可视化

内容: 1、可视化大屏低代码系统项目，技术选型和搭建 2、系统技术栈:react + react-router-dom + react-redux+ ant design + typescript + sass 3、可视化大屏 designer 页面设计，柱状图，折线图，饼图，地图等组件的开发 4、基于 vue 系统设计的云空间报表系统，日常开发和大宽表的性能优化 5、日常线上问题排查和解决 业绩: 1、从0~1搭建了低代码可视化大屏系统，方便银行大屏的搭建，让汇报数据更直观，使用更方便 2、解决了云空间系统报表加载性能，增强用户的体验度，使其业务更加广泛 3、团队技术人员之间每周技术分享，不断提升团队人员的技能

项目分别由爬虫、数据预处理、前端搭建、后端数据分析。我负责数据爬取和数据处理，从豆瓣网站爬取电影评价排名前十的数据进行预处理，去除冗余数据。

1、项目主要分为web管理端和后台转发木块，主要实现对API调用的代理转发记录等功能，实现API调用的合法可控以及限流等功能 2、我负责架构设计、部分工能开发以及性能优化，使用了nacos、docker、springCloud gateway、Feign和kafka等技术栈，最终实现了服务限流、转发及日志记录等原有设计功能，并通过优化，现已在广西稳定运行 3、现场API调用链路长，出现问题后排查协调慢。引入了promethous监控，以及其他日志框架，可快速进行问题排查和定位

海康云眸开发者，基于物联感知、云计算与视频AI能力，深度结合各行业应用场景，面向有对接物联设备需求、自建软件平台的开发者，提供高效、稳定、易开发的API服务，让智慧物联云平台开发更简单。 负责中台业务开发

1. 数据爬取，预处理，清洗，挖掘分析 2. 数据持久化 3. 数据可视化 使用了python、java做后端语言，django springboot敏捷开发，前端h5 css js设计，数据库mongodb，redis，mysql，oracle实现持久化，熟练使用爬虫，selenium等等

项目分别有爬虫和数据预处理、注册登录窗口、数据分析预测、情感可视化等功能。项目由本人独立完成，包括数据爬取、数据处理、窗口搭建、数据建模预测和可视化。

服务内容： 1.根据用户需求对各个领域的公开数据进行爬取，支持定时爬取，定时更新，监控更新等和数据源更新频率绑定的功能 2.几乎覆盖国内外所有的公开平台，对于平台特有的反爬机制都有攻克处理手段 3.对爬取到的数据支持各种数据库或Excel存储，并且也支持对收集到的数据进行数据分析和可视化展示

1.绩效可视化管理平台是指针对企事业单位的各类人员进行考核和管理的一套组合平台。该平台主要包含四个模块：考核指标体系配置、考核流程过程管理、考核结果可视查看和考核数据对比分析。该平台利用大数据技术、人工智能技术将数据进行归集、汇总、分析、归档、报告和统计内部职工的工作业绩、绩效评价、考核结果等数据，对企事业单位进行多维、立体、全面的有效评估，涵盖了各种工作情况，如工作量化、处理速度、处理质量、处理效率、团队协作、评值等级等，利用智能算法进行加权平衡，有效提升评价的科学性和客观性，避免人为主观因素的干扰。该平台能够帮助企事业实现透明、公正、科学的考核方式，促进企事业内部的协作和创新，为企事业领导层提供全面、准确和实时的决策支持，可以更好地管理和优化企事业的工作流程，提高效率、效果和质量。 2.我负责项目全生命周期管理

项目介绍： 公司自主研发的地震预警服务终端平台，它严格遵循地震局台网技术规范进行入网检 测。检测内容涵盖入网注册、通信协议、信息解析、地震预警演练、信息反馈、状态监控、信息展示、声 音报警、灯光报警、预警取消等功能。该终端通过 MQTT 通讯与地震终端机实现消息交互，利用终端设 备接收台网数据，从而提前预警地震信息，这一举措积极响应并推进了国家防震减灾工作。 项目技术：SpringBoot、Nginx、MySQL、PostgreSQL、Redis、MQTT、Vue、Git、Jenkins 项目架构： 1．负责采用 SpringCloud Alibaba 技术体系，设计和构建微服务架构，并结合实际业务场景，合理地 对服务进行拆分，以提高系统的可扩展性和灵活性。 2．借助 MQTT 消息中间件，实时获取和推送消息至终端设备，确保地震预警系统的及时响应和准确 传递。 3．实施 Keepalived + Nginx 方案，确保访问入口的高可用性，防范服务器单点故障，提升系统的稳定 性和可靠性。 4．运用 Redis 缓存技术，缓存三方天气接口，有效优化请求量，提升系统性能和响应速度。 5

1. 在线版本图文编辑器基础操作对于图片、文字、图形的位移、旋转、缩放等基础功能操作 2. 对于图片、文字、图形的效果渲染，例如描边、阴影、渐变填充等 3. 辅助性编辑功能，例如辅助线、视窗变换、层级变换等功能 4. 支持多端渲染，PC、服务器、小程序同步支持渲染

页面可独立实现，数据可视化大屏，可承接完整的大屏实现，同时也可以承接整个后台的管理系统，包括用户管理，权限管理，数据管理，BI可视化等能力

项目描述： 该项目是基于校园的的 后台管理系统 系统，是基于微服务框架搭建的，用于协调学校与学生，教师群体、 服务上的交互，以降低管理时间成本， 优化疫情期间校园管理。项目分为用户管理、日常防控、个人信息、 权限控制、物资管理、数据图标等模块。 主要职责： 物资购买管理模块 ：原生调用支付宝支付接口实现购买防疫物资。 疫情概况模块 ：主要存储全国和校园内的疫情信息，全国疫情调用网易 API。 登录模块：包括账号密码登录、验证码登录、修改密码、重置密码等功能实现 前端开发 ：基于 Vue 脚手架、 ElementUI、axios 的部分页面开发

项目简介：低代码+可视化搭建平台，涵盖数据源管理与加工、页面组装、流程引擎、低代码编辑器； 工作内容与成果： 参与页面组装模块设计，选用通用 blocksuite （block）方案，使页面元素及物料丰富高度可定制 动态表单开发，借助 Vee-validate，基于 hook 实现可维护性更高的动态表单及表单设计工具 低代码物料出码功能，基于 vue-json-pretty 封装物料协议数据预览与编辑 基于 monaco-editor 实现低代码编辑器复杂功能，包含自动补全、语法提示等 LSP 服务相关内容 主导封装 webpack plugin 及 loader 支持静态资源自动上传、源码脱敏防备、构建优化等 流程引擎及服务编排等内容实现，基于鼠标 move 事件封装 vue draggable 组件实现组件拖拽与页面内容编排 数据源支持 1000 万行表格数据渲染与编辑，通过 canvas 技术实现；

虚拟无人机农场，探索了使用无人机施肥，控制无人机飞行控制，航线规划，智能避障，图形化编程的科技教育体验，采用了 vue3 + vite + ts + threejs + blockly 来实现，从需求拆解到模型搭建+研发编码都由我一人完成

1.实现了一种端到端的安全帽佩戴识别系统。通过使用标注安全帽是否处于“佩戴”状态的数据集来训练模型，得到的模型直接定位安全帽佩戴的目标位置。该识别方法大大提高了安全帽佩戴的识别精度，有效缩短了识别时间，使系统更加可靠 2.将特征提取网络更换：VGG-16→ResNet101，并添加特征金字FPN，解决多尺度检测的问题

该项目，前后端都是由本人完成。其中后端运用的是node.js + MySQL。 而前端则包括移动端及管理后台 其中管理后台运用的的技术是vue2+ element-ul+echarts。其主要功能包括:添加(删除/更改)音乐,用户管理(一样),数据可视化,上传,搜索,分页,歌手管理。 移动端页面:uniapp+vue3+pinia。 其中功能模块有:推荐模块(每日推荐,每周推荐,欧美排行榜,日韩排行榜,及热歌榜),还有搜索功能。 播放模块:使用uniapp的uni.createInnerAudioContext(),实现暂停(播放),播放模式切换,上下曲,用进度条控制播放时间,歌曲收藏(根据token判断用户是否登录),播放列表,歌词渲染及根据时间滚动。歌手模块:歌手分类,歌手介绍及歌手对应的歌曲,同时也有上面的播放模块。 更多模块: 这个页面其主要的作用是用于用户向我反馈网站还没有的歌曲,同时还会显示最新30条的反馈.并以不同形式显示(如: 待添加,已添加....).同时还还有反馈bug。 我的模块:包括在用户未登录的情况下,显示默认模板。在登录后回显用户个人信息,及用户收藏歌曲信息

项目为较大体量的桌面端软件，为矢量采编一体化解决方案，在采集功能上对标ARCGIS，包含了所有的矢量编辑功能，例如绘制、修编、平移、旋转、合并、拆分等。 核心功能是矢量数据编辑与保存，包括几何编辑与属性编辑。同时包含一部分影像处理功能，例如影像拉伸、金字塔创建、投影纠正等。 使用到的技术有QT+Shader二维可视化渲染，GDAL影像/矢量文件读写，拓扑算法 该软件使用C++编写，支持跨平台。代码体量在10W行左右，所有功能均由本人开发。 界面美化使用的商业库QTitianRibbon

此项目是产品演示，使用ue引擎制作 产品介绍和特点，产品爆炸展示 整个项目包含模型，动画，和程序 配音以及整体设计

爬取最近15天的天气预报，并实现温度走势可视化，可以客观的看到温度变化，代码简洁，图片直接，另一个项目可以获取贴吧内容，可实现关键词出现频率的计算，人气值排名等操作

1、主要用于实验室日常采集实验数据 2、用于小鼠实验过程中，自动处理数据 3、用于小鼠实验中，与硬件系统连接，自动获取硬件数据 4、用于小鼠实验中，自动生成数据文档