项目描述：通过python脚本处理繁琐的办公流程，并监控系统可用性，解析系统日志的分析数据清洗状况，实现自动化解放双手，并通过邮箱或者短信预警。 1. 监控系统页面是否正常和运行 2. 将日常操作数据流程、excel文件等，使用python脚本实现，将日志或者数据解析到excel表中或者oracle数据库中，并定时发送至邮箱。 3. 使用twilio将预警信息发送至短信或者使用smtplib将预警信息发送至邮箱

使用她可以像PostMan一样进行单个或多个接口调试，或像JMeter一样使用逻辑控制器组件对案例步骤进行流程控制。 测试案例当然少不了期望断言的设置，她可以方便的为请求接口设置期望断言和脚本断言。 她同时也提供了例如定时器、变量定义、脚本等工具组件，您可以使用不同类型的组件编写出丰富测试案例场景。 您还可以为项目配置定时任务来周期或定时触发执行。

涉及技术：Spring、SpringMVC、MyBatis、Dubbo、Zookeeper、Freemarker、redis。 项目描述：线上B2C平台；基于Dubbo服务中间件系统之间交互实现SOA分布式架构开发；前端采用angularJS+BootStrap；后端采用Spring+SpringMVC+mybatis；使用redis集群与solr技术减轻数据库访问压力；利用ActiveMQ进行模块间异步通信降低耦合；使用Nginx反向代理实现负债均衡。 功能实现：门户、搜索、详情、秒杀、购物车、订单、单点登录、用户中心、帮助中心、用户论坛。 项目职责：参与需求分析、设计、接口文档编写、第三方接口平台调研对接。 项目亮点：基于cas实现单点登录系统。

在左侧列表框，可以显示出当前连接的串口设备。 可以通过双击打开设备（或者点击下面的Open打开设备） 状态栏有相应的提示信息 点击Clear可以清除计数和接收的数据 New Line默认添加 "\r\n"，判断结束标记也为 "\r\n"，默认阈值为 1，请按自己需求更改 其他待定，暂使用良好，暂未发现Bug和需要改进的地方，若需新功能请自行按需添加修改。

前端技术：Vue、TypeScript、Ajax、node.js。 后端技术：SpringBoot、SSM、Nginx、WebSocket、Shiro、Nacos、PostgreSQL、Redis、MongoDB。 功能实现：客服管理中心、销售管理中心、线上线下市场中心、学员管理中心、后端班主任中心、营销中心、财务中心、系统管理。 项目亮点：接入第三方自动外呼系统；上线学习报告报表（当月销售人均业绩增加8.62%）；开发自动批改Scratch作业服务（82%批改率、显著降低后端人力批改成本）；产出电话号码脱敏方案（解决用户信息泄露问题）。

此项目主要是自动登录京东淘宝网站，定时获取京东、淘宝上自家店铺的商业数据，解析清洗到数据库中，供产品进行分析定位。并将程序运行状态通过dingtalk发送到钉钉报警群进行监控。 开发环境：python+selenium+pyppeteer+msyql 1. 使用selenium，自动输入账号密码进行登录，操作滑动进行图片验证，循环自动登录淘宝网站店铺，通过操控页面元素点击按钮等，分批获取指定tab页上的数据，将数据解析清洗到mysql数据库中。 2. 使用pyppeteer，自动输入账号密码进行登录，操作京东页面上的滑块登录，循环自动登录京东网站店铺，通过操控页面元素点击按钮等，分批获取制定tab页上的数据，将数据解析清洗到mysql数据库中。 3. 通过dingtalk模块，将预警信息发送到钉钉报警群中。 难点：京东、淘宝登录时可能会滑块登录验证，淘宝滑块可通过selenium+自身模块的防验证函数+指定版本chromedriver；京东滑块可通过pyppeteer+cv2+指定版本chromedriver

项目描述：此项目是一个多渠道网络舆情作战分析、 评估、 监控系统，根据各渠道流文本数据分析计算其敏感度、 影响力等指标进行监测及预警，评估用户价值体系，培育虚拟士兵进行发帖、点赞等操作。 基于 Flask 框架开发， elasticsearch 存储海量数据以及使用 vue 进行前后端分离模式。 开发环境： Linux+Flask+elasiticsearch+Mysql+Uwsgi+Nginx 1. 负责完成用户登录模块、监测预警模块、状态评估模块以及上报模块后台开发； 2. 维护服务器各项目、 数据库以及定时任务的稳定运行；

曾在前海核桃有限公司做智能手表的开发； 当时主要负责蓝牙的驱动以及日常功能的维护； 自己也有一套影像的学习资料

项目描述： 该系统是对患有慢性疾病（如糖尿病、高血压、冠心病等）的患者进行综合管理和个性化服务的saas平台。 其中包含的模块有：首页、患者管理、健康计划管理、随访管理、健康宣教、风险评估、消息管理 职责描述： 1. 接入xxl-job对患者定期随访推送公众号消息，调研接入第三方腾讯问卷下发作答回收 2. 血糖仪、血压计等设备接入、数据收集、接入企微客服月报告发送 3. 消息推送和提醒：将随访计划和随访记录通过短信、微信等方式推送给医生和患者，实现消息推送和提醒的自动化和个性化。 5. 处理RocketMQ 消息堆积（创建新 Topic）等日常问题

在某手机品牌，将项目camera部分给到了我司；我为项目的负责人，对于HAL与kernel都有涉猎； 对于算法后处理的框架有熟悉； 因涉及保密 无法发作品

1、手机、平板camera影像的维护升级，快省稳的问题都有涉猎； 2、功能的集成如：MTK与Qcom双摄d的导通、算法集成都有做；独立集成过Morpho的算法

所用技术：主要采用 Springboot, SpringCloud,Mybatis 框架，数据库采用 MySQL，redis 项目描述： 该项目是为了方便公司生产人员熟悉和学习公司业务以便作业的背景下进行开发的，项 目主要分为前台学习平台和后台管理平台，前台分为知识地图，知识库，课程库和个人中心 四个模块以便员工学习和考试，后台主要管理前台各个模块以及人员权限的分配。项目基于 顺丰云搭建集群,使用 Springcloud 微服务框架进行开发的，服务主要分为基础服务（认证、 人员、权限、组织等）,考试服务模块,通用服务（点赞、评论...）,知识服务（知识、学习 地图、学习地图集等）,培训服务（项目、课程、学习地图等） 责任描述： 1， 考试管理：试卷创建功能（自动选题，手动选题），多人阅卷功能，学员考试功能， 成绩汇算功能 2， 课程管理：创建课程功能，使用丰声接口实现文件预览功能（word,pdf，PPT，Excel）， 使用腾讯云接口实现视频播放功能 3， 题库管理：创建题目（单选，多选，判断，填空，问答题），题目的导入和导出

所用技术：主要采用 Springboot, Dubbo,Mybatis-plus,Nacos,数据库:MySQL,MongoDB 项目描述： 项目主要依托于扬泰机场建设过程中，将建筑过程的生命周期进行数字管理化，项目重 要分为：系统管理，招标管理，设计管理，造价管理，质量验评等模块组成。 我主要负责的是质量验评模块，该模块的主要功能就是在机场施工完毕之后，施工监理 检查施工人员施工是否按照施工标准就行施工，参考项目的标准，检查是否合格。项目工序 配置，指标库配置，检验批划分，App 端检验批填报，检验批抽查等功能！ 责任描述： 1.和需求方沟通需求，梳理需求，并设计功能整体的逻辑。 2.根据功能设计数据库表结构 3.负责项目质量验证整个模块开发和功能进度的把控 4.通过设计模式优化项目中审批功能开发 5.项目代码版本的设计及管理

所用技术：主要采用 Springboot, SpringCloud,Mybatis,Nacos,数据库:MySQL,Postgresql 项目描述： 该项目是为了方便道路 POI 生产人员更好作业和优化老平台部分功能的背景下开发的， 平台目前管理主要有 5 个产线,每个产线分为六个部分，创建大任务，作业，内检，质检，仲 裁和回库，项目的主要流程就是通过 xxl-job 读取文件创建大任务，作业员领取任务根据地 图实际情况进行核实进行作业，作业完后提交给内检员作业，内检员检查完后提交给质检员， 质检员作业完后流程结束，在作业期间作业和内，质检人员产生分歧交给仲裁进行处理，作 业完之后进行回库。 责任描述： 1， 项目中后期项目需求讨论，项目进度的把控，项目代码版本的管理 2， 参与数据库的设计以及后期数据库的优化 3， 通过 xxl-job 调度平台进行创建大任务并使用工厂模式优化任务的创建 4， POI 各个产线的作业，内检，质检，仲裁和数据导出功能 5， 使用 ES API 实现搜索功能 6， 项目的部署和实时解决试生产和生产问题

通过卷积神经网络和循环神经网络实现验证码识别，对于训练神经网络，batch size 的大小会对模型的训练产生影响，不是越大越好。这是因为 batch size 的大小影响到模型参数的更新方式和更新频率。 较大的 batch size 可以在每个 epoch 内处理更多的样本，从而使梯度下降更新更加稳定，减少了训练时的波动。此外，较大的 batch size 还可以利用 GPU 并行计算的能力，从而加快训练速度。 但是，较大的 batch size 也会导致一些问题。首先，较大的 batch size 可能会导致模型过拟合训练集，因为模型可能会过度依赖于训练集中的噪声和特定样本的特征。其次，较大的 batch size 可能会降低模型的泛化能力，因为模型更容易学习到训练集的特殊性质而忽略其他可能的特征。 因此，在实践中，选择合适的 batch size 是非常重要的。通常情况下，建议选择较小的 batch size，例如 32、64 或 128，同时可以利用优化器的动量等技术来提高训练效果。如果内存和计算资源允许，也可以适当增大 batch size。但需要注意，不同的模型和数据集可能

使用了wav2lip，人脸超分辨率等模型，使用了openvino加速库，使得在cpu环境下也可以做到较为快速的推理。同时由于对原视频进行了超分辨率的提升，使得最后生成的嘴部模型效果优秀。

1.主要依托深圳交易集团pc端数据进行展示 2.为了方便用户分享信息，我们可以添加微信分享功能。用户可以通过点击分享按钮将信息分享到微信的朋友圈或给好友发送。 3.为了更好地分析用户行为和优化系统，我们可以添加数据埋点功能。通过在系统中关键位置插入埋点代码，我们可以收集用户的点击、浏览等行为数据，然后进行分析和统计，以便提供更好的用户体验和优化系统功能。

1.主要功能是让协会会员缴费，并且会员在缴费之后可以通过观看视频学习。 2.为了方便付款，我们可以添加微信支付功能，让会员可以通过微信支付完成缴费。 3.我们使用Spring Boot作为后端框架，结合Redis和MySQL来实现数据存储和缓存。同时，使用H5作为前端技术，可以实现网页界面的开发。这样，会员可以通过网页访问和使用协会的缴费和学习功能。

1.使用Elasticsearch解决全局搜素问题 2.使用Activiti工作流解决流程问题 3.使用redis解决缓存问题 4.是一个cms系统，有定时任务，发布静态页，爬取各个官方网站数据，模型配置，工作流设置

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