科研计算工具

1.按钮级权限控制 2.整体ui设计与架构搭建 3.地图相关服务功能 4.算法相关配置 5.视频管理与对接播放 相关具体场景与落地，后台管理与服务，实现各种不同需要的定制功能

OpenHPC 是Linux基金开源的超算项目，致力于为高性能计算构建一个开源框架，适应现在工业和学术研究的需求，创建一个稳定的 HPC 测试环境，为 HPC 环境创建一个开源框架，降低成本，开...

Fityk是一个非线性拟合和数据分析工具，Fityk通常用于实验数据的分析，Fityk可以支持常见的峰形功能。它界面直观，支持进行用户定义，可以进行优化和自动处理。

InsightApplications 是一个用于链接ITK和VTK的开源工具包，包含多个工具。

Datasette 是一个探索和发布数据的工具。它帮助人们将任何形状或大小的数据，以互动、可探索的网站和配套的 API的形式发布。 Datasette 针对的是数据记者、博物馆馆长、档案管理员、...

Math-o-mir 仅仅 382k，是个强大的公式编辑器。截图还不能显示它的强大。在其官方网站还有个更牛的演示，画电路图，旁边标注满了公式。

Topographica是一个由美国国立卫生研究院拨款，用于神经建模开发的人类脑计划。 通过它进行计算模拟将使神经科学家有助于了解大脑功能。 Topographica是一个计算模拟神经的软件，开...

Apache Open Climate Workbench 是一个用来执行气候模型仿真的开源软件。使用各种模型数据输出源，包括： Earth System Grid Federation, Co...

Finesse 是一个利用频率域和海曼高斯模式的数值模拟激光干涉仪。易于学生使用，可输出图形，无需商业软件支持。实现的物理都记载在一份180页的手册。提供简单的例子。可以用来计算各种各样的干涉仪...

主要功能： 1.解析车辆的原始数据并展示运动轨迹图、速度图、横向偏差图、速度偏差图。 技术栈： 1.将原始数据（csv文件）解析，并通过matplotlib、pyqt5处理显示。

decotengu 是一个潜水减压信息库，尝试用 Eric Baker 梯度因素来实现各种各样的 Buhlmann 减压模型 。decotengu 可以计算出减压站和组织饱和的信息。第三方的应用...

系统建立综合性的监管平台，依托智能的软件系统，当尾矿库监控内容出现异常时，及时预报预警，提醒企业尽快启动相应的处理措施及预案，保障尾矿库的安全运行。 系统通过六大技术组合，实现监测信息的采集、处理及发布。GPS卫星定位技术、传感器自动采集技术、GPRS无线分组传输技术、高清晰图像监控技术、无线网络传输技术、计算机技术等。

对于2024年全某市52万亩地进行卫星遥感监测，并采用 AI 手段对烟草种植前进行土地规划，对覆膜后的烟地进行点篼，其中包括： 1.对某市新增烟地的规划 2.对烟草种植过程中烟田面积计算及烟株统计。 我的责任： 通过自研的混合模型算法对耕地以及覆膜后烟田进行语义分割，分割结果在不同方面的指标（IOU 、连通区域完整度、焦点损失等等）达到行业领先水准。目前处理过后的不同类别的耕地分割有95%以上能够无需人工修整而直接投入使用。用先进技术为项目节省了高额预算。

x48 是一个 HP48 sx 和 gx 计算机在 Linux 平台上的一个仿真器。

Blue Gene®/L 超级计算机为科学家提供了一流的计算能力和复杂的数据虚拟化工具，帮助他们深入学科的前沿。了解此项技术如何帮助计算分子生物学家创建蛋白质折叠和错误折叠模拟，以更多好理解这些...

物理公式计算和单位转换，可切换语言（注：该源码只录入了少量的公式，单位转换也没完成）

利用python进行遥感数据分析及三维数据建模，遥感数据处理主要利用numpy和pandas，三维数据建模主要利用matplotlib。

学生管理系统是一种用于教育机构的软件应用程序，旨在简化学生信息的管理工作。该系统通常包括学生个人资料、成绩、考勤记录、课程安排以及其他相关数据的管理功能。它使教师和行政人员能够高效地跟踪和管理学生的学习进度和日常表现。此外，系统还可能包含与家长沟通、成绩报告、学生行为记录等功能。通过集中化的数据管理和自动化的处理流程，学生管理系统能够提高教育机构的运行效率，同时为教师、学生和家长提供方便的信息访问渠道。

某系统存在泄露robots，后台存在参数漏洞，致使敏感信息泄露项目已完成。项目涵盖以下功能模块：1. 数据收集：抓取目标网站敏感信息；2. 数据分析：对收集到的数据进行结构化处理；3. 数据存储：安全存储处理后的信息；4. 用户界面：友好展示泄露的敏感信息。使用者可轻松实现信息搜索、浏览和导出。我负责系统架构设计、数据分析模块的开发和前后端技术整合。采用Python作为主要开发语言，利用Scrapy进行数据抓取，使用Flask构建用户界面，数据库选用MongoDB。项目成果包括实现全自动信息收集和高效的数据分析，提供直观的用户交互界面。难点在于处理不同网站的数据结构，通过灵活的数据清洗和处理算法克服了这一挑战。项目上线后，成功阻止了多起潜在的信息泄露事件。

1. 项目分为6个模块，包含模型训练，拟合，F检验等内容； 2.后端涉及到多线程，科学库，图标控件的使用，前段使用winform技术。