●项目管理：本项目的业务需求主要是华为各个业务部门的数据进行数据分析和大屏展示，以及Data控制平台的开发维护。对上 游数据湖推送来的数据坐过滤处理，设计后端模型，最后将数据落地到当前系统中进行展示。 ●技术栈：Spring Boot、Oracle、Mybatis等 ●主要职责：1. 负责对资产组5个人的管理工作，对每期需求进行评估工时和分配任务，因为是敏捷开发管理，每天都要开例会跟 踪每个人的任务进度，对开发中的问题进行协调处理，保障项目的完成质量。 2.在此项目主要负责项目资产组的管理和会议服务模块开发维护工作，根据客户提出的问题和需求进行需求调研和宽表设计开发； 3.针对查询速度慢的Sql进行分析，通过查看Oracle执行计划来合理创建利用索引，对表数据进行分区操作，或者引入hint来提高 Sql查询效率；实现多数据源配置；分析源数据按照星型模型或者雪花模型创建主表和维表。

项目描述：UC项目主要是对用户的得到的销售订单进行处理，根据得到的订单内容进行发货，确认收货，对账销账的处理。 ● 技术栈：Spring Boot、Spring Cloud、MySQL、MyBatis、Activity、XXL-JOB等 ●主要职责：1.在项目中主要负责Billing对账模块、预算管理和定时任务管理模块的开发，根据需求进行后端开发和数据库表设 计，发布部署项目。 2. 服务采用分布式部署，使用@Scheduled注解做定时任务会有并发问题，所以引入XXL-JOB分布式管理框架对定时任务进行管 理；使用了线程池并发处理EXCEL导入处理，将接口的处理速度提高了5倍；使用EWS订阅邮件更新，及时获取用户订单邮件。

项目概述：该项目是为满足客户日益增长的保险服务需求，提高业务处理效率和准确性，开发的一套综合保险管理系统。该系统 将集保险出单、理赔处理、对账管理、保全管理、商品配置管理及配置中心等功能于一体，为保险公司提供一站式的业务解决方 案。 负责保险项目理赔模块和保险出单模块的开发工作； 1.负责对模块新需求的进行业务梳理和开发设计； 2.对模块服务的版本进行升级和优化； 3.排查线上告警原因和修改线上 bug； 4.与产品经理、测试团队等其他部门沟通协作，确保项目的顺利推进。

关系数据同步引擎 图形界面操作、数据同步方便快捷 支持创建，修改，查看同步任务 支持多任务 可同时创建多个同步任务，并自动检测任务之间的冲突，提示用户进行修改 支持多种同步类型 可以使用全量同步存量数据，增量同步实时数据 未来还可以支持多租户，多节点（集群模式）

系统模块 数据服务：依赖数据资产，是调用方和数据资产的对应关系，由业务方负责管理，对管理员可见 数据资产：依赖存储引擎，包括表，CUBE和指标三种类型，由数据生产方负责管理，对业务方和 管理员可见 存储引擎：独立模块，管理DRUID,DORIS,MYSQL,ES的配置信息，由管理员负责管理，只对管理员可见 系统角色 业务方：管理数据服务模块，同时拥有查看数据资产的权限 数据生产方：管理数据资产模块，可以创建表，CUBE和指标，对其他两个模块没有权限 管理员：管理存储引擎模块，对数据资产拥有查看，审批和禁用的管理权限 对数据服务模块拥有查看，审批，禁用，限流和删除的管理权限。

什么是设备资产建模器？ a.业务人员(图形界面接口)： 基于对业务的理解，快速实现对设备资产的建模 （其实业务逻辑的框架已经有了，只需要做填空题即可） b.数据分析人员（图形界面接口和编程接口）： 基于多层次，全生命周期的设备数据，为数据分析人员提供统一 的数据分析口径，降低学习成本，提高工作效率。 c.应用开发人员（编程接口） 将应用开发人员从错综复杂的数据逻辑关系中解放出来，聚焦在 应用逻辑层面。

1. 浏览器扩展程序，安装后，可对当前用户浏览的任意网页进行文字突出显示和内容批注。 2. 使用浏览器本地数据库实现，没有服务器，用户突出显示数据会被缓存在本地，下次打开时读取数据库并加载出来。

主要是针对云南移动经分软件优化及数据中台基础数据支撑优化，根据客户方提出需求，进行需求分析，口径确认等进行模型建设开发，包括报表的开发及优化，新增标签及优化等进一步开发或者优化程序，编写上线文档，其中主要用到国产 gabse 数据库以及 hive 进行开发，tcl 脚本优化

一、文档时光机解决什么问题 在工作中，我们经常需要写程序、写文档，画设计图等，在写文档的过程中，经常需要修改。经常需要回到以前的文档状态。 二、以前的解决方法 1、一种解决的方法是另存为，但这个方法操作不方便，操作慢，而且出现一大堆文件。 2、另一种方法，是使用文档编辑等软件。但他们需要连接云，这样的话，自己的工作成果就不安全了 三、文档时光机的解决方法 1、文档时光机，管理的是文件夹，也就是说，取快照的方式，把当前状态保存下来。那么以后就可以随时恢复到这个快照。

将文本内容制作成epub、mobi等格式的电子书并使用java工具检测电子书的合法性。网址：http://www.spckpublishing.co.uk/new-titles/（html+css+javascript+ps）

采用微服务架构，通过基座+服务端为城市管理节省了不必要的流程以及打印；通过线上上报取代线下书面上报，使市民以及采集员上报或者反馈问题简单化； 功能模块： 1.应用维护子系统 2.监督员管理子系统 3.监督受理子系统 4.协同工作子系统 5.短信发送子系统 6.综合评价子系统

1、制作自动化办公软件 、数据采集器可快速处理日常办公。 2、使用pyqt5、tk、ps、js逆向等技术基本可做到无障碍采集等。

HighwayStations 合约： 站点管理： 提供添加不同类型的高速公路站点的功能，如进口站、道路站和出口站。 允许查询站点数量和根据站点编号获取站点名称。 通过映射实现了站点名称和编号之间的映射关系。 事件通知： 当添加新站点时，触发 StationAdded 事件，通知其它合约或者用户。 VehicleRegister 合约： 车辆注册： 提供了进入站点、经过站点和离开站点的登记功能，记录了车辆的信息、时间戳和经过的站点等信息。 信息记录： 通过映射记录了车辆的进入、经过和离开站点的详细信息。 提供了查询车辆在某个站点经过的所有车辆和查询某个车辆经过的所有站点的功能。 费用计算： 可以记录车辆经过站点时产生的费用，并在离开站点时计算总费用。 CertGeneration 合约： 认证证书生成： 根据车辆经过的站点信息生成认证证书，记录了车辆的详细信息、时间戳和经过的站点等信息。 证书查询： 提供了查询某辆车的认证证书信息的功能，根据车辆编号和索引来获取对应的认证信息。

负责智能合约的设计开发，合约功能是： 公司和银行管理：允许添加和管理公司和银行的信息，包括名称、地址和信用资产等。 存证交易：提供了银行向公司、公司间和公司向银行的存证交易功能。这些交易可以包括资金交易、存证记录和账户资金变动等。 信息获取：可以根据地址获取公司和银行的详细信息，以及获取所有公司和银行的地址列表。 监管功能：虽然在合约中还没有明确的监管功能，但合约中的监管者结构体留下了扩展的可能性，可以在将来加入监管相关的功能。

技术细节 数据来源 我们可以从各大加密货币交易所的公开API接口获取加密货币的实时行情数据，如价格、成交量等。 Python编程 我们可以使用Python编写网络爬虫程序，利用第三方库（如requests、aiohttp等）发送HTTP请求，并解析响应数据。 多线程与异步IO 使用concurrent.futures模块可以轻松实现多线程和异步IO操作，从而提高数据爬取的效率和并发性。 实现步骤 确定数据源：选择合适的加密货币交易所API接口。 编写爬虫程序：使用Python编写爬虫程序，发送HTTP请求获取数据，并进行数据解析和处理。 引入concurrent模块：利用concurrent.futures模块创建线程池或异步任务，实现并发数据爬取。 数据存储与分析：将获取的数据存储到数据库或文件中，进行进一步的数据分析和应用。 结论 通过本报告介绍的方法，我们可以利用Python和concurrent模块实现高效的加密货币数据爬取程序。通过多线程和异步IO技术，我们能够提高数据爬取的效率，更好地满足对加密货币市场数据实时性和准确性的要求。

1.主要负责会员管理、个人中心模块的开发，参与数据分析模块的协同开发 2.全局 ui 使用的是 antd 组件库，提高开发效率，侧边栏采用嵌套循环，实现路由的动态切换 3.使用全局的状态管理器 mobx，对全局数据进行统一的管理，例如项目的全局状态值，用于判断用户是否 登录或登录用户的类型，根据用户权限，分配对应权限功能 4.全局路由使用懒加载模式，减少首屏加载时间，提升用户体验；每次用户操作或跳转前进行权限校验，将 不符合要求的跳转或请求给予提示并跳转到指定界面 5.用户关闭浏览器后自动清除存储在本地的用户信息和 token，避免用户信息泄露，或账号在不知情的情况 下被人盗用，造成不必要的损失 6.会员管理模块，管理员可以查看基本会员信息，还可以给会员添加不同标签，通过关键字、手机号、会员 级别等信息进行快速查找 7.个人中心模块，用户可以编辑自己的基本信息，查看自己的会员到期时间，还可以进行健身打卡，打卡会 有积分奖励，积分可以用来兑换会员时长或提升会员等级 8.数据分析模块，引入 echarts 图表，对用户信息进行可视化展示，通过选择月/季度/年等日期，渲染不同 的数据，方便分

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言表示模型，通过大规模无监督训练获得文本表示，能够捕捉丰富的语义信息。在文本情感分析任务中，我们可以 fine-tune（微调）预训练的BERT模型，将其应用于情感分类任务。通过在情感标注数据集上进行微调，BERT模型可以学习文本中隐含的情感信息，从而实现准确的情感分类。这种基于BERT的文本情感分析方法在情感识别准确性和泛化能力上取得了显著的提升。首先，通过预训练的BERT模型，可以获取深层次的上下文表示，包括词义和语境信息，有助于更准确地捕捉文本中的情感信息。其次，在微调阶段，我们需要在情感标注数据集上对BERT模型进行有监督的参数调整，以适应特定的情感分类任务。在微调过程中，通常会使用较小的学习率，避免过度调整预训练参数。此外，为了更好地处理情感表达的复杂性，可以结合注意力机制、多头注意力等技术，提升模型对情感信息的抽取能力。最后，在模型评估阶段，可以通过准确率、召回率和F1值等指标来评估模型在情感分类任务上的性能表现。这些技术细节共同促使基于

1.负责注册、登录、添加商品、数据分析模块 2.全局的样式是使用 vue+ElementUI搭配完成的，提高了开发效率 3.全局路由使用 vue-router 控制路由跳转，并使用 lazy 懒加载模式，实现页面内容切换和性能优化， 提高页面加载速度 4.注册的时候，默认手机号注册，避免后期绑定手机号的步骤，提高效率，而且方便用户后期忘记密码时找 回密码 5.登录的时候，会校验用户名密码，通过则带一个 token，根据 token 来确定用户的权限，进而渲染相对应 的页面，减少不必要的渲染，提高性能，给用户更好的体验 6.每周同一时间更新 token，即使是用户选择了记住密码，在登陆时 token 如果和后台不匹配，提示登录信 息过期，请重新登录 7.将用户信息和全局的状态存储在 vuex 里，方便在用户操作和跳转的时候进行权限校验，对不合理的请求 进行拦截，并跳转到特定页面 8.用户（商家）可以在添加商品模块进行商品的上架，可以根据自己的需求，上架不同的商品，满足用户的 日常使用需求 9.在数据分析模块，商家看到的是自己的营销数据的信息，包括进货量，商品种类，销售情况，营业额，净 利

撞击、溅射、随机生成方块、位移以及分数的计算、多人模式的实现 完全采用python开发 可以提供一个多人交互的平台，采用了多种python的class实现，具有随机性和极大的乐趣

单独部署的项目，用以爬取nsfocus等安全网站的漏洞更新信息总结成报文，并发送给特定邮件。 使用技术为jsoup/spring boot。