1、负责yolov5识别模型部署。采集图片，标注图片，训练识别模型，不断完善识别模型的准确性，部署应用到项目中。 2、参与项目的单元功能编写，例如图像拼接，图像分割，图像反色，水平镜像垂直镜像、文件导出等。opencv，分割图片表格，用tess-ocr识别文字。特征匹配，模板匹配。 3、通道式X射线数字成像检测系统项目是mfc框架，windows系统，X射线成像，工业视觉目标检测方向。 4、现场调试软件，与客户交流

该系统分为管理后台系统和前端小程序两部分。 后台管理系统主要使用springcloud微服务架构搭建。 前端小程序主要使用taro框架，结合h5开发的小游戏。 整个系统适用于零售或电商做营销活动，具备易配置，游戏库丰富，中奖概率随时可调整，整体活动数据可视化等优势。 可联系客服咨询详情，见下图。

1. 软件面向的行业和业务场景 该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。 业务场景包括： 人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。 游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。 教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 该项目包括以下主要功能模块： Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。 MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。 Residual Neural Network（残差

项目内容： 包含公司内部手机版本的oa系统，针对车辆基本生命周期的管理，还有各种审批等功能 拍卖app是会员端，主要功能是会员的汽车拍卖，购买下单等等功能 后台服务可以上拍卖，创建会场，会场监视，会员的管理等等功能。 职责描述： 1，负责拍卖app会场功能的开发以及优化，主要是由websocket+redis实现功能。 2，增加一个新型的现车拍卖会场，代码重构。 3，业务功能拓展，包含日常bug处理，老旧sql的优化。 4，辅助公司业务员处理异常数据，以及错误数据的回滚。

本爬虫项目的主要目标是实现对 [目标网站或数据类型] 的高效数据采集。通过定制化的爬虫程序，能够自动化地访问目标网页，可以大量提取关键数据，并将其存储到本地数据库中。涉及爬虫逆向、加密等技术。 经过的开发与测试，项目已成功稳定运行，并且会长期持续维护，本爬虫项目极大地提高了他们的工作效率，为他们的业务和研究提供了有力的数据支持。

1.解决业务人员实时计算操作难问题，无需代码化，业务人员只需在页面拖拉拽即可完成相应任务的构建。 2.解决实时离线任务可视化问题，可明确的看到任务的跑批情况，监控任务的正常运行。 3.支持多数据源数据接入，文件上传等 4.后端只要使用Java,Flink,Spark,Hive,HBase等开源大数据技术。

1.解决数据孤岛，数据碎片化程度过高问题。 2.解决数据质量和准确性难以得到保障问题。 3.解决无法识别与打通来自不同渠道上的同一客户问题。 4.解决来自不同渠道的同一客户难以得到统一的体验问题。 5.解决缺少商业决策、营销策略制定的依据问题。 6.该项目主要使用JAVA 加开源大数据技术如hadoop,hive,spark,flink,hbase，StarRocks等。

一、项目介绍 本项目是一个基于Vue框架和自研图形库的个性化DIY设计平台： 1. 个性化需求满足：用户可以根据自己的喜好和需求，设计独一无二的个性化产品，如衣服、手机壳、抱枕、相册、手提包等。 2. 设计过程简化：通过直观的图形界面和丰富的素材库，用户可以轻松地进行设计，无需专业的设计技能。 3. 多语言支持：平台支持多语言，满足不同地区用户的需求，扩大了用户群体。 4. 性能优化：针对DIY设计过程中可能遇到的性能问题，如图层处理、图形渲染等，进行了专门的优化，确保了流畅的设计体验。 5. 技术框架：利用Vue的响应式数据绑定和组件化开发，提高了开发效率和代码的可维护性。 二、演示地址 演示地址：https://diy.nicen.cn 英语：https://diy.nicen.cn/index/en 韩语：https://diy.nicen.cn/index/kn 越南语：https://diy.nicen.cn/index/vi 泰国：https://diy.nicen.cn/index/th 菲律宾：https://diy.nicen.cn/index/tl 印尼

为支持奔驰中国数字化转型战略，构建覆盖官网/APP/小程序的统一用户行为数据中心， 解决多端数据孤岛导致的画像模糊问题，支撑精准营销策略制定。 将高频业务场景（试驾预约/车型对比）封装为标准化埋点模板 通过字段级影响分析，降低需求变更引发的看板异常风险

该项目是本人其中一个创业项目所有代码功能都是我一个人独立完成的。 该项目已上架各大应用商店包括苹果Appstore。 短剧系统技术栈 均使用最新主流技术栈 系统后端：Golang 管理后台前端：Vue3 + TS + Vite H5网页版前端：Vue3 + TS + Vite 微信/抖音小程序：Vue3 + TS + Uniapp 安卓客户端：Java17原生 或 Flutter 两套可选 苹果IOS客户端：Swift5原生 或 Flutter 两套可选 支持客户端：H5网页，微信/抖音小程序，安卓APP，苹果APP（鸿蒙APP） 系统功能 付费点播、会员等级、会员分销、卡密、自动解锁、广告解锁剧集、广告收益分销。 影片管理、剧集管理、定价管理、版权管理、版权方管理、财务管理、提现管理、投流管理。 链接生成、检测链接、数据回传、推广统计、播放数据、流水记录、数据统计、在线客服。

1. 软件面向的行业和业务场景（25%） 蜗牛派单系统主要面向外卖配送行业。在业务场景方面，服务于外卖商家与配送团队。商家可通过系统接收订单、管理菜品、跟踪配送状态；配送团队的配送员能够接收派单、规划路线、反馈订单状态等，实现外卖配送流程的高效协同。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能（50%） 商家功能模块： 订单管理：实时获取用户订单，展示详细信息（菜品、数量、地址等），助力商家安排制作。 菜品管理：支持添加、修改、删除菜品，设置库存、价格等，及时更新店铺菜品信息。 配送状态跟踪：可查看配送员位置及配送进度，方便与配送员沟通。 配送员功能模块： 派单接收：接收系统分配的订单，查看订单及客户地址。 导航规划：提供导航服务，规划前往商家和客户的最优路线。 订单反馈：可标记取餐、送达等状态，反馈问题与商家或客户沟通。 系统管理功能模块： 数据统计：统计订单数量、销售额、配送时长等数据，为运营提供参考。 用户管理：管理商家、配送员和用户账号，保障系统安全。 3. 项目的技术选型和架构特点（25%） 技术选型：使用 Java 语言，基于 Spring Boot 框架开发

基于YOLO V5的西红柿品种检测平台是一个高效、用户友好的软件，它能够快速上传和处理图像，准确识别西红柿的不同品种，并通过直观的界面展示识别结果。平台支持批量处理和数据导出，同时平台具有百科全书，通过各种方法来向用户展示西红柿的各种科普知识、前世今生、品种分布、销售统计，此外，它还具备易于集成的API接口和全面的客户支持服务。 采用先进的YOLO V5深度学习模型，该模型以其快速、准确的目标检测能力而闻名，特别适合于图像识别任务。通过训练和优化模型，实现了对西红柿品种的高准确率识别，减少了误判和漏判的可能性。

我是从主界面开始设计把他们分成了5个部分，分别是首页，公司简介，学车条件，驾校实力和产品价格等，然后用div进行架构分为上中下，然后在导航界面使用等表格架构进行分类，和分成多个iframe界面进行介绍，最后在网页优化的方面使用css外部样式和JavaScript进行优化设计，同样的也是进行了分类分为上中下。

主要功能： 控制射频设备参数（频率、功率、时长），可有效改善皱纹 职责分工： ​1. 负责软件界面开发：基于Qt5设计设备控制面板、数据可视化仪表盘及治疗流程引导界面。 ​ 2. 负责软件流程控制：实现设备启停逻辑、参数动态调整、异常中断机制及数据存储功能。 ​ 3. 参与技术研讨：优化射频能量算法、硬件通信协议（如串口/UDP）及AI辅助治疗建议模块。 核心技术： ​ 4. Qt5界面开发：可展示用户治疗前后数据对比 。 ​ ​ 5. Python AI计算：调用轻量级模型（如TensorFlow Lite）分析历史数据，优化治疗参数推荐 。 ​ ​

该项目为隆胸模拟软件，主要功能为模拟用户选择的假体隆胸术后效果。 主要负责： 1. 负责软件界面开发 2. 负责软件流程控制 3. 参与项目技术研讨 技术： 1. QT5软件界面开发 2. vtk三维数据交互 3. 调用python代码进行ai计算

项目概述：该软件通过控制UR5e机器人进行水光注射、玻尿酸注射。 主要负责： 1. 负责使用QT进行软件界面开发； 2. 负责编写软件流程控制； 3. 负责调用Python进行AI计算； 4. 负责控制机器人进行水光注射，回避奇点等； 5. 负责调用串口获取压力传感器、行程传感器、水光注射机等进行数据交互； 6. 负责调用HTTP接口获取皮肤检测结果； 7. 负责参与机器人工具结构优化。

1 、本项目旨在设计一套数据质量报告开发方案 ，通过构建数据质量评估体系 ，实现对数据质量的全面监控和报告 ，以帮助企业识 别数据问题 ，优化数据管理 ，提升数据价值 ， 因此需要一套数据监控管理平台统一归档各系统来源数据 ，进行数据标准化监管 ，并 对外分发合格数据。 2 、项目使用hadoop 、hive 、spark 、datax 、dolphinscheduler 、S3 建设 3 、根据用户制定的质量规则 ，进行数仓开发 ，满足用户需求

项目使用uni-app+SpringBoot技术，这是一款跨平台闲置社区软件，兼容了Android端、微信小程序端、H5端： 首页模块：包括商品信息、商品搜索、商品分类功能 商品信息模块：包括商品详细信息展示、评论、点赞、收藏、举报等功能 消息模块：开发了用户聊天功能，还包括点赞与回复评论的消息通知 用户模块：包括管理商品、用户信息修改，以及“我的收藏”、“我的足迹”等功能

个性化照护是其显著亮点。依据患者病史、基因数据、生活习惯等海量信息，AI 照护师量身定制专属照护方案。从饮食搭配到康复训练计划，从用药提醒到心理疏导，满足个体差异需求，让每位患者都能得到最契合自身的关怀，增强康复信心与效果。 不知疲倦的特性更是一大优势。它可 24 小时不间断工作，时刻守护患者，尤其在夜间等医护人员相对忙碌时段，能持续监测病情，及时预警突发状况，保障患者安全，减轻医护压力，优化医疗资源分配。 而且，AI 照护师还能高效整合医疗资源。与医院信息系统无缝对接，快速获取病历、检查报告等资料，辅助医护人员全面了解患者情况，促进多学科协作，为患者打造连贯、高效的照护服务闭环，推动医疗服务向智能化、精细化迈进，为人类健康保驾护航，成为未来照护领域不可或缺的得力助手，开启智能照护新时代，书写医疗关怀新篇章。

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