该项目展示了实时数据、数据对比、报警分析、设备管控、报表导出等功能，引入了echarts以及element-ui，对校园的蓄水各种数据进行了展示

此项目实现了学校的需水系统的展示，包括数据中心、算法中心、配置中心、权限管理等模块，结合element-ui、echarts和cesiums3D展示效果以及2D展示效果

使用SQL、C++，开发和维护爱尔眼科管理系统，使用c++ builder工具，对整个管理系统的业务类、存储过程和UI界面的开发。

该项目是根据国家发布的农村厕改相关政策，由地方政府部门牵头，由合肥农业股、合肥创新院制定具体细节，有中科慧晨从设计到开发再到上线的一个民生项目。项目暂时长丰县为试点，由县和下辖各镇的使用。且目前还处于后期开发状态。 ● 技术架构： SpringBoot、SpringSecurity、MybatisPlus、Minio、Redis、MySql、EasyExcel、Vue 等 ●责任描述： 参与项目框架的搭建，同时负责以下几个模块的功能实现： 1、用户认证模块：基于 Security实现用户登录认证与权限的控制，同时引入*与第三方账户授权码模式登录认证。 2、硬件对接数据处理：与硬件开发人员对接，主要对车载硬件和其他一些各感应器和GPS 数据的格式处理，与汇总分析 3、 各类数据汇总与报表的导入导出

主要在AndroidP、AndroidQ平台，对海思公板，包括96CV300、98MV200、V811平台上对WIFI/BT的驱动适配，以及对WIFI/BT的APP、framework层适配维护和二次开发。

首创以图片展示+文字讲解的方式，直观详细地讲解驾考知识。 学员可以通过设置车型来备考A、B、C类驾照，学习科目一、科目四理论考试，及科目二、科目三路考考试

可以下订单、支付、登录等等功能，有首页、充值页面、详情页面、用户绑定、支付页面。可以将用户登录绑定手机号码，下单后把手机号码存在订单表里面

写了个人小程序简单的增删改查，在企业写的小程序是商城小程序，可以进行商品添加购物车、下单、支付，然后上线，图下是我个人写的小程序

乐敏云打印，让标签打印更简单! 乐敏云打印是一款便携式标签编辑打印软件，能同时满足家庭标签打印和各行业标签打印需求。内置海量公共打印模板可一键提取满足居家整理分类贴纸打印和商用场景如:服装，商超，食品，珠宝，通信，零售等行业打印场景。通过手机蓝牙连接适配的打印机即可完成标签打印。同时支持强大的标签编辑功能，随时随地，方便快捷的编辑所需的标签打印内容。标签编辑支持: 1， 文本输入和编辑 2，图片图标和图形 3，条码:-维码，二维码 一维码支持: EAN-8/EAN-13/UPC-A/ CODABAR/CODE128/CODE39 二维码支持: QR CODE 4，日期/时间 5，扫码 可通过扫码快速获取一维码二维码内容部并生成条码，省去人工输入的时间。 6，智能识别:支持语言识别，和图片识别，大大提升标签编辑效率。

这是我前几天接的一个单，一共9个移动端页面，他要做前后端不分离的项目，所以没让我对接接口，只让我做了界面，这个人也是和我合作多次了

一个大学生的毕业设计，农产品溯源信息系统，就是一个后台管理系统，用了axios对接接口，采用原生引入vue的开发方式，较为简单的一个小项目

这是我近期做的一个外汇跟单平台的一个仿站，大概十几个页面，vue-cli打包项目，是PC和移动端自适应布局，用到了echarts可视化技术，也是比较简单的一个项目

搭建搜索库 用户画像库 索引标签 搜索基础规则 内容打标等多项工作，搭建好整体的内容搜索方案。其中内容画像和用户画像的匹配是主要的难点和攻破点。

搭建内容生产 内容分发 内容搜索的渠道 让用户通过内容发起关注。后续通过关注体系来提醒用户查看，进而提醒其上传近期内容。涉及陌生人兴趣社交，内容社交。

负责首页设计 分类和榜单设计 阅读体验 金币体系，帮助网文内容引入，最终带来现金收益。阅读体验优化帮助用户留下来，在合适的地方进行广告投放。

项目描述：员工线上查看菜单，智能推荐菜品，于移动端下单支付，查看备餐进度等，商家线上接单拒单，分派机器人等。主要有下单、支付、订单管理、人脸识别、AI、机器人、等业务模块。基于自研算法，深度学习、多目标图像检测、细粒度图像识别、高并发图像检索等技术，对菜品进行识别优化。提供刷脸、刷卡、扫码多种支付方式，进而提高结算时间 职责描述：通过需求调研竞品分析，设计整体产品方案和流程；进行数据分析，组织技术评估、跟进开发测试，协调SDK开发团队与前后端开发团队进行高效率的跨部门合作，跟进产品上线及推广 业绩描述：菜品识别阈值在0.98以上，有效提升支付效率和体验。降低食堂管理的硬件维护成本，减少菜品结算环节的人力成本。减少就餐高峰期的食堂排队压力，解决了就餐座位不足的问题，为健康用餐提供了数据支撑

背景：开发行人轨迹管理系统以实现对航站楼区域人员的实时轨迹追踪，形成旅客行走路线轨迹，同时支持通过用户上传抓拍的目标人像图片来显示该人员了起始点、终止点、活动时间等信息，还可查看该目标轨迹被抓拍到的行人图片。 职责及成果： 完成了聚合聚类融合跨镜头轨迹片段的实验，对各摄像头下单镜头跟踪器产生的轨迹片段进行融合，生成完整轨迹。在自建数据集上进行了测试并确定了聚类参数（阈值）。将项目内其他成员的工作成果，包括行人检测（自训练YOLOv5）、行人ReID特征提取（自训练MGN_R50-IBN ）、单镜头多目标跟踪（DeepSORT）等子工程进行整合，并开发了以图搜轨迹的接口（Python+Flask）和实时可视化展示（OpenCV+SRS），最终形成了行人轨迹管理系统demo。

项⽬⽬标：塑造好\快\专的销售服务体验，满意度实现 90%，NPS8.5；缩短转化时间周期 25% 项⽬难点：销售管理从粗放转向精细过程中的习惯改变、线上+线下结合绘制销售转化闭环 核⼼功能：①销售 OCRM；②⽤户端需求管理系统；③营销精细化管理的 BI 系统；④商机分配策略 结果评估：①建⽴预报价-提交商机-智能跟进-需求报价匹配-成单转化 -渗透/复购/推荐转化链路，建⽴线上线下整合 营销闭环；②搭建了营销侧数据指标监测体系，实时指导销售管理；③制定商机分配策略，响应时⻓缩短 80%；④搭 建智能转化系统，根据商机进度和需求推荐转化动作和服务商，成单转化周期缩短 20%。

背景：航旅搜索使用户可以通过搜索框输入文字搜索航旅纵横APP内的内容，用户的问句通过NLP模型推理后获得意图列表。 职责：负责对模型结果即意图列表中不同类型的意图进行处理，并根据用户行程、问句中的实体名等组装参数，必要时调用其他服务接口获取答案，返回对应的卡片，实现目标页面的的跳转，及部分答案数据的清洗工作。 成果：以Python语言开发为主，完成了机场大巴信息分级展示、机场专区、机场天气及航班动态卡片的后台接口开发，达到预期效果。

背景：对机场监控视频图像中的人群密度进行预测，生成热力图在页面中展示，并将人群密度指标传入航旅纵横APP的机场专区进行展示。 职责：负责人群密度标注工具开发，人群密度预测模型训练，人群区域提取及指标优化，热力图转换，相关接口开发及专利撰写。 成果：编写了Matlab版的人群密度标注工具，实现了对人头部中心位置及图片特殊区域的标注功能。使用CNN（改造的ResNet50）训练（pytorch）人群密度图回归网络，实现了对机场安检区摄像头下人群密度图预测，不同场景摄像头下的人数预测误差（MAE/单张图像平均人数）均控制在10%以内。使用DBSCAN聚类对人群密度图中的人群密集区域进行提取，以各子区域中的平均密度代替整体人群密度作为衡量排队情况的指标，并通过图像的透视变换对人群密度图进行转换，开发了人群密度可视化接口供前端调用。将排队情况指标传递给下游（AMQ）并最终在航旅纵横APP中的机场专区进行展示，以提示用户安检区域的排队情况。撰写了专利《人群数量预测方法、装置、计算机设备及存储介质》的技术方案。