Python

基于FastPitch+Bert模型从0到1训练出来的带有感情专属tts模型 整个模型训练流程 1.修改默认nemo的fastpitch模型，加上bert特征 2.预处理需要训练的语音数据，视频分离出音频数据，转换为采样率22050的wav文件，通过其他模型切割为15秒内的文件 3.通过阿里语音转文本模型对进行标注，将所有文件转换为nemo的训练集结构 4.训练fastpitch模型，4090训练10小时音频数据集大概300epoch 5.提取fastpitch训练结果，对预训练的HIFIGAN模型进行微调，大概训练300epoch 6.编写合成语音脚本，生成结果，具体结果看附件， 训练合成结果试听http://file.finelink.ltd/dev/demo.wav

涉及点云地图采集处理（降采样、八叉树等）、多源传感器融合（IMU GNSS LIDAR VIO）、无人车地盘控制、APM\PX4固件无人机控制功能开发。 负责SLAM算法源码修改、调参，路径规划算法开发，多源传感器信息融合后处理，双目视觉VIO实现，无人机、无人车实机部署等

快速实现对于任意网站视频的爬取，特殊的网站需要特别的开发。目前绝大多数主流的视频网站内容都可以实现开发，对于加密的视频网站，可以根据具体的网站内容，看能否进行开发。

项目分为：首页数据大屏展示、摄像头抓控嫌疑车辆、安全信息警告、安全信息处理、安全信息上传 我负责的部分为：摄像头抓控嫌疑车辆、安全信息处理 难点： 1. 使用openCV等工具库进行车辆识别的调试 2. 使用flask框架对Java后端进行对接并在Java后端调入链接工具类 3. 项目数据的缓存、流动

为我所就职的企业，开设在线AI课程而准备的小游戏。 1.通过Pygame编写的2d跑酷游戏。 2.通过决策树进行AI学习。AI自动控制奔跑的小猫遇到障碍或者沟壑时的起跳位置以及跳跃高度。 3.游戏可以选择人工游玩或AI游玩，如果选择后者，可以在几分钟内看到小猫的跳跃从完全乱跳到逐渐掌握游玩技巧的全过程。

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项目简述： 在 openEuler（Linux）操作系统上，使用 python 编写更新提醒软件，支持 X86/ARM 架构，支持定时任务，开启弹窗，日志管理，yum/dnf 仓库的正确性检测，遵循 yum/dnf 更新机制。 思路描述： 更新前使用 python 调用 shell 对当前系统架构，运行环境，权限，可更新软件进行获取，使用正则对软件和软件信息进行过滤，最 终调用 shell 实现更新 本人负责： 需求分析，架构设计，核心功能开发，为前端页面提供底层linux接口的内容

项目的功能： 用户注册与登录 交易管理，用户可以添加、编辑、删除和查询交易记录，以便于跟踪个人收入和支出。 预算管理，提供预算制定和调整功能，以及预算执行情况的查看，帮助用户规划和控制开销。 涉及的技术栈： 基于Flask框架，利用其轻量级和灵活性来处理后端逻辑和用户请求。 数据库：使用MySQL数据库来存储用户数据，包括账户信息、交易记录和预算数据。 安全性：集成JWT（JSON Web Tokens）用于用户认证，确保数据传输和存储的安全。 我主要负责api的开发

1. 实现pdf、word和excel文档之间的互相转换和数据处理，包括pdf转word，word转excel，excel转word等。 2. 项目独立开发者，使用Python作为开发语言。

用flask写后端路由，mysql数据库，用pymysql读取，前端用jQuery发送请求, Flask是一个流行的Python Web开发框架，它可以帮助你轻松构建后端路由。你可以使用Flask的路由功能来定义不同的URL路径，以及与之关联的处理函数。在这些路由函数中，你可以通过pymysql连接到MySQL数据库，读取和操作数据，在前端，你可以使用jQuery发送异步请求来与后端进行通信。通过发送AJAX请求，你可以与后端的Flask路由进行交互并接收返回的数据。这样，你可以实现前后端分离的架构，让前端与后端通过API进行通信

1.红外传感器模块，K210图像识别模块，自组装轮式小车 2.整个团队负责这个项目，我主要负责算法编程 3.遇到的问题有小车需经过多个避障路段，比如攀爬楼梯，过曲折窄型弯道，刺破对应颜色气球，循迹行驶，使得小车必须具有多功能性，代码鲁棒性要强

1. 项目介绍 1.1. 项目描述 对图像中出现的预定义的水印进行检测，得到类别和位置信息。 1.2. 项目价值 视频内容理解的基础和刚需服务，可用于判黑、辅助限流、辅助cp搬运号识别、自动除水印等等 1.3 项目应用 算法开发，线上服务支持8个业务方 1.4. 担任角色 项目独立负责人，负责水印检测服务的代码开发。 2. 项目框架 1.1. 整体框架 * 模块一：训练样本自动生成。使用图层混合的方式自动生成训练样本。 * 模块二：神经网络模型训练。使用YOLO v5作为基本模型，吸收先进学术成果，提升模型效果。 * 模块三：服务优化。使用颜色-空间特征过滤等方式提升测试阶段模型性能。 2.2. 难点 * 数据获取和标注成本最小化->训练样本自动生成 * 小logo、透明logo检测难度大->模型优化 * 相似logo干扰严重->模型优化 * 保障极小占比的准确率和和服务高并发->服务优化

分割线分割线大哥v相当成功v的管道符号分割句话菊花节目不能 多个色的收发 修改发工就刚好看见好看 鬼画给复检会更加划规

1、项目的目的是通过爬虫爬取某小说网对应的月票数； 2、难点部分在于对字体加密的破解； 3，整个项目都是由我自己负责。

（1）数据要求：需要获取和处理已爬取数据集中的商户、用户、评论等相关数据。 （2）接口要求：需要与数据集的接口进行数据交互和获取所需数据。 （3）人机界面要求：软件界面应美观、易用，方便用户进行操作和获取分析结果。 （4）可靠性要求：软件应具备高可靠性，稳定运行处理大量数据和复杂计算任务。 （5）安全性要求：根据需求，需要确定软件的安全性要求，并与客户签订保密协议和保密条款。

当今电商市场竞争激烈，为了保持竞争力，电商公司需要不断优化自己的业务流程，提高产品销售效率。在这个过程中，拥有一个高效的在线购物后台系统是非常重要的。 该项目通过使用前端技术 vue 和后端技术 Flask，开发一个完整的前后端分离的电商项目，帮助卖家管理自己的销售产品。 该项目包含了多个实用功能，包括用户管理、权限管理、商品管理、订单管理和统计管理等功能。

(1)个人偏好饮食菜谱推荐。根据用户上传的个人饮食以及相关的个人健康状况信息，进行系统分析，推测出用户的饮食偏好，包括爱好的食材、菜式、烹饪方法等，从而向用户推荐既符合用户口味的，又满足用户健康的菜品。 (2)预测健康趋势并显示潜在疾病风险。通过用户近期上传的个人饮食以及相关的个人健康状况信息，进行推算预测可能患上的疾病以未来身体健康的趋势，展示用户不利于自身健康的饮食习惯，以及用户潜在的疾病忧患，提醒用户注意身体健康从而起到预防的目的。 (3)预防疾病菜谱推荐。根据用户潜在的疾病忧患向用户推荐菜谱预防疾病或减少疾病发生率。根据推测出的用户潜在的疾病忧患，向用户推荐可以降低改疾病发生率的菜谱，从而阻止非预期的疾病发生。

本项目所设计的人脸识别考勤系统的总体设计目标是将人脸识别技术应用于考勤系统，建立一套体系结构完善、系统稳定、可靠实用的软件系统，为学校考勤管理提供良好的支持。 系统拟三大功能:学生信息管理，包括不同权限的人员登录管理、学生实现签到等信息管理等等；考勤制度及数据的管理，包括对考勤制度的制定、学生上下课考勤数据分析、考勤数据的备份等等；人脸识别功能，包括人脸数据采集、存储、比对的功能。

1.项目主要目标是构建合理用药规则数据库，通过 Neo4j图数据库建立药物相互之间的关系，通过算 法去辅助医生开具中药，基于 Qt 应用程序框架开发 UI。 2.项目实现了简单的局域网内的用户即时通信系统。 3.本人负责需求分析，系统架构设计，数据库设计，部分业务功能实现和可靠性加强。

快速实现对于任意网站视频的爬取，特殊的网站需要特别的开发。目前绝大多数主流的视频网站内容都可以实现开发，对于加密的视频网站，可以根据具体的网站内容，看能否进行开发。