平台：Android，微信小程序 功能：用户注册登录，添加地址信息，发布跑腿任务，在线支付，跑腿接单，订单管理，推广分享等功能

类型：物流运输货主发单司机接单平台。 平台：包含IOS，Android，微信小程序。 功能： 货主端：实人核身，货品信息填写，地理位置定位，批量发布，批量分享，订单管理，在线沟通，司机实时运输路线位置展示等功能。 司机端：线路订阅，实时匹配货源播报，报价抢单，在线沟通，车辆导航，订单管理等功能。 应用后台管理：实时客服咨询回复，订单统计分析，APP相关设置等功能。

利用C#开发服务对接modbus， tcp协议，对接mysql以及access数据库。技术应用thrift，kafka等。手机柜项目，油烟采集项目:开发服务通过tcp/Udp对接设备协议，实现开柜等操作。并提供接口实现平台调用。

提供给零售店使用的一站式管理平台 主要功能：门店管理、员工管理、财务管理、供应商管理、商品管理、库存管理、收银下单、报表分析、会员管理、门店监控、手机商城、物流管理、外卖配送，设备统一管理

负责利用C++封装yolov5算法，在封装C#接口，通过net core开发服务。中间调用http协议，kafka等。包含安全帽，工服，井盖检测等算法。

阿里公司推出的云小蜜机器人客服，智能客服产品，参与开发工作，知识库，对话轮巡等业务都参与其中，API开发工作，后期转做智能质检项目，ASR,TTS等语音文字转换等功能

给海外*用户提供优质的信息流服务，接入优质咨询资源，广告变现等，欧洲，东南亚等地区，商业运营活动，视频接入，新闻咨询接入等，有这方面需求的可以联系我

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Loan Union，主要是一款面向印度市场的小额借贷app，主要流程为用户上传个人资料->进行额度风控->额度风控通过后申请借款->放款->用户还款。我主要负责用户模块（登陆注册等）、借还款模块，以及用户逾期后的催收模块。展示的图为产品效果图，真正的app是英文的。

主要进行连连所有出入金订单、与三方对接订单的记录与查询，使用dubbo进行分布式应用管理，apollo进行分布式配置管理，elasticjob进行分布式定时任务管理。

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此项目主要为集团大厅的数据动态展示，将此系统映射到集团大厅的电视屏幕。 本人负责这个项目的整体设计以及开发。对查询数据接口的逻辑为：每两个小时刷新一下接口，如果查询到最新数据，则展示最新数据，否则使用redis缓存的数据。大屏中心地图板块的数据是与外围系统对接，秒级别的监控对方数据是否变化，如果有变化，则通过websocket与前端建立长连接，从而实现实时的数据传输。

此项目主要为江苏领导提供报表数据信息，本人主要牵头负责此项目的开发工作。此App项目主要为：andirons和ios提供分发服务。主要负责增删改查数据。登录环节会对接外部系统进行账号验证。具有定时任务, 实时数据, 对接外部数据等功能。此项目在2020年年底，进行了“去O上云”的迁移。去掉oracle数据库，采用集团组件“TeleDB”数据库。对“去O上云”事项具有一定了解和经验。另外对此项目进行全局日志监控，采用自定义注解，以及AOP切面，将日志存储在服务器，通过定时任务，拿到文件，上传到对接系统的FTP。

此项目主要为管理“智慧经分-APP”项目的后台管理工具。主要用来对用户，角色，应用，日志，关键指标等信息进行管理。以及对“智慧经分-APP”中的定时任务，做手动触发，以防定时任务失败。此项目在2020年年底，进行了“去O上云”的迁移。去掉oracle数据库，采用集团组件“TeleDB”数据库。对“去O上云”事项具有一定了解和经验。另外对此项目进行全局日志监控，采用自定义注解，以及AOP切面，将日志存储在服务器，通过定时任务，拿到文件，上传到对接系统的FTP。

这是帮一个科技公司设计的logo。由于公司主营业务范围是计算机网络、信息安全；所以主体设计采用了盾牌的形状为原型，融入公司名字的大写字母“Y”，让人一目了然。

spring+mysql5.6+ehcahe2.5+tomcat7+nginx项目主要为原平台重构工作，以解决原平台在架构和稳定性上的不足。主要模块包含，员工职业规划管理，员工培训管理，知识学堂，测评考试，报告分析，问答提问及其他各类小工具功能。主要使用了Spring Cloud、Spring Boot、Redis、ElasticSearch、Vue、Nginx、Nacos、Jenkins、Nexus等技术。数据层使用了，Mysql数据库，MyCat 实现分库分表。 项目过程中主要担任开发主管角色，负责项目整体架构设计，及平台层功能开发工作。负责各个大版本开发计划制定，人员分配，需求评审及管理等工作。

：项目主要功能为结合国家电网各个层次的档案数据，各设备的负荷数据，台区日电量、日线损等数据，采用大数据、人工智能技术，分析和判断线损及设备运行情况。系统在浙江、重庆、北京等过个电网公司推广使用。日分析数据条目达上10亿条，总量占50G左右。系统结合国家电网不同网省的大数据平台开发，包含了阿里云平台、Hadoop、Spark等过个版本。

最直接用到的 AI 技术是图像抠图算法（image matting）。但为了得到更好的抠图效果，目前很多抠图技术都采用多种算法结合的解决方案，还包括显著性物体检测、图像语义分割和实例分割等算法。 相比图像抠图，视频抠图算法最大难点是时序一致性。对于视频抠图结果，一帧帧看结果都很不错，但是连在一起，边缘地区就会有抖动，抠图时序的一致性不够好。视频智能抠图技术就是在图像抠图技术基础之上，增加视频物体分割等算法来保证视频抠图结果的时序一致性，达到“抖动小，更平滑”的分割效果。期望达到的效果：抠图后，视频中的人神情、动作非常生动、自然，人物的头发丝纤细可见，视频主体人物和背景的衔接流畅，能够准确区分，整个画面很完整。 视频的前景和背景颜色比较接近，在这样的情况下，要保证抠图对象的完整性和局部细节的精确度，所需的技术难度较高，尤其对于头发丝、衣服褶皱等抠图精细程度高的部分。视频人物抠图，从人物分割来看，算法模型需要学习人物的先验知识，在前景 / 背景颜色比较接近和复杂纹理的情况下，人的先验知识可以起到重要的作用，能保证抠图对象的完整性。 为了既保证对象的整体性，又能得到精确的局部细节，从算法角度

灯检机的每秒钟需要快速保存药瓶的图像，对png图像编码算法的实时性要求比较高，考虑通过GPU对相应的编码算法进行加速，从80~90ms加速到13ms左右