南京程序员兼职外包

销售

描述：第一步、访问官方网站在浏览器中输入腾龙公司官方认证的网址，确保访问的是真实有效的平台，避免因误入仿冒网站导致信息泄露或注册失败。 第二步、启动注册程序进入官网后，在页面右上角或显眼位置找到“注册”按钮并点击，系统将弹出注册窗口。 第三步、填写核心信息在注册窗口中需提供以下内容：用户名：作为登录游戏平台的唯一标识，需确保未被其他用户占用。密码设置：建议采用字母、数字及符号的复杂组合，避免使用生日、连续数字等弱口令，以提升账号安全性。手机号码：需为实名认证的号码，用于接收验证码或后续账号安全验证。 第四步、完成注册验证提交信息后，系统可能要求通过短信验证码、邮箱验证或绑定社交媒体

Openclaw本地部署服务

描述：1、openclaw本地部署，接入微信或飞书 2、基础操作培训 注：有提供安装脚本和vpn工具，主要负责对接和客户答疑、讲解

德州酒吧sass项目

描述：目标做类似收钱吧、笔笔付橙的，德州酒吧小程序、后端、ios/adriod/web三端后台管理系统，有总部、分门店，多租户数据隔离，sass架构 目前已有 1.完成度80%的小程序客户终端 2.此类项目的java开源代码模版，贴合度70% 此项目源码及其归属权要求归我所有，付款方式采用里程碑式付款方式 招募： 1.产品经理兼java工程师，有过此类开发经验的，先列产品开发prd，前后端联调，完成此项目全部后端开发，并完成部署上线 预算10000-12000，工期30天 2.招前端vue+element工程师，有过此类项目经验的优先，完成小程序前端的收尾、参照源码、收钱吧等开发三端

大屏开发

描述：一、需求描述： VUE3+ELEMENTPLUS+threejs开发实现大屏 支持等比例缩放，保存宽高比不变； 3d模型需要区域切换、建筑标识； 实现美工设计效果； 二、人才需求： 需要有相关产品开发经验； 三、参考产品 https://image.baidu.com/search/detail?adpicid=0&b_applid=11553295898814822384&bdtype=0&commodity=&copyright=&cs=2638341628%2C1685021452&di=76201103607201

医保智能审核系统开发

描述：医保智能审核系统开发，希望找到的团队或个人有医保智能审核系统的开发经验，熟悉医保两库规则和知识点，系统中规则构建，通过事前提醒、事中管控、事后分析，实时提醒，主动规避违规问题发生，熟悉和医院各系统的对接及数据交互流程。 希望有相关经验，快速构建该系统，有预算。

机器人仿真

描述：本项目的目标是构建一个从原始视频输入到Gazebo动态避障的全链路闭环系统。全过程分为四个阶段：首先，视觉算法组需对原始水下视频执行图像增强，利用 CLAHE 或 UDCP 算法去除蓝绿偏色和雾化效果，随后通过轻量级语义分割模型（如 YOLOv11-seg）实时标注出障碍物、废弃物及环境边界；其次，通信开发组需编写 ROS 节点，将分割后的 Mask 像素坐标结合相机内参（及深度估算）转换至三维空间坐标，并封装为 nav_msgs/OccupancyGrid 或自定义障碍物消息；接着，仿真组在 Gazebo 环境中配置基于 UUV Simulator 的流体动力学插件，实时接收视觉组传回的坐标

水下机器人

描述：本项目的目标是构建一个从原始视频输入到Gazebo动态避障的全链路闭环系统。全过程分为四个阶段：首先，视觉算法组需对原始水下视频执行图像增强，利用 CLAHE 或 UDCP 算法去除蓝绿偏色和雾化效果，随后通过轻量级语义分割模型（如 YOLOv11-seg）实时标注出障碍物、废弃物及环境边界；其次，通信开发组需编写 ROS 节点，将分割后的 Mask 像素坐标结合相机内参（及深度估算）转换至三维空间坐标，并封装为 nav_msgs/OccupancyGrid 或自定义障碍物消息；接着，仿真组在 Gazebo 环境中配置基于 UUV Simulator 的流体动力学插件，实时接收视觉组传回的坐标

水下机器人

描述：您好我想找一名开发计算机视觉并且了解ros的工程师能够做视频的图像处理并将处理结果反馈给ros在gazebo平台下仿真能够避障通过对于视频实时数据仿真避障

无线自组网实验平台

描述：基于无线自组网技术的实验教学系统，核心需求是为师生提供无线自组网的软硬件用来组建无线网络，通过对组网过程以及通信协议等原理的实验和学习，对无线自组网络进行修改、优化，达到教学目的。有SDR开发能力的团队能不能做一些通用的无线自组网教学的平台。MAC层可以是用wifi的，基于这个可以做一些实验，然后网络层可以是开源的自组织协议，提供一些修改，分析的实验

寻找有过实验管理系统LIMS开发相关产品和经验的个人或团队

描述：该检测系统包含数据看板，委托单管理，检测工作流程(任务登记，分配，检测流程管理，记过管理），报告编制，库存管理，设备管理，样品管理等功能模块，评估和实验室管理系统有70%类似

桌面运维

描述：*英语口语交流 · Windows 和 Mac OS 操作系统 · Microsoft Office 2016、Office 365 及 Teams · iOS 和 Android 设备 · 硬件及外设 · 移动设备 技能包括： · 呼叫管理系统，尤其是 Service Now · 团队会议和企业语音 · 音视频系统（电视/投影仪系统）和会议技术 · SCCM · 基本网络技能 · ITIL 认证

桌面运维

描述：英语口语交流 Windows 和 Mac OS 操作系统 Microsoft Office 2016、Office 365 及 Teams iOS 和 Android 设备 硬件及外设 移动设备 技能包括： 呼叫管理系统，尤其是 Service Now 团队会议和企业语音 音视频系统（电视/投影仪系统）和会议技术 SCCM 基本网络技能 ITIL 认证

电子实验样机开发（硬件调试 + 嵌入式软件开发）

描述：一、需求描述 基础：已有现成双电路板（主控板 + 驱动板），无新板设计需求，无需报警功能，仅需实现核心高压脉冲输出与保护逻辑核心功能：基于现成双电路板，完成 220V 升 5000V 高压升压，实现单片机信号触发功放电路输出标准矩形脉冲，配套硬件旋钮调节脉冲波间距、实时电压监测及超压电路切断功能技术要求： 输出脉冲：频率≤10Hz、宽度≤5 微秒，无任何尖刺 / 尖峰，波形为标准矩形； 波间距调节：硬件旋钮控制，调节范围 5 微秒（最小）~50 微秒（最大），调节精准无漂移； 电路适配：完成电源、控制、功放、脉冲变压器、单片机等全模块联调，优化硬件通路，解决信号串扰、电压不稳、波形失真

网站开发

描述：网站二次开发，增加一种赛制和一些辅助功能，具体如下： 1.一个赛事名下多地多协会或俱乐部或单位同时举办赛事，赛事时间跨度较长，10个月左右。 2.支持线上申请承办赛事，软件能识别参赛队员是第一次还是第几次，能进行统计，以便准确䃼助。或者只能第一次的人才能报上名。获批的可以补贴。 3.能支持将赛事举办的情况部分录像及照片导入平台，便于检查赛事的真实性。

服务器功能搭建

描述：搭建一套由公司内部网页登录查询服务器内存储的文件，查询人员根据账号等级进行权限划分，最高权限，可实现指定文件等级划分，指定人员权限分配

微信小程序修改

描述：打卡时，若出现 4 次打卡存在 1 次未打卡的情况，后续打卡均无法正常进行 查找两个字的员工只能搜索电话号码才能搜到 调整为管理员仅能对其负责的部门或科室人员进行调节员工配置 在系统打卡时间配置中，员工信息管理使用昵称搜索，仅能搜索 3 个字姓名的员工，2 个字姓名的员工无法搜索

类鼠标录入

描述：微信群里面的信息（模版一致）自动整理成需要字段的表格（可能有简称需要匹配成完整名称），然后通过一个类鼠标的程序提取表格的内容自动录入外部合作方的系统里

宠物用品商城系统

描述：一、需求描述 开发一套宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握常见推荐算法，如协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用

宠物用品商城系统

描述：一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用

宠物用品商城系统

描述：一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品推荐系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用