责任描述 : 1. 负责登录模块及认证模块 2. 交易支付模块，微信支付宝&三方支付系统 3. 车辆排期及日历任务提醒 4. IM 即时通讯和 PUSH 消息提醒 5. 协助并配合其他前端人员完成项目技术难点 6. APP 双端(安卓/IOS)兼容性问题 7. 小程序兼容性开发 8. 二维码扫描识别

责任描述 : 1. 独立负责 APP 端项目重构及整体框架搭建 2. 独立负责 APP 各大模块的开发及测试 3. 独立负责 APP 双端（安卓/IOS ）兼容性问题 4. 独立负责 APP 上架各大应用市场及 APP 自动更新功能 5. 协助并配合其他前端人员开发 web 端界面及项目技术难点 技术描述 : 1. 使用 uniapp及 uview 实现页面布局及页面交互 2. 使用 uChart 实现页面的图表展示 3. 使用H5+plus 实现了内嵌H5页面并可以相互传值

该项目分为：监控中心、台账管理、预警处理，首先监控中心可以实时的看到系统设备情况，台账管理管理楼层楼层中的设备位置坐标等，预警处理对那些出现了问题的设备设备状态数不正确等设备做出展示等待处理。 我负责，需求的评审，以及整个程序的功能点开发。

参与参与需求讨论、数据库表设计，协助SA编写设计文档等，也参与bug排查， 接口的开发联调，页面功能开发，FR报表开发,根据所提供的部署文档，参与部署项目上线前所用到的预生产环境(包括各个 模块、中间件、帆软等服务的部署、mysql生产数据迁移等)，负责日常服务器的内存、cpu巡检工作、组员的SVN代码提 交、编写规范检查，进行生产发布等，并且派遣至客户公司与客户进行沟通，现场进行BUG排查、答疑，推动项目成功验收

1.开发后台管理系统项目，涉及登录页面，首页，文件上传，表格数据页面等 2.使用VUE全家桶框架开发； 3.数据驱动实现页面动态渲染；

基于python django驾校系统，包括管理员，教练，学生三种用户，前端jinja2模板，bootstrap，jquery，数据库mysql，支持考试预约，定时任务

前端黑盒app，仿抖音，后端gin，xrom，redis，jwt认证，restful风格api，前端黑盒app，仿抖音，后端gin，xrom，redis，jwt认证，restful风格api，

1.完成考试系统项目的搭建；页面涉及登录注册，首页，进入考试页面，考试类型选择，考试页面，错题本，收藏题库； 2.后端的搭建采用webpark,数据库搭建，数据构造，git远程仓库的创建及使用； 3.前后端联调，apifox可视化工具发送请求及路由的全部搭建和调试

后端基于springcloud，使用redis，rocketmq，nacos，mybatisplus，gateway；客户端使用flutter做多端开发，后台管理vue3，elementplus，暂时处于开发状态，

1.完成了影城项目首页；电影详情页面；影院页面；选座页面；支付页面；个人中心页面等页面布局+js数据渲染 2.实现了项目全部的页面布局工作；数据的构造和动态渲染； 3.选座页面的座位布局，以及选座页面的动态选座功能；电影院和电影数据的构造筛选；

此项目为制作软件的前期规划，根据客户所需要的功能点进行完善，最终达到客户需求。（应用了uml类图，Xmind等软件）

利用ps设计，客户提供所需展示图片，然后应用设计所需要素，可以根据客户需求更改，以达到客户想要的效果 。

Transfomer模型，NLP项目，二分类任务 1、数据清洗，文本数据的增删改查 2、模型搭建，基于注意力的模型搭建 3、参数调整 4、结果的可视化

经济数据分析 1、爬虫，获得数据 2、数据清洗、筛选，通过python对数据进行筛选 3、机器学习模型应用，应用机器学习模型对数据进行分析 4、数据的可视化，对获得的分析结果进行可视化

1、Web前端，vue技术 2、Springboot后端 3、服务器部署 4、深度学习模型部署 包含常见LSTM、BiLSTN、GRU、BiGRU、transformer等深度学习模型

此项目主要功能是实现与流量液位计的通信，以此来设置参数信息，读取实时数据，然后将读取的数据保存在数据库，最后以各式各样的行式表现出来。（例如：曲线图，柱状图）

登录注册模块 个人中心 商城 签到 卡券兑换 会员码 站内信 千人千面 联系客服 转赠卡片 主要是哈根小程序功能开发，后台管理开发，根据客户需求定制化开发

未来战场场馆设计，模型自行制作，灯光由场景师搭建

1. 该项目主要分前台用户模块和后台管理员模块。前台模块有 商品智能搜索、购物车、商品选择、下单、个人中心。后台模块有 商品管理、会员管理、销售管理。 2. 使用到的技术栈有 SpringMVC、Spring、Mybatis、Redis、RabbitMQ、Nginx、Mysql、ElasticSearch

1.OCR识别验证码内容 2.预测每个文字颜色 3.通过规则与NLP技术提取文字内容需要输入的内容。 4.将最终需输入的验证码内容同相应信息通过爬虫或自动化技术填入进行查询并将返回内容进行结构化清洗