开发环境：Idea + Tomcat8 + JDK1.8 + MySql + Maven + Git + Postman 技术架构：SpringBoot ,,MyBatisPlus,Redis,RabbitMQ,Nginx,Elasticsearch,FastDFS,Xxl-job，Kafaka 项目描述： 药店连锁是一个药店和厂家的 B2C 平台。会员可以在商城浏览商品、下订单以及参加各种活动。 采用分布式系统架构，子系统之间都是通过调用服务来实现系统之间的通信。这样降低了系统 之间的耦合度，提高了系统的扩展性。为了提高系统的性能使用 redis 做系统缓存，并使用 redis 实现 session 共享。为了保证 redis 的性能使用 redis 的集群，搜索功能使用 elasticSearch 做搜索 引擎。 [商城会员]可以在『前台商城系统』搜索商品、用户登录、添加购物车、提交订单等操作。 [商城运营人员]可以在『后台管理系统』中管理商品、订单、会员等信息。 项目负责： 1、参与使用 Elasticsearch 实现了商品的检索，商品信息按时间倒序展示，以及关键字有关

技术选型：Maven+Redis+jpa+SpringBoot 开发工具：idea+maven+tomcat+mysql+git+jdk1.8 项目描述：娱乐是生活的调味剂，商场，商业综合体，影院，甚至写字楼的电梯口都能看见各式各样的 娃娃机，乐摇摇就是为 娃娃机提供的一个交易平台，本项目有自己独立的支付系统和分销系统，娃娃机商城提供了娃娃机的购 买和租赁平台， 租赁业务乐摇摇公司采用三级分销的形式结算到账资金，对接广东华兴银行，进行 微信付款，支付宝付款和其他第三方支付平台，使用MQTT进行物联网低开销通信。 后台模块主要有平台收益，设备管理，优惠设置，经营统计，订单查询，会员管理，娃娃商城（购买与 租赁），广告任务，我 的账户。 责任描述： 1.负责评论管理，用户发表评论，回复评论，以及评分信息保存。 2.商品的页面展示 3.商品的上下架 4.用户的下单，对接华兴银行，微信支付宝

项目主要分为： 1、前端apk信息列表的分页展示及apk信息详情等。功能：a、分页 b、信息列表展示 c、增删改查功能 d、根据id进入详情页 2、java技术栈主要用到的springboot，SSM等开发的自动化信息抓取模块 功能:自动获取某款APP的信息，主要包括: 名称、大小、包名、版本、网络权限、java主类、主类所属包、抓取时间等 3、apktool、dex2jar-2.0等apk逆向工程模块 功能：反编译、逆向工程获取APK相关信息 4、人工智能（智能识别）模块 功能：自动识别某款APP是否涉及黄色不健康内容 5、接口 功能：集成、整合自动抓取和识别功能 我负责了出智能识别外的所有功能开发、调试、测试与集成及交付工作。 技术栈主要包括：java、ssm、springboot、shell/cmd、linux、Tomcat、Nginx、Android、apktool逆向工程、腾讯云部署、H5、mysql、Python等 达成效果：最终顺利交付，客户很满意 难点：1、逆向工程，需要另外引入第三方逆向工程的工具apktool、dex2jar-2.0等，2、java调用sh

公司自研产品： 1，负责实现流程设计器，通过antv-xflow来实现，节点拖拽连线 2，负责实现大屏设计器，使用第三方开源项目goview实现

公司自研产品，为方便目标用户查看系统内部发票，上传已开发票。 1, 实现调取微信发票信息，从聊天记录上传发票 2，数据列表页，实现自定义时间筛选组件

湖北枝江市大数据中心招标项目，用户对市辖范围内的企业纳税情况的统计和分析， 以供政府相关部门参考 1，实现数据可视化， 2，实现天地图展示数据点位信息

内容开发工具及使用技术： vue，mysql，springboot , mybatisplus，redis, rokectmq,。 责任描述： 1.承接产品需求，评审分析，设计与产品需求相贴合的开发方案 2.开发计划排期与执行。 3.核心功能的开发。 4.线上功能的性能优化。 项目介绍： 公司自行研发的主数据系统，统一了各个系统的权限，角色，人员，组织的管控。

若依框架开发的主要是为企业销售人员使用 实现线索转换为商机 线索转换为伪线索等功能 CRUD 开发 技术架构:Spring、SpringMVC、SpringCloud、Redis、MySQL、Git、Maven、MyBatis-Plus、 mongdb

内容开发工具及使用技术： html5+css+JQ+js，SQL server2016，Microsoft Visual Studio. 责任描述： 1.日常流程需求可行性分析。 2.线上疑难问题排查处理。 3.产品功能人天评估 4.供应商项目管理：风险评估，质量管控，相关方管理，进度管理，需求分析与评估，业务验收等。 5.核心产品功能评估与开发。 项目介绍： 2018年上线的流程管理项目，集成集团二十多个关键业务系统，统一集团待办，审批入口，统一流程管理，降低 各个职能部门的沟通成本，赋能集团战略决策部门。

内容开发工具及使用技术： vue，mysql，springboot , mybatisplus，redis, rokectmq, 异步编程。 责任描述： 1.承接产品需求，评审分析，设计与产品需求相贴合的开发方案 2.开发计划排期与执行。 3.核心功能的开发。 4.线上功能的性能优化。 项目关键功能简介： 会话存档功能: 企业微信可记录三天的成员与客户聊天，但是C端展示官方没有提供入口，只有相关接口可以拉取。中骏日均会 话量5W左右，其中涉及大量附件：视频，图片等。 该功能涉及到数据防重复，大附件存储，大数据存储等。 项目介绍： 依据企业微信官方接口与功能，进行二次开发与设计，满足多个业态对客户得管理需求，打通各个业态客户可能 存在得壁垒。

1、精通Java开发语言，拥有10年开发、团队管理经验，能独立完成需求分析、设计、开发工作、实施、维护等工作； 2、熟练使用SSM、MQ、Jetty、Mina、SpingBoot、SpringCloud等开源框架进行开发； 3、熟练使用Oracle/Mysql/SqlServer等流行数据库 4、熟练分布式服务开发，异步、多线程高并发开发； 5、熟练使用linux/shell命令； 6、能适各种工作压力，有团队建设培训等经验；

项目的子程序，对文本内容进行比较，用于文档内容查找。相较于传统查询可以将意思相近但表达方式不同的词条、语句筛查出来

多语种口语练习app，可以选择场景、语种、难易度与AI进行口语交流，全程只能通过语音交流，分析词汇掌握情况、发音标准情况，并生成报告。

项目包括三个部分：IM、应答robot程序、AI模型。 客户希望通过引入AI模型逐步替代现有的客服人员，降本增效。 我负责整体的涉及规划和AI模型的训练，包括数据采集的方案；模型全参调整、fine-tuning；基于langchain框架读取本地和在线信息并生成接口。

移动APP 1.对接PC端数据互通包含数据分析图表展示， 2.业务功能实现提醒待办，登录登出，以及APP 打包上线功能 3.不同模块的内容展示

1. 数据大屏定制化开发，后管系统定制化流程开发 2.前端开发大屏的开发。平台框架搭建，后管系统包括完善的登录，业务流程办理，数据查询，定制化功能模块

1.签到模块：实验室人员的签到，签退，以及打表 排课模块：在有限的座位内，将固定人数排好本周课表 资源管理：将实验室资金透明化，成员想买东西，可申报 投票模块：每次留任将按照投票结果 2.我负责后端系统的搭建，使用Ruoyi脚手架的系统管理，快速开发 3.在排课算法设计时，投入大量时间；在签到模块，每个电脑的时间不统一

使用python的matplotlib的pyplot类作画 作品1：绘制 z = sin(sqrt(x**2 + y**2))函数3d图像 作品2： 第一个子图（subplot 2x2中的第一个）: 绘制了一个折线图，数据点的坐标分别为x=[2, 4]，y=[3, 1]。 没有指定线条颜色，所以使用默认的颜色。 第二个子图（subplot 2x2中的第二个）: 绘制了一个折线图，数据点的坐标分别为x=[1.1, 2.2, 8.9]，y=[3.1, 4.4, 5.5]。 指定了线条颜色为粉色（pink）。 第三个子图（subplot 2x2中的第三个）: 绘制了一个散点图，数据点的x坐标从一个均值为0、标准差为10的正态分布中获取，y坐标从一个介于0和2之间的均匀分布中获取。 前100个数据点使用蓝色的菱形（marker='d'），后100个数据点使用粉色的星号（marker='*'）。 设置了数据点的大小为30。 第四个子图（subplot 2x2中的第四个）: 绘制了一个散点图，数据点的x坐标从0到6.28，以0.02的步长递增，y坐标为

调用百度云平台api接口的人脸识别考勤系统 1.注册百度AI账号并获取API Key和Secret Key 2.创建一个Qt应用程序，并在项目中引入百度AI的SDK。 3.在界面上设计考勤系统的UI，包括登录界面、注册界面和考勤界面等。 4.在登录界面中，使用百度AI的人脸识别接口进行人脸比对，验证用户的身份。 5.在注册界面中，使用百度AI的人脸注册接口进行人脸注册，将用户的人脸信息保存到百度AI平台。 6.在考勤界面中，使用百度AI的人脸检测接口和人脸搜索接口，实时检测摄像头中的人脸，并与已注册的人脸进行比对，判断是否为已注册用户。 7.根据比对结果，记录用户的考勤信息，包括签到时间、签到地点等。 8.将考勤信息保存到数据库中，方便后续查询和统计。 9.添加功能，如请假申请、考勤统计报表等。

1.预测模块：接入人工智能深度学习模型的算法，进行预测； 系统模块：主要实现了用户登录及权限管理，日志查询等基本功能； 预警模块：主要实现了实时的消息推送 2.我负责整个后端系统的实现，使用Flask模型成功使用人工智能模型，使用SSM，Springboot，Shiro，Redis等主流框架 3.Java要想使用Python人工智能模型时，可将模型部署在Http服务器中，通过发送Http请求调用