Python

配置管理数据库( Configuration Management Database,CMDB)是一个逻辑数据库，包含了配置项全生命周期的信息以及配置项之间的关系(包括物理关系、实时通信关系、非实时通信关系和依赖关系)。 CMDB存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息，它与所有服务支持和服务交付流程都紧密相联，支持这些流程的运转、发挥配置信息的价值，同时依赖于相关流程保证数据的准确性

1、负责python爬虫采集框架的设计 2、负责爬虫管理平台的开发及维护 3、负责web逆向 4、开发语言：python+golang+vue 5、常用技术栈：flask、feapder

本项目制作了一个工具，用于通过Hook提取网易云音乐的歌词以及标题。项目可以从Github上看到，并且有Bilibili相关视频讲解。

1. 基于OpenCV的人体姿态检测 2. 用的都是现有库进行简单的计算 3. 项目搭建目的是为PythonX开发模块，并未涉及到深奥的技术。 4. PythonX中也有很多类似技术，设计到的模块功能有很多例如：语音唤醒（非调用API，软件实现），语音解析，语音转文子，朗读等。

院端DIP数据分析系统提供给院端的一套DIP支付方式的分析系统。 可根据当地的DIP政策，模拟当地的DIP入组支付，给提供医院提前模拟入组情况，提升医院DIP下医保结算效率；对医院的DIP数据进行多维度的分析，方便医院掌握医院的DIP模式下的各维度的情况。最终实现医院的 精细化运营管理。 使用Python中的pytest框架，集成allure报告，发送报告至企业微信

类型: 藏书馆是一个专注用户自我成长的云端私人图书馆，集电子书的读、荐、借、购、存和知识管理功能于一体，致力于用户的认知赋能，通过读书习惯的养成，达成自我成长。目前累计注册用户已达 1500W ，平台图书资源超过200W册。 技术栈: 微服务架构、Kubernetes、容器化, docker

1. 作品主要是以发品Bilibili视频为主要目的搭建的。具体内容请查看：https://www.bilibili.com/video/BV1We4y157d6/ 2. 视频时长5分钟，包含了一些基础的技术内容。可以查看视频来了解 3. 视频中涉及到所有内容，全部有本人自己实现：软件技术，硬件技术，视频剪辑，3D模型创建及打印

av/bv转换函数，让用户无论输入那种都能正确获取数据 输入正确的视频av/bv号，将输出的用户uid/用户名/评论保存在B_comment.csv中

1、负责rpa-登录模块开发 2、负责电局电票web端js逆向 3、负责统一代理的开发 4、开发语言：python+java 5、主要技术栈：requests、playwright、nodejs、websocket、flask

爬取某网站案例，步骤如下： 1、手动在cmd命令行下启动chrome.exe --remote-debugging-port=12306 -new-window http://www.cnemc.cn/sssj/ 2、然后手动登录，筛选条件。然后启动main.py，开始自动下载文件，10秒一次，（未做反爬措施，小玩具，~~莫见怪~~。） 注:依赖的库为selenium、单次使用只可以爬取100份文书，更多数量容易封号！！！！

av/bv转换函数，让用户无论输入那种都能正确获取数据 输入正确的视频av/bv号，将输出的用户uid/用户名/评论保存在B_comment.csv中

经常接单一些小的爬虫项目，代码量在500行内，主要针对某些特定的功能，比如爬取数据，进行简单的数据整理，保存到文件备用等，可以进行简单的JS逆向。

使用Python控制智能手机执行固定动作，完成手机解锁-启动软件-跳过启动页-执行刷视频动作等 能够在线运行和离线运行 已申请软件著作权

某企业内部保存大量的行业知识培训视频，希望实现内容检索，从而提升知识资产的使用价值。 我从视频文件提取语音，并识别文字；采用百度PaddleSpeech等技术实现。 我承担这个项目的所有研发工作。

内容：通过头戴AR眼镜上的摄像头，对视线范围内的装配物体进行识别，结合云端数据库，增强显示装配大纲数据，指导装配。 技术栈：后台管理系统前后端设计（后端SpringMVC，前端BootStrap，数据库Mysql），二维标识码识别（Opencv-contrib ARUCO），三维融合定位，工装夹具设计，AR实时视频流传输

1、负责小说网站前后端开发，维护 2、开发语言：python+vue 3、主要技术栈：flask、mysql、vue2.0 4、自己开发着玩儿的

个体户简易进销存管理系统 编写了本地客户端与云端服务器的前后端程序 前端程序使用Python Tkinter 后端使用阿里云ECS-MariaDB 能够完成简易的商品入库登记、价格修改、出库操作、出库单一键生成等定制化功能 已申请软件著作权

https://github.com/ez4bk/S-Team-Project 1. 软件分UI、前端以及数据库部分。UI的设计根据网上开源资源修改而来，具有扁平化外观；前端负责与数据库的连接以及用户数据的可视化；后端负责用户数据和游戏数据的存储和管理。 2. 本人负责UI的修改以及前端与后端之间连接的实现。使用PyQt设计UI，用通过SSH Tunnel的SQL Alchemy连接数据库并保证连接的安全性，用SFTP协议实现文件的传输。数据库使用MarialDB的SQL数据库，数据库运行在Linux系统中，并且文件也在Linux虚拟环境中存储。使用Django实现网页端功能。 3. 第一个难题是游戏在本地的存在形式，是以字符串列表形式存储还是以字典等其他简单数据类型，最终决定将每一个游戏对象化，用OOP存放游戏信息，实现游戏下载、收藏、运行等功能。第二个难题是客户端UI界面在后台任务运行，或与数据库连接的过程中会假死机的问题，通过Qt自带的线程池解决。第三个难题是客户端频繁从数据库读写数据会降低使用效率，影响使用流畅度，通过一次性获取所有信息并在本地实体化、对象化解决，再在关闭程序时

1. 软件内容较多，如需查看全面内容建议前往软件视频教程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1yD4y147D8/ 2. 软件由我一个人独立开发，耗时半年，后续有部分迭代（迭代内容视频讲解并没有展示） 3. 软件核心思路是封装Python脚本，可视化脚本数据及功能。并在软件中基于已封装好的脚本进行应用搭建。 4. 软件分为两部分：界面控制台与内核调度（两个独立的应用）控制台使用qt搭建。内核自研调度算法实现 5 github为开源，详细情况请联系本人。可附上全部提交记录。

负责B站Feed流推荐工作，包括召回和排序的推荐算法和系统设计，包括内容生态治理和冷启等相关工作； 召回算法主要包括：itemcf、content-base cf、dssm等模型； 排序算法：dnn、w&d、DeepFM等模型，多目标模型；