Python

应用于大型汽车类工厂的产线信息类升级系统。 主要包括三个方向： 1 硬件传感器。 包括工业摄像头、安装点位设计、灯光控制系统，光耦、温差传感器等集成和统一设计。 2 链路传输。在10km工厂内部布设5g系统和组网设计，来进行高流量的数据传输 3 管理系统开发。 基于数据源，进行成套管理系统设计开发。对接工厂原有多个系统。

分析销售数据，预测未来一周的批发价、损耗率等变量，进而制定最优的补货和定价策略。同时，还对蔬菜品类和单品之间的销售量分布规律和相互关系进行了分析，以单品为单位讨论商超的收益情况，进一步优化补货和定价策略。

Mysql数分类+Hive数仓类 1. 熟练操作基于workbench和navicat 15的Mysql数据分析，并熟练基于Pycharm操作Mysql和Hive数仓； 2.熟练操作基于Mysql的 (企业级) 车车智能营销数据分析项目和淘宝用户行为分析SQL版项目； 3.熟悉Hadoop下的HDFS文件操作和Hive数据分析，熟练Hive窗口函数和分区表+分桶表+内部表+外部表；

使用了LSTM（长短时记忆网络）对股票价格数据进行了预测。股票价格数据，它受到多种因素的影响，例如：有股票本身的波动，外部政策因素的干扰，突发舆情事件的影响等等。在此，使用了LSTM，设定窗口大小为60，使用了MSE损失函数。

爬取博客中的title标题 使用requests进行博客页面爬取 BeautifulSoup进行html分析（通过find函数找到所有title） pandas将爬取title存入excl中

1.功能目标： 用于为满足客户业务需要，需要对网商数据进行定期报送，故提出网商数据报送处理需求。结合客户已提出的需求，确定数据报送的处理方式，整合并梳理网商数据报送工具需求方案，保证数据报送完整性，准确性及安全性 2.功能需求： 网商数据报送工具，实际应包含功能为对脚本抽取后的数据进行统一整合，数据格式调整处理，自动生成报送文件，文件加密，以及上传文件至指定服务器等功能。实际包含：数据库直连功能、数据处理功能、文件写入功能、文件加密功能、文件上传功能 3.负责内容： 项目需求文档及设计文档编写，整体架构设计搭建，功能开发

项目描述： 1. 多路摄像头监控，检测画面敏感区中是否有人 2. 检测摄像头画面中是否有特定物体 3. 人脸识别，判断是否在白名单中 职责： 1. 平台数据，接口对接 2. 核心系统开发 3. 上线部署和调试 技术栈： Python，PyTorch, Yolo, FaceNet

软件主要包括数据集制作、图库、模型训练、模型测试四个模块，主要实现深度学习模型的可视化训练、测试 本人主要负责数据集制作和图库部分

一个公司小范围使用的运维助手，100%自己完成，包括登录页和主页。登录进入主页后，默认显示每次的访问记录，导航栏包括： 主机查询，链接业务数据库，增删改查业务系统的一些数据 版本查询，将版本发布系统的数据做整合，生成可用的版本记录和相关下载图片 产品注册，注册激活公司的产品 账号添加，app涉及到的业务账号的快捷授权 工具箱，包括云影像链接生成（快速生成加密访问的产品连接，做调试）、CDS接口调试（后台业务接口调试）、字符串处理（包括常用的Base64编码,Base64解码,URL编码,URL解码,字符转ASCII,ASCII转字符,JSON格式化,MD5加密,中英互译,时间戳转换等）、字典信息（业务静态字典信息查询） ChatGPT，支持智能AI聊天

通过Beautiful soup 和requests库爬取 脉脉评论 通过requests爬取网页在通过BS分析数据 最后通过txt文件格式存放评论 通过params中的page键来控制打印评论

自动登录网课账号，自动打开需要播放课程的地址，自动播放以及自动播放下一集，需要针对性扩展刷课答题/验证码验证 使用python的selenium库实现大部分功能

通过python利用chatgpt端的api调用借口,将微信接受到的信息进行回答. 难点,1.用python对接微信,QQ 2.对信息进行对话处理

Python数据分析类 1. 做过35个数据分析中小型项目，涉及kaggle和飞桨的电商，支付，新零售，股票，生物，气象领域数据； 2. 具备扎实的Python数据获取+数据清洗+数据整合+数据分析+数据可视化的数据分析经验（pandas，numpy，matpoltlib，seaborn，pyecharts，pyhive，pymysql，scikit-learn）； 3. 精通4个版本的数据大屏实现：Pyecharts的overlap和Page大屏+Js版的Echarts大屏+基于Flask框架的数据大屏分析系统+基于PowerBI和Tableau的数据大屏； 4. 【项目】B端聚合支付交易数据的python多维度数据分析，喜茶门店评价数据分析，kaggle电子游戏数据可视化分析，Iris纸鸢花数据的EDA探索分析，龙源风电数据EDA探索及分析，混泥土强度数据可视化分析，广告投放效果的数据分析，淘宝商品数据的数据挖掘与分析，基于搜索记录的用户画像分析，北京空气质量的数据建模分析，双十一淘宝化妆品销量信息的数据分析，电子产品深度分析与会员RFM模型分析，贷款申请数据的分析，财务报表的

1、项目由本人独立完成； 2、项目实现了多校区运营相关数据的采集、清洗、聚合、分析、展示等； 3、项目采用Python语言开发，用到的技术包括：pandas、numpy、plotly、dash等。

基于企业微信自用的消息获取和查询工具，无论是定时每天推送每日简报，还是股票新债提醒，后台服务监控提醒，或者将运维助手页面嵌入到企业微信中，都能方便地实现。

一款直播短视频软件，本人是技术总监，负责整个项目全部技术工作， 主要包括直播打赏、短视频观看、电商购物

豆瓣top250电影 用requests和BS分别完成网页爬取和数据解析，豆瓣做了写简单的反爬 现在需要添加 UA和referer请求头才可通过requests.get获取网页

（1）电商用户消费行为分析 A. 数据清洗，time列转成标准datetime，首先是用户整体消费趋势分析含按month统计产品购买数量，消费金额，消费次数，消费人数；然后是用户个体消费分析含用户消费金额，消费次数（产品数量）描述统计，分别subplot()各个bar图，line图和scatter图； B.用户消费行为：求首次购时间和最后一次购买时间，然后分别plot()图；然后用户分层，分别计算R-F-M值，做RFM模型，然后用户分层可视化scatter()图； C.新老,活跃,回流用户分析及可视化，用户购买周期，用户生命周期分析以及可视化，复购率和回购率分析以及可视化 （2）电商新零售客户数据分析 A.数据清洗，提取订单时间中的：年-月-日，去重，分析异常数据占比和特点；按月分组，销量最多的月份排序可视化bar图； B. 按城市分组，按购买数量求和，按数量求和排序，购买商品数量前10的城市--可视化bar图； C.计算客单价；按客户ID分组，汇总销售数量和销售额，计算用户平均消费金额和消费次数； D. pivot_table透视表计算年度退货率；计算R-F-M值，各分位数段客户消费

cifar-100数据集共有100类别，每个类别包含600张图片，其中100张作为测试集，500张作为训练集。100个类别是“精细”类的划分，也可以划分为20个粗糙类别。

本项目主要是通过收集用户的行为数据，根据用户的登录，搜索，点击，阅读，收藏等行为分析用户的喜好，做出不同维度下的相关统计，针对不同用户群体，做到更加精准高效的漫画推荐，提高用户满意度，避免对用户产生垃圾消息，降低流失率, 另一方面针对App以及PC端的固定板块以及漫画分类模块的定向推荐，不仅可以增加项目的可使用性，增加用户的活跃量；而且可以帮助用户发现一些用户想要发现但是很难发现的内容，进而做到提高一些冷门内容的曝光率。同时抽象出用户的尽量完整的信息，做成用户画像。 项目职责: 1. 参与相关数据采集以及主题设计和开发，参与数据仓库的搭建 2. 负责高频浏览主题的建设,负责高频浏览主题的数据填充 3. 用户画像模块：结合用户的基本信息，并从日志中抽取用户的各种行为信息，通过当天的数据和历史数据，抽象出一个用户的全貌，通过不断的对用户打标签，更加全面的了解用户，进而为推荐做数据支持 4. 负责相关指标的实现,为用户专属推荐做数据支持,生成用户的追踪报表，分析用户满意度,统计浏览量前20的漫画种类，以及漫画在不同时间端点，用户访问总量等 技术实现： 1. 首先通过JS埋点和