ID:21579
田桂花 .Net研发工程师 12年经验
2024-08-02
个人介绍:Java 基于 Spring Boot、Spring Cloud 等框架开发; C# 基于.NET Framework、.NET Core、Web API 、WinForm开发 ; SqlServer、MySQL、Redis、MongoDB; JavaScript;UI框架 Flutter
项目经验:H5商城 开发工具:IDEA,Git 实现技术:Spring Boot,Spring Cloud,RabbitMQ,Mybatis,Mysql 项目职责:负责对数据库的设计、项目继承框架搭建以及系统整体的开发任务制定安排,并参与开发 项目描述:微信公众号入口的电子物化棒在线商城,用户购买后,经销商 县、市、省代理区分用户角色,不同角色,可以推广商品获取分润并提现。后台管理系统相关功能开发。 维修保养支付查询 开发工具:Visual Studio,git 实现技术:ASP.NET WebApi,JS,Unity IOC 项目职责:负责对接交通银行支付接口的开发、调试工作,用户下单支付功能,查询历史订单。 项目描述:微信公众账号应用,通过VIN下单异步查询维修保养数据。 检测系统 开发工具:Visual Studio,Git 实现技术:Webapi, dapper.net,Unity IOC,Quartz.Net,MQ,Redis,Vue。 项目职责:使用JWT验证实现登陆接口,实现报告全文检索功能,使用Swagger UI提供Restful接口的测试与说明。负责提供检测报告数据保存、漆膜上传、查看报告详情等app接口开发实现。后台实现估值人员单点登陆,车辆缺陷的添加、保存以及整备信息功能模块开发,根据首选缺陷项目生成漆膜图,查询车辆的维修保养记录、保险出险记录、违章查询接口的对接及开发任务,估值模块的开发使估值人员完成估值后及时通知后续业务流程。 项目描述:是支持检测员车辆的检测及车辆打分车辆评估车辆检测报告的生成,到车辆上架拍卖一整套流程的系统提供检测基础数据如车型库,与云检测app提供车辆检测报告相关的数据交互接口。使检测人员通过app对车辆进行检测,估值人员使用后台系统对车辆进行评估。
技      能: .NET  
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ID:22735
王冬梅 全栈 4年经验
2024-08-01
个人介绍:1. 熟练掌握 java 语言,有扎实的理论基础和良好的编程习惯; 2. 熟悉Spring,SpringMVC,MyBatis,SpringDataJPA 等, 熟练使用 SpringBoot, 了解SpringCloud 等微服务框架; 3. 熟悉 MySQL 数据库的应用开发,熟悉 Lunix 操作系统的常用命令; 4. 熟练使用 IDEA、HBuilderX、Eclipse、Tomcat、Maven等开发工具; 5. 熟悉 Nginx 反向代理、RabbitMQ 消息队列,了解ElasticSearch 全文索引、 FastDFS 静态服务器 ; 6. 熟悉 H5、CSS3、JavaScript、JQuery、BootStrap、ElementUi 、等前端技术; 7. 熟悉Vue和VueCli的开发框架;
项目经验:项目名称:小说审核管理平台 软件架构: Mybatis+SpringBoot 开发环境: jdk1.8、SpringBoot、Mybatis、MySQL 开发时间/开发周期:2021.08-2022.01 项目描述: 该项目是一个用于小说审核管理系统,本系统为小说用户个人信息、评论、图片、文章 内容进行审核,对于违规部分进行修改更新或者屏蔽操作,以及审核质检情况。包括模块如 下: 用户信息:用户昵称、头像是否通过更新; 用户评论:用户评论是否违规,是否可以进行发布; 小说管理:小说、对话体小说以及其中出现的图片,进行文章分类、违规内容进行修改 更新或上报屏蔽处理; 系统管理:员工管理、权限管理; 进度管理:通过员工姓名、工号、日期查询小说审核量; 质检管理:通过员工姓名、工号、日期查询质检的合格率与不合格率; 责任描述: 1、 员工登录模块。 2、用户信息审核模块。 3、 用户评论管理模块。 4、 后台核心管理系统: 员工管理和权限管理。
技      能: 其他  
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ID:22334
刘亮 生物信息学博士研究生 3年经验
2024-07-23
个人介绍:本人清华大学在读生物信息学,免疫学方向博士研究生。在生物信息学领域拥有深厚的理论基础和实践经验,基础编程和数据分析方面,能够熟练使用Pandas、NumPy、SciPy进行数据处理和数学计算,以及使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化。在R中,精通ggplot2、dplyr、tidyverse等包,用于数据可视化和数据整理;在常规生信分析方面,熟练运用Bioconductor、SAMtools、BEDTools等工具处理和分析高通量测序数据。转录组学分析方面,我有丰富经验使用STAR、Hisat2进行读段比对,以及使用Cufflinks、DESeq2、edgeR进行表达量定量和差异表达分析。蛋白质组学分析中,我使用MaxQuant、Proteome Discoverer等软件进行质谱数据处理;在机器学习方向,熟练使用scikit-learn进行模型训练、调参和评估,TensorFlow和Keras实施深度学习模型,尤其在生物信息数据分析方面。我曾成功应用随机森林、支持向量机(SVM)、主成分分析(PCA)等方法于生物标记物发现、疾病预测和基因表达数据分类。
项目经验:泛癌基因表达模式识别: 在此项目中,使用机器学习技术分析大规模转录组数据集,以识别与特定癌症类型相关的基因表达模式。通过应用随机森林和支持向量机(SVM)算法,成功地从数千个样本中鉴定出潜在的生物标记物,并对它们进行了验证。这一发现为临床诊断和个性化治疗提供了重要的分子基础。 微生物群落多样性分析:利用QIIME和MetaPhlAn工具,分析了不同环境样本中的微生物组成。通过主成分分析(PCA)和聚类分析,揭示微生物群落的结构和功能多样性,并探讨了环境因素对微生物分布的影响。 基因组关联研究(GWAS):使用PLINK和GCTA工具,对大量个体的基因型数据进行了处理和统计分析。应用机器学习技术,如逻辑回归分析,我们成功地鉴定了若干关键遗传标记与某些复杂疾病的关联。
技      能: 其他  
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