关键词：Flutter、TODO、待办 一句话简介：简单可爱的待办APP，曾荣获「AppStore本周编辑推荐」，独立设计、开发、运营 体验地址：https://apps.apple.com/cd/app/%E5%85%83%E6%B0%94%E5%BE%85%E5%8A%9E-%E6%97%A5%E7%A8%8B%E8%AE%A1%E5%88%92%E6%B8%85%E5%8D%95-%E4%B8%93%E6%B3%A8%E7%95%AA%E8%8C%84%E9%92%9F-todo/id1633181971

可以开发任何桌面级应用以及设备接口，通讯接口，还有软件开发定制 1.通讯解码 2.web接口 3.设备对接 4.数据库工具

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使用纯python代码制作的人员考勤管理软件，具备自动学习以及肢体库 1.登录界面 2.人员管理 3.考勤管理 4.自动学习 5.人脸识别 6.肢体库

关键词：Flutter、Node.js、Express、APP、IOS & Android、跨平台 一句话简介：独立设计与开发的，安静可爱的记账类APP，荣获「AppStore 编辑推荐」 演示地址：https://apps.apple.com/cn/app/id6444180763

项目简介：为**旅游景区，周边吃住等信息进行推荐，为游客提供便捷服务。 工作内容：负责整个项目的前端开发，使用微信小程序原生开发。

飞行品质监控是国际公认的保证飞行安全的重要手段之一，通过充分利用 QAR 数据进行飞行安全风险分析，搭建机载数据译码平台统一译码，建立机载数据共享机制，开发个人飞行品质系统，可视化飞行品质展示，BLP 主要有数据治理、数据资产、数据发布等平台，由 BLS 做数据的可视化展示，主要 Web 模块有参数管理、数据查询、风险专题、安全报告等

5G 消息是短信业务的升级，传统短信业务升级到富媒体消息业务，基于 IP 技术实现业务体验的飞跃，支持丰富的媒体格式，包括文本、图片、位置和音视频等，相关业务分为两大类：一是个人-个人的消息交互，二是企业-个人的消息交互；并且引入了新的消息交互模式 Chatbot 聊天机器人，实现“消息即服务”

ALPEX是全球知名数字资产交易平台，隶属于Alpex Capital Asian Limited旗下，拥有多个国家地区金融牌照，积极开展全球化布局。主要业务包括现货交易、OTC交易、永续合约合约交易、金融衍生品等，并向专业机构投资者和高净值客户提供投资、清算、杠杆、风控、资产管理等一站式综合数字资产金融服务

类似于美团app，在黑马学习的java后端项目，视频地址是https://www.bilibili.com/video/BV13a411q753/?spm_id_from=333.999.0.0，利用前端给的前台及后台页面，完成java后端所有功能开发。所用技术是springboot，mybatisplus，git，linux，redis，阿里云验证码服务，mysql，mysql分库分表，swagger2，nginx。

项目地址http://ihrm-java.itheima.net/#/login，在黑马学习的前端项目，完成所有前端开发，用的技术是elementui，vue2，html，css，js，npm，开发软件是vscode

地址http://erabbit.itheima.net/#/，在家根据线上课程一直学习，现在已经学完了。前端项目从0到1，完成功能有首页，商品详情页，购物车，订单页，qq登陆密码登录，个人中心页，懒加载，首页导航吸顶。所用技术为vue3，html5，css3，js

1、负责app学生端登录、注册功能 2、app学生端观看课程视频，计算时长配合后台计算日常课程得分 3、app学生模拟测试功能，选择题+判断题逻辑

1、服务于魅客app产品的后台管理系统 2、负责整体框架搭建与整合 3、不同身份端登录授权，权限配置，菜单配置

● 基于 uniapp 开发的一款拍卖产品 ● 使用 websocket 技术实现拍卖功能，数据的实时刷新 ● 马甲包版本上线处理 ● 管理端不同商户权限配置

任务描述：橄榄球比赛，将视频中检测到的头盔分配给对应的球员，给头盔贴上对应球员编号的标签。排名：287/825 技术实现：1、头盔检测模型选择：YOLOv5 2、视频与传感器匹配：线性最小二乘 3、视频跟踪算法选择：IOU阈值、DeepSORT 任务职责：本人选择YOLOv5检测球员头盔，运用旋转变换，线性最小二乘，将传感器数据与对应视频帧做匹配，比较IOU 阈值跟踪结果与DeepSORT跟踪结果，选择DeepSORT跟踪未匹配的视频帧，最终解决方案得分0.627.

项目名称：显著性区域检测 技术实现：为了提升行人重识别模型的性能，通过框出行人局部显著的区域，来区分相似度过高的不同行人。 1、数据准备：标注准备、数据增强 2、模型选择：YOLOv5 项目职责：本人负责确定行人区域框的位置及类别，制定标注要求，选用YOLOv5的目标检测模型完成了对行人显著性 区域的检测，mAP达到0.69，类别识别率均在0.9以上；运用显著性区域，提取区域特征，对行人相似度得分加以限 制，在某测试集上行人重识别模型的mAP从0.9285提高到0.9287，解决不同行人相似度得分高的问题。

模块大致分为用户管理，网址管理、文章管理，评论牵制，首页推送等。后端用了spring ，springmvc ，mybatis汇聚，数据库选择的是mysql，前端页面采用的是jsp类型，难题大概就是调研信息的收集和部分验证功能的不完美。

项目为一个图书馆管理系统，涉及读者、管理员、图书的管理与查询。 基于java+javaSwing全栈开发的应用，除了满足基本的增删改查，还实现了统计推荐，逾期归还提醒与罚款，密码加密存储等。

为公司定制开发的文化宣传栏，可手机端移动端双端使用，用于大屏展示，公司可将优秀文章和问答放于此，也可改造为公司官网