MySQL

本系统围绕医护培训在线考试系统的设计和实现展开研究，通过调研国内外相关文献和分析医护培训在线考试系统的功能需求，从而进行概要设计、详细设计，最终描述开发和实现过程。同时，在基本的在线考试系统基础上，本文通过引入基于遗传算法的自动组卷，确定约束条件，来简化人工命题组卷的过程，同时提高组卷质量；通过引入

核心算法:采用最新的YOLOv11算法，兼顾检测速度与精度。一站式流程:集成环境检测、数据集配置、模型训练、结果可视化等全流程功能。多模态检测:支持图片文件、视频文件以及实时摄像头画面的目标检测。可视化交互:通过直观的GUI界面展示检测结果（边界框、置信度、类别），并支持训练过程中的参数配置与日志监

1、数据爬取。利用爬虫程序模拟人类浏览行为，遍历目标网站，收集并整理所需数据。遵守法律法规和网站规则，尊重隐私政策，避免对目标网站造成不必要的负担。同时，还注重数据的准确性和完整性，确保爬取到的信息具有实际应用价值。2、数据分析。通过数据挖掘和机器学习算法，数据分析发现隐藏的价值，推动业务创新和发展

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。

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。

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利用python从tushare，akshare，东财等抓取A股交易数据，整理后存储于mysql，作为机器学习（主要利用scikit-learn，pytorch）的数据仓库，采用多因子追涨策略，回测近三年历史数据，收益率60%左右。