Python

人脸识别考勤打卡，门禁系统，有opencv 版的 和 深度学习版本。本人还擅长aigc 大模型落地应用，nlp相关算法，多模态应用算法

用户需要上传相关材料，利用ocr技术对用户相关材料进行识别，节约人力。本人还擅长aigc大模型落地应用，nlp相关算法，java及python web 开发

从用户创造的文本内容挖掘商品进行挂靠，涉及到机器学习，nlp算法。本人还擅长 aigc大模型落地应用，CV相关算法，多模态相关算法，python，java web开发

本项目主要功能为人脸特征提取、预测数据返回、历史记录查看和删除、用户信息修改； 我所负责的内容是所有人工智能功能的实现和部署，使用TensorFlow、pytorch等框架搭建模型，模型使用卷积核dlib工具进行提取人脸特征，通过训练之后得到模型，再使用Django进行部署到服务器后端。

作品前端为微信小程序，一共有四大模块：知识科普模块、游戏互动模块、导读模块和AI识别垃圾模块。知识科普模块：展示46个城市垃股分类知识，并且展示短圾样本图片；游戏互动模块：有团队设计的两个垃圾分类相关的游戏：知识竞赛和动画互动类游戏；导读模块：展示相关发布的垃圾分类相关报道；AI识别垃规模块：提供拍照上传图片，并且从服务器返回识别垃圾的结果，进行相应的展示；后端阿里云服务器提供云计算和上传图片的云存储，将神经网络模型部署到服务器端，使用python项目管理器管理项目，接收前端上传的图片进行识别和返回识别结果。 在该项目中我使用TensorFlow、YOLOv5进行训练模型，达到识别垃圾图片的效果，并且开发了微信小程序的前端页面，后端使用Django进行部署Python项目

对YOLOv5、mmdetection等开源进行调试训练； 负责对已标记好的数据集进行训练；负责该项目主要应用于港口设备识别，将结果返回以便管理层做出决策

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

通过低代码的方式配置第三方系统数据源（设备信息、工艺信息、Lot信息等），将数据导入到系统内部，然后根据业务流建立相应的RTD(生产调度系统)规则过滤数据得到生产派工单，支持调用排程算法服务，得到设备机台订单的排程表。 工作描述： - 后端采用django框架，利用DRF快速搭建接口，gunicorn运行server； - 使用zookeeper作为注册中心，对后端服务化拆分; - 使用docker+docker-compose管理部署项目运行环境； - 使用pandas，numpy编写RTD rule, 处理实时海量数据(10G+)，使用多种方案优化代码性能； - 使用nginx做反向代理和负载均衡； - 使用dockerfile打包项目运行环境并优化镜像大小，使用shell脚本实现自动化部署； - 负责项目的日常维护；

抛扔踩踏检测、安检机检测 ，格口爆仓检测、工服检测，以图搜图 （图片相似度搜索） 需求评审，架构设计，代码开发，项目上线，后端框架选择，数据库选择，缓存设计，定时任务，算法封装，web展示等

设计网络产品自动化测试系统，目的是为了可以对路由器的功能实现自动化的测试，能够快速检测出产品中存在的问题，并能够协助开发人员快速定位问题，进行修复。该项目还利用人工智能技术，训练了针对性的AI分类模型，不仅实现了执行自动化，也实现了分析自动化。大量节省了企业的人力成本，时间成本。 自动化测试系统主要分为以下四个模块： （1）测试管理模块：用于管理测试用例、测试环境和测试结果，以及测试过程中产生的数据。 （2）测试执行模块：主要功能是根据测试用例配置，实现路由器的自动化测试任务，对路由器进行功能测试，性能测试，及其他测试任务，并将收集的执行结果发送到测试管理模块方便后续分析。 （3）测试配置模块：负责路由器的配置信息的录入，一般由测试人员录入。 （4）测试分析模块：可根据收集的数据，对路由器的功能、性能和其他指标进行统计分析，用于产品优化研发，节约测试成本。

主要功能是抢购京东商品 可定时抢购，作品图片附带程序功能 先手动登录获取有效cookie，后续可跳过手动登录 也可持续性监控商品是否有货

万能抓取模板，只需要填写固定字段的xpath即可获取信息，抓取过程是多线程模式，支持批量入库，并且支持图片下载

项目介绍:我设计并开发了一个搜索引擎。该软件可以爬取网络上的网页，并提供网页排序， 和检索功能。 技术栈:Python 项目成果: 1. 使用广度优先算法，对特定 IP 的网站，实现了网络爬虫的功能。 2. 使用 PageRank 算法给网页计算权重。 3. 实现倒排索引，加速信息检索的速度。 4. 根据 TF-IDF 给网页对关键字提供相关度指数。

提供基于码流，文件，图片不同数据源的人脸识别功能 1.实现人脸识别算法的训练，优化及部署 2.tensorrt+cuda的推理优化，预处理优化，全GPU化处理 3.引擎的并发推理逻辑服务实现，通信模块实现，整体服务实现 4.音视频码流数据的拉取及处理 5.裁剪+嵌入式移植

在opencv下对图像预处理，进行灰度化、二值化、噪声去除等操作。 采用canny算法对图片边缘检测，提取图像特征。 对图像进行轮廓检测判定识别区域，随后进行透视变换将图像投影到一个新的视平面，实现图像校正最后使用python的光学字符识别(OCR) 工具pytesseract进行字符识别。

项目能够实现以下功能： 自动获取用户所在城市的天气信息 根据用户设定的时间，每日自动向指定邮箱发送当天天气信息 我负责的任务： 确定用户所在城市，并从免费的天气API获取当天的天气信息 使用Python的smtplib库发送邮件，并将天气信息作为邮件正文发送 技术栈： Python 3.6+ Requests库 BeautifulSoup库 smtplib库

作品背景： 该项目主要是利用线性回归、决策树、随机森林等机器学习模型探寻各营销渠道投入和企业收入的关系。 工作内容： 1.针对数据集进行探索性数据分析，并进行特征工程相关工作，包括利用过滤法实现特征筛选，以及特征缩放等工作。 2.针对特征进行数据清洗等预处理工作后，先后使用线性回归，NN，RF等回归模型进行模型训练，根据训练结果挑选适用模型并进行模型调参工作，并最终完成建模工作。 作品链接： https://github.com/StZhmoka22/Open-source-project-in-resume/blob/main/%E5%AE%9D%E6%B4%81%E8%90%A5%E9%94%80%E6%B8%A0%E9%81%93%E6%8A%95%E5%85%A5%E4%B8%8E%E6%94%B6%E5%85%A5%E7%9A%84%E5%85%B3%E7%B3%BB.ipynb

该项目主要是利用K-means模型从多维度出发实现对客户用户价值的评价模型，其输出结果可为企业在用户触达端根据划分的不同类簇，提供不同的触达策略。 作品链接： https://github.com/StZhmoka22/Open-source-project-in-resume/blob/main/_%E7%99%BE%E8%B4%A7%E5%95%86%E5%9C%BA%E7%94%A8%E6%88%B7%E7%94%BB%E5%83%8F%E6%8F%8F%E8%BF%B0%E4%B8%8E%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%88%86%E6%9E%90.ipynb

眼底血管图像分割算法设计，核心代码和主要逻辑说明： 1.图像预处理； 2.图像扩增与切分patch； 3.图像分割模型设计； 4.模型训练; 5.模型测试； 算法开发工程师，负责： 1.根据需求文档，进行软件功能设计 2.根据功能设计，进行软件代码编写 3.负责管理软件开发的源代码，记录版本变化 4.负责软件测试、维护

在Windows平台上用Python语言实现界面设计以及相关功能。使用目标检测算法实现对线上考试中考生状态的检测，包括考生在场情况，手机等违禁品监测等等，如果检测到异常行为，系统会立即发出警报并通知考试管理员进行相应处理。分为图片检测与视频检测两大模块，通过YOLO算法训练模型并据此实现目标检测功能