N4-乙酰半胱氨酸（AC4C）RNA是一个具有挑战性的数据集，因为它很难观察AC4C的过程，并且其类别极不平衡。而且高度封装的集成模型可能无法很好地用于该数据集。AC4C现有的最佳模型可能无法实现研究中更精确的预测，并且模型的大小使应用受到在线服务器形式的限制。为了解决这个问题，我们提出了ResVariant结构，并使用带这该结构的自编码器（AE）进行训练和应用，我们称这个模型为AEResVar。本文提出的AEResVar模型由编码器和解码器组成。该模型的特殊性在于解码器中的ResVarant层，它通过添加完全连接的隧道来增强解码能力。另一个特殊点是解码器使用编码器Dense输出作为输入，由于对解码器中激活函数的反向分析，这使得其包含更多的边缘信息。 我独自完成了该项目周期在三周左右。项目链接见：https://www.kaggle.com/code/spike8086/improving-representational-ability-in-ac4c

主要是为了在直播招聘中使用，用户通过平台进行建立联系后通过客服人员进行上传附件建立并进行解析建立，运营端可以进行新增公司和对专场得控制，专场是为了对一些招聘会进行使用的，还可以进行对职位的下架的操作，也可以对简历进行上传解析简历的操作。企业端可以进行查看候选人的简历信息，还可以新增、修改、下架职位等的操作。

客户提供需求和UI，小程序，大屏展示，管理系统，都是自己一个人开发。 后端用的node+express+mysql+redis+各种第三方api对接 管理系统：vue+elementUI+gis 大屏是自适应屏幕开发，vue+gis 小程序：uniapp

1.项目分为管理端、门店端、供应商端，对于使用者来说实现了智能预计补货数量、奖金排名、在线采购等 2.我主要负责管理端的门店管理、门店库存、门店排名、店员排名、单品排名、商品管理、店员管理、提成系数、排名奖金、个体执照、商品库存、商品转移、保证金等功能模块，前端技术使用的是uniapp、uview、后台是springboot

1.项目主要分类后台管理系统与小程序 2.后台管理系统主要业务为门店品牌、门店类型、门店管理等，后台使用ruoyi搭建 3.小程序主要是展示中奥旗下品牌与门店信息、支持打电话、导航等功能，前端使用微信小程序原生开发 4.部署为linux系统，docker、NGINX搭建 5.我负责整套系统的需求对接、页面设计、程序开发、程序部署、后期运维

1、项目主要用于爬取数据，并进行数据分析和保存 2、可以通过图片验证、滑动验证、九宫格等反爬验证 3、例如：通过输入“商品名称”，就可获得商品的标题、价格、销量、评价等

1.项目分为后台管理系统与小程序，两个系统，对于使用者来说主要实现了扫码自动开门，进店洗车，缴费结算后开门离场 2.后台管理系统主要功能模块为老板管理、门店管理、工位管理、洗车订单、充值记录、用户管理、管理员管理等 3.我负责硬件设备的开发与联调，小程序端与后台管理系统页面的搭建，硬件开发使用的是C、页面搭建使用的是uniapp、vue、uview、tailwind等技术

微信小程序主要架构使用了.net mvc开发，数据库采用了mssql数据库作为存储。小程序使用了uniapp css3 开发，实现了微信登录，微信支付，等功能，是个人学习的一个小程序！

个人网站，独立网站的策划，网站模板开发，web、H5移动端、微信小程序开发，网站主要架构使用了.net mvc开发，数据库采用了mssql数据库作为存储。小程序使用了uniapp css3 开发。

主要负责云健康网站的策划，网站模板开发，并参与了web网站、H5移动端、微信小程序开发，网站主要架构使用了.net mvc开发，数据库采用了mssql数据库作为存储。小程序使用了uniapp css3 开发。

1.项目采用了BS分布式微服务架构模式容器化部署，涵盖了终端管理、目标组管理、内容管理、素材管理、审批管理、栏位布局管理、系统设置和播放统计等九大模块。其中，终端管理模块主要用于管理银行各分行、支行、网点等设备，包括交互屏、手写屏、展示屏、ATM、智易通、跑马屏等设备的维护和在线升级。目标组管理模块可对各种设备对应的栏目进行分组管理，方便下一次发布。内容管理模块主要用于上传并审核通过的素材进行发布、上下架等功能。素材管理模块主要功能是对上传的各种素材进行管理，包括图片、视频、互动素材等，并对这些素材进行播放控制，按时间周期进行轮播、插播，可对上传的图片与视频进行转换，图片统一转换为PDF，视频统一转为H.264编码的Mp4等功能。审批管理模块通过对接银行的GUIP系统，对上传素材进行多级审批，通过后才可下发到各个终端设备。栏位布局管理模块的功能是可灵活定制各个终端设备的播放样式，可多栏位，每个栏位可指定不同分辨率，不同的高宽比。系统设置模块主要进行全局总分行等一些系统参数配置，例如分行的素材服务与设备服务地址。播放统计模块主要功能是统计全国各分行、支行、网点实时播控数据，按不同维度进行

项目主要为⽤户提供船舶实时的卫星、岸基信号 的查询，船舶货物追踪查询，铁矿⽯、焦煤、动⼒煤等⼤宗商品的发运、到港、库存等主要数据，信息更新及时、准确。 个人业绩： 1. 应⽤H5+C3+Element-ui+ECharts根据设计图实现⻚⾯布局； 2. 应⽤vue-router技术点编写路由组件，并根据需要实现组件间的跳转和切换； 3. 把重复应⽤的组件进⾏封装,减⼩项⽬体积，提⾼应⽤加载速度; 4. 应⽤token实现单点登录； 5. 使⽤localstroage、sessionstroage存储⽤户权限，在导航守卫判断，控制路由跳转; 6. 应⽤props,⾃定义事件,slot实现组件通信; 7. 应⽤axios实现前后端通信,通过配置devServer进⾏服务器代理解决跨域问题; 8. 使⽤vuex存储⻚⾯展开状态； 9. 使⽤for循环及continue解决表格的n级筛选、筛选项动态⽣成的问题等； 10. 开发附属产品：微信⼩程序、公众号⻚⾯、app(uni-app)； 11. 开发相关拓展项⽬（http://qtxy.gogotrade.info）。

1.完成了学生自助完善报名和问卷调查模块，运用element-ui表单等组件与axios调用接口实现页面，保存用户信息。 2.完成学游路线、学游计划模块。调用后端接口，通过vuex状态管理数据，实现了头部的五种筛选功能、数据的懒加载、热门排行等功能。 5.与后端开发协作确定接口统一标准，确保前后端数据有效对接，参与项目后期的测试以及 bug 的修复和维护，封装公共组件，并维护相关组件库 。

项目分为借款，贷款，投资标的，社区，风控，银行存管，实名认证，活动等功能 负责标的，风控，银行存管，活动等功能的开发设计，使用java，spring MVC ，spring， mybatis ，hibernate等等技术栈 达到可以借贷，可以投资标的等功能

模拟坦克大战，主要是功能有敌方坦克自由移动，自由攻击，还有主坦克控制移动，主动攻击，墙体掩体等功能， 使用java 语言开发，简单模拟坦克形状，发射炮弹等，通过键盘控制坦克，从而达到坦克攻击，移动等游戏特点，

区块链货币交易项目，有移动端，web端以及管理后台，主要功能有登陆、货币交易，货币库存管理等功能，项目中主要负责的功能，登陆，货币购买，货币库存等管理功能

项目描述：针对心电图数据（可扩展至多元时序数据），先进行数据增强操作，随后通过傅里叶变换将时序数据扩展至二维空间进行分 析，从而更加充分的学习时序数据周期内和周期间的变化。最后将得到的二维图像输入到优秀的视觉网络中进行分类。 负责任务： ➢ 对 PTB 诊断心电图数据库（PHYSIONET）中心电图的数据增强，包括随机频降、随机周期掩码等。 ➢ 通过傅里叶变换获取心电图一个波形的周期，根据周期对心电图切割将心电图转换为 2D 图像。 ➢ TIMESNET 中的 INCEPTION 网络替换为不同的视觉骨干网络尝试，例如 RESNET，CONVNEXT，SWIN TRANSFORMER 项目亮点： 通过数据增强后，TimesNet 在 PTB 心电数据集上的准确度达到了 93.5%，优秀于传统的 CNN 模型（90.1%）和基于 transformer 改进的 Gated-transformer 模型（91.2%），达到了最佳性能。相比之下，TimesNet 统一了 2D 空间中的时间 2D 变化，这便于通过 2D 内核学习信息表示，从而有利于需要分层表示的分类任务

下面是我从我参与的竞赛中选出的一个印象比较深刻的竞赛进行一个讲解。赛题是“二手车的价格预测”，首先对数据进行一个数据清洗，包括对日期等非数值数据类型进行转换，处理缺失值和异常。然后采用特征工程的方法对原始估价训练数据进行处理，包括对非正太分布的回归目标进行对数化转换，对数据中的连续值特征归一化，对数据中的分类特征进行特征编码，对原始数据进行特征构造并进行特征提取，以便增强模型的表达能力，获取更好的训练数据特征； 然后，基于提取的特征分别使用随机森林、LightGBM和XGBoost模型，采取五折交叉验证法对训练数据进行拟合，得到各特征与二手车价格的关系，最后采取Stacking模型融合的方法将上述三种模型的预测结果赋予不同权重，结合它们的优点建立最终二手车价格预测的模型； 结合实际情况和上述模型的输出，根据回归树模型的特征选择，选出影响二手车保值率的几个特征，并进行定量分析。 最后在答辩中入围特等奖，全国2687支队伍中综合排名第五。

我们将模型部署于ModelArts平台上，并融合了对象存储OBS、云硬盘EVS等多项华为云技术构建了功能体系完整的系统。 后端从前端接收用户上传的数据，可由用户选择分布式推理或者单机推理两种推理模式，不同模式的检测结果对于用户来说是一样的，用户无需关心底层的具体实现。后端将结果反馈回前端进行可视化。

一合商城是为合景泰富集团提供的商城类app，为合景一合会员提供全场景品质生活平台。让用户可以在合景生态内通享全业态提供的权益、福利与积分兑换。目前用户量达到200w+，日交易额w+ 我个人独自进行的Android端开发。