项目职位： java开发工程师 项目职责：负责沙箱模块的开发，实现用户上传、下载数据集功能，并通过用户设置的查询条件，自动生成sql语句，对数据集中的数据进行筛选，返回需要的数据。使用的技术：SpringMVC

负责后台的架构和开发。使用微服务架构理念，使用SpringBoot框架构建项目后台整体架构。某实验室缺少信息化的实验室物品管理系统，实验室的物资清点、统计、物品分类等工作均由人工完成，教师在上实验课时，需要从实验室中借用相应的实验物品，管理员采用纸质文件记录物品的借用数量、归还日期等信息，工作效率低下，针对以上问题设计了实验室物品管理系统实现物品的精细化管理，该系统基于SpringBoot框架实现，并集成了Redis、Mybits、采用Resultful API接口，系统划分为用户管理、物品管理、物品借用、报表统计、实验室维护五大功能模块，实现了物品的信息化管理、借用单无纸化签名、物品借用、新增、实时统计等，同时使用消息队列ActiveMQ解决短时间内大量教师登录系统借用物品的高并发问题，集成pageOffice实现在线签名，使用ZXing框架实现二维码生成器，采用二维码记录物品详情信息的方案，可以通过手机扫描物品的二维码记录物品借用、归还的情况以及查看物品详情。

这块驱动是从simplefoc官网下载的图纸，自己够买元件调试的驱动板，粗略的写过一点测试的代码，驱动板已经调试成功了，但是由于编码器和运放是功率元件，在使用过程中发热严重会导致编码器启动过热保护，后续还要加散热片。

还是利用bs4的beautifulsoup库解析页面，先要requests去获取网页内容然后parse网页标签，然后保存在TXT文件里，包括文章标题，创建时间，还有

负责开发党支部信息管理模块、文件上传信息管理模块、报表模块（援通呼叫器增减表、家政服务劵表、机关离休干部基本信息情况统计表、离休人员两年情况表），系统可以自动定时统计信息，并保存到结果表，实现满足多终端接入、前后端分离、多功能低耦合高内聚的老干部局信息化系统。

假期里自己做的一个小项目，esp8266由arduino编程，通过热点WIFI从知心天气获取天气信息，esp8266驱动oled屏幕显示天气信息，外加了三个触摸按键。可以控制显示信息。

从电影天堂上获取电影名称，然后选择需要的磁力链接，终端打印，还是通过beautifulsoup库解析网站的网页内容，然后通过分析页面元素抓取提取需要的标签值

使用stm32l151c8t6单片机及ph、电导率、浊度传感器采集处理水质的指标并打包由串口发送到nbiot模块，由nbiot模块将数据发生到华为云。（这个是之前的毕业设计，没有保留资料，下方图片也与毕业设计无关）

爬取豆瓣官网评分前250的电影名单，然后保存汇总到Excel表格中，开发环境是苹果Mac book Pro，系统是10.15.3Capitan，利用bs4的beautifulsoup来解析网页内容，通过requests获取网页内容，然后通过div和id或者class标签来提取具体的标签值

通过整合前期收集的气象局在手机端的应用需求，立足于现有合作功能，设计能够进行气象信息共享、气象信息下发及内部人员管理的综合应用APP。 1.集成气象信息（气象服务、防灾指南、天气实况、站点天气等），通过抽屉式设计条理分明的展示； 2.对气象局及相关部分的内部联络方式，通过权限、位置、人员所属部门等条件下发展示，提供即时通讯功能（结合公司现有产品“云信通”）。

针对保安公司、物业、校园等安防社会化应用场景，提供完善的平台解决方案。 1、基于已有硬件厂商提供的免费的联网报警平台，做功能优化和体验改进； 2、根据用户需求，设计工作流监控及管理。

描述:开发环境: php作为后端主要开发语言，服务器是阿里云 前端 uni-app框架 业绩:1. 利用 前端框架进行前端页面编写，项目中使用了很多 ydui 的组件，已经通过 配置代理请 求后端数据接口

用户可以在自选股列表中看到股票的大致分时图，从而极快得掌握多支股票的价格走势。该项目中我是安卓端主要开发负责人，负责需求总体方案设计，并和他人协作完成。

在本项目中本人主要是作为前段开发来完成页面的呈现。 在项目中功能包括云中心、旅游数据、应急指挥、市场监管、统计分析等五个模块进行大数据 分析 呈现 业绩:1. 利用 html5,css3,jquery,等框架进行页面布局 2. 布局普通分辨率和超大分辨率 3. 解决不同浏览器之间的 bug 4. 负责总部推广团队提供的功能分析和开发

自选股列表增加从PC端同步过来的所有表头的支持，同时列表宽度由固定宽度改为自适应宽度。支持单元格的点击处理。 该项目中我是安卓端的开发负责人，同时开发过程中对自选股列表做了一些性能优化，使得原来添加20个表头时就会卡顿，而现在可以添加80个表头不卡顿。

用户可以在移动端的分时和k线图上绘制直线和矩形等图形来帮助自己分析股票走势。在该项目中，我是项目的PM，负责跟踪和推进项目的整体进度，同时负责安卓端的开发。

通过条纹结构光，配合相机，单目或者双目，生成点云。 其中，对双目和单目都有不同的算法配合使用，精度达到微米级。 这一算法在精度和速度上进行了极大的优化，目前已趋于完善。

在传统的机器视觉中，很多的应用第一步都是要用轮廓匹配完成。通常要有较高的速度和精度。为完成这一算法，调研多篇文献，优化了较长时间，算法渐趋完善。

主要是深度学习的目标检测算法，业务场景为，在流水线上，需要检测包装盒内各种组件是否存在且数量准确。组件异性且摆放随机。 基于深度学习，构建了检测算法，达到预期目标。

针对雪亮工程，整个社会面视频资源，并进行进一步视频资源分析。目前结合用户使用场景，针对性研发出了智慧云眼管理平台及移动端APP，目前正在结合市场情况，做小版本迭代。