同樣使用yolov5與python爬蟲,這個項目是我自己想搶羽毛球場的預約,用python爬蟲技術自動化進入預約系統,遇到驗證碼的時候自動識別以及自動滑動驗證碼,通過驗證。...
功率预测项目围绕光伏、风电等新能源场景,聚焦短期(分钟级至小时级)、中期(日级至周级)发电功率的精准预测,破解新能源出力随机性强、波动大的调度难题。基于时间序列预测技术,融合历史功率数据、辐照度/风速等气象时序特征及设备状态参数,构建多模型融合框架:采用LSTM/Transformer捕捉长程时序依赖,结合XGBoost挖掘特征非线性关系,对多云、极端天气等特殊场景引入注意力机制强化关键时段学习。支持点预测(具体功率值)与区间预测(置信区间),兼顾预测精度与不确定性量化,可提前数小时至数天输出预测结果,为电网调度、储能配置及电站运维提供决策依据,有效降低弃风弃光率,提升新能源消纳能力。...
面对光伏系统的故障诊断,项目聚焦光伏阵列(组件、逆变器、汇流箱等)运行数据的智能分析,旨在解决传统人工巡检效率低、隐蔽故障难发现的问题。基于时间序列异常检测与多模态建模技术,融合辐照度、温度、电流、电压等多维度时序数据,利用LSTM/Transformer捕捉设备运行的动态关联,结合自编码器或孤立森林识别发电功率骤降、组件热斑、逆变器效率异常等典型故障模式,同时联动环境参数区分环境因素(如云层遮挡)与真实故障。支持实时监测告警与离线根因定位,输出故障类型、影响范围及维修建议,已试点应用于光伏电站运维,显著提升故障检出率与处置效率,降低发电损失,助力光伏系统稳定运行与能效优化。...
本项目基于 Microsoft Dynamics 365 构建企业级后市场服务体系。作为技术经理,我负责整体方案设计与开发团队管理,主导实现 工单全生命周期功能:包括多渠道工单录入(APP/小程序/CC呼叫中心)、智能派单(基于工程师位置、技能、负载自动分配)、现场完工确认(含电子签名与照片上传)、以及与财务系统的自动结算对接。通过 Power Automate 流程自动化 与 自定义 API 集成,打通 D365 与内部计费、配件库存系统,实现服务闭环。项目日均处理工单超 3,000 单,客户满意度提升 25%。...
本项目为基于 Microsoft Dynamics 365 Online 的企业级销售与渠道管理平台。作为技术经理,我主导整体技术架构设计与团队交付,重点实现 多渠道系统接入(包括经销商门户、第三方电商平台),通过 Web API 与 Azure Service Bus 完成与 ERP、主数据平台的实时数据同步;同时负责 多语言(中/英/俄)界面适配、Power BI 销售绩效报表开发,以及 D365 内部销售流程的定制化配置。项目支撑数十家渠道伙伴高效协同,日均处理订单与主数据交互超百次。...
本项目包含以下核心功能模块: 1. 图像上传模块:支持点击上传、拖拽上传、粘贴图片三种方式,兼容JPG、PNG、WebP、GIF格式,最大支持10MB文件,自动进行图像压缩优化。 2. 预设模板系统:提供8种专业模板,包括详细描述、简要总结、人物识别、OCR文字提取、社交媒体标题生成、Midjourney提示词生成、Stable Diffusion提示词生成、物体识别等功能。 3. 自定义提示词模块:支持用户自定义描述需求,可折叠式界面设计,与预设模板无缝切换。 4. 多语言支持模块:支持英语、中文、日语、韩语、法语、德语、西班牙语等7种语言界面,基于i18n国际化方案...