项目工具：Uniapp+网易云信视频通话+混合app 项目描述：专注为4-16岁青少年提供专业在线乐器陪练,通过在线1对1陪练的方式深度解决孩子练习中无人指导，学完就忘,错音,节奏，手形指法不对，线下请陪练教师成本高等问题,随时约课,上课更便捷！ 我的职责1、负责老师端前端静态页面以及接口对接； 2、负责实现主要功能对接网易云信一对一音视频通话以及互动白板的实现； 3、负责在原生app以及uniapp转h5之间的通信； 4、负责在原生app与ios原生的的通信； 5、负责课后单独的老师评价录音以及学生端播放； 6、负责前端图片文件上传至oss； 7、负责检测硬件设备；

通过使用代理，研究各种协议的认证过程，对各种服务器及数据库的认证过程进行替代实现。完成了用户每次使用临时用户访问的功能。使得用户无法获取到资源的实际用户名和密码。分析各个协议的命令部分，将客户端发送的命令截取出来，实现命令过滤功能。并将各个命令的结果记录，以供管理端查看。

系统使用spring，spring mvc，mybatis整合框架，Maven包管理工具，Tomcat部署，本人主要参与教师端后台接口开发及设计，学生端后台代码bug修改，数据库设计，后台管理系统前后端开发。

通过python训练车牌识别机器学习模型，主要基于sklearn和opencv，能识别车牌类型和车牌号。本地模型，不用调外部接口，可扩展摄像头业务。

包括一个pc端的网格系统以及小程序端，包括居民网络员社区干部等角色，分配不同的权限进行功能管理。居民可以在自己所在地点进行反应诉求网格员进行处理

本地的一个小程序商城，包括商品的添加购买收藏等，以及可根据您所在位置进行附近商家定位。订单，优惠活动，商家入驻，团购等等模块

理发室预约、医务室预约、会议室预约、健身房预约等预约功能，包含预约的管理端都通过移动端实现。通过手机APP可以预约园区内的各项设施。

使用C# winform WPF开发操作激光设备的上位机系统。主要技术点:机器视觉opencv，运动控制，com存取，io口控制等。

自动化测试SASS平台，基于UI的用软件找软件功能Bug的平台。我主要负责整个系统框架的搭建，人员的培训以及系统实现。本系统主要是用springboot的技术开发的。前台用的是vue+elementUI。

MES系统的开发。包括条码比对，生产看板，设备维护，错误追溯，生产监控，物料等模块。此系统是从零开始开发的，我主要负责整个系统框架的搭建，人员的培训以及系统实现。本系统主要是用springmvc，mybatis开发的。前台用的是angularjs。

包括订单的接单（手动接单和自动接单），发货（快递发货，对接骑手配送，自提），同意、拒绝退款等操作，以及订单列表的展示，详情的展示等信息

包括系统配置，首页装修，商品分类管理，用户订单管理，用户评论管理，商家商品管理,发票管理等相关功能的接口提供以及页面开发。

主要为协同办公平台财务盘点固定资产，可自行扫码上报个人资产，也可以主管人员主动盘点公司资产。上报后由主管部门审核，审核通过标记为已完成。

1.软件为集团公司文件、员工、财务、报表、日常办公等集中处理系统；包含web和APP； 2.系统根据不同的角色和员工自责区分工作区域和权限设置； 3.具备会以场地管理、预约、员工请假、费用申报等常用OA系统的功能； 4。根据集团特色，设计产权管理模块，用于管理公司名下的不同的投资资产；

通过使用wireshark抓包，提取包的特征入库，最后把抓包的信息使用Linux命令生成压缩包的方式生成特征升级包放到官网给客户升级使用

客户端管理系统，可实现物流行业的录入、签出、计费、核价等全流程操作； 能够满足多个分公司，多个操作中心的协同操作，并可接受国外分公司的协同工作。

项目描述：使用Cnode社区开源API，对官方网站1:1还原。这是一款可以让爱好编程的人员分享自己经验的网站， 用户可以分享自己的感悟、技术，共同讨论、共同进步。 项目功能：实现浏览、发帖、回复、点赞、个人中心等功能 技术要点： 1、使用Vue2.0实现前端页面展示 2、使用vue-router：页面路由切换 3、使用axios库，对后端发起请求 4、使用localStorage实现用户持久化登录 5、使用vue全家桶 收获：①更加全面系统的了解vue知识点,②加深对vue的了解,提升项目实践能力

为医疗机构定制化开发的体检管理系统，主要包括预约登记、人脸识别、身份证验证、指引单、化验结果登记、总检、体检报告打印等功能。适用于各医疗机构的体检管理，产品设置灵活，页面精美，操作简单方便。

主要为制造业物流调度运输业务提供定制化产品，包含物流货源管理、调度管理、车辆运行轨迹、司机端、运费管理和成本利润核算等功能！适合制造业、化工、机械、汽车制造业等各行业。同时包含手机APP.

AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种： A、流式处理与数据复用 B、片上存储及其优化 C、位宽压缩 D、稀疏优化 E、片上模型与芯片级互联 F、新兴技术：二值网络、忆阻器与HBM