Python

是一套高度封装的大数据采集系统，采用scrapy框架，多线程，代理，高效率。采集18个资源目标。本套项目更换目标和再开发内容即可使用。

精通Java、Golang、Python( 熟练pytorch、flask、django等框架)语言，精通SpringCloud、Dubbo等主流框架，熟练使用Redis、MQ、ES等常用中间件产品，具有高可用性，高扩展，高性能的架构设计经验，熟悉各种云服务（AWS、GCP、腾讯云、阿里云、华为云）提供商和解决方案，能够根据业务需求选择最适合的云平台并进行架构设计和部署，我在处理高并发和海量数据方面有着深入的了解，能够应对复杂的技术难题，确保系统的稳定性和可靠性

项目作用：批量处理图片识别文字存放到文件 用到的技术和工具： 安装配置底层应用tesseract-ocr工具， pytesseract库搭配ocr工具识别图像， opencv库用于读取图片和改变图片色彩从而让图像识别更准确

某夕夕的anti参数逆向分析 模拟anti参数的加密算法与过程还原 js代码移植nodejs 与补环境实现。 最终实现自动化生成anti参数，请求数据。

主要功能： 1. 项目管理，实现项目的基础信息管理 2. 基础数据，实现自然资源、设备和能源数据的创建 3. 能流拓扑，实现能源组网的拓扑设计 4. 仿真模拟，实现能源组网的仿真运行，通过运行结果验证组网方式是否合理 5. 规划设计，对满足要求的能源组网方案输出相应的规划方案，并从经济性、可靠性、环保性多个策略进行评估

采用纯被动的红外探测双目设备与高清可见光双目设备获取鸟类活动信息及3维坐标；通过人工智能算法识别鸟类并进行轨迹跟踪，得到鸟类目标的活动轨迹数据，所述活动轨迹数据包括的飞行速度、飞行方向和飞行高度。对比飞机和目标鸟类的高度信息，判断得出飞机的飞行或起降是否存在危险。还包括：构建人工智能分析系统以分析鸟类活动种类、活动规律，并结合天气、气候因素，生成机场鸟情预测信息。

输电线路覆冰在线监测装置通过远程数据采集器采集图像视频、微气象、导线拉力、倾角等线路数据，然后把数据进行数字化压缩编码，最后利用4G/3G/ GPRS/CDMA无线传输模块将现场数据以IP包的方式发送到数据监控中心。在监控中心上对数据信号进行解码，即可将图像视频、微气象、拉力、倾角等线路数据通过数字和图表形式直观显示在屏幕上。维护监控人员通过从现场发送来的图像视频、微气象、导线拉力、倾角等数据进行分析比对，如出现异常的预警信息，即立刻作出相应的应急处理，以确保高压线路的安全运行。

1、平台包含了债券等信用类产品从发行到交易的全流程的查询和跟进，同时提供评级、定价、风险预警等服务； 2、我主要负责风险预警模块的后端开发部分。

1. 项目主要内容为处理办公过程中，能够自动化处理的部分。例如自动生成报告、打印文件，按照指定逻辑处理数据生成报告等等； 2. 负责与客户沟通梳理主要需要，设计业务流程和开发流程，并实现。

python爬虫采集近十年某A股公司年财报数据，并进行数据清洗，保存。 使用padas进行数据清洗和融合计算出营业总收入、盈利能力、偿债能力等指标，matplotlib的pyplot模块进行数据可视化并进行分析预测

设计U-Net与Attention机制的结合模型，通过对CT图像进行解析并训练模型，不断优化后得到90%正确率的预测分割模型，并基于QT开发一个交互软件，并投入医院使用。

熟练掌握JS逆向分析技能。 熟悉各种反爬原理和解决方案。 各种网页、抓包技能。 熟练scrapy feapder 爬虫框架。 熟练掌握mysql redis mongodb等数据库。 能使用set 布隆过滤器 等哈希算法对数据去重。 熟练某数、某乐等反爬安全产品逆向处理。 熟练各类验证码破解。 三年Python开发经验。

1、本人即熟悉大宗商品的现货交易流程和期货交易流程、尤其是棉花等农产品，又精通大宗商品互联网交易平台的建设方案（竞价交易、点价交易、即期交易等，商品监管体系，供应链金融）。是运用技术手段解决大宗商品贸易的复合型人才。 2、本人项目管理经验丰富，曾带领团队成功交付了棉花、纪检、公积金、民用航空、电子信息等多个领域大型项目，熟知如何按期保质保量交付项目，通过组织协调有效解决项目实施过程中的各种问题。 3、本人精通数据分析，熟知客户行为分析、行业数据分析的方法，精通ETL的实现过程。例如棉花质量变异分析成果为国家棉花收抛储提供了有力的科学依据；通过客户行为分析解决了棉花交易的精准对接、棉花存放的精准布局等问题。 4、本人具备开发能力，熟练使用Java、Spring Boot、Spring Cloud、Python及第三方库、VSTO、VBA、Excel。

1.该算法实现对遥感影像的分类任务。 2.主要通过几个创新模块和较新的基础网络结构搭建，实现同源遥感影像的特征融合。最终实现分类任务，分类性能达到最优。 3.使用python各种库，例如pytorch等等。

采集某视频平台，点赞、评论、转发、弹幕、播放量、粉丝、关注等字段。 使用feapder框架完成 解决平台js逆向与模拟加密， 解决平台IP反爬虫（对接IP代理池） 基本上做到全站采集。 输出处理使用mysql 与 mongodb

我开发了一款基于openai的人工智能问答系统，模块包括智能问答，数字人聊天，智能绘画生成等功能。帮我生成如下内容：1.项目分为那些功能模块，对使用者来说实现了哪些功能。2项目使用了哪些技术栈，最终达到了哪些效果。3.有哪些技术难点，怎么解决的 1. 项目分为以下功能模块： - 智能问答模块: 使用者可以提出任何问题，系统会快速、准确地提供答案，大大提高了信息查询的效率。 - 数字人聊天模块: 这个模块提供了一种人机交互方式，用户可以和人工智能进行对话，得到一种与真人交谈的感觉。 - 智能绘画生成模块: 用户可以通过描述或简单的指示，让人工智能创建出富有想象力的绘画，这对于没有绘画基础的人来说是一大福音。 2. 项目使用了以下技术栈并达到以下效果： - OpenAI提供的GPT-3语言模型：用于实现智能问答和数字人聊天功能，不仅能理解和回答问题，还能理解不同情境下的语境，提高了与用户的互动效果。 - 深度学习和神经网络：这是实现智能绘画生成的核心技术，通过复杂的网络层数和神经元链接，系统可以理解用户的描述并把它转化为绘画。 - 最终，这个项目提

个人技术网站，分享金融建模基础知识，通过示例（代码+运行结果），展示典型金融建模过程。 前端vue提供页面展示，后端 java & spring boot 提供网站服务，Python+flask提供建模服务。 网站地址：http://www.toogus.xyz:8001/fm-example

基于tradingview的本地逐k回测系统，使用python flask作为后端，前端使用vue+tradingview框架 可从本地动态加载策略及其所需参数进行逐k回测 可计算其收益数值等各项参数

该项目为自研产品，主要功能是将小说文案转化成 ai 漫画推文视频，gpt 聊天和 sd ai 绘画，后端 api 主要采用的 chatgpt，edge tts，stable diffusion api ，合成视频采用的是开源项目 ffmepg ，接口用的 python 写的，将小说智能分 段，接着对每一段进行 ai 配信，gpt 推理，ai 绘画，通过 ffmpeg 合成视频片段，最终合成一个完整视频，视频字幕和文 字 logo 采用的是开源项目 paddlespeech ，字幕颜色和大小由第三方库颜色自吸工具选择。目前该应用前支持Android，iOS，web，windows，macos端，支 持视频合成下载分享，文字转音频，文本翻译，一键字幕识别等功能。优化了文本字数过多而引起的 ui 卡顿问题，性能稳 定。

1、网站包含资讯、投研工具和VIP服务几个大模块，模块下再细分小模块，如资讯分各种不同的资讯、投研工具有各种不同策略的工具，VIP服务也分多种； 2、我主要负责后端接口的开发、服务器的运维以及后台管理页面的开发