技术栈：购物商城使用了多种主流技术，如 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis-Plus、Redis、Elasticsearch 等。 微服务架构：购物商城采用微服务架构，将系统拆分为多个独立的服务。 分布式事务：购物商城涉及多个服务之间的协调和事务处理，处理复杂的业务场景。 前后端分离：购物商城采用前后端分离的开发模式，前端使用 Vue.js 和 Element UI 搭建。 缓存策略：购物商城使用 Redis 实现缓存，提高系统性能。 搜索引擎：购物商城使用 Elasticsearch 作为搜索引擎，提供高性能的全文搜索功能。 安全和认证：购物商城涉及用户登录、注册、权限管理等功能。

前端部分，使用主流的前端框架Vue，使用Es6的开发规范，采用模块化的开发模式。 后端部分，使用目前流行的SpringBoot+SpringCloud进行微服务架构，使用Feign、Gateway、Hystrix，以及阿里巴巴的Nacos等组件搭建了项目的基础环境。

在项目中，我们建立了一套故障监测与恢复的工作流程。我们利用监控工具，如Nagios、Zabbix或Prometheus，实时监测系统的关键指标和状态。当系统出现异常情况时，我们通过配置警报规则，及时通知运维团队进行处理。 为了自动化故障恢复过程，我们采用了脚本和自动化工具。根据不同类型的故障，我们编写了相应的脚本来自动执行必要的恢复操作，如重启服务、调整配置或重新部署应用程序。我们还结合了配置管理工具，如Ansible或Puppet，来实现自动化的系统配置和环境恢复。

在项目中，我们使用容器编排工具，如Docker和Kubernetes，将应用程序容器化，并实现了高度可扩展的集群管理。我们设计和优化了容器镜像的构建流程，确保容器的一致性和可重复性。 通过容器编排工具，我们实现了应用程序的自动化部署和升级，减少了部署时间和人工错误。我们实现了负载均衡和自动伸缩机制，根据应用程序的负载情况动态调整集群的大小，确保高可用性和性能。 我们配置了集中式日志和监控系统，实时监控容器和应用程序的运行状态，及时发现和解决问题。我们使用容器编排工具的可视化界面，方便运维人员对集群进行管理和监控。

1、根据催收策略对催收案件进行分流； 2、对接外部催收供应商； 3、内部催收案件信息归集； 4、智能客服渠道对接；

在项目中，我们首先进行了需求分析和规划，与相关团队合作确定了平台的关键功能和目标。然后，我们选择了适合的技术栈，并进行了系统架构设计和基础设施规划，确保平台的可靠性和可扩展性。 通过开发和集成各种自动化工具和脚本，我们实现了系统的监控、自动化部署、配置管理和故障排查等功能。同时，我们优化了运维流程，引入了自动化任务调度和报警机制，提高了运维团队的响应速度和效率。 在项目的优化阶段，我们通过性能分析和瓶颈识别，对平台进行了调优和优化。我们优化了数据库查询性能、优化了资源利用率，并通过引入缓存和负载均衡等策略提高了系统的可靠性和性能。

1、线上信息流渠道广告投放、归因、降低获客成本、提升转化率 2、对接主流的国内外广告渠道，例如：快手、抖音、广点通、百度、Facebook、Tik Tok等等

使用vue2技术栈,后台模块的角色授权,角色管理,以及各种表单的校验增删改查,前端服务模块化(微前端),登录功能校验,滑块验证点击验证

1、学员在线学习、考试平台 2、学员在线交流，发帖、回帖 3、教师后台设置教学计划，教学大纲 4、系统自动审核帖子，无法判断的转人工审核

这是一个基于React和next.js开发的网店应用，项目提供给用户使用ai技术进行商品详情页的自动生成技术 网站使用next.js进行服务端渲染 同时使用tailwindcss 对项目进行响应式布局的设计 有效减少了网站的响应用时

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1.是一块贷款类型的产品 2.参与了其中个人信息认证，三方大数据接入，登录，贷款审批等 3.参与了代码测评，测试系统等 4

1.参与了百分之七十以上模块的开发 2.参与了项目架构设计 3.参与了项目的测试 4.参与了项目的需求设计等 5.参与开发的模块，首页，登录，支付模块，订单模块等

通过低版本的QT版本主程序，调用高版本的QT版本生成的外置子程序，解决msvc2015的QWebEngine崩溃无法使用等问题，并生成接口，传递调用参数等，联动子程序及主程序的运行。