金华 后端兼职招聘

项目编号：【38825】 java游戏二开以及陪玩机器人开发

项目编号：【176341】 我们从事宠物行业，对软件需求如下： 1、我们的产品一款宠物用的定位器，需要跟软件连接通过地图能够看到宠物的位置和运动监测。 2、我们门店有宠物寄养的需要，我们需要通过软件跟线下的摄像头互联，通过线上随时查看。

项目编号：【38822】 1.基于React、.Net的项目，对接市面上的AI 接口 2.项目开发了一个月，核心员工离职 3.希望能够配合新员工帮忙解析一下项目的结构和设计思路 4.结合业务给出一个架构设计，需要具体到相关的技术

项目编号：【176336】 独立开发，前端接口及后台页面

项目编号：【176332】 为实验室用途开发一款高性能双光子扫描显微镜控制软件，支持实时成像、三维扫描、数据采集与分析等功能。

项目编号：【176330】 1通过 模拟信号拾音器采集 波形，输入 数字功放处理电路， 2 两路6.5 mm 输出， 两个可调旋钮 调节输出 ； 3 一路 2.5mm 输出 对应一个可调旋钮； 4：3组均衡电路，用于调节低音组，中音组和高音组 EQ。 5：一个整体 音量输出 旋钮 调整 所有输出音量大小； 6：两路 6.5mm 信号输入口 ，可以通过开关 选择 使能其中一路； 7：电池供电；可外接12V直流供电，充电； 8：具备啸叫抑制功能； 9：一个 延迟输出按键，按下 缓存输出信号，松开，输送信号。 10：静音按钮，按下对输入信号静音使能；

项目编号：【38809】 dma刷个单人固。需要采集我的电脑dna制作独特固件以确保其相对的安全性和隐蔽性，需要一定的网络阻断等功能。对游戏反作弊有一定程度的了解。

项目编号：【38816】 unimrcp 部署搭建 asr tts服务

项目编号：【38815】 项目介绍 基于通信动力系统安全隐患的自动化识别与报告工具开发，需整合**数据管理**、**规则分析**、**文本生成**三大模块。以下是针对各环节的推荐工具栈及技术方案： --- ### **一、数据底座工具（存储与管理）** **核心需求**：结构化存储拓扑参数、设备属性、环境数据，支持版本控制与动态更新。 - 关系型数据库支持Excel/CSV批量导入（设备清单） - 时序型数据库支持Excel/CSV批量导入（离线提取某时段电流、温度） - OCR识别图纸信息（拓扑结构提取） --- ### **二、数据分析工具（隐患规则引擎）** **核心需求**：基于行业标准（如YD/T 502、GB/T 30948）构建隐患规则库，实现多源数据联动分析。 - 预置规则库：单点故障检测、材料合规性、环境适应性等10+类隐患模型 - 自定义规则：支持用户添加新规则（如“电池寿命300次”为高风险） --- ### **三、文本分析总结工具（报告生成）** **核心需求**：将分析结果转化为可读性强的隐患报告，支持多维度摘要。 - 一键生成报告：含风险分布热力图、TOP5隐患清单、关联设备列表 --- ### **四、系统集成架构建议** ```mermaid graph LR A[数据源] --> B[数据底座] A -->|实时流| C[分析引擎] B -->|拓扑/材料数据| C C -->|隐患事件| D[报告生成器] D --> E[PDF/CSV/Web报告] D --> F[预警通知 API] --- ### **五、低成本原型方案** 若需快速验证可行性，可简化技术栈： - **数据底座**：SQLite（轻量关系库） + CSV文件存储 - **分析引擎**：Python + Pandas（离线规则计算） - **报告工具**：Jinja2 + HTML/PDF（放弃实时流处理） --- ### **六、免费开源替代方案** 可完全使用开源技术栈： 1. **数据管理**：用[DB Browser for SQLite](https://sqlitebrowser.org/)手动管理数据 2. **分析引擎**：扩展[Pandas Profiling](https://pandas-profiling.ydata.ai/)自定义规则 3. **报告模板**：复用[Jupyter Notebook](https://jupyter.org/)直接输出分析结果 --- ### **七、可交付成果** 1. **工具包内容**： ``` /tool_root ├── data/ # SQLite数据库及导入脚本 ├── rules/ # 隐患规则库（Python模块） ├── templates/ # Jinja2报告模板 ├── main.py # 主执行入口 └── README.md # 使用手册 ``` 2. **典型运行效果**： ```bash >>> python main.py --input 机房A设备表.xlsx [INFO] 已加载32台设备数据 [ANALYZE] 发现5项隐患： 1. 单点故障：UPS-U1 (位置：1F配电室) 2. 线缆过载：电缆-C12 (负载率：94%) [REPORT] 报告已生成：output/report_20240626.html ``` --- 通过分层工具选型，可实现从“数据→分析→报告”的闭环，重点确保**规则库可扩展性**（如添加新国标）和**结果可解释性**（图文关联的整改指引）。 由于预算有限，建议采用“低成本原型方案”

项目编号：【38814】 1、智能体（Agent）研究：开发智能体的应用基础框架，可以在此框架上扩展开发出个性化的智能体工具 2、RAG + 图数据库（Neo4j）：通过RAG + 图数据库提升RAG的准确率和展示效果 3、AI 数字人：实现可私有部署的多语言数字人，支持场景灵活切换 4、地址比对模型训练：基于阿里 MGeo 开源模型，训练地址相似度比对模型（用于户籍地址与标准地址的比较，主要是单元、门牌有差别），准确率达 85% 以上 5、代码智能体：基于大模型微调技术，针对编程能力进行专项强化，使其能够深度适配企业级代码规范与开发框架规约，生成高质量代码 6、测试智能体：依托大语言模型与知识图谱技术，构建具备自动化测试能力的智能体，实现测试流程智能化升级，覆盖单元测试、场景化用例生成、重复性任务执行及性能测试等核心场景