Flask

1.机器派发为了减轻人工派单压力使用AI机器学习技术训练模型，对新产生的投诉案件的投诉内容通过中文文本分类算法，预测所属的对应的案件类型和所属部门为90以上，以达到热线派发精准分类，便将任务自动直接派发。2.辅助派发在机器预测值不足90时，还是由人员进行手工派发，派单员手工派单时，系统也会给出三个派

项目分为四个组件，分别为：1、数据处理组件，实现数据源文件的数据治理及neo4j数据库数据更新服务，及主备同步等机制；开发语言shell为主；2、通信中间件，提供安全的方式，实现主备库远程通讯指令传输问题，以及实现单节点统筹运维的能力；3、GISAPI接口服务，提供对外的接口开发及权限校验、流量控制

WindowsOEM系统定制：支持从Windows7到Windows11各版本的OEM信息预置（Logo、支持信息、主题）、驱动集成、系统优化与精简、激活与授权管理、开机体验（OOBE）定制、特定功能启用/禁用等。

项目名称一：摩拜单车App 时 间：2015/7-2017/11 项目概述：自行车交互，用户交互功能；主要功能：App功能：注册，登陆，实名认证，押金,余额充值，行程，预约，开关锁,骑行轨迹 等功能 主要工作内容： 1.组建内部功能，自动化，硬件测试团队 2.推动敏捷，规范测试流程，发布流程，提升测试团队效率 3.基于python,flask,sqlalchemy,bootstrap,mysql搭建用例,缺陷,接口一体化平台 4.推动组内python,appium,pytest,allure,git,jenkins构建主功能UI自动化测试 5.使用jmeter, jvisualvm等完成appServer和bikeServer压测支持1亿+流量 6.构建测试组人员接口和UI自动化技术培训 7.负责团队任务调度，绩效，年度考核，向CTO汇报 未出现线上重大bug 业绩： 高质高量的按期迭代完成测试任务，无生产事故和性能瓶颈