基于深度学习Keras模型的厨余垃圾识别算法代码可以实现以下功能： 对厨余垃圾图片进行分类和识别，通过神经网络模型自动判断厨余垃圾的类型； 可以实现高准确率的分类和识别，甚至比人眼识别更加精确； 可以对大量厨余垃圾图片进行自动化处理，极大地提高了识别效率和速度； 基于深度学习技术，可以进行模型优化、数据增强等技术手段，提高识别精度和泛化能力； 模型训练后可用于智能垃圾分类回收设备或者App中对用户投放的垃圾进行检测和识别； 总体来说，基于深度学习Keras模型的厨余垃圾识别算法代码可以实现高效、自动化的厨余垃圾分类和识别，为实现智能化垃圾分类提供了重要的技术支持。

基于Java开发的比特币交易所 | BTC交易所 | ETH交易所 | 数字货币交易所 | 交易平台 | 撮合交易引擎。本项目有完整的撮合交易引擎源码、后台管理（后端+前端）、前台（交易页面、活动页面、个人中心等）

爬虫爬取图片实现了以下主要功能： 在指定的网站中获取特定内容的URL（通常是图片）； 使用HTTP协议的GET方法，通过访问这些URL下载图片到本地； 可以使用多线程或异步处理技术，提高图片下载的效率； 为了避免反扒机制的限制，需要模拟浏览器的行为，包括设置User-Agent、Referer和Cookie等信息，以及限制访问频率等； 可以使用机器学习技术（如图像分类算法）对下载的图片进行一定的处理，实现更加自动化的爬虫； 总的来说，爬虫爬取图片的实现主要涉及到获取和下载图片、处理反扒机制、提高下载效率等方面。

U-net深度学习模型对遥感影像的语义分割算法可以实现以下功能： 对遥感影像进行像素级别的分类，能够更加准确地检测出遥感图像中的地面物体； 在遥感影像中区分不同类别的物体，如道路、建筑、森林等； 对大规模遥感影像进行高效、准确的地物信息提取与监测，可用于城市规划、土地利用变化监测等； 可以借助U-net的一些特性，如多尺度输入和输出、数据增强、转置卷积，对语义分割任务进行优化，提高算法的性能； 可以结合其他算法和模型，进一步提高遥感影像语义分割的精度和效率。

本项目分为用户端，教练端，后台端3个组成部分。 前端使用uniapp开发生成微信小程序端 后端使用ThinkPHP MySQL Redis架构、实现用户开卡，预约指定教练。 教练可通过小程序管理预约。后端根据预约时间，定时发送通知至用户提醒预约上课时间

个人、商户、企业通过互联网上门回收服务平台，在线查看废品回收价格，并可以在线提交下单，回收员接单/抢单上门回收。 用户在线下单后，回收员可以实时收到订单消息提醒，在线进行接单抢单，抢单后联系客户上门回收，完成后可将订单状态修改为已回收。 平台自己员工充当回收员，用户下单，平台派单或就近抢单，回收员接单上门回收，根据实际废品核对种类和重量，根据系统定价自定生成价格，双方 确认后将回收币支付给用户，回收员线下将收到的对应数量废品送到平台，用户得到的回收币可申请提现也可在兑换城中兑换商品。 使用ThinkPHP MySQL Redis UniAPP进行开发。其中包括定位，站点区域地图划分，定时推送，根据规则派单到上门回收小哥等功能

https://www.jiagle.com/jiaju 始建于2006年，隶属于上海博华国际展览有限公司，是家具&家居垂直领域的线上B2B商贸平台。将线下展会——中国国际家具展（浦东）的供应商和专业买家资源导入线上，为行业买卖双方搭建不受时空限制的供需信息自由交流场所。 经13年发展，现网站日均访问量10万人次左右，每月接到海内外买家询问1w+，促成交易达3万起。 2019年，家具在线被列为INFORMA集团的领航项目，网站全新改版，升级为3.5版本，重点拓展线上产品库； 同年9月，顺应中国国际家具展新的十六字方针——“出口导向、高端原创、线上线下、革新零售”，由B2B战略转型为B2B2P， 推出微信小程序——家具在线采购通，牵手顺丰速运，实现“在线下单、顺丰到家+安装”的优质服务，让P端（professional）买家可以无“物流和安装难”的烦恼，直接向厂家购买到物美价廉的产品，真正实现没有中间商赚差价。 网站主体部分分为中文PC、英文PC、中文手机、英文手机四个版本，另外还有附属微信小程序：家具在线采购通，其他电子会刊等。 包含产品、厂商、资讯信息发布展示，买家会员中

项目职责: ※ 调研菠萝家官网cms方案，并解决原静态项目转移到新框架的难点； ※ 使用 Nest.js + MySql 输出 API； ※ 使用Nuxt.js 实现 Vue 服务端渲染 (SSR)，适配 PC 端和移动端； 项目介绍: 该项目使用Nest.js（基于node.js）编写接口，Nuxt.js（基于Vue.js）开发菠萝家官 网，实现SSR服务端渲染，利于SEO，和Vue全家桶开发菠萝家后台系统，最终形成的CMS 系统。

项目职责: ※ 对Echarts进行二次封装、结合DataV兼容数据大屏展示； ※ 负责首页、产品中心、实拍图册等核心模块功能实现与迭代； ※ Canvas 实现复杂海报图生成开发；添加数据埋点，实现数据追踪； ※ 引入阿里OSS SDK，实现大文件分片上传需求； 项目介绍: 美家帮手包含两个PC端（品牌端、运营端）和小程序端，内置了2B、2C的渠道运营模式与销 售方法，能为家装企业客户提供员工管理/销售素材/客户管理CRM/区域管理工作等便捷实用性 工具的整套系统。

项目职责: ※ 负责架构 app与h5（app与小程序）交互协议； ※ 负责前期小程序公共组件的开发； ※ 负责租车、售车、欢乐租等多个小程序的开发与版本迭代； 项目介绍: 地上铁app是一款以新能源物流为基础，链接新能源物流车产业全价值链，提供集车辆租赁购 买、充电维保、递次利用一体化的资产运营和服务的应用，以原生app为容器，内嵌租车、售 车、欢乐租等多款小程序。

1. 通过 PHP 编程语言和微信公众平台API构建了一个教育系统公众号，为用户提供了轻便灵活的学习和购买体验。 2. 实现了视频刷课功能，用户可以在公众号中观看在线教育视频课程，并能够自主控制视频进度。 3. 为用户提供了线上购买课程的服务，在公众号内设置了可选课程列表和支付方式，方便用户直接购买。 4. 针对不同课程进行了分类和分级，为用户提供了更加个性化的学习体验。 5. 通过利用微信公众号交互式的特性，增加了公众号的互动性，让用户在学习过程中感到更加生动有趣。 6. 采用了可扩展的系统设计，为未来增加新的功能提供了非常好的支持。

首先是中医体质测试，用户可以通过回答一系列问题来获取他们的中医体质类型。为了实现这个功能，我使用了PHP编写了一个问卷页面，收集用户的回答并计算出结果，并根据不同的答案提供相应的中医建议。 其次是景区打卡功能，用户可以在进入景区时使用手机扫描二维码进行打卡。为了实现这个功能，我使用了PHP与数据库进行交互，存储了所有景区信息和对应的二维码，并且记录每个用户的打卡时间和地点，以帮助管理者有效地管理人员流动性。

项目名称：OA 项目背景：该项目是为公司打造的 OA 办公系统，旨在帮助员工更高效地协作、管理流程和数据。 开发环境和技术栈：我们使用 PHP 并采用 Laravel 框架作为后端技术，前端采用 Vue.js 和 Element UI 技术来实现前端界面，同时使用了 Redis 和 Socket.IO 等技术进行实时通信。 功能和特性：Office+ 支持员工登录、流程审批、日程管理、消息推送、文件上传、打印等多种功能服务，同时拥有一个功能强大的权限系统，确保企业数据的安全。 技术亮点：我们使用了 Laravel 的内置认证系统来实现用户认证，同时还结合了 JWT 鉴权方式来进行 API 安全控制。此外，我们还实现了一个表单自动化验证的组件，让员工能够快速输入并提交信息。

主页：展示公司简介、服务项目、宣传推广等内容。可以实现轮播图的切换和跳转链接等功能。 清洁服务：展示各种清洁服务项目的介绍、价格、预约等信息，并支持在线下单与支付功能。 清洁产品：展示公司自己开发的清洁产品的介绍、价格等信息，并支持在线下单与支付功能。 查看订单：用户可以登录后查看自己的订单信息、订单状态、订单详情等，方便用户随时管理自己的订单。 加入我们：展示公司的人才招聘信息并提供在线申请的功能。 登录和注册：提供用户登录和注册的功能。 技术栈是HTML，CSS，JavaScript 难点是页面内的动画效果，轮播功能。 网页的动态效果可以通过CSS和JavaScript实现，在网上学习而解决

项目名称：商城小程序 项目背景：该项目是为公司创建的电商平台，旨在提供优质的在线购物体验和方便的付款方式。 开发环境和技术栈：我们使用 PHP 语言和 Laravel 框架搭建后端，使用 MySQL 数据库存储数据。 功能和特性：支持用户注册、登录、搜索商品、秒杀、加入购物车、下订单、在线支付和查看订单状态等功能，同时有评价、售后等特色服务。 技术亮点：我们在该项目中实现了一个卓越的搜索引擎，可以帮助顾客快速找到感兴趣的商品。此外，我们还实现了一个智能推荐系统，以个人化推荐商品给用户。

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Linux内核驱动开发，Linux编译框架搭建,Linux文件系统开发、Linux下DB开发 启动流程设计管理 sdio驱动开发 usb驱动开发

该作品是基于安卓手机开发的一个简易运动APP，有用户注册，运动信息记录，运动轨迹等功能，用的是高德地图的API

单点登录、扫码登录、报告CA签章，签名、以及和其他厂商对接接口和提供接口（获取患者信息，检查状态更新，报告回传，危急值发布），接口性能优化 net+webservice+webapi+Socket+layui

客户的hive查询400条数据，时间高达十几秒 1、从日志中判断，sql任务的主要耗时是在hdfs 2、通过查看hdfs的nn，jn日志发现，耗时主要在jn的同步上，由此推测磁盘性能是否哦有问题 3、通过dd命令，最终确定是磁盘io过低导致的sql性能问题