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电力无人机巡检图像缺陷识别/表计识别/变电站刀闸角度识别
技术方向:图像目标检测、图像旋转目标检测、图像关键点检测、图像实例分割等 开发语言:Python、C++ 部署方式:采用docker容器 部署硬件:GPU服务器、比特大陆SE5、瑞芯微Rk3588、华为Atlas200等
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机器学习/深度学习
技术类书籍《精通Neo4j》主要作者
本人主要负责本书第3、6、7章审校,完成第5、10章编写。 百度百科介绍:https://baike.baidu.com/item/%E7%B2%BE%E9%80%9ANeo4j/62286844 图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表,在国内图数据库属于新兴事物,其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注,而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j权威指南》,发行量超过13000册,本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能,总页数超过700页。 本书的编写从2021年筹划到2022年11月出版,历时将近一年的时间,倾注了编委团队大量心血,最终在编委团队的齐心协力下定稿出版。 本书基于Neo4j 4.4版本编写,共分10章,涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、中文扩展、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。各章简要介绍如下: 第1章 Neo4j图数据库基础。介绍图数据库概念以及Neo4j的体系结构。本章可以作为初学者的入门部
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Java
Unity官网上炸弹人案例素材
从Unity官网扒下来的炸弹人教程素材,里面包含player的idle、run、jump、die等状态切片,还有怪物的idle、run、jump、die等状态切片 同时还有一些地图素材,可以根据需求自己绘制想要的地形
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IT
quick-queue-redis
开源项目
基于redis+spring实现的轻量级消息中间件,有以下特性 1、有序性,天然通过redisi队列实现的消息传输,有序性得以保证 2、声明式,消息发送方可以通过声明式的方式发送消息,调用简单有效 3、持久化,基于redis的数据持久化保障,很大程度上保证了消息的不丢失
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Java
Java
官网
全程官网搭建,ui将页面设计出来,100% 还原,利用css中@media来设置不同宽度展示的不同效果,做大布局不会因为窗口问题而凌乱;通过jq计算动画模块与顶部的距离,当滚轮 scrolltop 的值与之相等时或者大于时触发时间轴的动画效果;
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其他
基于SpringCloud+uniapp的维保系统
基于SpringCloud+uniapp的维保系统,后端使用SpringCloud进行多服务划分,使用Nacos作为注册中心,Sentinel进行服务熔断和降级,前端包括web端管理后台(vue)和移动端(uni-app),包括功能有:集成腾讯地图进行项目检索、定位;定期项目巡检并上报工单;工单审核、打印等。
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小程序
《某捕鱼游戏》
在广州游戏公司任职时参与开发的大型捕鱼游戏,除了常规打鱼,还加入了触发人类英雄Boss后的回合制战斗模块,属于捕鱼+RPG混合型游戏。是公司核心项目。
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游戏
煤矿智能润滑系统单页面软件后台管理系统
1.项目分为用户管理模块,只能润滑首页模块,历史记录模块,参数设置模块,集中润滑模块,单点润滑模块 2.全部的前端页面功能模块 3.工业化的产品,在结构图方面会干扰用户界面的美观度,采取分块解决用户界面的痛点,让用户操作更便捷,在需要注油的润滑点,直接点击就可以进行注油的操作,并且把列表和页面结合,同时报警列表,可以直观展示当天润滑点具体报警信息和数量,通过点击侧边栏,可以更方便知道管理的润滑点的具体位置在哪里,
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图数据库Neo4j/ONgDB Toolkit| 数据处理| 数据分析插件
开源项目
在图数据库Neo4j/ONgDB中,ongdb-lab-apoc是一个非常重要的组件,它是一个名为APOC(Awesome Procedures on Cypher)的插件,可以扩展图数据库的功能和操作。 APOC插件提供了一组强大的过程和函数,可以帮助您进行更高级的数据处理和操作。它可以扩展Cypher查询语言的功能,包括数据转换、导入/导出、字符串处理、时间处理、生成Cypher等。通过使用APOC,您可以更轻松地进行复杂的数据操作和分析 。 在使用APOC插件之前,您需要先下载并安装它,然后在Neo4j的配置文件中启用。一旦启用,您就可以在Cypher查询中使用APOC提供的各种过程和函数了。 在图数据库Neo4j/ONgDB中,ongdb-lab-apoc是一个非常重要的组件,它是一个名为APOC(Awesome Procedures on Cypher)的插件,可以扩展图数据库的功能和操作。 APOC插件提供了一组强大的过程和函数,可以帮助您进行更高级的数据处理和操作。它可以扩展Cypher查询语言的功能,包括数据转换、导入/导出、字符串处理、时间处理、生成Cypher等。通
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Java
图数据库
quick-http
开源项目
产品依托spring,结合http,实现了http在java中的声明式调用,极大的方便了java开发者对http协议使用的成本,只需简单做声明式的配置即可实现一个http的完整调用
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Java
Java
Vue+SpringBoot+ElementUI前后端分离实现对数据库的CRUD以及文件的上传下载
使用mysql数据库,创建任务表,附件表,实现增删改查操作,同时完成附件的上传和下载 前端技术栈使用了Vue+Element-UI+Axios 后端技术栈为SpringBoot+Mybatis 数据库为MySql
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Java
vue
友邦-友产品
产品成长营是面向营销员伙伴的产品学习及营销平台,营销员可在此平台上学习产品及服务知识,收看直播,进而提升专业技能,并可使用平台上的工具开展营销拓客. 主要负责模块是跑批模块,直播对接模块,课程模块,以及产品分类的模块.
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零食很忙小程序
基于新时代诞生的零售模式,针对零食网购消费者对于零食的即时需求问题,设计产品内容与用户需求之间的关系,解决零食网购消费者对于零食的即时需求,并进一步提升用户体验。
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android
零售电商
本人相关证书
开发及架构经验及其丰富,自觉已超越高级工程师达架构师的级别,随即参加国家软考并获得高级认证。后觉AI发展是个趋势,于是兼学AI算法,并获得了人工智能学会认证的高级人工智能训练师及高级视觉算法工程师,自此神功大成。
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原生通用js弹窗组件
该库主要实现了 Message消息提示 Dialog对话框 Loading弹窗三种常用弹窗组件 100%使用JavaScript保证适用性,同时实现PC和移动端双端兼容 线上预览地址:www.ycb273.top/doc/
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JavaScript
零时即达
基于新时代诞生的零售模式,针对零食网购消费者对于零食的即时需求问题,设计提高“即时配送”APP在同类型产品竞争中的优势。设计产品内容与用户需求之间的关系,解决零食网购消费者对于零食的即时需求,并进一步提升用户体验。
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android
APP
瞬租
背景:大多数年轻人在现在互联网时代基本选择超前消费,许多物品都是通过线上网贷借款体验,所以衍生出一套租赁体系,年轻人不需要借款就可以以少量金额提前体验到自己想体验到的商品。 成果: 负责瞬租小程序的所有页面设计,让用户能够有一个愉快的租赁体验; 负责瞬租小程序活动页设计(双十一活动页、苹果15新品体验活动等); 负责整理,构建瞬租小程序的产品流程、产品需求以及官网设计; 负责B端(管理端),商户管理web页设计; 持续优化瞬租小程序UI界面,更新迭代
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android
零售电商
图数据搜索可视化应用案例 | Graph Data Visualization Demo
开源项目
该项目在DEMO大师网站付费下载153人,浏览量29747次。 将结构化数据通过关系预处理程序处理为图数据库可以查询的数据,示例是将其中一部分(人物关系数据)可视化表示。 技术点:图数据库Neo4j,d3.js,java,css,spring boot 开发工具:IDEA专业版(可找学生账号注册免费使用一年,社区版不支持WEB开发) 实现思路: 1,先定义基础的展示页面index.html 2、完成画图js(graph.js) 3,提供一个基础的拿数据接口加载测试绘图数据和绘图需要的数据(例如节点选中之后的小图标加载) 4、页面从数据接口请求数据之后,调用绘图JS在页面完成画图操作(请求数据的接口可以很方便的改为从图数据库拿取数据进行展示)
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Java
Graphene图数据建模工具| Tool for visually creating a sche
开源项目
Graphene是一个可视化WEB端工具,主要做属性图数据建模、图结构设计! 谁可以使用它?图数据工程师、算法工程师、数据内容工程师,其它需要用图的思维模式来做事情的小伙伴! 核心功能: 图结构与属性图设计 图数据模型上传下载与导出 图数据模型协作与分享 数据任务ID生成 GraphQL/Cypher/Javascript等查询或接口代码的自动生成等 在线访问地址:https://ongdb-contrib.github.io/graphene/app/
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基于Langchain和图数据库(Neo4j)的知识图谱问答系统
开源项目
项目由本人独立开发,项目分为前端、后端、图数据库构建和应用、基于Langchain大模型Prompt工程开发,实现了基于知识图谱的智能问答。 使用 LangChain 构建应用程序后,当有用户提问时,系统会先通过代理找到合适的工具(知识图谱),然后通过工具获取数据,最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些,当生成回复后系统会自动判断该LLM回复是否需要继续执行其它任务,是一个完全自主的递归调用流程。
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python
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