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会的语言有点多.. 发现好多机械重复的东西,所以打算写个代码生成工具 基于vue开发 结构: 工程 模型 api 渲染模板 效果 ,根据给的的json结构 ,动态自建模板, 可以生成任意语言的代码 模板语法与vue一致,使用的vue的动态编译

一个爬虫,想自己做个小说网站的,后期细节太多放弃了,不过主要结构已经完整,后期填坑.... 刚开始用的图片抓取+自动识别文字 实现: 自动网页截图,自动滚动,合成长图 发现太慢了 后改用selenium + beautifulsoup 实现了 IP代理 按网站抓取消息 kafka消息队列 具体的爬虫实现

效率看板，产能数据分析，产能异常预警，自动报警提示，减少不良发生及控制不良，大数据分析，数据稽核督促，促进生产， Bootstrap , echarts等。

该项目为Android、IOS、PHP项目 作物生长支持“ ricescan”系统是通过“轻松测量”水稻等作物的叶色，“存储测量结果”和“数据可视化”来支持生长的系统。 主要负责PHP的功能修改和Android、IOS的页面开发及测试

基于ES6语法，使用react框架。并使用蚂蚁开源的antdesign框架开发的后台管理系统，界面美观，开发高效，使用体验舒服。

智能化办公，和移动端一体，流程欠核，工厂辅助系统，订单排产，看板数据展示，异常数据报警，成本分析，等功能，一体化信息建设，

按下对应琴键,对应的led会亮起 可用于钢琴学习 和特效钢琴使用 对led 灯珠无要求,颜色无求,已实现驱动适配 连接的电钢的midi接口,可实现midi输入 输出 自动演奏 内录 其实不仅仅限于电钢 只要是有midi接口的设备都可以连接 ,根据音符实现led的多种变化

.net平台，sqlserver数据库，仓库在海外，主要是仓库的库存预警，自动调货，预警的警戒值，防止库存不足，及时补货通知

使用腾讯物联网开发平台的mqtt协议; 硬件frame使用的是esp32模组的micropython官方固件; 现在适配了; 点阵字体; 温湿度计; 基本上已经可以适配所有设备了; 现在作为一个技术栈保存; 可以用于iot设备的快速开发; 毕竟python 写起来比c 简单许多; 都是低速设备 没有那么高要求 连接起来也方便; 后期打算制作几个自己的硬件设备,实现几个小功能;

使用wifi通信技术，利用*APP对照明灯实现控制。可以对照明灯无极调光，场景功能的设置，针对设置的场景值，进行设置任务，内置时间生效任务等功能。

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项目介绍：此平台为垃圾分类智能监管平台,平台分为21个板块,如监控用户投放垃圾是否正确,收集员进行实施打分,并管理打分置换的积分。以及所有的设施设备管理等。并配有垃圾监控大数据领导驾驶舱，可以实时清晰明了观察数据情况。 个人职责： 1.实现功能需求的编写，及业务讨论 2.根据需求优化及完善后台系统 3.核心框架：springCloud+spring+mysql+springboot+mybatis+layui

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销售人员定义调价单进行参考，销售订单根据调价单进行填写，交货单依据销售订单进行填写，退货单，独立需求等功能。方便乙方公司更好的销售，及数据展示。 个人职责： 1.实现功能需求的编写，及业务讨论 2.跟sap对接，用bpm部署流程 3.核心框架：springboot+spring+pgsql+docker+mybatis 4.核心功能的开发，独立完成模块   

开发环境 JDK1.8、Maven、IDEA、SpringBoot2.2.6、Dubbo2.7.3、zookeeper3.5.3

星辰运维开发平台项目是一个大型综合运维开发平台，包含cmdb，监控告警，流程管理，权限管理，集成发布等功能的综合平台。告警级别分为5个级别，每个级别都有不同的严重程度，不同程度会发送钉钉，*，和短信，和语言等区分。长时间未处理的会进行告警升级，提交给领导等。Cmdb则是包括服务器管理，产品线管理，项目管理，机架机柜，维保商管理，Dns映射，内外网关系，服务器账号密码管理等等等等。流程包括故障报告提交，各种流程申请等

中银香港核心系统主要包括承保、理赔、再保、批改、收付、销售、平台权限等模块，其中承保主要是投保人、中介、险类险种、标的、费用等信息， 还包括暂保、投保、续保，审核通过后出保单，即保费、保额、理赔条款等清单一览。 主要职责： 1.负责承保子系统责任险、建工险业务开发及维护 2.负责销售子系统，包括客户（个人、企业）信息、中介（个人、公司、经纪人、其他代理人）、佣金管理及黑名单管理的业务开发及维护 3.负责处理迁移中银香港旧系统的销售系统的数据到新系统 4.负责处理所有登录账号的菜单和审核权限 5.在服务器搭建ELK日志监控系统

该项目为AICROWD竞赛项目，根据对提供的训练数据进行学习训练，完成具有工业价值的模型。该项目的重点在于迁移学习中的数据处理与局部网络优化。最终模型效果精度达到94%左右，排名8/500+。