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“创壹 ”主要面向以规模为中小型企业的 HR 拓展和销售业务 的SaaS系统。系统有招聘 、绩效 、评估 、人员管理 、运营端系统 管理 、人才盘点 等模块 ，解决 HR 在招人难 ，管理人员繁琐等痛点! 包含 HR 工作的全生命周期。 该客户所属于信息安全行业，竞争非常激烈。为保持竞争优势，需要大量招聘软件工程师来支持其研发需求，但面临两大困难： 1.行业内人才挤兑，大量的候选人简历等待筛选和评估，HR和用人需求部门需要在有限的时间内完成候选人的评估和完成招聘任务，规避因招不到人而影响公司发展。 2.需要一整套招聘管理系统来解决招聘全流程的需要，最重要的核心是满足对候选简历的筛选不会因为人工疏忽或人工主观因素的臆判而影响人才的精准需要。

游戏服务器分布式框架，目前适用于休闲类等轻量级游戏，扩展后也能支持一些轻度rpg或者mmo类型。框架采用golang作为底层语言，业务层采用lua脚本，周边工具后端使用python，前端使用react框架。框架的优势在于支持横向扩展的分布式设计，处理了登录，存盘，通信等常用功能，不需要业务层再重新实现，业务层使用lua作为开发语言，简单易上手，细节隐藏在golang层，功能开发者只需要专注于业务，无需过于关心底层实现，可以减少过往业务开发中频繁且繁琐的重复劳动，同时提供了周边工具方便调试。

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(1) 面向所有网购用户，可通过输入关键词，ai进行分析得到相对推荐的平台，并展示各平台的商品价格名字链接。(2) 仅有比价模块 ，使用方法（1，终端输入python manage.py runserver 启动服务器，2，在浏览器输入http://127.0.0.1:8000/cbv/pachong/chong/进入网页，输入关键词即可 （3)1.使用 Django 构建 Web 服务，2.使用 DrissionPage 作为网页自动化工具，用于模拟浏览器行为并抓取京东和淘宝的商品信息。3. 集成 OpenAI 提供的 deepseek-chat 模型接口，对京东与淘宝商品进行比价分析。 架构特点： View 层由多个继承自 django.views.View 的类组成，负责业务逻辑。 Template 层使用 Django 模板系统，完成动态内容渲染

《换吗》APP是由郑州换吗信息科技有限公司独立开发的一款集线上旧衣回收、商城换购、慈善关爱为一体的应用；APP面向用户提供不花现金即可实现衣旧换新，让用户可通过线上渠道便能高效率处理家中闲置旧衣物。此外，《换吗》APP协同多家国际品牌商推出相应产品的优惠政策，为用户提供更加丰富的换购体验。与此同时，《换吗》APP积极开展大众慈善关爱行动，不定期向远贫困山区、留守儿童、孤寡老人等弱势群体援助物资，用行动践行大爱。

1.本项目面向客户，提供了博客的前台后台，前台编辑博客信息，后台查看博客。可以轻松管理自己的博客及各种素材，界面精美个性，功能繁多，一个系统就可以管理多种类型的媒体文件。 2.相较于单一的博客系统，此系统还能管理图片、音频、视频及其他文件，还能随时使用热门的AI工具，加强个人文件的管理。 3.此系统采用B/S架构，每个用户的数据独立，用户数据进行加密保证隐私。

1. 用户与权限管理 多角色支持：患者、医生、管理员 用户注册、登录、登出 个人信息管理与修改 权限分级与访问控制 2. 患者端功能 在线预约挂号（选择类型、科室、医生、时间段等） 预约记录查询与取消 检查报告在线查看 历史就诊与随访记录管理 智能问诊与健康建议 3. 医生端功能 预约管理（待确认、已确认、历史预约、日历视图） 预约确认、拒绝、完成、取消、随访等操作 患者列表与详细病历管理 检查报告分析、编辑、打印 智能助手与医患沟通 4. 管理员端功能 用户管理（增删改查、重置密码、角色分配） 系统配置与参数管理 操作日志与系统备份 角色与权限管理 5. 医学影像分析 支持 nii/nii.gz 格式医学影像上传 智能诊断分析（集成深度学习模型） 自动生成诊断报告 影像与报告关联管理 6. 智能助手 医学知识问答 诊断建议与治疗推荐 医患在线沟通与历史消息查询

1.本项目为天津大学项目，主要是记录和显示房间环境信息，结合传感器进行实现显示数据 2.此项目核心为实现显示页面数据并每日自动导出excel文件和存储数据，同时使用本地缓存技术系统在更低配置下可以流畅运行，且每月会把当前的数据进行分库分表，导出指定的文件路径进行存储，防止数据丢失。 3.使用技术主要为webSoket、vue、mysql分库分表、java

项目描述：在“电力大模型研究与应用”项目中，我担任后端开发核心角色，负责构建并优化作业风险AI督查系统，实现了作业计划风险督查、体外循环督查及工作票督查的智能化功能。 技术栈：Python（FastAPI）、MySQL、Nginx、Docker、Dify、Vana、Celery、Redis、Rabbitmq 项目成果： 在作业风险AI督查—作业计划风险督查场景：单个作业计划评估完成只需要5s，违章识别准确率达到95%。 体外循环督查：覆盖5大场景，督查效率提升80%，有效减少体外循环事件30%。 工作票督查：自动督查准确率高达90%。

本项目是一款基于Vue.js的全渠道电商平台，主要面向B2C零售行业，适用于服装、数码、日用品等标准品类的在线销售场景。系统支持消费者端：商品浏览、购物车管理、订单支付、售后服务等完整购物流程,商家端：商品管理、订单处理、数据统计等店铺运营功能 特色场景：秒杀活动、拼团购、优惠券分发等营销玩法，助力商家提升转化率

本项目基于WordPress进行二次开发，为Jeep品牌打造了官方网站。通过开发定制化WordPress插件，实现了与Jeep App的数据对接，包括车型信息、配置参数等接口的实时同步。同时整合了二维码生成功能，用户扫码后可快速跳转至对应的小程序页面，提升了跨平台用户体验。前端采用Elementor页面构建器进行可视化设计，灵活布局并优化了页面交互，确保了官网的视觉美观性与操作流畅性。项目兼顾功能性与品牌调性，为Jeep提供了高效的数字展示解决方案。

PCR（聚合酶链式反应）基因检测设备是分子生物学和医学诊断中用于扩增特定DNA片段的核心工具，广泛应用于病原体检测、遗传病诊断、基因突变分析、法医鉴定等领域。 实时荧光定量PCR仪（qPCR） 通过荧光信号实时监测扩增过程，定量分析DNA/RNA。 病毒载量检测（如HIV、HPV）、癌症标志物分析、基因表达研究。 高灵敏度，支持绝对/相对定量，无需后处理。 温控系统 使用avr芯片开发了加热与温度控制系统 升降温速率：高速PCR仪（≥5°C/秒）可缩短检测时间。 温度均一性：±0.5°C以内确保结果一致性。 光学系统（qPCR/dPCR） 荧光通道：多通道支持多重检测（如FAM、HEX、CY5）。 检测灵敏度：可检测单拷贝基因。 通量与耗材 样本通量：96孔（常规）、384孔（高通量）或微流控芯片（dPCR）。 软件与分析功能 数据分析：通过机器学习算法自动阈值设定、熔解曲线分析、标准曲线生成。

一、工作内容： 1.流程体系重构：主导 OA、订单分单、采购、报关清关等 8 大核心业务流程梳理，通过标准化操作手册制定，缩短订单处理周期 20%，减少跨部门沟通耗时 40%。 2.系统生态搭建：搭建 ERP 货品资料库与供应商管理体系，规划财务账期管理模型，实现供应商对账效率提升 50%；基于多维表格工具重构采购比价跟踪表，数据准确率达 99%。 3.可视化管理工具：设计销售订单、采购执行、物流报关 3 大数字化看板，实时监控项目进度，异常问题响应速度提升 60%，管理层决策效率提高 35%。 二、背景：公司业务扩张后，OA、订单分单、采购、报关清关等 8 大流程存在跨部门协作低效、操作标准不统一问题，订单处理周期平均长达 5 天，沟通成本占比达 40%，亟需通过流程梳理与标准化提升整体运营效率。 三、核心成果： 流程标准化与效率提升：主导 8 大核心流程梳理，编制《标准化操作手册》，订单处理周期缩短 20%（从 5 天降至 4 天）；优化报关清关流程，通过数据预校验机制，单据错误率从 15% 降至 3%，通关效率提升 30%。 跨部门协作机制搭建：建立 “流程 owner 责任

1.软件面向水泥厂区环保门禁数据接口对接，具体接口产区所对接的环保接口存在差异，无法满足于所有厂区，所以需要根据具体需求去做定制。 2.软件通过Winform程序调用厂区接口，同步车辆通行数据给环保门禁接口。 3.程序通过C#代码，使用.NET Framework 4架构。

在生产作业过程中，部分作业类型对于安全方面的要求较高，往往需要重点管理，如登高作业、动火作业等。由于此类作业不在码头生产经营的正常管理范围之内，往往需要通过纸面单证审批的方式进行管理，整体效率较低，且缺乏规范性。 在本项目中，需要以安全作业各个环节的管理需求为出发点，构建内部安全管理机制，通过移动端和web端结合的方式，电子化审批流程，实现登高作业、动火作业等特殊作业的流程化管理。

项目简介： Pytorch_Bert_CasRel_RE 项目主要聚焦于关系抽取（Relation Extraction，RE）任务，借助 PyTorch 框架和 BERT 预训练模型，运用 CasRel（Cascaded Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction）方法实现三元组抽取。 技术类型： 此项目属于自然语言处理（NLP）领域的关系抽取项目。它结合了深度学习框架 PyTorch、预训练语言模型 BERT 以及 CasRel 这种创新的关系抽取方法。 结合预训练模型：采用 BERT 预训练模型，能够捕捉文本中的语义信息，使模型对文本语义有更深刻的理解，进而提升关系抽取的准确性。 CasRel 方法：CasRel 采用级联的二元标记框架，可有效处理复杂的关系抽取任务，尤其在处理多个实体和关系的三元组抽取时表现出色。 端到端抽取：实现了端到端的三元组抽取，无需额外的实体识别步骤，简化了抽取流程。 性能表现：在公开的关系抽取数据集上，相较于传统的关系抽取方法，该项目能取得更高的准确率和召回率。 项目中遇到的问题：