机器学习/深度学习

成功部署与优化超大参数模型： 在大型算力服务器集群上成功联动部署并优化了V3、R1 671B DeepSeek 满血版等超大参数模型，使用 Ollama、SGLang、KTransformer、Unsloth 等推理框架进行部署对比，提升了模型的推理性能和应用效率。 高效管理多GPU服务器集群： 使用 NCCL 技术完成多GPU服务器联动部署，解决了多机多卡之间的通信与负载均衡问题，成功实现了大规模分布式训练和推理 完成大模型微调： 利用 Ollama-Factory 对 14B 以上大模型进行 Full、Freeze、LoRA 微调，优化了模型精度和运行效率，提升了业务需求的适应性。 搭建前沿AI工作流解决方案： 完成 SD、Flux、Wan2.1 等图文生成、图生图、图生视频应用的部署，并成功搭建 Dify、Coze、ComfyUI 等 AI 工作流解决方案，成功实现大模型在商业应用中的实际落地。 开发大模型代理： 制作多个大模型代理，通过调用大模型工具为具体业务场景提供定制化解决方案，成功实现了商业化应用的落地，在开放API平台上参与Python后端路由开发工作

国内盲人数量占一定的比例，为解决盲人安全出行问题，设计了一套穿戴式的头盔智能导盲系统。我在此项目中主要负责设计导盲系统的视觉避障、目标识别、视觉引导等算法的框架搭建。采用pytorch深度学习框架与YOLOv5目标检测网络训练的日常出行目标识别模型以及tof测距雷达，最后设计了设备终端将图像传输和数据远程传输到算法服务端的分布式系统实现对行人、车、阶梯、石头、树等有效识别并定位其方位和距离达到引导盲人通过语音和腕部传感器感知环境信息实现主动避障，经实验测试有一定的辅助引导效果并在第十届全国光电设计大赛中获得国家级二等奖。

为了达到对低照度和高曝光图像的增强的目的，分别使用主观评价指标和客观评价指标对算法进行评价。基于pytorch设计网络结构输出参数对图像进行简单变换，网络使用VGG16的卷积结构并增加残差连接，使用输出层预测变换参数，设计了五种损失函数进行惩罚训练。并设计UI交互界面对比不同算法的实时增强情况。

1.针对大量共享单车停放混乱的现象，有必要加强对用户的提醒，引导他们合理地摆放单车。通过在应用程序中发送友好的提醒通知，以及在停车区域设置明确的指示标志，可以有效提升用户的自觉性，从而改善城市公共空间的整洁和通畅。 2.与传统的视觉判断方法相比，利用先进的技术手段，我们的系统能够更快速、准确地识别单车的停放位置。这不仅提高了工作效率，还大大增强了用户体验，用户能够更方便地找到并归还车辆，而无需为寻找停车点而烦恼。 3.该技术解决方案在相关服务场景中具有极高的复用价值。除了共享单车，其他共享交通工具和公共设施管理中也可应用这套系统，提供了一种可持续和高效的管理方式，有助于提升运营效率和用户满意度

自主研发了一款安全平台，该平台集成了当前主流的CLIP后门攻防算法，能够有效支持用户管理、安全评测、信息查询等多种功能。平台通过灵活的架构设计，提供了高度可扩展的安全评估能力，帮助用户实时监控与分析模型的安全性。通过集成的攻防算法，平台能够针对CLIP模型进行全面的安全防护，确保模型在面对各种后门攻击时依然能够维持较高的鲁棒性和准确性。

1. 软件面向的行业和业务场景 本软件主要面向法律、投诉处理和文本分类领域，适用于需要对大量文本数据进行自动分类和处理的企业或机构。具体业务场景包括： 投诉分类：对客户投诉内容进行自动分类，识别投诉类型（如商品质量、服务态度等），以便后续处理。 法律文本分析：对法律相关文档进行语义理解和分类，辅助法律工作者快速定位关键信息。 NER（命名实体识别）：从文本中提取关键实体（如产品名称、公司名称等），用于进一步的数据分析或知识图谱构建。 2. 项目功能模块及使用者功能 项目分为多个功能模块，每个模块对应特定的功能需求： 数据预处理模块： 功能：清洗、分词、去停用词、生成训练数据集。 使用者功能：提供干净、结构化的数据以供模型训练。 特征工程模块： 功能：将文本转换为数值特征（如词向量、TF-IDF 等）。 使用者功能：通过特征提取提升模型性能。 模型训练模块： 功能：支持多种深度学习模型（如 LSTM、GRU、CNN 和 Transformer）的训练。 使用者功能：根据业务需求选择合适的模型进行训练，并优化超参数。 模型评估模块： 功能：使用交叉验证、混淆矩阵、F1 分数等指标评估模型性

可以让客户根据需求所对应的数据，和体验感，从事Python开发行业有2-3年。经验丰富，代码编写富含高级程序员编写规范要求。有良好的对客户的责任性、时效性工作要求。一般不会超时完成客户的需求项目。精通爬虫案例800个以上的项目个数。数据分析项目经验精湛。爬虫和数据分析对项目分析能力具有独到的见解。具有许多客户的认可要求，对客户的要求。有良好的满意追求完善的体验。

人类染色体核型智能分析系统，是一款基于人工智能技术，对人类染色体中期图像进行自动分割、识别、计数，并自动生成核型图的遗传实验室辅助工具。 功能包括：图像管理、一键识别、导出核型图、手动编辑（笔刷、多边形、缩放、旋转、移动等）、配置管理。 达到的性能：分割准确率>90%，核型准确率>75%，GPU识别速度12张/分钟，CPU识别速度4张/分钟，支持GPU、CPU、XPU、NPU、TRT环境，支持Win、Linux操作系统。 目前已被多家医院遗传实验室采用。

随着人脸识别技术在智能安防、金融支付等隐私敏感场景的大规模部署，传统集中式训练模式导致的用户数据泄露风险成为技术发展的主要瓶颈。本文提出一种基于联邦学习与差分隐私的混合架构人脸识别系统。通过构建支持非独立同分布（Non-IID）数据的联邦学习框架，结合动态隐私预算管理策略，在保护用户数据隐私的同时提升模型泛化能力。实验结果表明，在 Olivetti 人脸数据集上，系统在 ε=1.0 的隐私预算下达到 92.3% 的准确率，较传统联邦学习方法提升 4.7%，验证了隐私保护与模型性能的高效平衡。

现实中，有数百万人患有严重的身体残疾丧失了交流以及与环境互动的能力，然而其感觉和认知功能通常仍然完好无损。这为利用BCI技术以改善患者生活质量提供了可能。P300-Speller是基于EEG的BCI系统中最热门的应用之一。正被用来解析那些思维正常却行动不便的病人的真实意图和想法，P300-Speller允许用户使用图形用户界面（GUI）与环境进行通信，可以让患者在生活上更加独立，甚至在一定程度上恢复他们的社交生活。因此，研究P300脑机接口技术具有极高的实际应用价值。

该项目主要分为三部分，算法、前端和后端，算法读取摄像头数据并实时处理，将处理后的结果发给后端保存，处理后的视频经流媒体发给前端显示；前端使用Vue框架，结合element-ui、Echarts实现了对人流量数据的图表分析功能。后端采用SpringBoot，实现数据的接收发送与用户权限管理。

此项目是后台的页面，首先需要安装requirements.txt的环境，然后修改settings.py文件，最后运行项目。具体参考下面步骤，下面步骤是我一步一步一步步的记录的，所以可以参考。 ai_app：是各大平台接口的内容，其中接口内容都卸载了views.py里面，所以需要自己删改，url.py是项目路由也是对外接口内容，admin.py和models.py是后台管理页面的内容 config：是项目配置文件，包括settings.py、urls.py、wsgi.py、asgi.py emo_api:是关于心里评估量表的后台内容，其中views.py里面是各种量表的算法 wechat_app：是微信小程序相关的内容，主要就是前台的小程序基本就是个页面，后台来计算所有的东西，包括聊天，调用各大接口，还有心理评估量表的页面

本方案主要研究激活函数在人脸识别模型的搭建与训练过程中所产生的影响，具体分析不同激活函数对模型训练时间和准确率的作用。我们将从以下几个方面进行详细探讨：首先，使用不同的非线性函数进行模型搭建，比较其在训练过程中的表现差异；其次，针对饱和函数和非饱和函数进行分类研究，分析这两类函数在模型训练中的优势和不足。通过这些研究，我们期望能找到一种能够在保证准确率的前提下，缩短训练时间的激活函数，从而优化人脸识别模型的性能。

本科专业为信息工程，曾经开发过多个微信小程序，结合各种单片机代码；精通微信小程序前后端搭建。 研究生专注于计算机视觉，尤其是医疗影像方向。深度学习方面代码熟练，使用Pytorch框架。擅长处理自然图像、CT、MRI、超声图像均有涉足。

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这是一个简单的图像识别处理，基于python的CIFAR10数据集进行多次训练，再通过输入图片来识别该图片的内容是属于CIFAR10训练集中的哪类图片。整个作品的代码均为我一人制作。使用了机器学习基础中的CNN卷积代码实现图像识别。实现了再在整体数据集上的正确率达65%

负责（基于python语言，torch框架，开源yolov5的目标检测项目，标记图片数据来源—robotflow） 其他（非本人）（包装为安卓测试应用）

1. 利用keras深度学习框架实现CVPR论文中ghostnet模型的搭建。 2. 实现该模型的训练和测试，方便大家复现原论文结果。

python angular redis mysql nginx linux 作品分类（1-5个分类）（必填）： 机器学习/深度学习 脚本编程语言 网络爬虫 日志分析和统计 项目构建 添加标签，按回车确认 HTML5开发相关文件管理器其他jQuery插件Chrome插件/扩展论坛系统BBS作业/任务调度网络爬虫日志分析和统计图形和图像工具Emoji 表情相关终端/远程登录搜索引擎项目构建REST/RESTful项目嵌入式操作系统

后端使用java + spring开发rest api，移动端通过http请求后台api来传递数据，数据库使用mysql数据库。 移动端使用android，在后端定制随访内容，后台查询数据库，把表单内容格式化成json数据传递给移动端，在移动端根据后台定制json动态显示问卷内容。 获得随访数据以后，在后台运用大模型定期进行数据分析，排查出有风险的相关人群。