Hadoop

1.具体功能模块：-数据采集模块：多源数据接入（数据库同步、日志采集、API对接）、实时增量采集（FlinkCDC）、离线全量采集（Sqoop）、数据接入监控告警-数据治理模块：数据清洗、字段标准化、数据脱敏、重复数据剔除、数据质量校验（规则配置、异常告警）、元数据管理（血缘分析、口径管理）-数据存

将历史的日期特征和天气特征数字化，结合历史客流量得到输入数据，组合为LSTM算法的输入，并将LSTM算法的输出经过全连接神经网络得到未来一天的客流量预测值，最后将未来一天的日期和天气特征通过另一个全连接神经网络计算得到一个权值，修正客流量预测值。

项目基于Hadoop、Spark、Hive等开源大数据组件，针对农业大数据处理需求，构建分布式大数据计算平台，实现农业大数据存储与高效计算。系统首先运用网络爬虫定时抓取网站数据，完成数据获取。随后，对采集数据进行预处理，确保数据质量。依托Hadoop平台，将预处理后的数据上传至HDFS（Hadoop

1、设计多源数据整合方案，搭建标准化数据资源池，支撑9万+服务企业数据统一管理；2、主导数据模型全链路开发（ODS/DWD/DWS/ADS分层），设计场景标签与维度模型，优化查询性能，保障模型合理高效；3、参与集团数据治理体系搭建，负责数据质量校验脚本开发，协助搭建元数据平台实现资产可视化；4、负责

产品定位：面向中大型企业的轻量化AI能力平台，支持文档智能解析（合同/报表）、客户服务对话、内部知识库问答等场景，提供API/SDK快速集成，可本地化部署保障数据安全，已适配零售、金融、医疗3大行业细分需求，单客户平均降本40%的AI开发成本。

1、销售、库存、门店数据excel上传2、门店，销售、库存各类数据报表展示3、年月日同环比数据分析报表展示4、登录页5、权限管控6、首页具体的详情看图片

包含物流订单管理、配送路线规划、物流信息跟踪、物流数据统计等功能模块。企业可通过系统管理物流订单，规划最优配送路线，实时跟踪物流信息，同时系统支持物流数据的统计分析，为企业运营提供数据支持。

该系统围绕医院“诊前-诊中-诊后”全流程设计，包含7大核心功能模块：1.门诊管理：支持线上线下挂号、分诊叫号、医生开方（关联药品/检查项库）、处方审核，实时同步患者就诊进度；2.住院管理：覆盖入院登记、床位分配、医嘱执行、费用记账，可批量导出住院清单，自动预警超期住院；3.药品管理：实现药品入库/出

功能模块1.数据采集与接入 ◦对接产线设备（测试机、量测仪、MES系统、ERP系统等），实时采集工艺与测试数据 ◦支持多协议（SECS/GEM、OPCUA、Modbus）与国产设备接口 ◦建立统一数据接入层，解决数据孤岛问题2.数据处理与标准化 ◦数据清洗：去除异常值、补齐缺失值 ◦格式标准化：统一

项目名称：项目三：基于头条巨量引擎，百度营销和阿里汇川爬虫软件架构：python3，cv2(open-cv)，muggle-ocr，pyppeteer项目描述：主要运用多进程和多协程通过opencv和muggle-ocr绕过滑动验证码以及复杂图片的验证，实现自动化入库投放渠道信息，通过spark和p

软件架构：python3，scala，spark，flink，实时数仓，离线数仓项目描述：主要通过spark构建离线数仓和flink构建实时数仓来实现风险监控、风险预警和风险数仓，通过监控指标和归因指标以及数仓建模实现自动预警，高效反馈关键考核指标的变化因素，支持风险团队的快速分析，高效定位问题，以

项目名称：项目一：开发大数据平台，基于大数据平台做用户画像软件架构：flink,hadoop,spark,presto,java,python3,mapreduce,shell,kafka,sklearn,doplinscheduler项目描述：每天从百度上百亿数据刻画用户画像来提高用户续费率。责任

基于多模态大模型(ImageBind)的推荐系统，主要解决传统协同过滤算法的冷启动问题和信息茧房现象。系统通过深度语义理解内容特征，能够实现跨模态推荐，并提供更加多样化的推荐结果。系统主要分为离线处理层、数据存储层和在线服务层三个部分，采用召回-排序的两阶段推荐架构。在召回阶段使用多种策略并行检索候

产品功能列表优化说明现金头寸管理实时监控和管理资金余额，支持多账户、多币种的现金流调度与结算，帮助企业优化流动性，降低闲置资金成本。证券可用管理精准跟踪证券持仓及可用数量，支持质押、冻结、交易可用量管理，确保交易顺利执行并提高资产利用效率。实时收益与业绩归因提供投资组合实时收益监控，并进行多维度业绩

1.知识中心、概念配置、关系配置、多数据源抽取、图谱探索、知识图谱血缘可视化。2.知识融合，融合多源异构知识，通过策略优化提升知识的一致性、准确性和可用性；知识推理，利用逻辑推理技术挖掘知识间的潜在关联，增强系统的语义理解和智能决策能力。3.RAG知识智能问答，构建基于大语言模型（LLM）与知识图谱

1.基础功能：小程序端业务办理、诉求反馈、15分钟生活圈查询；管理端业务审批、数据统计。​2.数据平台核心功能：①数据治理模块：对接民政、社保、计生系统数据，通过数据清洗工具剔除重复/无效数据，建立统一数据标准，形成街道“民生数据中台”；②分析看板模块：用ECharts搭建运营看板，展示业务办理量（

需求：为江苏省基础地理信息中心开发内部分公司自动化系统，需整合空间数据管理、项目跟踪与流程审批功能。本人负责：作为全栈开发，参与工作流引擎、审批管理及数据系统模块的设计与实现。开发完善：基于flowable工作流引擎构建灵活审批流程，支持BPMN2.0标准建模与动态表单配置；开发审批设置与管理模块，

1、数据源接入模块：承担数据的传输与清洗的角色。2、数仓模块：数据建模，通过将原始数据进行多层处理变换，使最新数据拆分到维度层中存储，历史数据抽象到其余层级进行加工，最终达到分析统计以及展示目的。3、规则组装模块：生成存储标签系统的规则语句。4、标签模块：根据标签规则库中定义的标签规则对人事数据进行

1、给业务人员提供用户标签超市的明细数据做营销活动使用2、给市场部提供日常投流的各种分析结果报表3、扩展三方数据接口给外部厂商赋能4、打破各级数据孤岛，建立数据资产明细，充分为合作方挖掘数据价值

1、源数据采集，轻度汇总，为数据分析师出分析报表2、定时执行潜在目标用户筛选模型，为营销部门做营销活动传输用户数据3、广告合作方效果数据汇总，为市场部投放广告提供关键词优化数据参考