码市    491人浏览/0人投稿    926天前    已托管赏金

1. 只需前端人员，价格可谈，uniapp + uview，在我方提供的代码框架上编码，包括静态界面和接口联调 2. 原型地址：https://modao.cc/app/HeS8odVGrrucciIMPy5Ktm 密码: e7b3p8，预览模式需选择“页面外内容” 3. 需保证每天6小时以上有效工作时间，每天要提交代码，不能突击赶进度 4. UI设计只覆盖到主要的、复杂的界面，无UI设计的界面，需参考其他界面和个人经验 5. 修改代码整体框架，添加新插件或组件（比如第三方界面样式组件），须经过同意 6. 支付功能不需要调试，有现成代码拷贝，传参正确即可 7. 限个人

匠迹众包    286人浏览/0人投稿    925天前    已托管赏金

1.比如我的手机号17688888888，我这个手机号来电话了，PC软件进行弹个消息给我2.可以制作的联系我

A5任务    86人浏览/0人投稿    924天前    已托管赏金

微信公众号知识付费小程序的一些后端接口编写，包括服务器的部署

码市    134人浏览/0人投稿    921天前    已托管赏金

使用python 求解货物在线装箱问题的融合算法代码复现实现集装箱的自动码放规划对于提高装箱容积率、提高经济效益具有重要意义。针对货物在线码放过程中存在的多种实际约束,提出一种由在线极值点(online improved extreme point, IE)算法与模拟退火(simulated annealing, SA)算法结合的在线融合码放(IES)算法,考虑货物尺寸约束,质量约束与装载顺序约束设定多种码放规则以及优化函数,对IE算法中角点坐标序列进行实时迭代更新,并将该角点序列作为初始解序列,基于模拟退火优越的局部搜索能力以及算法的灵活性,两者融合来寻求全局最优角点解坐标。实验结果表明IES算法平均容积率达到89.17%,相比IE算法提高10.34%,证明IES算法在强异构货物实时码放和提高集装箱容积率方面有较好效果。该算法提高了三维装箱算法的工程性,为实现集装箱货物的自动码放创造了必要条件。

实现    468人浏览/0人投稿    920天前    已托管赏金

1、公司网站二级界面-操作界面完善 2、API接口衔接 （有API操作手册，需要介入API接口） 3、AI自研模型嵌入并上线（网站需要把自研模型的板块和功能放进二级界面） 4、主要实现在线选择数字形象，换脸融合，并文字驱动输出视频的功能。

码市    277人浏览/0人投稿    917天前    已托管赏金

职位描述：负责设计、开发、测试和维护基于 P2P 网络架构的应用程序和服务，确保其稳定性和可靠性。研究和分析最新的 P2P 网络技术发展趋势，结合客户需求和市场趋势，不断改进和优化 P2P 网络解决方案。负责开发和维护 P2P 网络系统的核心组件，包括数据传输、加密、身份认证、NAT 穿透、DHT 算法等。针对 P2P 网络系统的性能瓶颈和故障问题，进行排查和调试，并提出优化和改进建议。与团队成员紧密协作，进行代码审查和版本控制，保证代码的质量和稳定性。编写技术文档和用户手册，以支持客户和技术支持团队的工作。参与产品规划和需求分析，为产品提供技术支持和建议。

码市    333人浏览/0人投稿    916天前    已托管赏金

基于Pytorch的LSTM论文复现，要求能够按照论文提供的方法和思路对论文进行复现，然后准确率达到论文提到的指标。甲方需准备训练样本和预测样本，我方可以提供一些训练用的基本素材，但标注任务需甲方完成。确认合作后提供论文原文PDF。

开源众包    444人浏览/0人投稿    915天前    已托管赏金

功能：车载DAB收音机功能软件开发(DAB APP + DAB Driver)IVI端的用户操作控制命令通过以太网SOMEIP传输，DAB APP接收并反馈控制命令，音频数据流通过以太网 RTP发送至IVI端播放主控芯片：瑞萨 RCar-M3 SOC操作系统：Linux OSDAB Tuner芯片：NXP SAF3602音频架构：Linux ALSA备注：Linux 系统已移植，SDK源码包可释放开发费用可议，时间期望在1-2个月

实现    237人浏览/0人投稿    913天前    已托管赏金

经验要求：有完整ar小游戏开发经验 项目：ar小程序开发，商家发布活动，用户扫码进游戏，通过罗盘定位，在现实中进行拍照扫码获取道具或者金币。 负责内容：第一期主要负责ar小游戏定位、拍照扫描功能的开发

码市    19人浏览/0人投稿    912天前    已托管赏金

1．任务①：基于深度学习算法和图像处理技术、构建并扩充道桥病害数据、优选并优化目标检测和图像分割算法、对四类病害进行几何参数计算（长度、宽度、面积）并与人工测量进行误差分析。任务②：基于深度学习利用多分辨率红外热成像和可见光图像进行数据融合，并依此进行图像分割和目标检测以及几何全要素计算。