可视化

全栈独立完成。 依托“信息化项目监督平台”，实施信息化项目线上全方位监督，将项目管理关键点、建设内容、建设流程、建设范围进入智能管理平台。

主要使用高德地图api绘制行车轨迹，以及车的实时定位 开始用轮询的方式 获取实时定位，后来采用websocket让服务端推送，客户端更新的方式

一、对接监管端与银行端 本项目旨在实现监管端与银行端的高效对接。通过搭建稳定、安全的通信渠道，确保双方之间的数据传输畅通无阻。 二、银行端系统部署与数据推送 在银行端部署专用系统，用于收集、整理各类金融数据。 通过连接金融专网，确保数据传输的安全性和稳定性。 实时推送银行数据至监管端，以便进行后续的分析和监管。 三、监管端数据处理与分析 在监管端部署接收系统，确保银行推送数据的准确接收。 对接收到的数据进行存储，并建立完善的数据管理体系。 对数据进行格式校验，确保数据的一致性和准确性。 对辖区内所有银行推送的数据进行跨行分析。例如，对贷款资金流向进行追述，分析资金最终用途及是否涉及房地产、股市等领域。 对每个关联节点进行存储，以便监管业务人员随时查看和分析。 四、数据可视化与政策传达 对银行推送的数据进行指标可视化处理，如存款余额、贷款余额等，为监管业务人员提供直观的数据展示。 监管业务人员可通过系统上传政策性文件或通知，确保政策信息的及时传达。 银行可直接在本地web端接收这些信息，提高政策执行的效率和准确性。

1、设备管理【设备、增删改查配置】【100%】 2、摄像头监控【摄像头的远程操控】【100%】 3、巡检设备【安全帽、无人机、机器人，计划任务配置】【100%】 4、告警提示【筛选模块、处理机制】【100%】 5、三维场景应用【场景异常关联】【100%】 6、应急预案【应急预案方案配置等】 7、数据统计分析【各维度、各类型占比统计】【100%】 完成以上所有功能模块的基于AXure需求梳理，原型设计，产品文档输出

1) 系统架构与库表设计： 深入分析业务需求，结合现有技术栈，重新设计了相关数据库表结构，优化了 数据模型，提升了数据存储和查询效率。 2) 数据对接与实时推送： 成功对接警情警力以及票证相关数据，实现了活动现场数据的实时推送和展示， 为安保人员提供了准确、及时的现场信息 3) 图片存储优化： 针对一期项目中图片以 base64 格式入库导致的查询效率低和表空间不足的问题，引 入了 MinIO 作为图片存储解决方案。通过 MinIO 实现了图片的分布式存储和高效访问，显著提升了 系统的性能和稳定性，降低了运维成本。 4) 实时数据推送优化：针对原有使用原生 websocket 进行数据推送时存在的数据量大易断开连接和数据 丢失的问题，引入了 Kafka 和 Netty 技术栈进行改进。

基于 Pygame 编写的游戏引擎项目(在未来完成基础功能后开源), 个人开发. 目前处于前期开发阶段(编写架构与底层实现). 开发了几个月而已 ( 但是现实时间过了3年 ). 900x600 的窗体情况下渲染 2000 个 12x12 的图样帧率可达 70 ( CPU: E5-2666-V3 )

1。项目背景：项目为银行内部系统，用于银行工作人员从国家金融系统中抓取数据，因国家系统中指标过多，银行工作人员仅需要一些常用指标，故委托我司开发此系统。 2。项目的主要功能：数据抓取 指标定义 报表定义 报表展示 用户等模块 3。我独立完成了整个项目

内部管理系统：大屏数据可视化展示； 技术栈 web端： 1. angular+typescript+antd； 2. echart、AntV、G3等技术图形化展示数据，涉及柱图、折线图、饼图、拓扑图和部分自定义图表等； node端： 1. 采用nest.js实现接口代理图表到导出等；

该系统实现企业生产、经营管理过程中各类信息数据动态汇总展示，包括用户概况、气瓶概况、站点概况、订单概况、充装配送概况以及企业安检等信息数据。我负责地图信息展示，数据驾驶舱（大屏），调拨回购管理，企业管理等模块的开发，使用的react+umijs框架，百度地图api，echarts等等

个人使用到的技术可视化工具，基于Echarts进行图表绘制，基于Vue3/TS/NaiveUI进行UI搭建。 地址：https://xiexuefeng.cc/app/tech-radar/

1.参与了需求的分析与讨论，以及项目的初始搭建； 2.参与了一标六实相关功能开发 3.参与了智能应用相关功能开发 4.参与分布式日志收集设计 5.一人一档模块功能开发； 6.技战法功能模块开发； 7.下载中心功能设计开发； 8.参与卫星与地面系统间信息交互系统的设计开发

项目主要对相关系统的数据进行统计分析，方便高层对全局的把控，更准确的做出抉择。我主要负责项目的前端页面开发

技术栈：Vue3/vite/ ElementPlus/ pinia/ SCSS / Axios / Echarts 项目简介：该SAAS项目是一个多系统软件即服务应用，包括业务系统、客服系统和中控系统。它提供了一套完整的解决方案，用于帮助企业管理和交付云端应用。 负责模块：产品管理/订单管理/车辆管理/AI智能识别 技术描述： 1.使用shallowRef() 和shallowReactive() 浅层式响应进行声明不是页面上需要视图进行更新的数据 2.使用异步组件进行异步加载，路由懒加载，合理使用keep-alive减少数据请求 3.使用ElementPlus作为UI组件库，按需引入UI组件，减少代码体积。 4.使用pinia进行状态管理，管理应用的共享状态，方便不同组件间的数据共享与通信。 5.使用new EventSource方法与后端结合发送SSE请求，实现页面中Echarts图表数据实时更新 6.封装自定义指令根据后端返回的数据进行页面中按钮的权限控制

基于seaborn数据库中的factorplot函数对数据进行多维分析，按照星期日期、时间、是否吸烟划分小费百分比，给出的结果为柱状图，同时支持其他的可视化类型，如箱线图。

项目描述：是一款打通上上签数据与其他 OA 、人力资源管理软件的连接中间件，主要对接企微、钉钉、飞书的审批和其他软件数据流的收集、转换映射和推送，极大地降低的客户与上上签云端的对接难度和成本，目前已服务30+客户。 技术栈：Springboot、MySQL、ElasticSearch+Logstash+Kibana、Redis、SpringCloud、Caffeine、Commons-pool、Docker、Prometheus+Grafana、Spring-security、ShardingSpehere 项目架构： 1.采用 SpringCloud Alibaba 技术体系构建微服务架构，根据实际业务场景对服务进行拆分 2.以阿里开发支撑注册/查询实例 TPS 达到 13000 以上的 Nacos 作为项目的注册和配置中心 3.使用 Keepalived + Nginx 保证访问入口高可用，防止服务器单点故障的发生 4.基于 Redis Cluster 搭建高可扩展、高可用、高并发的缓存集群 5.基于高性能的 Elasticsearch、Logstash、Kibana

对数据进行一些的处理，让数据可视化呈现，也就是数据分析，可以给客户更直观的体验，避免了单纯的数据的单板，可以让拥有一种更直观的感受

项目介绍： 基于医疗知识图数据库，构建一个在线诊疗系统，用来给患者提供对应病情分析。用户通过在线系 统请求到在线诊疗服务，系统根据用户输入病情实时地为用户提供对应疾病类型。 项目内容： 1、命名实体识别（NER）任务：通过搭建BiLSTM_CRF模型，将提取出的命名实体传入下一步进行 命名实体审核（NE）任务。使用准确率，召回率和 F1-score 来评估模型，最终能够模型在训练集 和验证集的召回率分别在：0.85和0.78左右； 2、命名实体审核(NE)任务：使用BERT中文预训练模型对句子编码，构建RNN模型训练函数，通过 绘制训练和验证的损失和准确率对照曲线最终模型准确率维持在0.98左右； 3、在线部分： werobot 服务模块、主要逻辑服务模块、句子相关模型服务模块、会话管理模块， 图数据库模块以及对话（查询neo4j图数据库并返回查询结果）/Unit 模块。

项目有基本管理功能，地图、流程图 我负责项目架构搭建，用百度地图实现地图功能，用g6开发流程图， 前端通过调用通用接口实现自己建表实现相关的功能

线上贷款申请，用户风险分析，渠道推广，收益管理，贷后催收，法诉流程，账务分析 线上贷款申请，用户风险分析，渠道推广，收益管理，贷后催收，法诉流程，账务分析 线上贷款申请，用户风险分析，渠道推广，收益管理，贷后催收，法诉流程，账务分析 线上贷款申请，用户风险分析，渠道推广，收益管理，贷后催收，法诉流程，账务分析

1、 独立负责与后端及安卓开发人员沟通与开发，完成项目功能开发，在项目开发过程中，独立分析并解决省市区的视频流的打通级联的问题（该功能为用户的关键验收点） 2、 解决视频拉流的带宽占用过高的问题，提高了系统的稳定性和服务质量。