比赛目标:解决高通量藻类细胞检测的实际挑战，开发针对性的目标检测算法。 测试性训练及数据分析：使用小规模faster_rcnn网络快速训练出一个网络，评估效果后，绘制标注框面积概率密度曲线并使用k_means聚类分析，得到合适的锚框尺寸。 模型融合：同时训练3个不同结构的faster_rcnn模型以应对不同的藻类细胞，而后参考MNS算法进行模型融合。 强化训练：对训练图片进行测试，提取其中训练效果差的图片进行强化训练 结果：模型最后的预测取得了很好的效果，能够检测并预测出90%的藻类细胞

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1.使用爬虫技术追踪给定订单的预计到达时间，对快要到达的订单做预警还有对异常订单进行提示 2.涉及技术：由于多数外国物流公司都有反爬，涉及到了解密，小程序反编译，js逆向分析等

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为工地工程提供线上办公平台 本平台包含后台管理系统 行政管平台 APP 小程序等 其中后台管理系统 行政平台的主体框架，公共组建及90%的业务功能均由我负责；PC项目实现组件化 app小程序20-30%的工作由我负责

本项目为公司自研产品，主要是自定义工作流 主要核心功能表单编辑器，流程编辑器（图1为业务人员使用流程编辑器及表单编辑器编辑的某业务流程）验身功能为报表无码编辑，可视化屏的无码编辑 目前已上线主要适用于无人HR，仓库的进销存管理等

独立负责后台管理平台 其中使用到了角色权限管理结合路由守卫，图表展示，商品管理，人员管理等 因已上线 无账号密码故截图为部分代码

使用爬虫框架自动获取某电影平台上的电影信息并持久化到Mongo DB中。整体操作在遵循robots.txt规范之下完成整个过程，同时也控制了执行频率避免了对对方平台产生攻击效果。

为某应用辅助获取最新某票信息，方便下单使用。整体符合robots.txt规范。 整体分封装到一个类中，直接根据账号信息和输入的出发城市和到达城市还有对应日期，自动检查对应平台相应票务信息并返回。

一站式在线流媒体平台。个性化推荐，多种语言支持， 应用商店上传，应用程序图标设计，启动画面，广告网络整合。

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1. 项目模块： 数据预处理模块：这个模块负责对训练数据进行清洗、标准化和预处理，例如删除无效数据、分割数据集等。 模型训练模块：这个模块负责定义GPT模型的结构和参数，并使用训练数据对其进行训练。选择TensorFlow来实现GPT模型的训练过程。 模型评估模块。 应用模块：搭建一个视频自动生成程序。 2. 我的任务： 爬虫并进行数据预处理；使用分布式训练来加快训练速度；超参数调优：GPT模型具有多个超参数，如层数、隐藏单元数等。调整这些超参数对模型的性能和效果至关重要。你可以使用交叉验证、网格搜索或自动化调参工具来优化超参数选择。 过拟合和模型调优：GPT模型可能会面临过拟合的问题，即在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。你可以采用正则化技术（如dropout）或早停策略来缓解过拟合，并进行模型调优以提高性能。

门窗设计系统2D设计图转3D场景渲染， 主要业绩: 1. 从0开始完成设计系统结构， 2.分组门窗动画， 3.门窗2D设计器转3D世界坐标 4.门窗，对开门，肯德基门，窗纱门把手等的动态加载和坐标计算。

一个简单的MySQL工具,有以下功能：查看表，创建表，删除表，查看表构成，导出表，查看表下记录，在表下插入值

界面使用tkiner进行开发，数据保存在云服务器的MySQL上，有变动分数，分组，新增/删减学生，查询分数，个人积分排名，分组积分排名，变动积分规则这几个功能

项目分为文章、问答、知识库、用户积分统计、排行榜、后台管理、智能问答等模块 用户可以将平时的知识经验形成文字通过文章发布在社区中，提供其他用户学习； 如果发布系列的文章可将文章发布到知识库中，打开知识库可以看到所有相同系列的文章；方便其他用户进行学习 如果在工作中遇到无法解决的问题可将问题发布在问答中，在问答中可以邀请某个指定的用户进行回答，邀请之后会给回答者发送一条飞书消息，提醒他回答相应的问题 我负责后台文章、问答、知识库、知识库相、后台管理中的缓存管理相关功能设计与开发，以及社区中与飞书的对接

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服务端传递搭建和客户端上传图片都是我一个人搭建的 这个还有内穿功能可以不经过服务器 直接将客户端的手机图片传到本电脑上

autojs自动化脚本开发远程控制，服务端客户端开发都是我一个人做的。 autojs安卓脚本的模拟手动自动化没有解决不了的问题。