一、产品概述 本机器学习平台是一款为数据科学家、机器学习工程师和研究人员打造的一站式解决方案，旨在简化机器学习流程，提高模型开发效率，促进数据驱动的创新。平台整合了实验管理、数据源管理、数据集管理、便捷的可拖拽机器学习算法组件以及模型管理等核心功能，为用户提供了一个高效、灵活且易于使用的机器学习环境。 二、功能详情 （一）实验管理 实验创建与组织 用户可以轻松创建新的机器学习实验，并对实验进行有效的组织和分类。每个实验都有唯一的标识和详细的描述，方便用户快速定位和回顾。 实验参数配置 支持对实验中的各种参数进行灵活配置，包括数据采样比例、训练轮数、学习率等。用户可以根据具体的研究问题和数据特点，调整实验参数，以获得最佳的模型性能。 实验版本控制 平台自动记录实验的每个版本，用户可以方便地回溯到之前的版本进行对比和分析。这有助于跟踪实验的改进过程，确定最优的模型训练策略。 实验结果可视化与分析 提供丰富的可视化工具，用于展示实验结果，如准确率、召回率、F1 值、损失函数曲线等。用户可以直观地分析不同参数设置下模型的性能表现，快速评估实验的成功与否。 （二）数据源管理 多种数据源接入 支持

公司背景：OPPO零售管理部以旧换新业务，具备广泛商业化空间，故成立全资子公司，现为OPPO vivo共同持股。在二手3C以旧换新规模第一，二手3C整体交易规模第三（次于万物新生集团、转转集团）。项目对象包括：拼多多、OPPO、vivo、一加、realme、小天才、中国移动、美团、抖音、分期乐。 工作概述： 2018.07-2023.05 OPPO 产品总监 汇报对象：高级副总裁 下属人数：7人（产品组织）/18人（项目组）。 负责线上C2B/线下门店C2B2B/O2O回收/以旧换新业务、中后台公共模块产品规划和管理。持续获得优秀员工、优秀团队、英雄团队。历年绩效均为A（最佳）。 项目概述： 联合拼多多从0-1打造拼多多全站3C以旧换新流程（含前端消费者使用流程，以及整个服务运作的中间运输、后端处置所需的后台和数据中台），上线即达到日活1000万+。创造性打造基于微信支付分+拼多多行为数据整体风控模型，打造线上下单信用换新，用户自主决策。解决用户回收返现慢、机况检测认知不齐等行业痛点。 达成结果： 与拼多多产研团队通力合作，上线1个月内实现1%灰度-100%全开放。从iPhone

1. 电商流水实现的关键在于将业务模型转换为高效的数据结构，只要保证核心数据结构的简单和高效，流水构造器的编写是非常容易的。 2. 电商流水的实现分为两部分：流水构造器和流水执行器。 . 流水构造器 流水构造器的作用是提供一种链式编程的方式，用于流畅地构建一条流水记录。每个流水记录包含订单号、分配ID、物料种类、业务库存数量等信息。链式编程风格通过一系列方法调用来设置流水的各个字段，最终生成完整的流水对象。 . 流水执行器 流水执行器负责对构造器生成的链式编程记录进行逐步解析，并将流水记录存储到数据库。它会读取流水构造器创建的每个字段，并执行相应的入库操作。

1.本方案面对的是智能回收市场，包括小程序+智能回收箱+后台管理+大数据展示； 满足企业对内管理(包含人员、车辆)、参与回收人员用户管理、政府展示； 2. 本方案包含硬软件+大数据展示； 3. 产品组成： 微信小程序+四分类智能回收箱+车辆GPS+视频监控+后台管理；

整个项目为前后端分离架构。具有较好的安全性、可扩展性。力求解决企业管理难题 数据库使用Mysql语句。采用SpringDataJPA技术实现数据库管理 使用Vue-Cli构建前端项目架构，使用Elmentui组件辅助开发。使用VueX保存登录数据 用Axios与后端接口通信。后端采用SpringBoot框架搭建，采用三层架构+实体类层。实现了增删改查注册验证及验证码等功能。

# 鑫网商城项目经验 ## 项目概述 鑫网商城是个人间自媒体账号买卖平台，满足行业交易需求。 ## 我的职责 ### 需求分析与规划 与团队沟通，收集买卖双方需求，参与规划功能模块、技术选型和进度安排。 ### 核心功能开发 - 开发账号信息管理模块，设计表单和信息验证算法。 - 打造搜索筛选功能，优化查询算法。 - 参与设计交易安全机制，引入第三方支付和合同生成功能。 ### 测试与优化 编写测试用例，解决测试问题，优化性能和用户体验。 ## 项目成果 商城上线运营良好，用户量和交易量可观，用户满意度高、纠纷率低。

本项目面向的客户是建材、耗材商、装修公司、工匠、普通用户，为了解决各自实际的问题，达到让装修变简单的目的。 整体后端架构采用AlibabaSpringCloud微服务的架构，前端采用的是VUE，uniapp等技术进行实现

项目描述： 电视红包是一款与电视节目互动的手机应用，可以在观看电视节目的同时，参与到节目中来，赢取丰厚的红包 奖励。 其中在2017年春晚，电视红包联合150家电视台，打造出全国各地电视台千万粉丝们的福利集中地。 工作内容： 1.负责后台的登录及用户角色权限功能开发 2.对接多家营销联盟平台接口，其中包括京东、淘宝、国美、唯品会、考拉、一号店，实现购物返利功能。 3.负责电视台拉新板块，用户可将二维码分享到微信朋友圈，成功拉新到用户将获得红包奖励。 4.负责佣金、分红、提现功能开发 难点：在用户购物过程中，涉及数据安全性问题，为了防止数据泄漏，对用户信息进行了加密操作，用户购物成功后，返 回用户信息，验证通过后，进行数据更新。 业绩: 通过购物返利模块的实现，成功增加了用户粘性，直达京东、淘宝等一线电商平台，实现购物返现金，平均为用户年返现 超3000元

本系统面向商家产品管理的库存管理系统。 系统主要用到的是 MVC 开发模式，BS架构Java-web开发；使用的技术是 SSM框架，以Jsp 充当表示层。 采用技术：SpringMVC+mybatis+ MySQL 开发工具：IntelliJ IDEA/Tomcat/ Navicat

开发环境:IDEA+Git +Maven 涉及技术:SpringBoot +SpringCloud+MySQL +Redis +Apollo+XXL-Job+LibreOffice 项目描述:该系统由企业端（涵盖PC端、小程序端及微信公众号）、平台端与机构端三大模块构成。 在企业端,用户主要负责发起申请流程,包括详细填写申请信息、进行协议签署、完成支付操作以及申请开具发票等核心步骤。平台端则侧重于对企业端产品的管理,涵盖价格设定、协议内容制定、基础信息配置等，并承担运营人员对企业提交订单的审核职责。至于机构端,其主要功能在于运营人员对订单进行二次审核，并最终负责出具电子保函的操作. 负责模块: 1.三端用户体系开发 2.三端业务流程控制流转,以及业务数据过滤和统计 3.企业端申请信息页面产品信息,机构维护,价格设定一系列详细配置开发与设计等等 4.协议的活化配置,以及协议签署CA盖章,定位签,骑缝签等等 5.实现文件的多样化渲染与格式转换功能,同时支持列表数据的便捷导入与导出操作 6.对接三方的启信宝的企业信息查询,阿里云的OCR识别文件,福禄平台的花费充值等等 7.定时任务以及Apo

使用用户 启寇婚礼展示app是为启寇婚礼策划公司定制开发的客户案例展示app。 软件功能 该app以图文，图片轮播，视频播放方式，展示策划公式案例及产品，并且可以提交客户信息反馈以及客户订单。 在网络可用的环境下，实时检查服务器数据更新，并同步到本地；达到无网络环境正常使用的需求。 开发技术 1.采用android原生开发框架+dababinding视图渲染框架，使用单activity+fragment结构实现详细功能 2.实时数据库同步模块，同步服务器数据到本地。

1.该系统面向国网，南网以及下属生态电站使用 2.该系统可通过系统智能管控相关信号的查看以及调整，可查看该电站一段时间以来的各项数据，方便进行电站系统化管理 3.该系统采用前后端分离，前端采用React框架为基础，后端为Java开发，根据现场需求完成页面的修改

1.本项目采取了monorepo技术管理前端公共组件，提高开发效率。 2.采取react+antd 组合，快速搭建后台管理系统 3.本系统集成了用户的日常工作，实现审批流程， 4.本系统集成了乾坤微前端方案，实现了多个系统互通

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随着AI的火爆，使用AI的频率也越来越高，萌生了一个想法，如何把AI和微信做一个集成，让我们的微信号变成我们的私人助理，可以随时随地进行提问，查天气，查快递，每日提醒等等功能。 由于我们只要获取微信用户发送的消息，进行对话，不需要特别多的能力，所以没有选择PC端的微信HOOK技术，也没有选择IPAD协议，而且选择了比较方便的微信WEB协议。 查了github都是7，8年前的项目，技术框架比较老，所以才有了这个项目。

项目介绍： 智慧后勤管理平台，包括智慧食堂、智慧访客，智慧公寓，在线报事报修、品质巡检等子系统。通过食堂系统建设实现点餐、按需制作、按需采、成本管控、利润管控、库存管控。通过访客管理实现随时随地提前登记，防止陌生拜访的骚扰，批准的访客车辆可以自动识别车牌，控制道闸抬杆进出。通过公寓管理打造宿舍业务线上化，一键处理繁琐业务。自动预约。实时关注客房情况，便于管理。 职责描述： 1.参与项目需求分析设计及框架搭建 2.负责智慧食堂后台餐厅/菜品/订单/基础资料/进销存等全部模块研发 3.负责智慧食堂小程序订餐/订单/取餐等全部模块功能研发 4.负责智慧食堂海康积分平台支付相关功能对接 5.负责智慧食堂取餐柜、取餐机等硬件功能对接 6.负责生产环境服务搭建及实施与驻场问题处理 7.负责项目研发进度管控及研发人员协调

本项目是一款基于PCHOOK和IPAD微信协议开发的微信机器人，旨在为用户提供便捷的微信功能操作和智能化的AI知识库服务。通过该机器人，用户可以在后台扫码登录微信账号，实现对微信功能的全面操作，同时支持AI知识库，让机器人能够针对特定场景进行智能回复，如智能客服等。 项目核心功能如下： PCHOOK技术实现微信机器人：利用PCHOOK技术，我们成功实现了微信机器人的开发。用户只需在后台扫码登录，即可在机器人界面对微信进行操作，如发送消息、添加好友、管理群聊等。 IPAD微信协议支持：项目采用IPAD微信协议，保证了微信机器人的稳定性和安全性。用户可以放心使用，无需担心账号被封等问题。 AI知识库赋能：本项目为微信机器人配备了强大的AI知识库，可根据用户需求进行定制。机器人能够针对特定场景，如客服、咨询等，进行智能回复，提高沟通效率。 易用性强：项目界面简洁，操作便捷，用户无需专业知识即可快速上手。同时，机器人支持批量操作，节省用户时间。 应用场景丰富：本项目可广泛应用于企业客服、个人助手、社群管理等多个场景，满足不同用户的需求。 本项目具有以下优势： 技术成熟：基于PCHOOK和IPA

1、围绕b端大小商户对其提供一体化采购管理平台 2、提供api对接服务、同时提供H5内嵌服务，无需二次开发、同时支持商户使用自有渠道 3、本产品由聚合供应链、订单中心、商品中心、积分商城、卡卷商城、福利采购商城、生活服务供应链、平台服务、商户服务、电商供应链、供应商、SRM等多项业务组成、采用SpringCloud for alibaba 微服务架构 DDD领域建模

 1. 系统架构 硬件层：   终端设备：各种用于数据采集或控制的硬件设备（如传感器、控制器）。   通信接口：用于终端设备与上位机之间的数据交换的协议和接口（如USB、RS232、TCP/IP等）。 软件层：   用户界面（UI）：使用Qt或WPF等框架构建的图形界面，供用户进行交互。   数据处理模块：负责接收、处理和存储来自终端设备的数据。   控制模块：根据用户输入或预定义规则向终端设备发送指令。   数据库：存储历史数据、用户配置和日志，以便于分析和报告。  2. 业务模型 价值主张：提供一个集中化的软件解决方案，简化多个终端设备的管理和控制，提高操作效率和数据准确性。  3. 功能结构 数据采集：    实时从终端设备收集数据。    支持多种设备类型和通信协议。 数据可视化：    提供仪表盘和图表，直观展示数据趋势和设备状态。    可定制的报告功能，便于数据分析。 设备控制：    用户界面，供用户向终端设备发送指令（如启动/停止操作、配置设置）。    基于用户定义规则的自动化功能。 用户管理：    基于角色的访问控制，确保系统的安全访问。    用

 1. 系统架构 硬件层：   智能小车底盘：包含电机、传感器（如超声波传感器、红外传感器等）。   单片机（如Arduino或树莓派）：负责控制小车的运动和传感器的数据采集。   麦克风：用于接收用户的语音指令。 软件层：   语音识别模块：使用Python的语音识别库（如SpeechRecognition）将用户的语音指令转换为文本。   指令解析模块：解析识别出的文本指令，并将其转换为小车的控制指令。   控制模块：根据解析出的指令控制小车的运动（前进、后退、转向、停止等）。   用户界面：可选的图形用户界面（GUI）用于显示小车状态和接收用户输入。  2. 业务模型 用户交互：用户通过语音指令与智能小车进行交互。 指令执行：小车根据用户的指令执行相应的动作。 状态反馈：小车通过传感器获取环境信息，并将状态反馈给用户。  3. 功能结构 语音识别：   实时接收用户语音指令。   支持多种指令（如“前进”、“后退”、“左转”、“右转”、“停止”等）。 运动控制：   控制小车的前进、后退、转向和停止。   根据传感器数据进行障碍物检测和避障。 状态监控：   实时监控小