该项目为电子商城开发，有首页商品展示、用户登录注册、个人中心、账号管理、订单管理、地址管理 该项目前端开发设计使用了Vue 3、Pinia、Element Plus Ui，使用Axios做数据请求，后端操作使用Express框架，数据库使用Mysql

CDA(电子病历共享文档)构建系统 采用freemarker模板语言构建符合互联互通的CDA标准文档同时输出到对应的系统,比如数据库等;

1、将共享服务器的文件放在服务器、数据库中 2、提供一下输入框，用户可以通过模糊查询进行文章的检索 3、上传文章（pdf）后台可以jieba进行切词，提取5个热词

JWT认证系统 第三方开发获取token,本系统生成并校验token; 采用JWT技术生成token,对token过期,合法性进行校验,采用先进的docker容器化部署,可单机或k8s集群部署;

项目介绍：为了更方便辅助公司培训，包括入职培训和在职培训等需求，开发一款线上教学的平台 技术应用：SpringBoot+MyBatis+PostgreSQL+Redis+WebService+Docker+Apache POI+Vue+ElementUI +Echarts 开发工具：Idea、Git、Navicat Premium、Maven 责任描述： ● 选课管理：学员选课、退课 ● 成绩管理：批量录入成绩、按选课自定义配置成绩占比、成绩计算与记录、同步成绩 ● 图形报表：成绩汇总图表展示、成绩报告生成与下载

1、首先用户需要维护素材库（图片、视频）以及对应的标签 2、创建计划，用户可以创建计划，在添加脚本； 3、后台根据用python解析脚本，取获取对应的素材视频 4、最后合成最终的视频

项目介绍：该项目为Java在线学习的一个系统平台，包括学员使用的学习前台和教师使用的后端管理部分，学习前台包括：课程管理模块，在线学习模块，学习问答模块，作业管理模块；后端管理包括：课程资源管理，问答推荐，学员管理，通知管理等部分 项目技术栈：SpringMVC+MyBatis+MySQL+Redis 责任描述：从系统的需求分析到系统设计到最终的系统实现

1.医院信息平台平台建设,交互标准指定,场景定义,技术实现(包含但不局限容器化部署服务,TOKEN生成并认证, 接口字段级别校验); 2.采用的技术: JavaScript, freemarker, django, docker, ELK;

企业系统文档手册管理平台 可创建不同角色、不同维度系统层级、多级功能导航。支持输入标题、简介、文档内容、系统url地址 其他系统可以对接该平台，用于显示系统操作手册

实现企业车辆管理、用户租赁汽车、车辆保险、车辆违章等模块管理系统 分前后端，前台实现用户自助选择用车时间，系统显示可租赁车辆。 后端实现订单管理、会员管理、车辆管理等。收发车系统

项目模块为领料、采购、库房、财务等。实现企业全流程采购入库流程 物料有效期预警、出库、入库、退库、冲销、预收货、等环节。

该软件可以接入海康、大华、宇视等厂家的网络摄像机、NVR等前端监控设备，获取实时视频、录像文件进行播放。 支持1、4、9等分屏模式，可以进行轮播、回放、云台控制等操作。

欢乐画画师，包括画笔自动画图，闯关，积分，自动广告接入及播放等功能。 该小程序游戏主要用户是小孩，可以锻炼绘画能力。

基于mojito admin的后台管理系统 Mojito Admin 是一个基于 Vue3、 Element Plus、Vite 构建的后台管理系统模板，开箱即用，无过度封装，也可以用于学习参考。

1.调研：目前针对3D点云的处理除了经典的Pointnet和Pointnet++外，图卷积十分适合处理点云这种非结构化数据，3D 点云具有数据量庞大、形态多样性及密度分布不均等特性，目前的大多数网络虽然都将点云的局部信息考虑进来，但还是忽略了 3D 点云中点与点之间的相关信息 2.方法：通过数据增强模块丰富每一个三维点及其邻域点的上下文语义特征来增强原始输入点的特征表现形式，以邻接矩阵的形式获取 3D 点云中的采样点，通过计算采样点中每两个点之间的余弦相似度来得到该点云的相似矩阵。接着，采用 K 近邻算法提取前 K 个最相似的点构成一个局部邻域图。最后，在这个邻域图上实现动态图卷积来获取原始 3D 点云的局部特征。

1.在海上目标数据集的基础上，训练当前多种目标检测数据集，包括yolov7,detr,faster-rcnn等模型 2.通过替换骨干网络（如swin-trainsformer）,添加多尺度策略，各种数据增强手段（cutout/Erasing等）提高模型精度 3.通过tensort在桌面端进行部署

基于vue开发。项目介绍：数据价值、数据驱动行业发展，提供个性化智能网联服务平台。只要负责前后台框架搭建、功能开发、维护等工作。

1.在公共数据集MICCAI2017 LITS上训练模型，达到肝脏精度dice per case96.5,肿瘤精度72.0 2.改进当前模型，通过结合Transformer,扩散模型等前沿方法做创新应用 3.基于算法结果，做QT应用端部署

基于vue3+element+vite开发。项目需求：应用数据管理后台。主要负责框架搭建、功能开发、权限配置、代码审查、维护等工作。

基于vue+echarts+rxjs+websocket技术开发。项目需求：展示实时运营在线数据、生产信息、服务实时统计等可视化数据展示大屏。主要负责框架搭建、功能开发、技术调研等工作。