Python

需求分析，概要设计，详细设计，后端代码开发，项目管理全部由我负责。 管理端：saas门诊入驻管理，商品管理，医生管理，小程序门面管理，排班管理，挂号管理，处方管理，订单管理，药品管理，问卷管理等 小程序端：预约挂号，购买商品，参加活动，填写问卷等 app端：叫号，问诊，开方，支付，拿药

1.豆瓣电影信息爬取并整理信息功能，信息包括1.电影名称2.演员3.导演4.评分5.类型6.简介7.短评8.影评 2.我负责所有任务。借助python中requests库获取豆瓣电影数据并进行爬取，保存到txt文件中 3.程序注释：（1）建议修改（能运行当然也可以不改）User-Agent的值（程序第18行），修改方法自己查一下；（2）改变爬取电影的数量：程序第31行可以修改starts列表（间距为20）；或者修改程序第25行‘count’的值

1.项目主要模块：用户端扫码充电、租车模块，计费模块，合同管理模块，车辆运维管理模块等。 2.我主要复制技术架构与开发管理，代码审查，程序开发 3.遇到难题，app与充电桩，汽车工控模块连接的稳定与实时性 4.用到主要技术或框架，java,javascript,python,netty等

我是主要负责人，负责数据回流和分析，以及结论输出 主要的成果是缩短用户的付费路径，提升了付费率和客单价

本项目主要爬取51job和boss直聘网站中各类IT岗位的信息爬取，主要爬取内容有： 1.岗位名称 2.岗位要求 3.薪资范畴 4.岗位内容

1.智能座舱旨在集成多种IT和人工智能技术，打造全新的车内一体化数字平台，为驾驶员提供智能体验，促进行车安全。目前国内外已经有很多研究工作 例如在车辆的AB柱及后视镜安装摄像头，提供情绪识别、年龄检测、遗留物检测、安全带检测等。 2.主要工作： 负责智能座舱移动应用HMI开发，如蓝牙电话、系统设置开发等。

介绍：通过分析菲律宾零售店饮料销售的数据，横（不同公司间的饮料）纵（公司内部的饮料产品）向对比消费者购买饮料的行为习惯，以及饮料本身影响其销量的因素 进行市场调研，熟悉菲律宾地区饮料销售的特点，根据其特性挖掘新数据，例如天气，地区，财富差距； 通过比对销售特征之间的关系，与团队成员合作，挖掘，分析可口可乐旗下饮料的销售数据； 运用机器学习算法例如随机森林，线性回归来预测和进行特征的选择； 调用seaborn包进行可视化展示，包含基础统计和热量关系图，从中找出饮料见的销售关系并根据产品特性划分；

python的多元化使用，mysql的使用，程序运行会自检检查数据库是否有需要用到的表，如果没有，输入99创建所需表，输入77即可删除创建的表，现在没有表，提示缺少表

1.智能后视镜具有独立的操作系统，独立的运行空间，可以由用户自行安装软件、游戏、导航等第三方服务商提供的程序，并可以通过WIFI或者移动通讯网络来实现无线网络接入，同时可以提供行车记录、GPS定位、电子测速提醒、倒车可视、实时在线影音娱乐等功能的智能化的汽车后视镜。 2.主要工作内容 后视镜应用开发，如语音导航，本地音乐，蓝牙电话和流媒体云记录仪等

项目分为： 商品图片检测，视频检测，摄像头检测 用于产品图像检测的YOLOv5 PyTorch对象检测系统是一种利用PyTorch中实现的YOLOv5模型来检测和定位图像中的各种产品的解决方案。以下是该系统的简要概述： 数据集准备：收集产品图像的标记数据集，其中每个图像包含一个或多个产品。用产品周围的边界框标注图像，并为每个对象指定类标签。这个带注释的数据集将用于训练和评估模型。 模型训练：使用标记的数据集训练YOLOv5模型。配置模型架构、优化器、学习率和其他训练参数。在训练过程中，模型学习基于所提供的注释来检测和分类不同的产品。 模型评估：训练后，使用单独的验证或测试数据集评估训练模型的性能。测量精度、召回率和平均精度（mAP）等指标，以评估模型的准确性以及它在多大程度上推广到看不见的产品图像。 模型优化：根据评估结果对模型进行微调，以提高其性能。这可能涉及调整模型架构、训练参数或执行数据增强技术，以增强模型准确检测产品的能力。 对新图像的推断：一旦模型经过训练和优化，它就可以用于检测新的、看不见的图像中的产品。将输入图像提供给经过训练的模型，它将输出检测到

1.项目介绍 平安健康是依赖平安好医生的插件功能，提供视频课程，健身课程和跑步锻炼记录等功能 2.项目内容： 主要负责运动跑步相关模块开发。

1、熟练使用Python语言进行程序开发，发挥Python语言特点 2、通过爬取网络数据进行数据分析，文件下载等 3、通过聚合多个网站，针对同类数据进行爬取、分析，根据分析的数据开启人生每一次重要的选择！！

股票估值网是一家独立的专业股票研究机构，专注中国A股市场上500家重要公司基本面的研究分析，并对这500家公司、所属行业、及宏观变化长期跟踪，密切关注，及时更新。项目将公司的理念和技术展示在网站上，网站集成了个股、分屏、行业、市场宏观、投资智慧、组合管理、选股工具、大师组合、会员中心等各种功能。涉及技术栈：ci，jquery，css，html。

主要用于工业互联网，与哈尔滨哈电集团，中南大学共同研发 1.系统模块：系统基础功能（包含数据字典，系统参数，系统日志，资源菜单，权限管理，组织管理，高级查询），主要为系统基础配置功能 对象管理（包含对象定义，属性管理，数据映射，领域数据，对象图谱），主要定义模型的基础数据和管理 工业模型管理（包含模型创建，模型发布，模型关联等），主要用于工业模型的定义和管理 孪生体管理（包含孪生体创建，孪生体概览，孪生体运行等），主要为创建工业孪生体载体，以及对工业模型的具体化，从而运行模型获取数 据 2.技术栈：vue3+ts+antdesignUI+echarts+antv 3.项目分模块进行迭代，还在持续迭代中

介绍：从Github以及Stackoverflow爬取技术数据，建立排序逻辑，统计近几年最热门的编程语言以及预测未来趋势。根据公司内部员工的技术特点，为其推荐科学系的热门技术 利用python进行数据的爬取并储存至MongoDB数据库； 通过时间序列模型预测未来趋势，根据最准确的模型提取数据并建立预测数据集； 建立推荐逻辑并测试可行性； 通过DBSCAN以及Tf-idf对测试的文字描述数据做聚类分析并应用推荐系统； 与团队，前端工程师沟通需求以及具体实现细节；

一、系统简介 基于深度学习的动漫迁移系统是一种利用深度学习技术将普通照片或视频转化为动漫风格的工具。该系统基于深度神经网络模型，通过学习大量的动漫图像，能够将用户上传的照片或视频中的人物或场景风格化为动漫风格。用户可以根据自己的喜好选择不同的动漫风格，如漫画、水彩、油画等等。该系统还支持上传不同格式的照片，包括jpg、png等等。处理完成后，用户可以保存处理后的照片或视频，并分享到社交媒体或发送给朋友。该系统具有处理速度快、效果好、使用简单等特点。 二、系统运行环境 2.1 系统运行环境 1，硬件要求： 处理器主频：2GHZ 及以上； 内存：2G 及以上； 2，软件要求 系统：Windows、macOS 系统； VM: OpenJDK 64-Bit Server VM，JetBrains s.r.o. Anaconda3 / Python3.8 Requirements：PaddlePaddle 2.4.1 / PaddleHub / PyQt5 2.2 系统技术特点 基于深度学习的动漫迁移系统是一种通过将一幅图片转换成另一种风格的技术。下面是这种技术的一些特点： 1，基于神经

该项目负责算法实现部分，实现QA系统的1-N答案排序，即一个问题多个答案的相似排序，主要应用于搜索系统。该算法全程由本人负责。

介绍：运用机器学习算法，通过对快递运送的特征例如重量，距离，件数等来预测未来打折力度，寻求收益最大化。同时利用模型判断客户接受运送的概率以及挖掘客户做出判断的原因 协助客户清理数据以及提取相关特征并对相同的数据集执行回归与分类模型，从而预测打折力度与客户接受度；成功将模型准确度从83%提升至接近90%； 定期与客户沟通，确定客户需求并及时对项目流程进行可靠的更改； 对成熟的模型进行再优化，利用全局网络搜索进行参数上的调整； 提供数据可视化技术，撰写相关报告并演示；

1.该项目功能模块分为：界面登录模块（账号密码登录）、实时视频或摄像头画面反馈模块、人脸检测与定位模块、人脸特定区域定位模块、信息显示模块、特定区域状态判定模块、人面部行为判定模块、疲劳判定与预警模块。 2.我负责所有任务。使用深度学习（pytorch）、python等技术，实现了给定疲劳监测方法的针对人的实时疲劳监测系统。

1. 功能模块 数据获取：获取指定url中疫情统计相关数据（2022年前有效），通过id寻找数据位置将，使用正则表达式将获取到的数据清洗为json格式并保存到本地 可视化分析：读取本地数据，可以通过指定python库将数据绘制为饼图、柱状图、折线图、玫瑰图等，根据需要可以生成HTML可交互图片或svg矢量图 2. 使用技术 python库：numpy、pandas、pyecharts、BeautifulSoup、requests、re、json