系统以前后端分离版本的若依框架为基础 1. 负责登录模块的双因素认证开发 2. 负责落后电池的判定及申报功能 3.负责落后电池更换的审批功能
1280web
我们搭建的数仓分析系统,通过对数据的采集,汇总,清洗,分层挖掘,复杂的分析,找出可以帮助企业领导改进业务流程的数据支撑,对企业的运营有着指导性的作用,最终达到通过大数据技术提升公司的业绩,及市场占有率
1350IT
1.负责搭建后台,完成基础表格的CRUD功能 2.负责集成MinIO,将上传的全景图片保存到MinIO服务器 3.负责场景图的上传及场景数据上传 4.负责场景数据格式转换,将前端传来的(x,y,z)坐标等数据转换成相应的角度、距离数据。
2450VR/AR
二代商城的后台升级开发,对于用户的行为实现的功能:线上顾客的产品浏览,产品搜素,注册,单点登录,注销,购物车商品添加,商品合并
1850零售电商
M-SPEAKER可以将您的Android手机变成PC WiFi或USB扬声器。手机和PC必须在同一局域网(通过WIFi)或通过USB连接,并同时运行M-SPEAKER。
1720android
用于工厂数据可视化分析,检测数据 主要应用h5.css.js.vue.echarts等技术 预警功能开发 数据实时更新,webscoket 页面设计
1370
改页面主要用于展示日报数据,作为工厂早报模板,用于总结及改进工作方法 主要使用js.h5.css技术进行开发设计 ajax后端联调,改数据接口
1390
针对工地中基于视频的安全检测问题,开发和搭建基于数字图像处理技术、机器学习技术的工人穿戴是否合规以及工地周边是否有人偷挖资源的监测平台,目的是监测工地中关于工人是否安全作业的情况以及工地周边的情况,提高生产过程中的安全性和资产的安全性 项目职责: 主要负责产品的设计、开发;设计整个系统的架构; 设计系统的软件结构;开发系统的检测识别部分; 项目业绩: 在设计阶段,主要设计了整个系统的总体架构以及软件架构和各个模块; 在开发阶段, 首先收集了关于是否佩戴安全帽的数据集,通过深度学习完成了数据集的训练,生成了可以判断工人是否佩戴安全帽的模型,以及可以判断人的动作是否是可疑动作的模型;其次开发了软件部分,将生成的模型运用到软件工程中,并将程序移植到 AI 开发板上,形成产品;
3100python
百战旅游网: 门户网站,前端页面进行旅游信息查看与信息访问,管理端通过前端用户注册获得用户信息并进行实时跟进
1110H5网站
cocos开发的链游 有签名登录 充值提现,开盲盒等功能,多语言,登录是通过签名数据确认用户是地址的拥有者,登录后可以看到用户信息
2330
主要负责后台的接口开发,可兼职前台vue,jquery等,以及一些便捷小工具开发,熟练使用spring相关框架,redis,nginx,kafka,rabbitmq等中间件,拥有5年开发经验
1140H5网站
完整可用 实现了新增项目、新增bug、修改bug、指定处理者、验收bug等功能 100%独立全栈实现,前端vue框架、后端nodejs、数据库MongoDB,结合了websocket技术实现了新条目自动刷新
2080前端
包含手机端信息录入模块和PC端信息显示模块 实现了最基础的信息录入、展示、修改、和最基本的登录系统 100%全栈独立完成,前端Vue框架,后端Nodejs、数据库MongoDB 本项目需求相对简单,所以只用了三到五天。
1500H5网站
基于EOS链的区块浏览,100%个人独立完成,响应式布局,兼容pc和手机端 使用技术:自建EOS侧链、EOS链接口、VUE框架。
2140H5网站
用于测量模型烧蚀,选定测量点,对图像进行图像处理,用激光扫描仪扫描高度,进行坐标转换,对比前后测量点的高度差,本软件集成了图像处理,硬件控制等
1130
es做搜索,mq同步,主用mysql ,喜欢代码量大,难度低的,ssm,和分布式都会,价格实惠,老板可以私聊商量,平时有工作,下班时间接单,保证质量,可以后期维护
990教育
新增商品功能 fastDFS主要架构的使用,文件存储 同步和访问 基于高可用和负载均衡 Tracker是FastDFS的协调者,负责管理所有的Storage Server和Group,每个storage在启动后会连接Tracker,告知自己所属的group等信息,并保持周期性的心跳,tracker根据storage的心跳信息,建立group==>[storage server list]映射表
1100电商
数据仓库的一个开发案例,在致是将一个业务客户表从临时层写入,过程中遇到性能问题,改用=游标,将数据逐条更新,解决性能问题
1790IT
ORACLE DBA常用SQL,清理表空间的SQL,以及排查性能问题的SQL,通过这些SQL,方便排查性能问题,方便日常维护表空间
1690IT
本系统是由SpringBoot+Vue+Hadoop集群开发,启动数据分析采用的是Spark,以本体论为基础,通过给用户打标签的形式,每一个标签都使用一个Spark Job的方式来计算,每一个Spark Job计算一个指标,最终合并成一个用户画像表。比如通过匹配用户的性别,给当前用户打上一个为男的属性标签,并把该用户id和男的id写入HBase表中,电商在做剃须刀促销时就会读取该标签的用户id进行推广营销。前端采用的时Vue前端框架和Echarts进行数据展示和系统的管理。
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