Python

⚫ 项目来源：科技部重点研发计划-网络协同制造和智能工厂专项：“面向纺织服装产业集聚区域的网络 协同制造集成技术研究与示范” ⚫ 项目目标：以面向中部纺织服装产业集聚区域的网络协同制造行业级解决方案为总体目标，突破纺织服 装网络协同制造关键技术，梳理纺织行业相关知识，构建纺织行业知识图谱，并搭建一套相应的区域集 群网络协同制造服务平台。 ⚫ 项目职责：通过网页解析获取相关数据，梳理纺织行业的业务知识以及相关企业信息；利用纺织行业领 域知识以及企业信息构建知识图谱，使用 neo4j 与 Py2neo 进行知识图谱持久化存储，基于 Flask 框架 进行后端开发，使用 React.js+Echarts 进行前端开发，结合百度地图 BMapGL api 进行地图渲染，提 供知识图谱查询与图谱可视化等功能，均独立完成。

一、功能功能模块： 1.用户管理，包含登录、认证、权限分配 2.物料档案和物料分类，物料基础档案、物料计量单位、物料品牌信息、供应商基础档案、物料分类基础档案的增删改查，物料分类的树形展示 3.入库管理，主要分类入库单的增删改查和入库明细的增删改查 4.出库管理，主要分类出库单的增删改查和出库明细的增删改查 5.出入库流水统计，以流水账的形式展示材料入库出库的明细 二、任务、技术、效果 1.该系统主要是管理仓库记账，并做一个简单的统计，由本人独立完成 2.系统采用前后端分离技术，前段采用的VUE框架，后端采用Python的Django框架，数据库使用的sqlite 3.该系统是为公司成立初期，降低管理成本，记录物料入库出库明细，并展示实时库存，系统前段做了手签的插件，在出入库单据上保存领用人的签字 三、难点和规划 1.由后端程序猿向全栈程序猿的发展，第一次使用全段框架，在Vue中部分函数方法解耦成都不够，存在一定量的重复代码 2.后期规划，公司如果不投入新的ERP系统，我将在该系统上完善一些业务功能页面，例如销售订单和采购订单，以方便为财务提供基础数据

人脸识别考勤打卡，门禁系统，有opencv 版的 和 深度学习版本。本人还擅长aigc 大模型落地应用，nlp相关算法，多模态应用算法

1.评估模型的性能并避免过拟合 2.一个LSTM编码器网络和一个GAN网络 3.预测车辆轨迹是自动驾驶领域的一个重要问题。它可以帮助自动驾驶车辆更好地规划路径和避免碰撞。

此项目是修改 Python 解释器源码，使其可以自动解密运行加密的 pyc 文件。首先对要运行的 Python 文件以及其中的自定义导入文件进行字节码转换得到 pyc 文件，并使用固定方法加密；修改 Python 解释器源码，生成新的解释器，使其可以自动识别加密文件并解密，得到正确运行结果。

该项目是一个基于Selenium的自动化批量处理任务的程序，主要包含以下功能模块： 页面导航：通过模拟浏览器行为，实现对特定网页的自动访问和导航。 表单填写：自动填写网页表单，包括文本输入、下拉列表选择、单选/多选框选择等。 数据提取：从网页中提取特定的数据，可以通过XPath、CSS选择器等方式进行定位和提取。 数据操作：对获取的数据进行处理和转换，可以进行排序、过滤、格式化等操作。 批量处理：基于获取和操作的数据，实现批量任务的自动化处理，本项目中实现了万师访万家老师和家长任务和家访记录的自动化填报 对使用者来说，这个程序能够帮助实现自动化处理任务的目标，省去了手动操作的时间和劳动力成本，并提供了可靠的自动化解决方案。 在该项目中，我负责的任务主要包括： 需求分析：与用户进行需求沟通，了解任务的具体要求和期望输出。 程序开发：使用Selenium库和相关技术栈（例如Python编程语言）进行程序开发，编写自动化脚本。 测试和调试：对开发的自动化程序进行测试，确保其在不同环境和场景下的稳定性和可靠性。 优化和改进：根据用户反馈和实际应用情况，对程序进行优化和改进，提高其性能和可用性

1.主要包括生产数据录入，集合各部门录入，进行数据统计分析，最后形成word文档进行预览 2.技术栈：python django mysql vue

发送短信的一个平台，分布式系统，组件用到了Nginx、rocketmq、mysql、fastDFS等，单节点每秒的并发可以达到3000TPS，如有需要进行压测的系统可以找我，价格优化。

从用户创造的文本内容挖掘商品进行挂靠，涉及到机器学习，nlp算法。本人还擅长 aigc大模型落地应用，CV相关算法，多模态相关算法，python，java web开发

此作品为Python的爬虫项目 m3u8文件是隐藏很深的，使用爬虫进行获取再解析M3u8文件将此文件中的key合并获取存在ts文件的m3u8地址再使用异步快速爬取上百个ts文件

用户需要上传相关材料，利用ocr技术对用户相关材料进行识别，节约人力。本人还擅长aigc大模型落地应用，nlp相关算法，java及python web 开发

项目介绍：智能运控终端管理程序是智能运算控制系统（类似于webvirtcloud）的组成部分， 运行于智能运控终端（Smart Control Terminal，缩写"SCT"）。 管理程序提供连接虚拟机、管理智能运控终端和重定向硬件设备接口等功能。 主要功能有：管理员账户/普通账户/设备登录（登入远程虚拟机）、查询设备绑定功能、服务器IP配置、本地网络配置功能、IP实时显示功能。 我负责整个项目的开发，主要使用PyQt5技术，项目亮点：仿windows的网络配置功能、查询设备绑定功能、本级IP实时显示功能

科教机器人是一款基于 ROS 机器人操作系统开发的全向移 动机器人,它支持Jetson系列主板和树莓派4B作为主控,并搭载了激 光雷达、深度相机等高性能硬件配置,可实现机器人运动控制、遥控 通讯、建图导航、自主巡逻、跟随避障、自动驾驶、人体特征识别等 应用;配套 103 节 ROS 课程,均提供教学课程文档和中英 文字幕讲解视频，手把手教您入门 ROS，玩转 ROS 机器人

开发培训系统为部门管理人员、人力资源部门提供课件，并下发学习任务。学员也可自有学习、自主学习、辅助学习，自由选择教材进行学习。后台管理人员可通过上传导入的方式管理流媒体文件、电子文档等课件。开发考试系统为系统提供题库管理功能，可供后台管理人员导入、编辑、审核，支持电子文档、图片、流媒体文件等格式。提供app、pc渠道的在线考试方式，支持在线自动批改试卷。支持成绩排行、归档、考生成绩分析等报表功能。

协同仿真引擎支持协同现有的仿真模型和仿真器，创建大型的仿真场景，分布在多台服务器和计算机的多个仿真器和上千个仿真模型实体。仿真器可以理解为一个服务或者单独的进程。 核心组成部分 task_center:(仿真任务中心) 主要是负责分发仿真任务，将仿真任务分配给不同task_server进程处理。 task_server:(任务服务器)处理仿真任务请求， 主要功能包括：创建仿真任务、配置仿真器信息、创建数据流（仿真器之间的数据依赖）、开始仿真任务、 结束任务。 sim_manager:(仿真进程管理): 主要负责管理仿真器代理进程，通过控制代理进程从而控制外部仿真器的运行。 proxy_process:(代理仿真器进程) 主要负责代理外部的仿真器， 与外部的仿真器进行通信，将从其他仿真器获得的数据传送到外部仿真器，以及从仿真器获取数据等等。它接受sim_manager的控制同时又与外部仿真器保持联系。 tcp_linster:(tcp监听器) 维护一个连接池，使其支持较高并发请求，主要目的开放端口支持用户的仿真请求. 技术： 这个是使用erlang

通过行车位置，提前预定周围车位，等车辆到达车库时，通过深度学习OCR识别车牌，并开始计费，离开车库时停止收费，全程自动化。调取支付宝第三方接口自动计费，减少停车时延。

自己做的毕业设计，使用Python爬虫爬取某小说网站热门小说排行榜，用mysql存储，使用flask+layUI框架搭建前端页面，管理员账号可以对数据库进行增删改查操作。

分为账户登录，行情登录，订阅行情等十多个模块，是鄙人的毕业设计作品。主要功能是数据回测和期货量化交易。

主要是负责帮忙编写自动化相关的框架 编写测试过程中的小工 办公自动化工具 该UI自动化框架主要是使用到selenium、Pytest、Allure等框架构建： selenium对web进行操作驱动 Pytest测试框架来搭建主要流程 Allure美化测试结果 logger记录下每次操作的日志行为 采用PageObject模式是页面元素更容易管理

该项目是一个基于Flask的视频在线运维平台，主要包含以下功能模块： 用户认证和权限管理：提供用户注册、登录和权限控制功能，确保只有授权用户可以访问和管理视频资源。 告警和日志记录：监控视频运行状态，及时发现异常情况并记录日志，以便后续故障排查和处理。 导入导出功能：可以通过excel表格导入要监控的视频数据，可以通过excel表格导出实时或者按照周期统计的运维数据 对使用者来说，该平台提供了获取局域网内视频是否在线的情况，并可导出相关数据 在该项目中，我负责的任务主要包括： 系统设计和架构：平台的整体设计和架构规划，确定技术栈和组件选择。 excel导入导出：通过excel表格导入要监控的视频数据，可以通过excel表格导出实时或者按照周期统计的运维数据 告警和日志记录：配置和集成告警系统，监控视频运行状态，并实现日志记录功能，以便后续故障排查和处理。 通过使用Flask框架和相关技术栈，成功地开发了一个视频在线运维平台。通过数据统计和分析模块提供了有关视频的信息和报告。最终的成果是一个可靠、稳定且易于使用的视频在线运维平台。 项目的难点在于解决excel导入导出数据和花费尽量少