Python

硬件：英伟达 orin 软件：ROS 主要功能： 1、实时采集行走电机运动状态、位置数据，并对电机进行实时控制，实现导航功能； 2、实时采集云台电机的运动状态、位置数据，并对相机云台进行实时控制，实现相机云台动态调整； 3、海康可见光相机、红外相机拍照、参数动态调整； 4、预置位采集和保存、管理； 5、任务分解和管理，自动执行； 6、各种环境传感器采集和数据上报； 7、与平台进行MQTT通信，实现远程监控、任务下发和调度，巡检结果上报； 8、可见光拍照传递给自动算法识别，并将识别结果上报平台； 9、远程修改参数并动态应用；

参与开发集web、接口、app自动化为一体的测试平台，测试人员可在测试平台通过统一的图形化界面轻松创建自动化用例，并驱动执行引擎完成自动化测试任务。测试人员无需代码基础，通过平台的关键字驱动即可实现用例的业务流程，并可以定时执行自动化用例。 负责： 1、智慧慕思app、智慧慕思门店版app自动化测试脚本编写，运行以及日常维护 2、维护和完善自动化测试平台，负责安卓app自动化用例新增/修改页面开发

个人独立项目，前端（小程序）+后端，该项目主要实现导入时政新闻中英数据，以后音频录像等数据，前端进行检索与信息查看、收藏等功能

在进行某android app项目时，为解决通用app寻找和点击超链接文本的功能设计实现的一篇技术博文 https://blog.csdn.net/CREATOR_Jay_xu/article/details/117286286

现有的基于卷积神经的SR重建算法可以获得令人满意的视觉效果，但仍然存在伪影和模糊的问题，并且这种现象对于放大倍数较大的（例如4× SR，8× SR）的重建任务来说更加严重。具体来说，随着放大倍数的增加，高频信息更容易丢失，重建误差呈几何级数增加。本文提出了一种新颖的基于高低频差分卷积的图像SR重建网络（High-Low Frequency Differentiation Dynamic Laplacian Pyramid Network, HLDDLap），它由多个高低频差分残差通道注意块（High-Low Frequency Differentiation Residual Channel Attention Blocks, HL-RCAB）来特征提取以及动态反卷积（Dynamic Deconvolution, DDC）来进行上采样操作，分别解决上述问题。首先，为了从图像中提取高频和低频信息，本文提出了一种高低频率差分卷积（High-Low Frequency Differentiation Convolution, HLC），它由一种可学习的高频差分卷积（High Freque

针对任意放大倍数的图像超分辨率重建问题，本文中提出一种基于多尺度隐式表示函数的图像超分辨率重建网络。具体来说，为了让网络能够学习到不同尺度的特征以增强不同倍数的超分辨率重建结果，本文首先设计了一个多尺度特征编码器用于提取图像在不同尺度下的特征信息。然后，针对网络在不同放大倍数的重建任务中重建特征存在的细微差距，以及仅适用单一放大倍数的问题，本文将条件卷积将进入到网络中，并进一步改进设计一种尺度自适应卷积来细化各放大倍数任务下的图像特征。最后，将学习到的特征以及对应的坐标信息通过隐式表示函数映射为RGB值，获得重建的高分辨率图像。大量实验结果显示，所提出方法的重建结果有着清晰的纹理信息，并且在评估指标上优于最先进的方法，甚至能在30 这种极端任务中重建出大部分图像信息。

个人独立项目，前端+后端独立完成，该项目主要通过接收传感器信息，按指定公式解析数据并存储，同时网页端实时进行展示与维护

独立个人项目，包括前端（Anjularjs）+后端（Django），主要是物料管理系统，类似的个人独立项目还做过员工管理系统、教师考卷系统等

1.项目分为登录、房屋信息、人员信息、抄表等功能模块，对使用者来说能实现工作人员对房东、房屋以及租客的信息管理功能。 2.我负责登录、信息录入的功能开发，使用了python技术栈（DjangoWeb开发框架、MySql数据库等），最终达到了用户登录后可根据自身权限进行信息的添加删除等功能。 3.公司内部项目。

本平台共有五个主要页面，采用前端主流语言HTML、JavaScript语言编写前端，框架使用的Vue.js和原生的微信小程序制作，后端采用node.js完成，采用微信小程序原生配置和云服务开发与存储。 1、首页：有热点资讯、发现（用户发布的分享内容）、视频三个模块。 2、商城：可以进行车辆的选择和购买、还可以购买车内装饰、车辆零部件等。 3、服务（主要模块）：包括智能联网、车辆状态、车辆健康、能耗排行四个模块，可以通过蓝牙/网络连接/物联网连接来获取车辆状态，并且可以实时显示出来，还可以记录汽车的零部件和能耗。 4、社区：可供用户进行交流的模块，并且可以选择不同品牌的社区，可以进行文章发布、点赞、回复和交流等。 5、我的：记录用户，可以在这里查看自己的足迹、收藏、订单、消息、账户余额等，并且还可以进行贷款、打车、发布文章或发分享等，这里还可以添加自己的车辆，可以咨询客服等。

按住键识别语音(离线）语音转文字后请求GPT GPT收到我得问题后回答我的问题 并在命令行中展示回答 当然也可以让GPT获取复制内容， 或者屏幕截图之类的，作为输入并回答，就是个助手小工具软件

部署维护项目服务安全与正常运行，按需求进行项目部署，升级，数据备份 恢复，择写运维文档，性能测试与压力测试等。

1.基于langchain的python代码开发。 2.负责 AI 应用开发，使用 python 语言，基于 llm 使用 langchain 框架开发组件，包括 Agent,chain,tool,indexes,chatmodels等; 3.负责 prompt 的撰写，熟练使用零样本/少量样本/思维链/reAct 等模式，了解 langGpt 得编写并应用; 4.负责基于 AI 应用设计小助手，通用小助手包括文本总结/会议总结/周报撰写/程序员小助手/代码解读/代码转换等等，定制化应用小助手包括理赔计算/理赔助手/智能数据分析等等。 5.负责 prompt 方向的培训，面向全公司的 prompt engineering 培训。包括基本概念，编写方式，基于 langchain 的应用开发 prompt 编写，结构化 prompt 编写方式等培训。 6.负责基于 chatglm 的外部包装与 ptuning 。主要使用微软的大语言模型和 chatglm。

adnroid 压力测框架，可自动识别多台机器同时执行，自动判断屏幕大小，自动抓取log等功能。框架使用python开发，脚本语言为shell。 开发个人占比：100%

为国际矿物学会构建python包，以便于相关工作人员查询每年被认证的矿物名称、化学式等信息。 该包主要涉及的功能包括：基于矿物名称的精准查询和模糊查询、数据导出、数据名称的标准化等内容。

为伦敦线下宠物用品店设计完成的线上商城 商品展示，购物结算，部署到亚马逊云 技术栈为React+Boostrap+flask+sqlite3 同步到shopify

1.项目分为数据采集、数据回传、数据展示等功能模块，对使用者来说能实现便捷浏览，数据统计方便等功能。 2.我主要负责数据采集整理和数据回传的任务，使用了python技术栈（FlaskWeb开发框架、爬虫的BS4和Selenium、数据分析和科学计算的Numpy和pandas等），最终达到了数据图标展示的成果，使用者查看数据一目了然。 3.项目为公司内部项目。

提出了一种利用克隆选择算法的混合灰狼优化器(pGWO-CSA)，以克服标准灰狼优化器(GWO)收敛速度慢、单峰函数精度低、多峰函数和复杂问题容易陷入局部最优的缺点。提出的pGWO-CSA的修改可以分为以下三个方面。首先，利用非线性函数代替线性函数来调整收敛因子的迭代衰减，实现开采与勘探的自动平衡;然后，设计出不受适应度较差的α狼和β狼影响的最优α狼;由于δ狼的适应度较低，设计了次优β狼。最后，将克隆选择算法(CSA)的克隆和超突变引入到GWO中，增强了跳出局部最优的能力。

企业内部管理系统，主要包括市场模块，销售模块，需求模块，合同管理模块，订单模块，财务模块，客户模块，产品管理模块，库存管理模块。实现企业数字化管理，解决各部门沟通协调，各部门之间文件、凭证自动化管理，对企业资产统一数字化管理，极大简化了员工的工作负担，大大提高了工作效率。 我们的技术团队始终保持着学习的热情和动力，不断探索新的技术领域和应用，以提升我们的技术水平和服务质量。 系统采用Python FastApi框架,Mysql，Redis数据库，前端Vue,Docker-Compose容器化布署， 由于业务原因，每笔订单都需要签订合同，针对上百种产品与服务，自动生成每个产品和服务的合同，大大减轻了工作人员做合同与审核的效率

智慧慕思app&智慧慕思门店版app 内容： 智慧慕思app（安卓及ios） 主要集成智能设备操作、用户数据统计、家人睡眠健康关怀、助眠以及个人睡眠质量追踪等服务 负责： 1、负责测试app对智能床垫、智能枕、IOT设备及场景操作，与设备通讯及展示数据 2、测试app性能，包括接口响应测试、弱网测试、兼容性测试 3、编写自动化测试脚本，对常规功能进行回归 4、利用node-red模拟大量硬件设备与服务器通讯，测试服务器转发性能 5、运用python编写脚本，模拟设备向服务器发送mqtt数据，对算法服务进行压测