店购过药，不能在一个门店把多个门店的销售数据开了) 门店账号登录:直接使用ERP账号密码登录 开票规则:可按单开票,可同时勾选多单;按明细勾单,可同时勾多单,单次开票可开销售单的部分数量和金额 本项目后端代码由本人全部编写 运行环境:最新.NET8运行时,可跨平台,可部署于各种操作系统的服务器 缓存:Redis

首页布局, tabbar 页面配置, 搜索模块, 购物车模块 ,商品详情模块 主要职责 : 1. 根据设计图还原页面， 2. 使用 iview 组件库帮助快速开发 3. 封装 uni.request 请求接口 4. 打包发布小程序 ，apk , H5

项目简介: 企业B2B商城.购方企业注册账号需销方审核资质才可以购买商品,该项目为定制扩展项目,商城所有基础资料和库存数据实时从ERP库获取,无需数据同步,保证数据实时性,商城功能独立库. 功能简介: 账号管理:账号分后台账号和客户账号.后台账号为企业内部人员账号,主要负责平台运维和数据查询.客户账号仅可登录小程序和PC商城. 商品管理:基础数据实时来自于ERP库,扩展信息可维护商品图片,推荐商品,精品,促销等 控销管理:可以设置某些商品只针对某些客户进行销售 促销管理:可针对商品设置买赠打折等促销活动 优惠券管理:可发放新人券,商品券,满减券等,可直接发放,活动发放,或者订单满额发放 订单管理: 客户注册:客户注册账号后,需完善资质资料,提交后,卖家后台审核通过后方可购买商品,每个用户可以拥有多个客户身份,通过切换身份下单不同企业的订单 数据同步:客户下单后订单实时生成到ERP端,ERP端出库后,出库数据会展示到订单发货详情 支付管理:分现结支付和货到付款,客户管理里可设置某些客户是否必须现结在线支付 本项目后端均由本人个人编写 环境环境:.NET8运行时,可跨平台部署,可部署于

长沙市非税缴费公共服务平台是一个为长沙市居民和企业提供非税收入缴费服务的在线平台。主要包括微信公众号和支付宝生活号移动端，以及数据PC管理端，支付渠道包含微信、支付宝、云闪付、和包支付。整体架构采用前后端分离模式，前端vue，后端springboot，数据库oracle，缓存数据库redis，消息队列RabbitMQ。

项目整体分为websocket网关，用户在线管理，站内信配置，业务发送站内信，接收到站内信后将信息传给pc页面。 websocket网关实现了超时检测，断连检测，js端实现了断开重连。 站内信配置基于表达式语言，可以使用通配符，自定义内容。 站内信发送实现了用户离线和新用户注册后接收需要的站内信。

1. 项目介绍：主要是展示公司天猫、抖音平台各旗舰店的经营情况和各指标数据 2. 负责项目的前端可视化主开发工作，还原 UI 设计图并使用响应式布局适配H5端及 PC端。 3. 使用 Vue.js、VueRouter、Vuex、Vue-CIi 进行开发，使用 Echarts.js 绘制图表。 4. 使用 keep-alive 对部分页面进行缓存，优化用户使用体验。 5. 接入企业微信，根据登录的用户所在的用户组进行权限控制。 6. 通过按需加载来解决页面数据量过大而造成卡顿的问题。

1.项目介绍：该项目主要是配合公司的 IPC 产品使用，利用 Vue/Vue3+TypeScript 框架进行开发。项目涉及的核心功能包括监控实时视频播放、回放视频播放，以及 AI 检测区域绘制等。 2. 功能特点 ①监控/回放视频功能： ● 码流传输：使用 WebSocket 技术进行码流传输，确保视频数据的实时性和稳定性。 ● 播放技术选择：根据码流分辨率和视频编码（如H265或H264）选择最佳的播放技术。对于高分辨率或H265编码的视频，使 用基于 QT 开发的 Windows 插件播放；对于低分辨率或H264编码的视频，则使用 WebGL和 MSE 进行网页内播放。 ②AI 检测区域绘制：通过 Canvas API 实现检测区域的绘制功能，支持多边形、矩形、检测线段、数据表格等多种绘制类型。 此外，还包括车辆/人的检测框绘制。 2.工作亮点 ①Canvas 库开发： ● 业务导向设计：针对项目的实际需求，设计并开发了一个 Canvas 绘制库。这个库不仅满足了当前项目的绘制需求，而且为未来的相似业务提供了快速开发的基础。 ● 高效复用：通过绘制库的使用，