人工智能

项目分为两个模块，一个是客服，基于开源项目fastadmin(fastadmin基于thinkphp5框架)。客户端可以直接调用网页(自适应PC和移动端)，传几个参数就可以对接到各种系统里面，具体看需求，即使是多商户多门店的多客服也可以轻松对接，另一个模块是AI，这个模块可以手动开关，AI模块是用python写的(因为多种原因，科学上网+多个账号使用免费的gpt api,所以选择了python写再用php调用。排除环境问题也可以用PHP完成这个任务)， 这个模块的功能是AI对话和文生图。

项目分为OCR和信息抽取两个模块，我自己一个人完成的，没有管理端，是作为服务使用的，直接通过http调用返回识别结果。

项目的全部开发：需求梳理》原型设计》UI设计》后台》前端 1、前端是用微信开发者工具原生开发 2、后台的全部功能和接口开发 接口采用.net framework4.6.1平台，主要使用的技术有： webapi--提供前端业务需要的接口支撑 mvc4--实现整个后端管理平台的业务需求 entity framework6--轻松实现业务对应数据的管理 sql sqlserver 2012--实现业务数据持久化存储，包括核心业务的数据一致性和完整性（存储过程 触发器 事务应用等），分布式处理高并发的应用（读写分离，数据实时同步） redis--热数据更迅捷，高可用的保证 iis7.5--windwos应用，可根据服务器硬件配置支持高并发的大数据应用 项目集成了微信支付，平台的付款和退款功能，通过后台的报表，做到收款、退款的账目一目了然，方便后期账务对账。

*项目为ChatGPT聊天项目，当下非常热门，无需梯子，无需下载，可以直接在公众号实现直接访问ChatGPT官方接口。 1.项目采用Thinkphp+html+js+Jquery+WebSocket+Linux技术实现 2.主要功能有微信支付、公众号对接H5、分销系统、会员充值、次数充值、卡密充值、后台会员管理、订单管理、套餐配置、参数配置等功能。后端PHP调用ChatGPT官方3.5接口、使用WebSocket技术实现秒级回复内容。 3.项目由我一人独自完成，包括配置对接微信支付、公众号、开发前后端、服务器搭建、画原型图等。

通过获取摄像头rtsp流（不指定摄像头品牌）,分析画面当中的危险行为并发出告警。 负责适配硬件和算法落地，后台管理系统搭建、手机端app的开发。

项目的全部开发：需求梳理》原型设计》UI设计》后台》前端 1、前端是用微信开发者工具原生开发 2、后台的全部功能和接口开发 接口采用.net framework4.6.1平台，主要使用的技术有： webapi--提供前端业务需要的接口支撑 mvc4--实现整个后端管理平台的业务需求 entity framework6--轻松实现业务对应数据的管理 sql sqlserver 2012--实现业务数据持久化存储，包括核心业务的数据一致性和完整性（存储过程 触发器 事务应用等），分布式处理高并发的应用（读写分离，数据实时同步） redis--热数据更迅捷，高可用的保证 iis7.5--windwos应用，可根据服务器硬件配置支持高并发的大数据应用 项目集成了微信支付，平台的付款和退款功能，通过后台的报表，做到收款、退款的账目一目了然，方便后期账务对账。

项目架构： UI+APP+后端，使用技术有java、H5、sql 使用工具有jira、confluence、vs、蓝湖等 我负责：项目管理+APP开发+后端开发对接 难度：产品需求迭代导致的基础框架变更

1.采集现场仪器仪表的数据，比方电表、水表、PLC等，采用TCP通讯。 2.对采集到的数据存到数据库，进行显示和处理 3.接收和上传WEB端通讯指令，与web前端进行交互。 我在整个项目中负责现场设备的数据采集和通讯，以及接收前端的控制指令，进行前端交互，采用c3#Winform平台，并采用webtcp通讯。

a.exe 是可执行程序 它读取minist_small.annknowledge里面的一个728=28*28维向量（将一个28*28包含一个手写数字的图片拆成列向量） mnist_small.annbrainin是一个训练好的模型，包括三层。 a.exe 使用mnist_small.annbrainin来计算输入图片向量是0-9里面的哪个数 输出一个十维列向量b[0]到b[9]每一个表示输入图片是0-9的可能性。 上面是我自己写的矩阵乘法和复数运算库，这个ANN程序使用的全是我自己编的库，全传到GitHub上了

1.项目包含知识体系上传、知识体系修改、知识图谱三元组上传、知识图谱可视化展示、实体检索等功能模块。 2. 本人主要负责所有的后端接口。用MySQL存储必要的列表等信息，用Neo4j存储知识图谱数据，基于Neo4j实现知识图谱中的实体检索。后端整体使用Django框架，前端由前端开发人员基于Vue框架实现。 3. 系统支持用户自定义知识体系，支持知识体系以及三元组数据的上传，自动将数据导入数据库，并支持子图的可视化展示

CycleGAN是循环生成对抗网络，可以做到图像的相互转换，简单来说就是风格的迁移。 通过对生成器和判别器训练，得到模型，然后使用模型可以实现图像风格转换

1.h5、小程序、公众号跨平台应用，接入微信授权登录，短信登录，密码登录。主页是chatgptd的ai问答，可新建聊天窗口，可智能推荐 有多种训练好的聊天模型， 如：投资顾问，编剧，营销策划，私人厨师，法律顾问，医疗顾问等 提供各种便捷性的小工具 如：写文案，旅游攻略，卡罗牌预测，恋爱话术小助手，写影评，写小说，写周报，写朋友圈文案 个人中心有我的团队，分享海报，签到，提现，问答记录，卡密兑换，查看账变记录，提现，联系客服，关于我们，购买会员，购买问答币，升级合伙人等功能，带有二级分销 2.项目全部由我们自主研发设计，服务端使用java+springboot+mybatis-plus+redis，管理前端使用vue开发，客户端使用uniapp做跨平台的开发

1.化验室的光谱等化验设备化验的化验结果无法自动保存，无法实时传到炼钢炉前指导生产，为将化验仪器和现场设备等信息统一到电脑集中显示。并在炉前安装LED显示屏显示对应实时数据指导生产，制作了数据采集系统。项目采用C# Winform开发，采用UDP和TCP通讯，一台服务器，并现场分布20多台分客户机及LED屏。采用光纤通讯。我在项目中负责整个项目的软硬件的开发和选型，方案制作。该项目在许多炼钢厂安装部署使用。

工业软件开发，测试软件开发，监控软件开发，包含外设硬件驱动，例如，相机，相干激光器，伺服电机等外设设备集成

可以将一段波进行傅里叶分解，并分析他的主波成分 本项目中本人只负责进行傅里叶分解，本项目还包括收集股票数据。 难点主要集中在股票数据量不够，要对傅里叶变换进行适当放缩插值来估计主要频率来预测周期

实习僧项目包含前端设计，后端数据库设计，搜索加速，项目维护。 其中，前端设计主要采用mobile-ios和javascript，后端采用python，搜索加速模块主要采用基于pytorch的深度学习框架。

该项目主要是在信访投诉举报场景下，对群众诉求概要提取，自动比对、智能分类和智能分派： 1.群众诉求概要提取:对群众的网上、来信、来电、来访等4类信访形式提出的具体 诉求内容进行概要提取，概括的内容简洁明了、语义通顺并能保持原意，让业务员快速 理解信访件内容。 2.信访件信息自动比对:使用合理的算法对诉求内容等信息进行相似度判别，辅助 业务员对重复信访件的判别。 3.智能分类:通过对信访件诉求的意图分析，按照目前信访的4级分类标准，智能 判断信访件所属分类。 4.智能分派:根据智能分类结果及问题属地等信息自动为信访件选择转送相应的事 权单位。

 六自由度工业机械臂控制系统项目 项目名称：六自由度工业机械臂控制系统项目 1.项目介绍： 机器人控制系统主要负责对6轴工业机器人的控制，用户在示教器手持中进行机器人运动控制编码下发，完成对工业机器人的运动控制。机器人共分为机器人机械本体、机器人控制器、伺服驱动器、减速机、各类传感器共5类组件。 2.在该项目中参与角色及主要工作内容： 1）负责Linux内核及设备驱动模块开发，编写scheduler调度子系统，构建TCP/IP网络协议栈和IPIPE实时通信域，建立强实时性内核通信平台； 2）负责嵌入式系统核心框架的设计，实现硬件抽象层(HAL)/有限状态层(FSM)/组件层(UTILS)/运动控制算法(MOTION)/程式解析(PARSE)等核心部件； 3）负责Linux各组态服务进程及应用程序设计与开发，实现基于现场总线标准(EtherCAT)&CANopen通信标准通信模块，实现SQLite3数据库应用子系统，实现跨平台跨系统RPC通信服务子系统； 4）负责离在线编程环境的搭建，基于ROS完成URDF&RViz建立6自由度机械手3D仿真模型，完成在线对6自由度机械

通过bert模型以及gpt2模型实现机器与人的对话,实现智能客服功能,让客户服务能够24小时运行,帮助公司节省了人力资源,提高了人效。

项目介绍： 该项目前后端分离，小程序扫描人脸实现学生信息的录入、登记及注销，实现人脸即时签到、教师点名、班级人员管理 (CRUD) 等功能。 技术栈： 后端：Python 环境下，Django+Tornado 进行 Web开发，使用线程池来实现网络异步请求；人脸识别功能通过调用 Dlib 和 OpenCV 的视觉库。 前端：Vue.js + ElementUI 实现管理员平台；微信小程序 + LinUI 实现用户平台；Ajax 实现异步请求 数据库：MongoDB 存储用户信息，腾讯云对象存储 COS 保存人脸图片数据 负责部分：整体的设计与开发