ID:20279
张桂珍 Java研发工程师 4年经验
2025-03-07
个人介绍:我在以往的项目中用到的技术有: 1.后端框架:Spring Cloud、Spring MVC、Spring Boot、Spring Data、MyBatis、MyBatisPuls 2.注册中心框架:Nacos、Eureka、ZooKeeper 3.数据库:MySQL、Oracle数据库、SQL Server、Redis缓存 4.搜索引擎:Elasticsearch、Apache Lucene 5.前端技术:vue2、vue3、jQuery、uni-app、Html5、CSS3、JavaScript 以上技术都是工作中常用的技术,如有其它技术本人可以快速学习在项目中安全使用
项目经验:智慧校园系统是一种基于先进科技的教育管理和服务平台,旨在提升学校的运营效率、提高教学质量、加强学校管理,并为学生、教职员工提供更便捷、智能的学习和生活体验。该系统整合了各种信息技术和智能化设备,通过数据分析和实时监控来优化校园内的各项活动和资源利用。 以下是智慧校园系统的一些主要特点和功能: 学生信息管理: 通过电子化的学籍管理系统,学校可以更方便地记录和管理学生的个人信息、成绩、考勤等数据,提高学生信息管理的准确性和效率。 1.教学管理: 包括课表安排、教室管理、教学资源共享等功能,以优化教学过程,提高教学效果。 2.在线学习平台: 提供在线课程、学习资源的存储和共享,支持学生随时随地进行学习,促进个性化学习。 3.考勤与门禁系统: 利用生物识别技术或卡片系统实现学生、教职员工的考勤管理,并通过门禁系统确保校园安全。 4.智能校园卡: 将学生的一卡通、图书馆借阅、用餐支付等功能整合到一张卡片上,方便学生进行各种校园生活消费。 5.校园安全监控: 利用摄像头、传感器等设备,对校园进行全方位监控,提高校园的安全性。 6.家校沟通平台: 提供学生、家长和教师之间的实时沟通渠道,方便信息传递和问题解决。 7.数据分析与决策支持: 通过大数据分析,提供给学校管理者决策支持,帮助他们更好地了解学校运营情况,进行科学决策。 8.校园活动管理: 管理学生社团、活动安排等,促进学生综合素质的培养。 9.能耗管理: 通过智能化的能耗监控系统,实现对校园各种设备和设施的能源消耗进行实时监测和管理,提高能源利用效率。 智慧校园系统的实施有助于提升学校整体管理水平,提高教育资源的利用效率,同时也为学生提供了更为便捷、安全、高效的学习和生活环境。 我负责在项目的整个生命周期内担任关键角色,主要职责包括但不限于以下几个方面: 1.框架选型: 研究和评估各种开发框架,根据项目需求、技术标准和团队技能选择最适合的框架。 确保所选框架能够支持项目的长期发展和维护。 2.需求跟进: 与客户和利益相关者深入沟通,准确了解项目需求。 将需求转化为可执行的任务,并确保开发团队理解并对其有清晰的认识。 3.开发: 协调开发团队,确保按照项目计划和质量标准进行开发。 提供技术领导和支持,解决开发过程中的技术难题。 确保代码质量、可读性和可维护性。 4.部署: 协调与运维团队的合作,确保系统顺利上线和部署。 进行上线前的系统测试和性能优化。 确保部署过程中的平稳过渡,及时解决上线期间出现的问题。
技      能: Java  
¥300 / 8小时
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ID:22807
陈晨 算法工程师 11年经验
2025-02-28
个人介绍: 熟练使用 Python 编程语言  熟练使用Numpy数据分析库、matplotlib绘图库,能对数据进行有效分析和可视化处理  掌握机器学习基本算法,逻辑回归,SVM,K-means,决策树,朴素贝叶斯,HMM 等  熟悉 tensorflow,PaddlePaddle ,Pytorch深度学习框架,可以使用该模块搭建神经网络项目  熟悉使用 OpenCV 库,可完成图像基本处理,图像特征点提取等工作  熟悉Linux系统,mysql数据库
项目经验:项目一:台球号识别 项目介绍: 基于opencv框架对球号的识别 个人职责:负责实现算法的搭建和优化 项目内容: 1. 数据预处理,将原图像进行裁剪,模糊和形态学图像处理 2. 处理后的图像进行部分颜色的提取,并去除噪点,从而识别大小号球 3. 大小号识别完毕后再将其提取台球1-7号球的颜色,结合大小号和颜色判断球号 4. 算法识别精度达98%,具有较好的识别效果 项目二:芯片瑕疵检测 项目介绍: 基于opencv实现对芯片进行瑕疵检测。 个人职责:负责瑕疵检测功能的实现 项目内容: 1. 数据预处理,将图片进行灰度化 2. 对图像进行高斯模糊,去噪,再将其二值化 3. 提取图片外层轮廓及填充,利用图像减法找出瑕疵 4. 再将其闭运算操作 5. 绘制最小外接圆 6. 再根据业务指标进行IF语句判断是否为瑕疵芯片还是正常芯片 项目二:水果分类 项目简介: 基于CNN实现对1200多张图片进行5个类别分类,使用了三组卷积池化组,一层全连接,激活函数使用的是softmax。 个人职责:负责水果分类功能的实现 项目内容: 1. 数据预处理,将图片存入字典,遍历每个子目录拼接图片路径,遍历字典,划分训练集和测试集; 2. 图片归一化处理,构建训练集读取器和测试集读取器; 3. 搭建CNN卷积神经网络,创建损失函数,交叉熵; 4. 在梯度下降前克隆一个program用于测试,构建梯度下降优化器,执行训练; 5. 对模型进行评估,使用matplotlib训练过程可视化,模型保存; 6. 加载模型,进行预测,模型精度为95%;
技      能: 其他  
¥600 / 8小时
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