Python

软件架构： python-pandas、Mysql企业数仓、QuickBI、Springboot微服务体系 该企业集团目前已形成包含智慧城市、电子工程、通信工程和国际化业务等在内的多元化产业形态，积累了大量的项目、客户、供应链和财务等生产、经营数据。为充分挖掘数据价值，构建“系统平台+数据资产+业务创新”的数据驱动管理体系，该集团启动建设数据平台项目。 目的是实现数据融合共享的新型业务模式，并基于数据平台的统一数据标准、规范数据管理、基础数据共享和商业智能服务为企业的经营决策和商业模式创新提供数据支撑。 数据平台包含异构数据采集、运行环境支撑、数据存储整合、数据计算调度、BI视图展示和主题数据开放服务等核心功能模块。针对该企业若干信息化子系统（人力系统、项目系统、财务系统、OA系统）进行主数据抽取、整合，并基于数据仓库技术架构实现项目、合同、产值、成本、收入等数据汇总计算

1、独立开发出妆容迁移小程序，并成功部署 2、负责基于深度学习的妆容迁移小程序开发，支持微信、抖音等平台 3、负责前后端的开发，包括前端uniapp的界面开发，后端flask和深度学习模型部署等 4、修改了算法代码，支持小程序各种功能

项目描述：按照需求并基于天津银行私有云架构下的组件要求，建设一套满足天津银行要求的集代码封装服务、持续交付、研发容器、 IDE 工具、测试服务、研发协作、效能度量等主要模块，结合最新的 DevOps 方法论与工程实践，与云计算应用 PaaS 平台、分布式中间件、及天津银行自建的测试工具等已有资产无缝集成的从研发到生产的一站式解决方案。 项目环境：Linux+ apache+ mysql+python 项目职责： 1.与直线经理进行沟通，了解客户需求。 2.根据需求分析，方案设计，编写代码。 3.项目进度质量控制，测试编写代码，撰写操作手册。 4.对接公司自主研发的自动化部署系统，做贵阳银行项目组的工具支持。 解决问题： 1、解决了开发团队 CI、CD 速度慢的问题，没用工具之前每次部署都是人工操作，出错几率大，速度慢，用 devops 系统的 CI、CD 功能后，大大提高了部署效率及成功率。 2、解决了制品晋级和管理问题，通过 devops 系统的制品仓库，高效、便捷的实现了制品的晋级和管理。 3、解决了运维团队生产更新包溯源问题。

1、小程序前端端，提供评估输入参数、评估历史查询、评估报告等界面，后端服务端使用SpringBoot + elementUI + vue，数据采集和模型使用python、pytorch 完成； 2、 本人主要完成后端服务接口、数据采集、模型建模；

本工具，主要用户管理服务器程序，使得服务管理更方便。没有多少技术要点。平常无聊时开发。 技术栈：python、qt 对于客户端的界面，本人开发历程 从 mfc --> c++ qt ---> python qt ----> cocos + electron. 所以虽然这个工具使用 python + qt 做的。但本人已渐渐不用 qt（做界面太繁琐，且不美观），现已改为 cocos + electron。

数据准备， 模型搭建，包括初始化操作 模型训练验证与保存 模型测试 模型随机性测试，从网上找图片随机测试

对于客户的提供app做了以下操作： 1、导入图片、输入最大文本、同一文本的唯一性对于商品上架、商户入驻、会员制度、产品定位、骑手接单进行功能测试 2、使用不同系统进行了登录 3、使用通过开虚拟机的方式，对于该业务进行拥塞测试

网络小说爬虫，爬去网站内容，解析网页，爬取数据，自动运行，自动存入数据库。使用xpath解析。访问html，分析页面。

使用了Python中的pandas进行数据分析，进行空值填充，检测某项数据的数量，寻找某个数据有多少项，数据总结等等

一个小说网站，数据爬取自其他小说网站。爬虫使用python开发。网站使用flask开发。数据库使用mysql。虽然简单，但五脏俱全。

爬天气 通过 http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml 爬取最近7天的天气，最高最低温度，然后把结果保存 用的库是requests和BeautifulSoup，基础

小说网站爬虫，采用python开发，数据导入到mysql中，包括小说目录和小说文章内容。爬虫速度还可以。使用xpath解析。

软件架构：Java、Springboot、Swagger、Mysql、Redis、Go、Beego 项目概述：酒店商用电视视讯互动Saas平台，实现酒店电视内容的定制化管理，主要包括集团与酒店管理、终端管理、酒店UI在线管理、商业点播系统、终端升级系统等等

采用的技术有Log4J，Mysql，Vue等，为了提高办公效率，促进所内工作信息化，数字化建设，作为项目经理，负责事业部信息化平台管理项目的开发与落地，从项目管理，综合管理，资产库，系统设置，首页内容展示（包含里程碑，子任务，周计划，会议安排等）六大管理模块功能。且将项目管理部分，综合管理部分于4.0开发时与AI中台结合，实现高度数字化。 本项目主要负责内容为把握整个项目进展，促进项目最后落地，根据项目评审会议，获取新需求，撰写新需规，制定开发方案与计划，完成开发与测试，最后开展国密测试。完成万余字用户手册，需规撰写，完成百余个原型页面设计，完成三百余行代码撰写，最终促使本项目落地使用。使用Django框架，python语言，完成后端开发部分，实现会议纪要和周报上传，下载，删除，管理等功能。

图片处理，打码，识别，分类 负责制定数据预处理策略，包括调整尺寸、标准化和数据增强，以符合模型输入的要求。 选择适当的神经网络架构，构建和调试模型，根据需要进行调整和优化 制定和监督模型训练过程，确保以正确的方式调整超参数，如学习率和批量大小 使用验证数据来评估和调整模型，避免过拟合或欠拟合的问题

使用了Python中的request跟parsel模块爬取需要的数据并按照需要的格式下载下来。这个脚本就下载了整部小说，类似的我能做到的还有下载产品数据，包括文字跟图片。

使用了Python的pandas模块来对宠物小精灵的数据进行分析，从而寻找某个小精灵的属性，根据某项数据的最高值（例如血量，攻击，防御，速度，能否超进化）来寻找想要的最强宠物小精灵。

本项目通过引入流体仿真技术，在虚拟现实背景下高效并行化处理离散流体粒子数据，实现实时且真实细致的流体交互反馈。为此，项目融合了机器学习和CUDA技术，搭建了流体粒子态数据的并行化编程框架，以加速流体仿真过程，并优化了相关算法，采用的技术有TensorFlow框架，CUDA技术等。 我作为组长，负责项目整体推进和算法优化部分。 首先在taichi框架下采用SPH算法模型进行获取流体运动数据；之后利用TensorFlow 2深度学习框架，结合机器学习算法，构建流体内部和表面粒子的模型来预测流体粒子的运动状态；然后利用CUDA（NVIDIA的通用并行计算架构），提高项目的运算效率。然而，由于流体粒子在流体中分布不均匀，因此我重构了KNN算法和球面查找，和最小二乘法思想融合：调整K值和优化球心坐标和半径，实现了GPU和CUDA平台的全面支持，成功提高计算速度。

负责确定数据提取范围，样本好坏定义 负责数据清洗，分箱 负责银行贷前评分卡搭建 负责帮助银行搭建审核流程 负责帮助银行搭建贷前风控规则 负责帮助银行完成贷中规则处理文档 负责最终模型报告编写

推动公司产品需求，设计到落地。产品是面向中小学教育信息化的产品，业务非常复杂。 主要技术语言Java，Python（运维脚本，图像识别，HTML包装），Node（Latex处理），框架SpringBoot+MyBatis，基于K8s+Istio的微服务架构。前端Vue、Echarts、ElementUI。数据库MySQL、MongoDB。队列RabbitMQ。