Webentwicklung
Projekte, die sich auf die Erstellung von responsiven, funktionalen Websites mit Technologien wie HTML, CSS, JavaScript, Django und WordPress konzentrieren. Diese Projekte verbessern die Benutzererfahrung und sorgen für nahtlose Interaktionen über verschiedene Geräte hinweg.
Übersicht
Neurospy ist ein Projekt im Bereich maschinelles Lernen, das neuronale Signaldaten verwendet, die aus Kaggle-Datensätzen gesammelt wurden, um die Gehirnaktivität zu analysieren und neuronale Muster vorherzusagen. Das Projekt nutzt Python und Deep-Learning-Modelle, um komplexe neuronale Daten zu verarbeiten und zu interpretieren, und bietet Einblicke in die Neurowissenschaften und verwandte Bereiche.
Hauptmerkmale
Datenbeschaffung: Verwendet öffentlich verfügbare neuronale Datensätze von Kaggle
Deep Learning Modelle: Trainiert mit Python unter Verwendung fortschrittlicher Modelle, wie Convolutional Neural Networks (CNN)
Echtzeitvorhersagen: Sagt Gehirnaktivität und neuronale Muster basierend auf verarbeiteten Daten voraus
Visuelle Einblicke: Visualisiert neuronale Muster und Vorhersagen für Forschung und Analyse
Integration neuronaler Netzwerke: Eigenständig entwickelte neuronale Netzwerke zur Verbesserung der Modellgenauigkeit und -leistung
Prozess
Datenbeschaffung: Daten wurden aus Kaggle gesammelt, wobei der Fokus auf neuronalen Signaldatensätzen lag.
Datenvorverarbeitung: Die Daten wurden bereinigt und formatiert, um qualitativ hochwertige Eingaben für die Modelle sicherzustellen.
Modelltraining: Deep-Learning-Modelle wurden mit Python trainiert, wobei der Schwerpunkt auf CNNs zur Analyse neuronaler Signale lag.
Tests: Die Modellgenauigkeit wurde bewertet und die Modelle für optimale Vorhersagen verfeinert.
Visualisierung: Entwickelte visuelle Darstellungen von Vorhersagen für ein besseres Verständnis und Forschungszwecke.
Bereitstellung: Implementierte das Modell für die Echtzeitanalyse, um Vorhersagen basierend auf neuen neuronalen Daten zu treffen.
Diese Struktur hebt hervor, wie Kaggle-Daten, Python und Deep Learning verwendet wurden, um das Neurospy-Projekt zu erstellen, und bietet einen klaren Prozess sowie zentrale Merkmale.
Mein Portfolio
Übersicht
Dieses Portfolio-Projekt dient als umfassende Präsentation meiner beruflichen Reise, Fähigkeiten und Projekte. Es wurde mit Python, Django, Bootstrap und Docker erstellt und bietet den Besuchern ein interaktives und benutzerfreundliches Erlebnis. Es beinhaltet auch das integrierte Administrationspanel von Django für eine effiziente Inhaltsverwaltung.
Hauptmerkmale
Dynamische Inhaltsverwaltung: Nutzte das Administrationspanel von Django für nahtlose Aktualisierungen des Portfolio-Inhalts.
Modernes Design: Responsives und elegantes Interface, entwickelt mit Bootstrap.
Skalierbarkeit: Dockerisierte Umgebung für konsistente Bereitstellung und Skalierbarkeit.
Projektdetails: Einzelne Seiten heben Projekte wie ECO Watch, Neurospy und Sitzreservierung hervor.
Kontaktfunktionalität: Enthält einen Kontaktbereich zur Erleichterung der Kommunikation.
Medienintegration: Handhabt und zeigt statische und Mediendateien dynamisch an.
Prozess
Projektsetup: Erstellte eine Django-Anwendungsstruktur und konfigurierte die Umgebung mit Docker.
Frontend-Entwicklung: Entwarf responsive Vorlagen mit Bootstrap und integrierte dynamische Inhalte.
Backend-Entwicklung: Implementierte Django für die Inhaltsverwaltung und das Routing und nutzte sein integriertes Administrationspanel für die Kontrolle.
Datenbankintegration: Konfigurierte SQLite zur Datenspeicherung, einschließlich Projektbeschreibungen, Kontaktdaten und Medien.
Bereitstellung: Nutzte Docker, um die Anwendung zu containerisieren und Plattform-Konsistenz zu gewährleisten.
Testen: Führte Tests zur Kompatibilität zwischen verschiedenen Browsern und Geräten durch, um eine nahtlose Benutzererfahrung sicherzustellen.
Highlights des Projektverzeichnisses
MyPortfolioenthält grundlegende Anwendungseinstellungen und Konfigurationen.templatesumfasst HTML-Vorlagen für verschiedene Seiten wieindex.htmlund projektspezifische Details.docker-compose.ymlundDockerfiledefinieren die dockerisierte Umgebung.db.sqlite3speichert alle Projektdaten sicher.
Drohnenvermietung
Übersicht
Die UAV-Vermietungs-Webanwendung ist eine benutzerfreundliche Plattform, die entwickelt wurde, um die Vermietung von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) zu erleichtern. Die Anwendung ist mit Python, Django und Bootstrap erstellt und bietet sowohl Mietern als auch Administratoren ein nahtloses Erlebnis. Die Plattform verwendet zudem Docker für die Bereitstellung, was eine zuverlässige und skalierbare Umgebung gewährleistet.
Hauptmerkmale
Benutzerauthentifizierung: Sichere Anmelde- und Registrierungsfunktionen für Mieter und Administratoren.
UAV-Verwaltung: UAVs mit einer intuitiven Benutzeroberfläche hinzufügen, aktualisieren und löschen.
Vermietungssystem: Benutzer können verfügbare UAVs durchsuchen, Buchungen vornehmen und Reservierungen verwalten.
Administrationsfunktionen: Nutzung des Admin-Panels von Django zur Verwaltung von Benutzern, UAVs und Vermietungen.
Dynamische Inhalte: Responsives Design mit Bootstrap für ein optimales Benutzererlebnis auf allen Geräten.
Zusätzliche Seiten: Informative Seiten wie Über, Dienstleistungen und Kontakt zur Bereicherung der Benutzerinteraktion.
Prozess
Projektinitialisierung: Struktur des Django-Projekts erstellt und Umgebungsparameter mit Docker konfiguriert.
Datenbankdesign: SQLite implementiert, um UAV-, Miet- und Benutzerdaten zu verwalten.
Frontend-Entwicklung: Templates für verschiedene Funktionalitäten, einschließlich Buchung, Auflistung und Kontoverwaltung, entworfen mit Bootstrap für Responsivität.
Backend-Logik: Kerneigenschaften wie UAV-Auflistung, Vermietungsprozesse und Benutzerauthentifizierung mit Django erstellt.
Bereitstellung: Anwendung mit Docker containerisiert für einfache Bereitstellung und Skalierbarkeit.
Testen und Optimierung: Umfangreiche Tests durchgeführt, um eine reibungslose Navigation und effiziente Prozesse sicherzustellen.
Bemerkenswerte Vorlagen
index.html: Startseite, die die Funktionen der Plattform und UAV-Listings zeigt.list_uavs.html: Zeigt alle verfügbaren UAVs mit detaillierten Informationen an.rent_uav.html: Ermöglicht Benutzern die Initiierung von Mietbuchungen.list_leases.html: Ansicht und Verwaltung von Mietverträgen.contact.html: Ermöglicht Benutzern, sich bei Fragen oder Unterstützung zu melden.
Verwendete Technologien
Backend: Python, Django
Frontend: HTML, Bootstrap
Bereitstellung: Docker
Datenbank: SQLite
Dieses Projekt spiegelt mein Fachwissen in der Webentwicklung wider und zeigt meine Fähigkeit, robuste und skalierbare Anwendungen zu erstellen, die auf spezifische Benutzerbedürfnisse zugeschnitten sind. Die UAV-Vermietungs-Web-App steht als Beweis für mein Engagement, funktionale und visuell ansprechende Lösungen bereitzustellen.
EtherURL
Übersicht
EtherURL ist eine Webanwendung, die entwickelt wurde, um Interaktionen mit Ethereum-Verträgen durch QR-Codes und vertrauenswürdige Zertifikate zugänglicher zu machen.
Funktionen
Entwickelt mit Figma und wird derzeit mit Python, Django und AWS entwickelt.
Beinhaltet einen Lichtmodus und Mehrsprachigkeitsunterstützung für verbesserte Benutzerfreundlichkeit.
Status
Dieses Projekt ist im Gange, und weitere Details werden nach Abschluss mitgeteilt.
