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人工智能
智能语音质检系统
该项目一共4个模块,分别为语音拉取与识别,语音质检规则的配置和制定,语音质检任务配置和制定,语音质检结果的查询和匹配 本人4个模块都参与设计与开发
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算法科目仿真实现平台
项目分为前端、后端和仿真平台; 我负责后端开发,负责用户登录和管理、科目管理、系统调度等。 开发过程中避免直播地址暴露给用户,采用MD5加密和时间校验方法,隐藏直播地址。
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人工智能
自动化测试
1.基于仓储管理业务的全流程接口录制 2.满足正向逆向业务的断言 3.可自动执行并输出可视化报告 4.根据设计的压力测试用例,可验证系统的性能问题
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短信API
基于一种模型压缩的坚果分选系统
实现了对坚果的分类,提出一种网络模型压缩参数的方法,将网络上流行的深度学习模型进行剪枝,以便更好的嵌入硬件设备中
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python
自动进站——识别红色按钮
该项目旨在使基于树莓派的机器人在水下,通过视觉识别红色按钮位置,使机器人在前进途中对准按钮,并用机械臂推动它。 程序可调取摄像头,以一定帧率逐张图片分析(滤波去噪、腐蚀膨胀、掩膜二值化、轮廓提取),找出每张图片中按钮中心点(取最小外接圆圆心)的位置,在与屏幕像素中心点对比,向串口传输机器人应该向上/下/左/右哪边移动的信号。 项目难点:按钮中心点的确定。由于难以识别按钮正圆形的侧面倾斜角度,采用简单颜色识别的方式,取整个红色区域的最小外接圆圆心。即使机器人位置尚未移动到与按钮平行,但随着机器人向与按钮平行的方向移动,最小外接圆圆心会不断接近正圆形按钮的圆心。(如图中:识别的圆心在圆柱形侧面,但由于机器人头部不会上下倾斜,若机器人位于按钮上方,一定如图所示按钮在屏幕像素中心点偏下位置,机器人会收到信号向下移动。机器人向下移动,则正圆形侧面在摄像头画面中红色区域的占比越大,红色区域最小外接圆圆心越接近正圆形按钮圆心) (图为单张场景图片效果)
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python
智能停车场收费系统
1.项目分为登录模块-监控模块-计时收费模块-个人中心模块 2.本人负责该项目的设计到功能实现总体架构的设计,在设计过程中涉及了C与C++语言,使用QT VS集成开发环境,使用QT做图形界面的设计,界面设计美观实现了停车场收费的功能
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人工智能
综合执法平台
综合执法平台是各级政府部门利用信息技术手段,将相关法律、行政和经济管理的资源进行整合和共享,构建起统一的综合执法工作平台。该平台旨在提高政府执法效率和监管水平,推动政府部门依法行政,加强社会管理。 具体来说,综合执法平台可以集成多种功能模块,涵盖涉法涉案数据采集、信息存储、权力分配、协同办公、数据分析等多个环节。例如,在城市管理领域,综合执法平台可以整合市容、交通、环境等多个执法部门的数据,通过大数据等技术分析,实现实时监控和智能预警,提高城市服务水平和管理效率。 综合执法平台的建设旨在促进政府部门间的信息沟通、协同配合以及权责清晰,确保每个环节都依法规范化,避免了政府在执法中重复、冲突等问题,提升了执法的效果和公信力。
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0
人工智能
自动合约网格策略
该项目是一个针对币安等数字币交易平台的合约网格策略交易程序,主要模块包括: 1) 交易平台交易接口:实时数据、历史数据以及交易账户信息 2) 品种筛选:根据实时行情和K线数据筛选合格交易品种 3) 参数生成:网格策略参数的优化生成,也可人工干预 4) 策略运行和监控:根据行情挂单撤单,盈利和亏损预测退出 我负责整个项目的策划、模型构建、算法、编程以及测试。 项目全部采用C++完成。VS2022环境,sdt:c++20,界面部分采用MFC类库。 项目难点:网络通讯、券商接口、交易策略、实时性、在线下单撤单、交易完整性保证、防火墙穿透
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人工智能
人工智能小程序
负责前端界面代码编写 、 使用uniapp vue 开发语言 将chatgpt打包为webview页面外链 与后端对接api 完成注册 购买支付会员体系 分销体系
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人工智能
类GPT应用后台管理系统
1. 项目分为登录、对话,市场,应用,模型训练,人员管理,邀请 6 个模块 2. 我们负责所有的模块,使用 ant-design-pro 为脚手架,使用 typescript 对界面进行定制开发,使用 zustand 作为应用的状态管理工具,后台使用 spring boot 作为脚手架,使用 java 对接口进行开发。 3. 除去日常的 CURD 界面,比较不同的是,该系统需要使用 websocket 来完成对话功能,我抽取了会话核心逻辑作为工具类,并使用 zustand 有效管理了多个对话。 4. 共计接口40个,界面20个,开发周期 1 个月(最后一周为fix bug),客户非常满意。
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Java
行车轨迹及起点终点记录
源文件源码
项目模块: 用户骑行起点终点展示地理位置信息, 形成用户骑行列表记录. 负责任务: 根据经纬度获取定位点信息. 调用谷歌API,费用较为昂贵, 且针对线上骑行用户统计,起点终点一般变更范围不大. 使用redis的GEO进行点位相关信息存储. 同时对key按照系数进行拆分,防止分布式redis单个key体谅过大影响响应.
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人工智能
智慧校园信息化大数据平台
提供整体的强支付和强认证服务 具备实体卡、虚拟卡、生物识别认证管理能力,提供统一的聚合支付管理平台,满足多支付、多认证的场景需求 能力开放 实现权限的管理、服务的鉴权,资源的共享,支付、认证、账务具备开放性的能力,提高系统响应力 建设校园可信金融体系 按金融机构核心架构构建校园在线交易平台,杜绝多码不平,提供开放统一支付能力 建设生态型的用户体验平台 全面融合校内场景,向师生提供微服务,实现一云多端,顺应用户习惯,为师生提供互联网级统一交互体验 建设万物互联感知平台 提供低门槛软硬件接入标准,物联网技术解决设备互联、人物信息交换,全面感知设备、师生行为、资源情况 提供大数据分析平台 利用数据挖掘、AI等技术,对分析的主题进行应用分割,提供面向对象的多样化智能的分析数据作为决策参考
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教育
三实房地产销售管理系统
一.前言 在竟争日益激烈的房地产市场中,传统的经营方式和竟争手段已不能适应当今市场的需要。市场竟争的表现形式已从初级的房产规模的大小、房屋装饰装修的好坏等硬件环境的竞争,转化为服务意识、销售管理水平等软环境的比较。而采用先进的电脑自动化管理系统来进行对外营销策略制定,对内营销信息管理的程度,便是这种高级竟争的表现形式。它不仅可以提高公司的运作效率、树立公司形象、增强客户信心;而且能快速、准确地产生销售分析数据,为市场分析和营销策划奠定了基础,使贵公司在激烈的市场竞争中立于不败之地。 自2002年以来,房地产行业开始意识到信息化的重要性,整个行业的信息化意识开始空前高涨,发展迅速;虽然房价过高、房地产业猫腻过多等问题一再遭受社会民众的诟病,但作为一个行业,房地产业信息化在经历了10多年“摸着石头过河”的初期阶段后,终于还是走向了分阶段实施的道路。在风险与机遇并存的房地产行业,虽然信息意识和信息化意识还普遍比较薄弱,但关于房地产信息化的话题已经不再是用不用的问题,而是如何选用、怎样选用的问题,至今这股势头方兴未艾 二.三实优势 (一).真正实现多个房地产项目网上协同作业、信息共享(其它软件
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DBA
基于fasterRCNN的目标检测网络
本项目应用FasterRCNN网络,实现了高速公路在某一个时间段内的过往车辆识别,并通过回归计算,预测高速公路上堵车的情况
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See可视化
该项目氛一共3个模块,分别为数据搜索,文件服务器的文件拉取,业务系统之间通信。 本人都参与3个模块的设计与开发。
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IT
测试
本篇介绍智能嵌入式系统的基础概念和方法。了解智能嵌入式系 统涉及到的基础概念、性能指标以及软硬件优化配置体系及开发过程 规范,掌握基于有限状态自动机的智能嵌入式系统建模方法,熟练使 用基于硬件描述语言 Verilog 以及混成系统建模语言 Simulink 仿真工 具,熟练使用 Matlab 工具以及 C、C++编程语言获取任务软件执行时 间方法,熟练使用高阶层次综合工具 Vivado HLS 获取任务硬件执行 时间以及现场可编程门阵列 FPGA 查找表(LUT)数与触发器(FF)数 的方法。掌握处理系统 PS 与处理逻辑 PL 之间通信时延获取方法
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人工智能
客无忧快消
营业额逐月提升,利润却原地踏步?通过趋势分析以及同比环比 分析,总能发现问题所在。往往通过简单的商品组合,就能达到 理想的利润水平,这一切都能在客无忧后台实现。客无忧为您呈 现专业的销售报表,提供不同纬度来帮助您分析生意、进行连锁 管理,并做出科学客观的决策。
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电商
三实物业管理系统
系统功能简介 一。房屋资源管理 二。客户关系管理 三。租赁管理 四。入住管理 五。保修管理 六。投诉管理 七。收费管理 八。公共设施设备管理 九。车辆管理 十。保安管理 十一。保洁绿化管理 十二。仓库管理 十三。行政人事管理
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H5网站
数据信息可视化
一、项目分为基础维护画面、报表查询、数据信息可视化 对使用者来说,基础维护画面可以满 足用户对数据的增删改查方能;报表查询可以通过一些查询条件满足用户方便快捷查询相关数据;数据信可视化是满足用户及领导对数据一目了然的数据信息概览。 二、负责:某一功能模块的前后端开发:数据治理→数据开发( SQL开发)→前端开发(vue) 三、其中遇到较多的困难是业务问题,由于业务涉及的是财务成本等专业领域的内容,在开发过程沟通理解上容易出现偏差;遇到这些问题时,让用户提供excel,不论是数据计算公式还是可视化页面设计,用户需详细描述和设计思路以及需求,以便前后端开发者开发顺利进行。 四、由于作品均涉及到国企某行业相关数据私密,故不能提供,请见谅。
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人工智能
基于resnet50的图像分类
基于resnet50深度学习网络,实现对花数据集的分类,准确率达到98%,对将来各种问题的研究提供了一定的帮助,比如说杂草问题的研究等
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人工智能
当前共1455个项目
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