Python

1. 功能模块： （1）登录注册模块 （2）图片识别模块 （3）问题反馈模块 2. 负责全部的模块。使用Python Web框架Tornado做后端服务，Html5, CSS, JavaScript前端，MySql数据库。PyTorch训练模型。

数据库开发和使用,Python作为数据科学主流语言,被广泛用于数据读存、处理、分析、建模,可以说是无所不能.Python是是一种多用途，高级别，面向对象，交互式，解释型和对用户非常友好的编程语言。交互模式是Python shell的一项功能，可为您在控制台上输入的每条语句提供即时反馈。Python有一个简单的编码风格，很容易用一点知识和正确的工具来捕捉。

将YOLOV4、YOLOv5、YOLOWorld、Ultralytics-YOLOv5、Ultralytics-YOLOv8、GroundingDINO这些常用的目标识别神经网络，通过WEBUI展现在界面上。 开发者可以通过鼠标点击上传模型，上传图片的方式去查看模型效果。 项目后端涉及到python语言，主要使用fastapi作为web框架。 对于模型卸载功能，最新的5.0版本下使用了multiprocessing的方式进行动态加载卸载，可以解决常用的卸载方式下显存无法完全释放的问题。 前端则是由本人进行美工设计，并完成html+css+js的前端开发。

背景:23年5月，DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI 23年9.27，他们发布了第一个基座大模型，即Mistral 7B，共73亿参数 模型对比: 在所有基准测试中跑赢 Llama 2 13B 在推理、数学和代码生成方面中优于 Llama 1 34B 在代码上接近 CodeLlama 7B 性能，同时保持良好的英语任务 主要方面： 使用分组查询注意力 （GQA） 加快推理速度，还减少了解码期间的内存需求 使用滑动窗口注意力 （SWA）有效地处理任意长度的序列，同时降低推理成本。 位置编码方面RoPE)采用绝对位置编码的形式 实现相对位置编码 其他： 预填充与分块：减少重复运算 滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)：固定的注意力长度意味着可以使用滚动缓存来限制的缓存大小 检索增强生成（RAG），它融合了大语言模型中的检索（retrieval）和文本生成（text generation）功能。这种方法将从庞大语料库中获取相关文档片段的检索系统，与根据检索信息生成答案的大语言模型配对使用。 我们将使用 2023 年 12 月发表的 PubMed 文章中的数据。PubMed 是一个免费搜索引擎，主要访问 MEDLINE 数据库(美国国立医学图书馆)，其中包含有关生命科学和生物医学主题的参考文献和摘要。目的是评估LLM在专业领域和最近发布的信息中的表现。

背景:23年5月，DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI 23年9.27，他们发布了第一个基座大模型，即Mistral 7B，共73亿参数 模型对比: 在所有基准测试中跑赢 Llama 2 13B 在推理、数学和代码生成方面中优于 Llama 1 34B 在代码上接近 CodeLlama 7B 性能，同时保持良好的英语任务 主要方面： 使用分组查询注意力 （GQA） 加快推理速度，还减少了解码期间的内存需求 使用滑动窗口注意力 （SWA）有效地处理任意长度的序列，同时降低推理成本。 位置编码方面RoPE)采用绝对位置编码的形式 实现相对位置编码 其他： 预填充与分块：减少重复运算 滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)：固定的注意力长度意味着可以使用滚动缓存来限制的缓存大小 检索增强生成（RAG），它融合了大语言模型中的检索（retrieval）和文本生成（text generation）功能。这种方法将从庞大语料库中获取相关文档片段的检索系统，与根据检索信息生成答案的大语言模型配对使用。 我们将使用 2023 年 12 月发表的 PubMed 文章中的数据。PubMed 是一个免费搜索引擎，主要访问 MEDLINE 数据库(美国国立医学图书馆)，其中包含有关生命科学和生物医学主题的参考文献和摘要。目的是评估LLM在专业领域和最近发布的信息中的表现。

G4F库+前端+控制台 对话前端：原生JS+axios 控制台：React+Ajax 控制台后端：Flask+MongoDB+MySQL+Redis 实现近50个不同的GPT模型和数十个AI提供商的调用和使用

该项目是对全国律师事务所的采集 负责项目从0-1的开发，任务存放在redis队列中，通过playwright框架采集律师事务所的数据。 难点在于该站点存在多个滑块以及字体加密。通过自动化框架采集。

背景：应青岛地铁要求，设计一套对地铁6号线上各个点位进行实时数据检测的 PHM 系统 本人工作： 1、采用LTSM算法实现35KV开关柜、1500V开关柜的故障预测算法，采用线性回归算法实现400V开关柜、整流器、断路器设备的故障报警算法; 编写webservice接口文档; 2、开发和优化跨系统部署的项目库包; 3、使用Python实现Clickhouse和MySQL数据库的数据访问，在此期间实现对同一数据库的多表对表查询和跨数据库的多表对表查询; 4、进行内部测试; 5、项目第三方验收于2024年1月底完成。在验收过程中，我所负责的功能模块运行正常，并为我的算法组赢得了相应的项目奖金。

项目主要通过scrapy进行采集，redis作为中间件存储任务队列，写入json文件，通过脚本读取json文件入库mysql 本人负责该站点从0到1的采集开发，开30个进程可达到日入20W的数据量。 其中的主要难点在于列表页的采集存在极验3的滑块验证，通过逆向，轨迹模拟等破解W参数加密最终拿到数据

1、完成app重0到1项目架构 2、高并发情况下，大量的线程创建和销毁导致资源的浪费，在项目中 引入线程池，针对不同的服务设置不同的线程池参 数，最大限度减少资源损耗

基于Python语言、QT框架实现的游戏自动回血回蓝辅助。 通过抓取游戏画面进行处理进而识别角色血量蓝量，自动补给。

mvn 对战是一个根据仿真飞机数据来控制飞机展示飞机协同作战的一套软件系 统，系统主要包括前段 2D UI pygame 和 thinker 组成的数据展示和指令下发的前端服务， 以及后端服务，后端服务包括 仿真战场模块，对局指令处理模块，飞机指令处理模块，飞 机算法模块，c++与 python 接口协议通信。

统一存储为国产化版本的智能存储引擎，基于 glusterfs 文件系统实现文件、对象、的 一个存储服务。其包含资源池管理，安全组管理，磁盘管理，卷管理，共享服务管理、多元 化存储机制。其支持 cifs、nfs、s3、iscsi 等共享协议，实现了 nas 网络共享和 san 共享等 多元存储方式。

大事件系统是为业务服务侧(使用方)，提供服务监控数据可视化以及总览看板，且定制 化合理化的为使用方提供扩缩容服务，以及流程的可视化，且确保资源回收，当扩容出现失 败时候。大事件系统提供告警信息。

用户通过 ci-manager 服务配置搭建流水线，设置配置文件，根据配置文件中的需求，进行 构建，处理得到用户需要的结果，进行后续发布。补丁方面，当最新发布版本与其他部件不 适配时，需要回退到某个代码节点，工具节点，针对这种情况，用户可以合理修改配置文件， 完成特殊构建任务

胃肠道间质瘤系统通过小程序，app及其他客户端渠道，收集患者检查指标，然后通过AI对指标进行识别，解析，建模，然后做出患病的预测。

客户是一家专注于生产和销售电子产品的企业，公司成立于2014年。随着业务的日益发展壮大，公司的业务范围也逐渐扩大，包括生产管理、采购管理、销售管理、仓库管理等多个方面。 随着公司规模的不断扩大，原有的手工操作已经无法满足日益增长的业务需求，导致出现了很多管理和运营上的问题，比如生产计划不够合理，采购管理效率低下，销售订单处理繁琐等。为了提高业务的运营效率和管理水平，XYZ有限公司决定引入一套企业内部ERP管理系统来实现信息的集成和业务流程的优化。 该企业内部ERP管理系统将涵盖各个部门的管理需求，包括生产计划管理、采购管理、销售管理、仓库管理、财务管理等方面。通过系统的实施，公司将实现生产计划与销售订单的有效对接，采购需求与库存管理的精准匹配，仓库存货的精确监控和管理，财务数据的及时汇总和分析等功能。 通过引入企业内部ERP管理系统，企业将实现信息的高效集成和业务流程的优化，提高业务管理的效率和水平，加强内部各个部门之间的协同作业，为公司的长远发展打下坚实的基础。

训练yolo的模型， 对游戏内的状态，位置， 技能cd等技能判断， 通过按键模拟， 消息传递等方式实现游戏的脚本功能 使用 OpenMMLab 的yolo框架实现。

做了一个可以爬取各种漫画网站信息，使用mongodb 存储， 并做一个前台站，负责展示这些信息， 另外还包括1：使用waifu2x的图片放大工具， 2：基于英伟达的pix2pix实现的去码功能，3： 基于orc做漫画中的文字识别，并传入gpt实现自动翻译的功能。

1.描述： 基于树莓派 zero 2w的云端智能灌溉系统，实现远程对农作物进行灌溉，通过云端服务器通信，实时监控土壤湿度数据并由手机 app 发出浇水和停止浇水指令实现控制。树莓派和云服务器端由 python 代码，app 使用 kotlin 完成。 2. 核心技术点： ●树莓派引脚的操作：通过 MPC3008对湿度传感器的模拟数据进行转化，再连接到树莓派的引脚得到湿度数据。 ● sockets 通信：使用 sockets 实现全双工通信，传递打包好的 json 数据以及指令。 ●多线程的使用：在树莓派和云服务器，云服务器和手机 app 的通信中，使用多线程提高并发性能，实现异步通信，提高响应速度。 ●远程通信的安全连接：在通信连接时，使用了密钥技术实现安全连接。 ●mysql 的使用：将湿度数据存储在云服务器的 mysql 数据库里面。