Python

1. 功能模块 + 算法部署，与第一个作品中类似，支持k8s集群容器服务部署 + 算法监控和调用，监控算法的使用情况等等，有点类似于服务网格但是没有这么高端，就是利用多容器pod实现的。 + 算法结果展示。基本都是一些视频类的人工智能算法，需要将结果反馈到前端去展示给用户查看。也有一些文本类的算法，比如金融什么的。 2. 负责内容 除了人工智能算法，其他包括后端、算法接口、算法部署模式等，以及部分前端。 由于已经离职没有带出来任何作品图。

Honinbo是一款开源的围棋ai程序，名称来源于日本古棋圣【本因坊秀策】。 技术架构 前端: Electron + Vue + Node.js 引擎: Python + torch + sqlite

（1）、GIS地理信息模块 （2）、基础运维模块（巡检信息管理模块、巡检计划管理模块、巡检任务模块、巡检问题管理模块、运维工单管理模块、物资统计模块）。 （3）、在线监管模块（实时在线监测模块、视频安保管理查询模块、设备管理模块、设备日志查询模块）。 （4）、系统配置模块（组织机构管理模块、角色管理模块、用户管理模块、菜单管理模块）。 （5）、大数据模块（巡检工单模块、巡检计划模块、设备状态模块、异常数据监测模块、实时监控模块）。

（1）、常用功能（流程申请模块、流程待办模块、流程已办模块） （2）、流程申请模块（单据处理模块、单据详情模块、单据打印模块） （3）、发票模块（发票统计模块、发票打印模块） （4）、意见反馈模块（意见内容详情、图片上传） （5）、角色管理模块（配置表单、配置权限、用户配置）

利用python写的网站采集程序，代码严谨、功能完善，使用方便。为客户解决了现实问题。python技术不错，可以解决所有pythoN的技术问题，另外也使用了php\asp作为传送接口，更方便快捷。

1、服务端：socket接收端，包括消息体打包封装传输，大模型的推理过程，主要C++实现 2、客服端：消息接收解析，封装需要执行的模型，并传输，python实现 3、实现模型的批量自动化执行，并获取测试报告

1. 功能模块 + 用户管理模块，登录身份认证用的 + 集群管理模块，做了个K8S的管理平台，是基于K8S的api做的，自己搭了HTTP服务器然后再调用K8S的接口实现，包括资源监控、Prometheus、Harbor这一些组件都有在前端展示出来。 + 服务部署模块，实际上就是将用户提供的Docker image部署到K8S的集群中，然后提供运行情况的监控、参数的调整等等，把deployment.yaml、service.yaml等可调参数都在前端中展示出来 + 机器申请模块，这个相当于我自己构造了一些容器云服务器（仅限Linux），可以让用户根据CPU内存等申请一台可以ssh上去的云服务器，实际上和第三个服务部署模块实现起来是有重叠的地方的，但是产品设计上是有一些不同的。 2. 负责部分 由我全程开发，包括使用kubeadm搭建集群，二次封装K8s接口的后端（Python写的）、用户管理的后端（Go写的），前端是基于一个K8S集群的开源前端脚手架上vue开发的。 熟练掌握K8S、Docker等技术，编程语言Python Go，框架用的flask/Django，或者是gin等。掌握

1、图片预处理，图像输入，卷积池化等操作获取特征，计算损失函数，检测功能 2、pandas加载图像和处理数据集，Tensorflow获取特征，构建网络；

该工具是基于时间提前量，利用大数据平台现有的报表，对某地是全网以扇区维度分析各个小区的实际覆盖能力是否符合预定的或者理论的覆盖距离的判定的小工具。 在工具实际操作方面，该程序有如下特点： 1. 可移植性：程序实现自动获取文件路径，可实现将代码复制分发到其他终端后，无需额外配置即可直接运行。 2. 该程序后台目录清晰，只需要将平台获取的原始数据就该文件名后直接存放在制定文件夹，无需对文件做任何补充操作。 3. 易读性：该程序基于python编写，程序代码通俗移动且流畅。 4. 高效性：该程序对原始文件提取的有效信息进行本地化保存，对于时效性不高同时计算周期长的中间数据，需要更新时更新，否则可以对保存在本地的旧数据直接利用，节省程序运行时间。

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首页的实现;昆虫论坛,发布，评论，热度排序；平台简介，团队简介，团队日志； 研究资料的上传与下载，昆虫数据库，奇妙平台后台，可对团队成员信息进行查看；平台的新闻，研究进展的发布。昆虫识别系统，昆虫多样性图谱，主要利用的就是django+mysql+python+前端技术+bootstrap3

pandas对数据预处理， MySQL提取和存放数据， python对两个小区形成的扇区进行判断是否重叠，信号强度是否合理 输入经纬度，得出该经纬度的主覆盖小区。

无视数据结构、无视数据库类型的数据库对比工具 1. 目前支持的数据库类型：Oracle，SqlServer 2. 针对迁移数据库类型的用户，可以很好的找到数据对比差异，实现数据安全迁移

1. 在进行测试时会产生一些原始数据，将这个这些数据交给人来处理，出错率较高。这个工具会自动监听工具生成数据的目录，然后生成报告表格 2. 支持一键批处理

本身程序是有一个烧录程序，但是烧录程序对于非专业人员操作起来相对复杂，这个程序的作用就是将这个烧录工具封装起来，简化操作，方便使用者进行使用

1. 功能模块 + 人脸录入模块，首先要构造人脸数据库，需要上传人脸到后端，有一个专门的用Qt写的管理系统 + 人脸识别模块，根据摄像机中拍出来的人脸与数据库的人脸作比对，实现考勤 + 考勤模块，负责记录和考勤导出功能 + 流模块，负责摄像头的实施展示以及从摄像头中获取图片 2. 负责 + Qt前端，使用Qt是为了适配海康摄像头的SDK，同时可以运行在windows/Ubuntu平台上。可以利用摄像头进行拍摄录入，也可以用户手动上传。可以实时看到海康摄像头的视频，以及人员考勤的信息。 + Python后端，人脸上传的时候，负责调用人脸识别算法保存每个人特征；摄像头检测到人脸的时候，和数据库中的人脸作比对，并且规划考勤记录，并且展示到前端 + 人脸算法是其他人做的，我只负责产品开发。

本工具基于北向数据采集，用于对移动4/5G无线资产设备进行监控， 便于对自动资产周期性监控 本工具具有如下特点： 1、 一键操作：本工具在所需数据文件齐全的情况下，可直接运行改脚本并输出结果； 2、 可移植性：代码稍加改动，在判断规则不变的情况下，可以作为其他设备的监控系统模型 3、 易读性：该程序基于mysql编写，程序代码通俗易懂且流畅。 4、 高效性：该程序对原始文件提取的有效信息进行本地化保存，对于时效性不高同时计算周期长的中间数据，需要更新时更新，否则可以对保存在本地的旧数据直接利用，节省程序运行时间。

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。 Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试 CrawlSpider可以定义规则，在解析html内容的时候，可以根据链接规则提取出指定的链接，然后再向这些链接发送请求 所以，如果有需要跟进链接的需求，意思就是爬取了网页下之后，需要提取链接再次爬取，使用CrawlSpider是非常合适的。

利用百度ai接口获取数据，非常快速实现了客户的要求，使用了openai插件，根据用户输入的要求获标题实现相关文章写作 ，并利用asp\php接口提交到客服数据库，安全稳定化，快速！

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