智能表单是由用户自行设计的数据输入页面，支持不同格式的字段和样式布局，是用户自定义系统功能的重要环节，设计好的表单可以实现工作流的协作的和审批，也可以用于扩展系统功能。 表单字段包括："文本框", "多行文本框", "数值", "数值计算", "日期", "下拉框", "联动下拉框", "多选框", "文件", "客户关联", "销售机会关联", "合同关联", "产品关联", "用户关联"等字段。 表单类型则包括工作流表单、数据上报表单、业务关联表单。

工作流设计器可以将企业的流程进行可视化配置，简化内部协作和审批流程，打通各个跨部门流程中的信息共享。

知客CRM是一款支持本地化安装部署的CRM系统，系统功能、业务流程和应用能力经过十五年的沉淀，软件界面友好，操作体验极佳。 知客CRM的核心是360度客户视图、销售流程的可视化、丰富的统计模块和报表组件，以及系统和流程的可自定义能力。支持在原产品的基础上做二次开发，满足您的个性化需求。 产品介绍网站：https://www.zkcrm.com/ 产品视频演示：https://www.zkcrm.com/videoshow.html 产品试用：https://www.zkcrm.com/register.html

为余杭区政府开发的一套综合政务服务平台，分为微信小程序和支付宝小程序。主要模块包括地图切换，天气展示，应用等级分类授权，人脸识别，第三方应用对接，第三方用户体系对接，小程序授权登录等。我负责项目前端整体开发的全部工作以及项目跟进。

1. 淘宝个人消息页面包括通知页、关注页、互动消息页，通过不同类型进行页面区分 2. 页面具有tab切换、分页加载、信息删除等功能

1. 搭建快手团购优惠页面，包括顶部搜索、相关配置位、viewpager滑动坑位等等 2.页面具有刷新、加载更多功能，且底部viewpager具有吸顶、左右切换滑动功能

1. poi页面分为半屏和全屏两种形态，需要在用户操作时进行半屏到全屏的切换，当滑动到全屏时需要出现渐变头部并滑动页面具体内容 2. 页面中模块多样，包括各种商品、营销、视频流等，需要有相关的组合和分页逻辑

项目介绍：该项目是一款视力检测系统,目的是为了帮助学校,社康，医院等机构对学生,幼儿等人员视力检测的管理和采集。分为 PC,小程 序,app 端。主要包含的模块:基本信息的录入,视力体检结果的记录,幼儿学生的漏查,学校视力报表统计,问卷系统，签到等功能, 主要采用 涉及到的技术栈为:SpringBoot,MyBatis-Plus,SpringCloud,Nacos,Redis,MySQL,OSS,Maven,Git,EasyExcel 等技术。 技术负责: 1. 负责基础模块学生及学校基本信息多种方式的录入。 2. 负责以市/区/学校为单位的学生近视,屈光数据的报表统计及分析。 3. 负责体检模块各个学校学生体检视力,屈光的漏查统计及显示。 4. 负责后台人员操作日志记录模块开发。 5. 负责用户多种形式的登录及签到功能。

架构、前端、后端 本项目采用的是 Vue + Elemenet Plus + Springboot + lombok + MyBatis Plus 的技术，独立设计并完成沧州交通学院体育课程测试管理系统，并完成项目的线上部署（http://dev.zengmh.cn:9007）。主要功能有健康档案管理，个人信息中健康数据分析，留言板等功能。

架构、前端、后端 本项目采用的是 Vue + Elemenet Plus + Springboot + lombok + MyBatis Plus 的技术，独立设计并完成电子竞技赛事管理系统，并完成项目的线上部署（http://dev.zengmh.cn:9003）。主要功能有政策文件列表，实现了文件的在线预览已经分享下载、赛事报名、根据赛事报名情况采用随机种子自动编排对战和轮空。

1、项目包含登录、营收可视化、餐品及会员管理、仓储系统、优惠券系统等 2、本项目前端模块为个人独立开发，涉及ts、vue、vuex、vue-router、elementUI等 3、由于前后端开发时段不同，采用mock模拟真实数据接口

一、WMS系统通常包括库存管理、订单管理、货物跟踪、装卸货物和库存盘点等功能，可以帮助仓库管理者提高仓库的效率和准确性。该系统通常与企业的ERP系统或其他物流系统集成，以实现更高效的物流管理 二、WMS系统的主要作用 WMS系统的主要作用包括： 1. 库存管理：跟踪和管理仓库内的所有货物和库存，包括收货、存储、拣选、装运和盘点。 2. 订单管理：处理和管理订单，包括接收订单、分配库存、拣货和打包、以及发货和跟踪订单状态 3. 货物跟踪：实时追踪货物的位置和状态，以便及时响应客户查询和提供准确的货物信息。 4. 仓库布局优化：通过优化仓库布局和存储策略，最大限度地提高仓库空间利用率和工作效率。 5. 劳动力管理：分配和管理仓库内的人力资源，确保工作任务的合理分配和高效执行。 总的来说，WMS系统的主要作用是帮助仓库管理者提高仓库的效率、准确性和可视性，从而降低成本、提高客户满意度，并支持企业物流运营的持续优化 6. 报告和分析：生成各种报告和分析，帮助管理者了解仓库运营情况，发现问题并制定改进计划。 三、WMS系统的功能模块 WMS系统通常包括以下功能模块： 1. 库存管理：跟踪和管理

原生 kotlin/Java 和 iOS 开发的资讯类应用，包含付费文章浏览阅读和视频播放等功能。保持每个季度至少有一次更新。

1、利用 Echarts 库开发复杂的数据分析图表，为用户提供直观准确的数据展示。 2、临时担任后端开发，负责接口的开发和集成，确保数据的实时交互和准确性。 3、负责风险管理和诉讼支持模块的前端页面定制开发，满足特定业务需求。 4、精确还原 UI 设计师的设计稿，确保最终页面与设计意图保持一致。 5、完成前端页面的开发，包括布局、样式和交互效果的实现，保证页面的响应性和兼容性。 独立完成领导驾驶舱和企业门户的前端页面从 0 到 1 开发

项目描述： 该系统主要是为公司客户提供国内外各大电商平台及物流平台数据中转的系统； 对接的海外电商平台主要 Shopee、 Ebay、 Amazon、 Lazada 等， 国内电商平台淘宝等通过第三方平台管易云、 万里牛对接， 对接的物流平台有EMS、 Winit 等， 对 接后对数据进行处理然后推送至 NetSuite 系统。 技术选型： SpringBoot、 SpringCloud、 MyBatisPlus、 MySQL、 Kafka、 Nginx、 XXL-JOB 责任描述： ● 负责订单模块以及账单模块数据库设计以及相应接口开发 ● 使用XXL-JOB框架编写定时任务定时抓取订单及账单等数据 ● 使用 Kafka 对订单数据、 账单数据进行异步推送至NetSuite平台

项目描述： 传统营销方式活动定制成本高、 获客难， 通过采用兔展活动编辑器， 基于组件化的模式， 再加上已经覆盖市场主流玩法 及自定义玩法的方式， 可实现低代码甚至零代码去灵活配置一场活动， 能够完全满足企业要求、 降低企业成本、 提升企业营销效 率。 该平台核心模块主要包括： 活动玩法、 组件、 流程引擎、 用户标签、 积分等。 每日参与用户数达百万， 深受大众的喜爱。 技术选型： SpringBoot、 Redis、 Kafka、 MySQL、 ElasticSearch、 Nginx、 Dubbo 责任描述： ● 参与基础服务初始架构设计、 框架及技术选型、 数据库设计 ● 负责活动玩法数据重构， 参与新玩法组件的数据库设计及接口开发 ● 通过使用 Kafka 框架高性能高可靠的优点， 对C端事件进行埋点上报、 Fibo 分析以实现数据可视化 ● 调用阿里云监控进行链路分析， 针对慢接口、 慢 SQL 进行优化、 提升系统并发能力、 维护系统稳定性

项目描述： Geniex是传音旗下的一款APP， 主要是为非洲用户提供无卡互联服务， 通过内置芯片无需sim卡便可直接联网自由切换 运营商， 为非洲用户提供低价优质的流量消费服务。 该平台主要包括： 用户注册绑定设备、 用户钱包、 流量统计、 流量商城、 积分 商城等。 目前注册用户达2000w+， 日活200w+。 技术选型： SpringCloud、 Redis、 ElasticSearch、 Nacos、 RabbitMQ、 MySQL 责任描述： ● 参与系统初期架构设计、 技术选型讨论及模块搭建 ● 负责系统开放平台接口统一鉴权 ● 负责系统商品、 订单、 支付、 营销等模块的开发及日常迭代 ● 优化订单及营销模块的相关接口， 进行服务解耦及 SQL 优化， 提升接口的并发能力

背景:23年5月，DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI 23年9.27，他们发布了第一个基座大模型，即Mistral 7B，共73亿参数 模型对比: 在所有基准测试中跑赢 Llama 2 13B 在推理、数学和代码生成方面中优于 Llama 1 34B 在代码上接近 CodeLlama 7B 性能，同时保持良好的英语任务 主要方面： 使用分组查询注意力 （GQA） 加快推理速度，还减少了解码期间的内存需求 使用滑动窗口注意力 （SWA）有效地处理任意长度的序列，同时降低推理成本。 位置编码方面RoPE)采用绝对位置编码的形式 实现相对位置编码 其他： 预填充与分块：减少重复运算 滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)：固定的注意力长度意味着可以使用滚动缓存来限制的缓存大小 检索增强生成（RAG），它融合了大语言模型中的检索（retrieval）和文本生成（text generation）功能。这种方法将从庞大语料库中获取相关文档片段的检索系统，与根据检索信息生成答案的大语言模型配对使用。 我们将使用 2023 年 12

背景:23年5月，DeepMind和Meta的三位前员工在巴黎共同创立了Mistral AI 23年9.27，他们发布了第一个基座大模型，即Mistral 7B，共73亿参数 模型对比: 在所有基准测试中跑赢 Llama 2 13B 在推理、数学和代码生成方面中优于 Llama 1 34B 在代码上接近 CodeLlama 7B 性能，同时保持良好的英语任务 主要方面： 使用分组查询注意力 （GQA） 加快推理速度，还减少了解码期间的内存需求 使用滑动窗口注意力 （SWA）有效地处理任意长度的序列，同时降低推理成本。 位置编码方面RoPE)采用绝对位置编码的形式 实现相对位置编码 其他： 预填充与分块：减少重复运算 滚动缓冲区缓存(Rolling Buffer Cache)：固定的注意力长度意味着可以使用滚动缓存来限制的缓存大小 检索增强生成（RAG），它融合了大语言模型中的检索（retrieval）和文本生成（text generation）功能。这种方法将从庞大语料库中获取相关文档片段的检索系统，与根据检索信息生成答案的大语言模型配对使用。 我们将使用 2023 年 12

1、项目分为厨师类目、菜品类目、个人主页三个主页面 2、厨师类目：可以查看每个厨师的擅长菜品，并且可以按照客户喜好点某位厨师的某个菜； 3、菜品类目：可以查看各种各样的菜品，并选择自己喜欢的菜品点击查看哪些厨师，选择中意的厨师点该菜品 4、个人主页可以添加厨师和菜品，以及查看自己的订单等