1、基于Prometheus+grafana完成可视化监控的搭建以及Dashboard的集成 2、实现利用Prometheus采集PaaS【MySQL、Kafka、RabbitMQ、Redis、PostgreSQL】等组件的数据采集； 3、基于 node_exporter 监控各节点基础指标数据； 4、实现可视化监控K8S中不同namespace下的pod的实时数据信息； 5、基于Shell脚本、Python脚本完成对于基础组件信息的数据采集； 6、实现grafana监控大盘的用户管理以及监控大盘的定制；

本任务主要用于统计高速路车流量和景区人流量。 •项目实现： ①.目标跟踪是目标检测的更高级用法，主要解决问题是能正确识别不同帧之间的同一个目标，而不是仅仅是同一类目标。 ②.使用yolov8分类器和DeepSort跟踪器识别车辆和行人并训练其ID； ③.MatchingCascade(级联)：对detection使用匈牙利算法找到最小成本的匹配，在每个连续的帧之间确定每个目标的ID； ④.卡尔曼滤波分预测阶段：根据系统的动态模型对系统当前状态进行预测，并预测系统状态的协方差(表示不确定性)，预测的结果作为下一更新阶段的输入；更新阶段：滤波器使用新的数据来修正预测结果。这里涉及到卡尔曼增益，决定如何在预测和实际检测之间去平衡，然后滤波器会更新状态估计和状态协方差； ⑤.马氏距离：实现代价矩阵门控的函数，使代价矩阵中的不可行条目无效。对每一个检测和跟踪的匹配计算马氏距(MahalanobisDistance)作为门控阈值，如果马氏距离大于预定阈值，说明该匹配不可行。

项目要求：批次不同LOGO图案及文本信息不同，需要在规定的时间内进行LOGO匹配和文本识别，目前版本数有8种。 一、技术栈和项目流程： 1.取图，对图片进行分析总结。每张图片分为两个区域（文本区和LOGO区），并对LOGO进行取图保存； 2.用labelImg对图片标注为2类，用yolo模型进行分类定位（文本区：1类、LOGO区：2类）； 3.对分类结果分别处理： 1).LOGO区用knnFlann算法进行模版匹配； 2).文本区用paddleocr进行文本识别。 4.由于现场硬件限制，使用 openvino对模型进行加速； 5.基于VS使用C++对算法进行编译，生成 DLL文件，供现场调用。 二、openvino的具体操作： 1.cmake、cuda、cudnn等 环境配置和安装； 2.安装openvino，配置环境变量； 3.在tools/export_onnx.py 将权重文件转成 onnx格式，然后再转成xml格式，供VS调用； 4.vs编译，生成dll文件，供客户端使用 三、项目的难点及解决方案： 1.logo匹配：由于现场相机打光不是很好，导致原图叫暗，不能准确匹配。解决方

前端：获取数据集(扫描仪扫描试卷上传至从阿里云，然后从阿里云获取数据集)； 图像处理：对获取的数据集进行处理，实现自动识别判卷，生成学情(学生信息、得分、错题题号等)；yolov5模型+opencv 后端：(对学情进行统计并发布) 一：yolov5模型训练 1.使用yolov5s对答题卡信息(考号、单选、多选、判断、填空和主观题)等进行分类训练 ①.以PASCALVOC的格式构建数据； ②.数据集格式转换，格式为x1，y1，x2，y2，type。(x1，y1)(x2，y2)分别表示左上角和右下角，type用0-5的整数对应；主要库os，cv2； ③.训练集、验证集、测试集的数据划分，比例3：1：1； ④.修改配置文件：新建一个.yaml文件(train.txt、val.txt、test.txt) 二、OpenCV对yolo模型预测结果进行后处理： Ⅰ、第一步拿到图片，根据二维码进行正反面排序； Ⅱ、每个考生和图片数量进行对应，再根据答题卡的左上角小黑块进行旋转，保证正面图片进入模型； Ⅲ、根据yolov5模型预测返回的类别标签和相应的坐标，然后使用np.lexsort根据坐标(x，y)

该项目主要用于井下出现水灾或者火灾，通过平台下发应急指令，井下通过声、光来指引相关人员逃生； 1、后端技术栈 采用.Net Core 3.1框架作为后端基础，提供稳定且高效的web服务；数据库选择SqlServer2012，保证数据的可靠性与安全性；选用Redis作为缓存区，提升系统性能 2、前端技术栈 使用Vue.js框架构建前端界面，提供丰富的用户交互体验；配合Element UI等UI组件库，实现快速的前端开发和极简的用户操作体验 3、其他技术 系统可分布式部署，实现主从库读写，提高系统的性能

项目描述：该项目打造一款于：采购立项-招标-投标-开标-评标-定标-归档，并集成CA认证。既适用于单体招标机构，又适用于跨地域、多分支机构的集团式招标机构，为各类招标机构提供一个集办公自动化、招标业务处理、招标费用管理等为一体的协同工作平台。 开发环境：IDEA、JDK8、Tomcat、Maven、MySql、Redis、Git。 技术点：SpringBoot、MyBatis、MyBatisPlus、Nacos、Redis、RabbitMQ。 责任描述： 1、主要负责投标管理、开标管理的业务流程开发； 2、负责项目的搭建和整体数据库表结构的设计； 3、负责业务需求梳理分析。

该项目主要用于井下人员定位，签到式定位，将人员所过基站的数据保存到后台，供前端展示和查询； 1、后端技术栈 采用.Net Core 3.1框架作为后端基础，提供稳定且高效的web服务；数据库选择SqlServer2012，保证数据的可靠性与安全性；选用Redis作为缓存区，提升系统性能 2、前端技术栈 使用Vue.js框架构建前端界面，提供丰富的用户交互体验；配合Element UI等UI组件库，实现快速的前端开发和极简的用户操作体验 3、其他技术 系统可分布式部署，实现主从库读写，提高系统的性能

该项目主要用于井下车辆定位，签到式定位，将车辆所过基站的数据保存到后台以供分析，供前端展示和查询； 1、后端技术栈 采用.Net Core 3.1框架作为后端基础，提供稳定且高效的web服务；数据库选择SqlServer2012，保证数据的可靠性与安全性；选用Redis作为缓存区，提升系统性能 2、前端技术栈 使用Vue.js框架构建前端界面，提供丰富的用户交互体验；配合Element UI等UI组件库，实现快速的前端开发和极简的用户操作体验 3、其他技术 系统可分布式部署，实现主从库读写，提高系统的性能

简单基础的语音数字识别程序 基于数万个音频数据训练 包括模型构建，训练和实用 可以识别数字0到9，准确率达到99%

1.负责设计文档编写、设备前端功能开发、对设备通讯、服务器MQTT通讯组件进行封装，编写可复用组件 2.实现蓝牙设备搜索回连、设备的开关机、控制设备风扇、制冷、制热档位设定、设备固件OTA升级、设备好友共享等功能 技术栈：uniapp、vue、HTML5、axios、ElementUI

一个简单的图像识别程序 基于数万张图像数据训练 包括模型设计和实际使用 可以识别10种服装，有20000个验证图像，通过输入号码查看

１.本系统分为基本资料，采购管理，销售管理，仓库管理，财务管理四个模块，客户能实现输入采购单，销售单，进货单，销货单，库存交易单，付款单，收款单等功能。物料的编码可以实现自动编码，可以实时显示采购发货单据和存货核算的输入情况，对库存过高或过低的商品进行提示和警告。客户不需要花费大量的时间在输入或核算上，更不用说人为错误，可以减少管理时间，显著提高工作效率,方便管理者查看相关信息。如采购、销售、仓库等信息的跟踪和财务支出的实时更新一目了然。 2.我负责全部模块的开发，用的是c#的c/s框架，最终实现软件的功能的实现和权限的管理。 3.由于客户的操作人员少，就要实现单据的自动产生，如果输入了采购单，审核后要自动产生进货单，如果是现金要自动产生付款单，销售单也是如此。提高了系统的操作效率。还有物料编码的自动产生，是根据物料的类别自动产生流水码，客户就不要自己输入编码。

数据采集设备的上位机软件， 软件包括两款： 自动化测试系统和数据采集回放系统。 自动化测试系统由流程编辑、 自动测 试、 手动测试、 测试报表、 设备校准、 系统设置等构成， 需控制频谱仪、 信号源、 功率计、 综测仪等仪表。 数据采集回放系 统由频谱分析、 采集回放等构成。 关键技术： 控件拖放、 波形图绘制、 UDP 高效收发。 编程语言： C#（ WPF+MVVM） ， C++ 技术栈： MySql， XML， UDP \串口\GPIB 通讯， Excel/Word 文档生成， 波形图的绘制等 责任： 负责软件的全部功能开发。

1.跨境汇款，主要面向2b的企业汇率兑换，通过兑换收取手续费盈利，通过汇率兑换，折合的汇率差盈利 2.技术采用spring boot +vue 技术 3.主要分为6个子系统-目前为保密状态

单点登录基于会话模式业务流程 本流程类似与会话模型，用于远程调用，即移动端，业务隔离或者分离的场景，c/s架构模型 1 提供用户登录，登出，注册，同步数据等接口 2.支持sso登录模型中cookie和token两种方式 3.基于redis存储票据 4.提供用户登录，登出，注册，同步数据等接口 5.支持移动端，web端接入。 6.支持跨域。 7.支持用户状态实时共享，高可用 8.支持客户端，服务端分布式部署

该自动化线由多台设备组成， 实现云台电机Y,P,R三个轴臂的装配， 包括定子检测、 内壁点胶、 胶水检测、 轴承装配、 云台装 配、 预紧、 锁螺丝等流程。 每台设备均用1台4轴 Yamaha 机械手搬运， 视觉使用 basler 工业相机。 视觉项目有胶水检测、 双相机定位装配。 编程语言： C＃ WinForm 技术栈： OpenCV ， 机器人， 图像采集， 机器人编程， 手眼标定， 目标定位， 图像处理， 面积测量等。 职责： 负责整个项目的相机、 镜头、 光源选型， 视觉软件开发以及机器人编程。

本人也是研究了很多，看完了spring-cloud-gateway的源码，整编出了他的文档，了解他的内容， spring-cloud-gateway很多功能都依赖spring-cloud的其他相关包，对于一个网关工程，提供分模块的pom工程 对此，我不想这样，所以我把相关流程需要的包都集成进来，形成一个完整的网关验证流程链。 不仅如此，我提供了网关刷新API注册接入，网关API更新，网关API启用和禁用，网关监控数据保存等功能 本套网关价值比较高，奢侈开源！本套网关个人看来较为全能，提供一般企业解决方案！

系统主要分为服务端和客户端。服务端主要功能有实时显示UPS报警和程序报警、配置UPS信息和获取UPS实时数据、配置客户端信息和发送客户端报文、记录UPS实时数据等。客户端主要功能有实时显示UPS数据、显示UPS报警信息、检测异常UPS状态并报警、生成UPS历史数据曲线、查询历史报警信息等。

使用第三方腾讯云短信接口实现用户的登录和注册的短信验证功能以及手机号的绑定； 使用Redis实现了手机号验证功能及首页数据缓存功能。 Vue+Element-ui完成前端表单验证以及界面美化； 使用Axios实现前后端请求交互； 使用API接口防刷技术，防止用户恶意消耗网站资源。 使用Postman对后端接口进行统一管理及调试； 使用百度地图API实现基于IP地址的定位，以及通过经纬度逆向地址解析转化为具体位置；

负责公司商城开发，从整体技术架构改版到业务逻辑优化全部参与。主要负责技术架构搭建，日志系统分析，jenkins 自动部署，以及用户，优惠劵等业务。具体功能如下： 1，商城后台服务开发，已微服务形式搭建用户，会员，活动，商城微服务，通过 RPC ，后期改成 dubbo 进行服务治理。方便扩展，分布式部署。 2，商城 API 接口 ，后端对接后台服务，提供给前端。 3，后台管理系统，增删改操作调用后台统一服务，查询通过自身操作。页面 VUE 实现。