Numele meu este Mehtupciu Alexandru și sunt student în anul al patrulea la Software Engineering and Business Informatics în cadrul Fontys University of Applied Sciences, Venlo, Olanda. Sunt o persoană deschisă și perseverentă, care se bucură să lucreze în echipă și să abordeze provocări noi ce contribuie la dezvoltarea personală și profesională.
My name is Mehtupciu Alexandru, and I am a fourth-year student in Software Engineering and Business Informatics at Fontys University of Applied Sciences, Venlo, Netherlands. I am an open-minded and persevering person who enjoys working in teams and tackling new challenges that help me grow both personally and professionally.
Am experiență cu mai multe limbaje și tehnologii de programare, incluzând C++, Java, HTML, Kotlin, Flutter & Dart, CSS, Python, TypeScript și PostgreSQL.
I have experience with several programming languages and technologies, including C++, Java, HTML, Kotlin, Flutter & Dart, CSS, Python, TypeScript, and PostgreSQL.
Competențe:Skills:
Dezvoltare webWeb development
Dezvoltare mobileMobile development
Dezvoltare aplicațiiApp development
Creare de conținutContent creation
Proiecte prezentateFeatured Projects
High Precision Weed Detection
Prezentare: Un proof of concept bazat pe inteligență artificială pentru a distinge buruienile de trandafiri în imagini din teren, cu accent pe perioada de după tăiere, când plantele au puține frunze. Dezvoltat în cadrul minorului Agricultural Systems la Fontys Venlo, în colaborare cu GreenTechLab, CompasAgro și Frank Coenders, proiectul explorează detecția vizuală ca bază pentru combaterea precisă a buruienilor.
Overview: An AI proof of concept for distinguishing weeds from roses in field images, focused on the sparse foliage after pruning. Developed during the Agricultural Systems minor at Fontys Venlo, in collaboration with GreenTechLab, CompasAgro, and Frank Coenders, the project explores computer vision as a foundation for precision weed control.
Detecții de buruieni și trandafiri.Weed and rose detections.Predicții într-o a doua imagine din cultură.Predictions in a second crop image.Evoluția antrenării și validării: loss, precizie, recall și mAP. Deschide imaginea pentru detalii.Training and validation curves: loss, precision, recall, and mAP. Open the image for a closer look.
Tehnologii utilizate: Python 3.10, PyTorch, Ultralytics YOLO (YOLOv8 și YOLOv11n), OpenCV, NumPy, pandas, Label Studio și CUDA.Tech Stack: Python 3.10, PyTorch, Ultralytics YOLO (YOLOv8 and YOLOv11n), OpenCV, NumPy, pandas, Label Studio, and CUDA.
Stadiul proiectului: Proof of concept finalizat. Integrarea pe robotul Rosie rămâne o etapă viitoare; validarea în alte etape de creștere și în condiții de teren mai variate necesită date și teste suplimentare.
Project Status: Completed proof of concept. Integration with the Rosie field robot remains future work; validation across later growth stages and more varied field conditions requires additional data and testing.
The Beast Locker
Proiect predat — Am predat proiectul și nu mă mai ocup de administrarea sau mentenanța lui.Handed off — I have handed over this project and no longer manage or maintain it.
Prezentare: O platformă de comerț electronic headless pentru echipamente sportive și de luptă, cu un magazin Next.js și un backend Vendure. Proiectul acoperă experiența de cumpărare, de la explorarea produselor și alegerea mărimii până la plata cu cardul și livrarea în România.
Overview: A headless e-commerce platform for sports and fight equipment, with a Next.js storefront and Vendure backend. The project covers the shopping journey from browsing products and choosing sizes to card payments and delivery in Romania.
Pagina principală a magazinului.Storefront homepage.Catalog de produse cu filtre.Product catalog with filters.Administrarea produselor în Vendure.Product management in Vendure.
