Python

编写两个爬虫，爬虫1.从http://dongyeguiwu.zuopinj.com/5525/获取《白夜行》第一章到第十三章的网址 并将网址添加到Redis数据库中名为url_queue的列表中。 爬虫2从redis里名为url_queue的列表中读取网址，进入网址爬取每一章的具体内容。 再将内容保存到MongoDb中

使用Python+pyqt+opencv开发的激光与可见光瞄准标定软件。 【主体功能】 pyqt界面t开发； 使用opencv-python读取可见光及红外双摄像头图像，调节相机参数，标定捕捉范围，识别光点，估算光点中心，对比坐标位置，实现激光瞄准标定等。 【职责】 负责整个软件的开发，安装和调试。

将小说爬取下来，每章以txt形式保存到同一文件夹，其中涉及到一点点的反扒技术，最后将文件夹压缩成压缩包。

1.功能测试 2.性能测试 3.兼容性测试 4.测试环境搭建 5.测试用例编写 6.测试报告编写 7.自动化测试脚本编写 8.测试工具编写

数字声学处理项目旨在开发一个功能丰富的声音处理工具，用于处理音频数据并提取声音特征。项目的整体任务：首先，音频文件加载：使用Python中的相应库加载音频文件，支持常见的音频格式，如WAV、MP3等。时域特征提取：利用时域分析技术，计算音频信号的能量、过零率等特征。这些特征可用于声音的强度和变化程度的量化。频域特征提取：应用快速傅里叶变换（FFT）等技术，将音频信号转换到频域，计算频谱、频带能量分布等特征。梅尔频谱系数计算：基于梅尔滤波器组，将频谱转换为梅尔频率刻度上的能量分布，计算梅尔频谱系数（MFCC）。声音变化检测：应用信号处理和统计分析技术，检测音频信号中的声音变化点，如说话人变换、音乐片段切换等。这有助于音频剪辑和分割等应用。音频特征可视化：利用Python的数据可视化库，生成音频特征的图表和图像，以便直观地展示声音特性和变化。我的工作为该声音处理工具提供重要的基础功能，根据基本原理（拉格朗日插值等方法）写基本的数字化声学信息的算法。

基于Chan算法的TDOA定位方法实现的声波定位报靶系统。 【主体功能】 opencv实时拍照预览，及定位结果展示。 python串口通讯； Chan定位算法实现； pyqt界面开发； excel表格数据读写与显示。 【职责】 PC端软件整体开发。

低代码平台 由开发端和客户端两部分组成，目前已开发1.0.0Beta版本，拥有低代码平台基础功能。 代码准确率：前后端分离开发，经过多次回归测试的洗礼，用户在使用的时候不会出现Bug。 代码质量：代码遵循web标准开发协议，从函数命名到数据库结构设计都经过程序设计，校验逻辑补充的非常全面，质量可以得到保证。

秩和比综合评价法（Rank Sum Ratio Method）是一种常用的多指标综合评价方法，用于对不同对象或方案进行综合评估和排序。该方法通过计算各评价指标的秩次和比值，综合考虑各指标的重要性和权重，得出最终的评价结果。 下面是使用秩和比综合评价法进行综合评价的基本步骤： 确定评价指标：确定与评价对象相关的评价指标，这些指标应当能够客观地反映评价对象的性能或特征。 需要注意的是，秩和比综合评价法的权重比值的确定对于评价结果具有重要影响，应该结合实际情况进行权重的合理确定，以提高评价的准确性和可靠性。 此外，还可以考虑引入敏感性分析、灵敏度分析等方法，对评价结果的稳定性和可靠性进行进一步分析和验证。 总之，秩和比综合评价法是一种简单有效的多指标综合评价方法，能够在综合考虑各指标的权重和重要性的基础上，对不同对象或方案进行评估和排序，从而辅助决策和选择。

项目内部测试使用，用于自动化测试项目开发情况。 开发工具 PyCharm community 使用技术：Python3.7、chrome、allure、Flask、pytest、django等。 业绩: 1. 项目使用 Python 3.7 进行开发； 2. 独立设计自动生成 API 接口的测试模板； 3. 独立设计自动化测试 API 接口代码， 并进行测试； 4. 协助自动化测试界面代码的编写和测试。

1、通过python爬虫技术解决了日常需要查看的规范、论文等文档不能下载的问题。 2、技术难点，获取图片存在水印无法直接转化为pdf格式，使用convert('RGB')进行通道转换。

使用python开发的人体动作评估系统。 【主体功能】 opencv双摄像头同步视频采集，摄像头内外参校准； AI人体骨架识别； 人体姿态3D重建； 评估规则设置； 动作姿态评估； PDF评估报告生成。 【职责】 软件整体开发。

1.最新的技术栈：新的技术是竞品以后必要更新的一个大版本，而目前市面上并没有低代码平台使用最新的技术栈，只是内部有在使用新技术进行重构，而产品并未公开，而我们直接就是最新版成熟的技术搭建，领先竞品多个版本。 2.强大的拖拽组件：全局采用碰撞算法拖排序，支持很好的模拟物理拖拽引擎，可在平板端，pc端进行拖拽，而竞品的拖拽只有虚拟的线条拖拽，并不会所见即所得的拖拽移动。 3.更简单的使用：程序是为了解决问题的，并不是创造问题的，我们的平台使用简单易上手，几分钟的培训即可实现小白创建系统，而竞品的平台使用繁琐，需要大量的时间精力去学习。

本次设计在详细分析U-Net网络的基础上，以DRIVE, STARE, CHASE_DB1三个视网膜眼底数据集为样本，以Pytorch框架分别搭建U-Net++, Attention U-Net, Ladder U-Net, 实现了使用这些网络进行眼底血管分割，使用多个指标分析这些网络的性能，同时分析这些网络的优缺点。实验结果表明这些U-Net变体方法在医学影像分割中的有效性。

自主研发的Carbon Harmony管理系统，集碳排放双控管理、能耗管理、环境监测、智慧安防、3D展示于一体，通过物联网手段实现动态监测，以数据智能为核心驱动，实现人与人、人与设备、人与知识的高效协作，以及人、机、料、法、环的全生命周期管理。同时提供一站式碳数据、能耗数据、环境数据的分析，有效识别减碳机会、节能机会和风险预警。

1.负责整个项目框架搭建过程 2.python项目开发 3.技术栈django+drf+vue+mysql+redis+es+docker 4.主要负责模块：在线支付，在线画图，门窗订单，购物车

工作概述：维护地图SDK内部的正常运行，承接各业务方需要提供的地图能力，并对SDK相关组件进行完善优化； 功能开发：主要负责地图层面的维护，对上提供业务端上地图功能，对下完成渲染引擎和导航引擎绘制的包装，完成一整套的地图功能服务；熟悉客户端上接入的基础地图SDK，并配合完成功能优化；使用内部平台对崩溃，卡顿的监测，分析，解决；协助完成达芬奇车主app的地图模块功能； 优化迭代：地图SDK的重构：将原有的架构进行深度剖析，将地图SDK分为导航模块，渲染模块，数据处理模块；由于耦合严重，还需对每一个模块中的功能进行剖析，然后进行拆分，进行架构层级优化，并减少包体积； 技术分享：根据项目知识点，结合实际开发工作情况，编写相关技术文档，并进行组内分享； 工作技术： 各功能模块之间都包装成静态库，由业务方引用，各模块中维护各自的业务，各组之间会有沟通协商，提供相应的Api进行数据传输； 使用Shell脚本，完成SDK的压缩，上传，打包等功能； 将原来耦合严重的业务层级，按照MVC的模式进行优化，由导航引擎提供数据内容，SDK层进行处理后转交给渲染引擎侧进行绘制，最后又回调到SDK层进

项目实现对工业领域的移动机器人在工业电脑（Windows系统）上实现一个GUI界面的开发。通过ROS实现信息的交互，首先在数字孪生机器人进行功能测试，之后转移到真实移动机器人上。数字孪生是在Unity上实现的，在其中制作了一个模拟的小车，并且安装上了传感器。经过测试后，实装到真实移动机器人中，最终实现了一个移动机器人的远程系统的开发。

工业铣削机器人在铣削过程中会由于刚性的不足会产生较大的偏移。为了修正这个偏移量要首先对不同测量数据进行同步，用图的形式明显的在App界面表示出来。装载现有的时间同步算法进行修正和测试，经过测试之后，对库卡机械臂上的铣削过程进行测试和实装，矫正过程使用机器学习，DTW等算法。

1.采用了scrapy框架来进行爬取 2.对于爬取数据进行读取 3.对数据进行存储，以及对文档进行润色 4.对于数据，还可运用pandas库进行处理 5.在输出中，展示了书本的书名、价格以及作者名称

一个基于Python的股票大数据分析系统的设计与实现，其背景是在2012年之后，中国开始实行放松的金融市场监管政策，许多金融机构开始创建子公司和私募投资基金。在此背景下，量化投资交易也开始进入证券交易市场，但对于量化交易策略的研究和实际应用还不是很深入。因此，本文提出了一个快速的量化因子回测系统的设计和实现，通过引入股票日频数据，对日频股票数据结构进行改写，同时利用pandas库对各类股票指标数据进行回测分析，并将回测结果可视化呈现，从而帮助市场参与者对大数据、量化选股和量化择时有一个新的认识，并形成自己的投资策略。本文的研究方法可行性较高，对于量化投资者和研究人员具有实际应用价值。