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Name: zong.xiangrui

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Company: Tianjin University

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zong.xiangrui's Projects

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IEEE Cybermatics第二届国际 “Vision Meets Algae”挑战赛和研讨会。分数0.6681

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适用于边缘侧的人工智能应用，通过网页进行操作，简单易用，便捷高效

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设计精良的压缩包密码破解工具，具有自定义字典、导出字典、选择字典等功能。基于Python实现，支持多线程与多进程，不断完善中……

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Spatial Dynamic Wind Power Forecasting. This task has practical importance for the utilization of wind energy. Participants are expected to accurately estimate the wind power supply of a wind farm.

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全国大数据竞赛三等奖解决方案，省赛二等奖解决方案。一键安装大数据环境脚本，自动部署集群环境，包括zookeeper、hadoop、mysql、hive、spark以及一些基础环境。已通过实际服务器测试，效果极佳，仅需要输入密码等少量人为干预。解放安装部署配置所需人力。并添加若干scala案例，结合spark用以进行数据准备。

dcic2022-mining-detection

虚拟货币“挖矿”行为每年可能消耗全球多达134.89太瓦时的电力，相当于**3亿家庭一年所耗费的电量。为有效防范处置虚拟货币“挖矿”活动盲目无序发展带来的风险隐患，助力实现碳达峰、碳中和目标，通过用电数据，运用大数据分析手段识别虚拟货币“挖矿”行为将变得尤为重要。A榜排名12/1074，B榜排名9/1074

dcic2023-fraud-risk-identification

本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统，分析涉赌涉诈资金交易新方式，持续优化风险监测模型，通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集，构建涉赌涉诈账户算法识别模型，全面排查存量风险。A榜排名11/1594，B榜排名13/1594。

dcic2024-offshore-wind-power

本赛题要求选手基于风力海况气象数据、风机性能数据等，针对复杂多变气象和海况条件的深度耦合影响，提出海上风电出力预测模型，提升模型精度以及在工程应用中的可信度，为大规模风电接入下的能源安全可靠运行提供保障。A榜得分0.06490342，排名83；B榜得分0.06745705，排名55

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本赛题要求选手基于历史光伏发电数据、天气数据、光伏设备空间相对位置等信息，通过建立适当的模型，对未来一段时间内的光伏发电出力进行预测。A榜使用外部数据得分0.88501103804 排名32，未使用外部数据得分0.88042407737 ；B榜得分0.90467829011排名21.

deep-learning-with-tensorflow-book

深度学习入门开源书，基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.

flask-ssm

一款模仿SpringFramework的Python的web后端框架，基于Flask二次封装。通过Python反射模拟了Java的IOC控制反转，通过Python装饰者模式模拟了Java的AOP面向切面编程。具有接口自动发现、定时任务自动注册、事务管理器、单元测试，等功能。简化web后端开发流程，聚焦业务逻辑，让你按照Spring的习惯写Python