Python开发工具

主要利用大语言模型、pyhton、jiava等实现企业知识库管理、证书管理、报表训练、智能问答等功能。 主要负责产品设计、原型设计、设计文档编写、平台应用设计和调试等工作。

1、【100%】利用pptx库的Presentation，结合占位符以及PPTX对POWERPOINT的其它控制功能实现生成PPT的基本功能。过程中涉及不同文件格式的读写，计算以及文件的解压缩，文件夹的多选，数据的实时更新等操作。 2、【100%】利用PYQT5绘制UI界面，在该界面进行数据的汇总，通过判定后分流去向数据库和PPT报告。 3、本项目可以将格式固定的输出数据在UI界面经过简单处理后输出至PPT报告中，且每一次报告生成时会将所有数据汇总至数据库，以便追溯查询(数据库实时更新)。

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。

我们将模型部署于ModelArts平台上，并融合了对象存储OBS、云硬盘EVS等多项华为云技术构建了功能体系完整的系统。 后端从前端接收用户上传的数据，可由用户选择分布式推理或者单机推理两种推理模式，不同模式的检测结果对于用户来说是一样的，用户无需关心底层的具体实现。后端将结果反馈回前端进行可视化。

此项目为当时课题项目，主要以通过教学目标为准，理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。

首先，我们将收集到的数据进行全面深入的主成分分析（PCA），以提取关键信息并降维处理，揭示隐藏的核心变量结构。接着，利用支持向量机（SVM）进行分类。

1、项目情况：此项目实现管道的实时数据采集、监控、智能运算。通过输入不同的管道参数，通过数据模型，测算管道的压力，同时与实际压力值进行对比分析。 2、功能包括项目管理、参数编辑、流程图编辑、数据接口、智能优化算法、智能运行、智能控制、BOR计算等

吸纳夜视公司内部各环节涉及到的软件管理系统，统一收拢为一套综合管理系统。系统涵盖销售、生产、科研、办公、设备、采购，响应无纸化办公管理的号召。 a)生产模块从销售合同抽取信息，生成生产计划、到预排产计划，最后投料一条线路流程的开发与维护，并且根据客户需求定制化开发 b)OA模块公司年度责任书、部门季度责任书、会议管理、公司规章制度等办公管理，并且根据客户需求定制化开发 c)技术模块： 工艺工序管理、良品率、关键过程管理等相应模块定制开发及优化 d)销售模块： 绩效考核 e)科研模块： 科研产品的定制化开发 f)各个模块对应的报表展示 g)制造班组结合mqtt + influxdb 对制造过程参数进行有效采集，员工手持机app开发、离线包连接电脑上传

1.目前有企业提质增效、合理化建议、薪资计算、工具管理、工装管理等功能 2.本人负责了解客户需求，自主设计vue2前端 、flask后端、sqlserve数据库进行设计、部署搭建，全项目100%自己搭建

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。

该软件是一款广告营销软件，主要用于帮助中小微企业快速制作广告宣传图文或视频，同时提供抖音、快手、西瓜、B 站等多视频平台发布，减少大量广告费用投入并提高用户工作效率；此外系统提供营销数据可视化查看，方便用户管理。 我在其中主要使用 python 参与了以下功能的开发： 1. 使用 flask 和 flask-sqlalchemy 构建 python 基本后台服务功能，实现前后端正常 HTTP/HTTPS 通信，实现数据库基础操作。 2. 对接微信和支付宝官方开发扫描支付功能 3. 用户营销数据统计处理 4. 西瓜视频使用接口上传封面和视频，分析 AWS4-HMAC-SHA256 签名，分析发布接口 a_bogus 参数；小红书图文和视频上传；百家号视频上传 5. 定时获取已发布视频的播放量等视频信息，用于用户查看营销数据 6. 定时获取抖音、快手、西瓜、B 站等已发布视频的评论信息，分析快手 __NS_sig3 参数，分析 B 站 w_rid 参数 7. 根据抖音搜索结果进行关键词排名，下载抖音的视频和音频信息 8

1.图像算法 图像识别 工业视觉 水表、燃气表表盘字轮和指针读数识别 2.视频设备画面显示（多相机） 2.串口配置与通讯 3.HTTP、TCP通讯

1.主要负责数据接入：对于不同来源的数据及不同形式的数据（接口API,消息队列,TCP推送等）进行规整入库； 2.指标数据统计和计算：对于入库数据做二次加工，以满足展示需要； 3.提供数据接口:提供接口供前端调用

显示模块，处理模块，输入模块，以及各种芯片的底层通讯协议 各种处理以及输出问题，当遇到算法的问题时，会尝试很多新的方法 不断试参数，当发现问题时会主动去修改参数，知道修改到正确为止。对于算法，也会不断去思考有没有更好的解决方法。

根据客户提供的产品图片，到淘宝、京东、得物、唯品会、拼多多等几大平台上以图搜图，并将图片做相似度分析，以相似度展示搜索到的图片及商品链接信息

系统以人工智能为载体，以摄像头实时采集的多学生人脸为样本， 将采集到的人脸信息进行多特征点标注，将其与系统中预录入的学生人脸比对从而实现课堂的高效签到。采用深度学习算法，将采集到的面部信息关键帧传输至多层卷积神经网络学习的模型中进行识别并分析结果。

项目描述：应上级领导要求，需要定期报送信息公司各种软件硬件资产信息，通过脚本读取、清洗、整合蓝鲸平台CMDB中21个模型的数据，最终生成11张CSV文件，共计167 个字段，然后向数据中台发送请求获取token，携带token将数据文件 上传至OSS云存储 在服务器上离线部署Python运行环境，并安装所需第三方库，测试各个系统之间的网络是否通畅； 责任描述：编写Python脚本，读取CMDB模型中数据，清洗、整合后生成CSV文件。获取数据中台的认证token后上传数据到OSS，然后将返回的响应头中的存储文件链接回写到CMDB； 配合测试人员完成脚本功能测试，对不符合预期功能的地方进行修改； 部署脚本上线，使用Linux crontab定时执行，日常检查运行日志，及时发现并解决问题；

使用的是python的tkinter模块进行开发的小工具，系统上线前对系统中的报表功能进行核对 1、每次版本升级之后 下载原始数据文件 2、升级版本之前 启动程序 执行代码 会把新的数据文件下载 并且对比 使用多线程 ，输出实时日志，对比完成会发送邮件

1、项目主要是将中考理化生的实验考试，通过智能摄像头+核心技术算法，将监考人力成本节约下来，用智能软件+硬件来直接实现现场阅卷、打分。 2、主要功能包括：创建实验，导入实验算法，创建考试，阅卷，打分，输出成绩等功能 3、作为产品经理，主要负责产品规划设计，前期教育局实地调研，跟进开发到上线的全流程，以及后续规划及迭代等

项目描述：针对心电图数据（可扩展至多元时序数据），先进行数据增强操作，随后通过傅里叶变换将时序数据扩展至二维空间进行分 析，从而更加充分的学习时序数据周期内和周期间的变化。最后将得到的二维图像输入到优秀的视觉网络中进行分类。 负责任务： ➢ 对 PTB 诊断心电图数据库（PHYSIONET）中心电图的数据增强，包括随机频降、随机周期掩码等。 ➢ 通过傅里叶变换获取心电图一个波形的周期，根据周期对心电图切割将心电图转换为 2D 图像。 ➢ TIMESNET 中的 INCEPTION 网络替换为不同的视觉骨干网络尝试，例如 RESNET，CONVNEXT，SWIN TRANSFORMER 项目亮点： 通过数据增强后，TimesNet 在 PTB 心电数据集上的准确度达到了 93.5%，优秀于传统的 CNN 模型（90.1%）和基于 transformer 改进的 Gated-transformer 模型（91.2%），达到了最佳性能。相比之下，TimesNet 统一了 2D 空间中的时间 2D 变化，这便于通过 2D 内核学习信息表示，从而有利于需要分层表示的分类任务