#1
Jeg syndes det kunne være sjovt at have en trustpilot profil for min kaffe, så når jeg lavet folk en kop kaffe - uanset om det er på kontoret, hjemme eller et helt tredje sted - så kan jeg sige "Husk af anmelde min Trustpilot". Det viste sig at det krævede en hjemmeside for at få lov til at oprette en virksomhedsprofil så derfor lavede jeg denne hjemmeside.
#2
Det var en joke på mit arbejde om at en af vores vigtigste projekter var et spil i tema med vores tema af virksomhedens primære opgaver. Så jeg lavede det i min fritid for sjovs skyld.
#3
Vi har i et skoleprojekt udviklet en IoT-indeklimaopsætning, hvor alle enheder skulle gemme deres data på en central server. Til det formål skrev jeg et API i ExpressJS. API’et skulle være letvægts, da det skulle køre på en Raspberry Pi, og derfor valgte jeg Express som framework. Jeg brugte Docker til at administrere Express-serveren på Pi’en, hvilket samtidig gjorde det nemmere at opsætte en Zero-downtime-konfiguration, når nye versioner af API’et blev rullet ud.
#4
I forbindelse med en skoleopgave på H3, skulle jeg fremstille en komplet løsning til en café. Det skulle bland andet indeholde et Comtent Management System (CMS) til caféejeren, så han vil have mulighed for at se statistik over salg og håndtere menukort, brugere og andre data.
#5
Jeg har kodet en webshop fra bunden med SvelteKit som Full-Stack framework og Stripe's JavaScript SDK til at håndtere transaktioner og produktinventar. På siden kan man købe "source code" til at printe "hello world" i forskellige programmeringssprog.
#6
Jeg gik all-in på design da jeg besluttede mig for at lave en ultra modere hjemmeside. Det er en landing page som jeg vil kunne bruge hvis jeg en gang vil være freelancer🤷♂️. Den er responsiv, hvilet vil side den ser godt ud på alle enheder. Derudover er den ultra optimaliseret i både performance og SEO, og når op til 100% på lighthouse scores.
#7
Et undervisnings system, hvor undervisere kan oprette projekter og ressourcer til eleverne på data og kommunikations uddannelserne.
#8
Vi havde et skoleprojekt om at lave en frontend til et projekt styrings projekt. Det skulle indeholde et sortable drag & drop, og evt. en backend hvis havde tid. Vi nåede at lave en hel backend i firebase som opdatere fores hjemmeside i Real-Time når data'en ændre sig i Firebase. Vi lavede også er flot UI design, med Svelte, tailwind og DaisyUI.
#9
Jeg har opdateret min porteføljehjemmeside til en ny version, og alt er blevet forbedret. Dette projekt er uden tvivl det mest avancerede webprojekt, jeg nogensinde har kastet mig over. Det er lavet i SvelteKit, som er et fuld-stack webframework og en af de hurtigste i verden lige nu.
#10
Systemet bruger bygget med Svelte og Firebase. Frontend’en er elegant og brugervenlig, og har imponerende animationer. Det er muligt at logge inde med email/adgangskode, GitHub og google. Systemet har også en glemt adgangs kode funktion som tager brugeren i gemmen en step-by-step vejledning til at nulstille adgangskoden.
#11
En af mine venner og jeg udviklede et nyt, opdateret IT-system til vores skoles IT-skoleoplæring. Systemet holder styr på brugerne og alt vores IT-udstyr. Med systemet kan man låne udstyr ud til brugerne og holde styr på, hvor udstyret befinder sig, både når det er udlånt og på lager. Projektet tog i alt omkring 3 måneder, hvilket gør det til det længste projekt, jeg nogensinde har arbejdet på.
#12
En responsive web application som viser live vejrudsigter for hele verden. Bygget i svelte og med hjælp fra et par api’er til vejrdata, geo-coding og bynavn-autocompletion.
#13
Jeg fik i skolepraktikken til opgave at lave en personlig portfolie hjemmeside. Den skulle hjælpe mig med at finde en læreplads og vise mine færdigheder frem. Jeg besluttede mig for at gå 'all in'. Som mit første webprojekt startede jeg dette projekt uden nogen som helst erfaring, og jeg lærte en hel masse undervejs.
#14
Efter deltagelse i Tænketanken's video konkurrence, kunne jeg og mit hold, kalde os vinderne at en studietur til Bruxelles hvor vi besøgte selveste Microsofts hovedkvarter i EU.
#15
Jeg har udforsket en del i maskine læring, og har lavet min egen maskine lærings model. Jeg brugte keras som er googles deep learning API til at lave en model som kan klassificere håndskrevne numre. Projektet er lavet i vs code og skrevet i python. Daten er importen fra keras.datasets.mnist og har over 10'000 billeder til at træne en model med.
Kenni-kollemorten.dk © All rights reaerved