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工业可燃气体探测器
该产品主要适用于工业级商业产所,可实现nb无线通信,通过3c及防爆安全认证,可以实现适应环境可燃气浓度精确检测,在发生报警时可实现声光提示报警
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hubstudio 云手机项目
https://www.hubstudio.cn/ - - 云手机项目 前端 推流交互 - 直播流worker化改造验证 - 易波直播方案brodewary改jmuxer验证 - python 各服务器方案平行调研 ,tornado websocket服务实现,二进制任意形式 数据流封包设计实现(js+python) - openai ChatGpt langchain visual-chatgpt chat-flow auto-GPT 方案和源码解读 - 本地sql日志服务设计实现 使用egg - 云手机项目 执行器 android kotlin 项目 - 无障碍服务 adb指令 获取uix - j2v8 sdk方法注入 - ali oss,es日志上报
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零售电商
网站建设类的网站
项目有几个页面 动态数据 用了mysql数据库知识增删改查和php 自己花了俩天时间做的 响应式页面 redis数据库缓存 linux服务器配置配置
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PC网站
虎步rpa
https://www.huburpa.com/download-center - - 虎步 rpa 图像化编程工具, electron + python + chrome 插件 - python 执行器元件 使用了 Monaco 代码编辑器 语言服务添加语法/方法提示 - execl 处理元件 xlwings win32 Dispatch 原理 - chrom 商店插件卸载目录插件安装逻辑 - 通用票据识别技术调研和实现 paddle 调研和环境部署
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零售电商
猿推推
https://www.yuantuitui.com/ - - #小程序://猿推推/E2FJSAt5EC876Um - - 猿推推达人端小程序,选品列表 详情页,个人中心模块内各个功能,样品订单/订单详情页 - 小程序头像切割 绑定抖音账号 - 小程序url分享 分享图片 分享图层级问题等 - vite-uniapp 小程序绝对定位样式会压缩成inset问题 - 猿推推团长pc端 商品列表 等 - 文件上传并发优化 头像切割等 - 实现vite 加密插件,使用worker_threads child_process和线程池优化加密过程 使用multimatch解决子进程传参问题 - 加密插件导致webworker无法使用问题
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电商
考古加
www.kaogujia.com 考古加 kaogujia.com/ pc端1.0到3.0搭建和更新 考古加小程序 各个版本的更新 猿推推 www.yuantuitui.com/ pc 端和小程序的搭建 解实现 rolluo 插件的 postcss 插件解决 uniapp -vite 定位样式被合并为 inset 问题 uniapp 头像切割上传等 实现 vite 页面加密插件,使用 worker_thread child_peocess 线程池加速 实现 vite -chunkname 插件解决 lottie 动画无法播放问题等 将早期的 vue 2项目迁移到 vue2 -ts 项目框架,处理各种依赖支持问题 实现 openapi 接口代码生成器 等等
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电商
江苏交通出行网
http://gzcx.jsmot.com:8088/jscd/main.action 该网站为江苏省内部交通出行网,在结合百度地图api的基础上,增加了江苏省内交通相关地理坐标和出行服务
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宝马悦学苑APP
该app为宝马集团向经销商提供的专业培训平台,用于宝马汽车相关课程的培训工作,其中涵盖了课程,直播,辅导,陪练,任务,问答及社区功能
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APP
哈尔滨远大新零售业务中台项目
该项目是阿里与浩鲸在百货商超的第一个业务中台项目,在同仁堂技术架构和中间件技术的基础上,结合百货 行业的特点,重构了百货商超的erp系统。技术方面:使用springboot+springcloud-alibaba作为基础架构, 按照业务域划分了基础数据、订单、库存等十几个中心,同时结合使用redis、rocket mq、schedule x等常用 中间件技术,使用docker、Jenkins、阿里云等作为项目流水线部署方案。 主要负责: 1.营销中心、结算中心业务需求沟通,输出原型设计、设计文档以及表结构设计,参与设计评审工作; 2.负责营销中心整体功能研发的排期工作,参与核心功能编码工作,指导组员完成各自的模块开发,提供技术 解决方案,做功能代码CR,拉通研发工程中的阻塞点; 3.配合测试和用户完成关键节点的版本测试工作; 4.解决上线期间的生产问题,跟踪每日发版计划和数据稽核。
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零售电商
人力资源业务系统
1、项目包含: 人力资源全流程业务功能:入职信息、合同信息、在线签章、档案管理、工资管理、社保公积金模块,在线证明、企业微信对接OA审批、金蝶对接财务,员工离职、离职证明/实现全流程的员工入离职业务线上办理、存档,并对重要文档进行线上存档,对离职原因,证明开取等法律风险进行管控。 2、使用技术:SpringBoot+VUE+elementUI+echarts+Mybatis+MYSQL+QUARTZ+POI+公众号+企业微信接口+金蝶erp集成 主要负责(1)员工入离职:实现员工入职信息线上填写,生成公司档案,在线生成电子合同,并实现电子签章,同步入职信息、入职类型至社保公积金等其他模块。在线申请离职,针对离职原因进行校验,在线生成离职证明; (2)业财同步模块,业务系统业务流程结果同步至金蝶系统生成对应单据,并对同步情况进行监控,失败情况可查原因,可在业务系统重新发起同步,并可泛用多张表单。并对后期金蝶表单的保存、提交操作进行集成。实现业务部分的到财务部分的正常流转,并研发从金蝶定期取报表与业务系统数据进行统计形成业务报告的功能。 (3)、社保公积金模块,实现投保、代办、实缴、自动计
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element-ui
产线总控系统
项目概括:该系统用于化工行业贴标罐装自动化产线控制系统,使用WPF进行界面开发,profinet与PLC 进行数据通讯,http 进行 MES 数据交互,RS232 进行打印控制、电子秤交互; 工作内容:1MES 通讯获取生产单号信息,自动化打印贴标 2获取 MES 化学溶液重量信息,控制流量 3 流程自动化控制 4数据可视化 5日志监控 6售前售后技术支持;
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QQ阅读appH5页面
项目:QQ 阅读运营活动⻚⾯。 职责:负责 Web 和 H5 项目研发、维护,并推动前端开发规范制定;设计并实施了优化的前端代码结构,提升了应用性能;与设计师、后台开发人员高效协同完成符合 Web 标准、高性能的应用; 技术:掌握并运用 Vue+Vue-Router+Webpack+Es6+Sass+Flex 等技术工具进行开发,并熟练掌握了在各种复杂场景下解决问题的经验
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传感器实时监控记录系统
1、根据API获取传感器的实时数据,利用echarts和前端技术动态展示数据,包括条形图、柱状图 2、根据实时获取的数据用系统记录传感状态是否正常,若超出范围则进行实时报警。 3、定期对各类数据进行综合分析,把故障通过详情+邮件的形式告知管理员
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webapp
天猫养车总部工作台
项目:天猫养车连锁工作台,承担连锁门店运营管理职能,包含门店、商品、服务、卡券、绩效、巡店等功能。 职责:负责全方位的前端开发,包括业务线对接、需求接收与评估、实现方案设计、难度与风险评估、人员协调、项目搭建、项目开发、线上问题解决以及紧急需求处理。独立开发负责商品模块,管控模块,技术服务费、门店数据、巡店等。 技术:React+Hooks+Fusion+Sass+Webpack +公司内部 XD 脚手架 已加盟一千多加门店,仍在快速增加。为天猫养车各域运营、小二节省大量工作成本,并规范各类营销活动玩法。
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医疗用车调度系统
1、利用百度地图定位系统实现客户下单后定位地址 2、司机可以接单与管理员实时监控,司机接单后自动规划路线 3、个人中心可以修改资料、账号密码管理登、管理员可以修改订单状态,管理所有订单
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PC网站
综合管理系统
1、日志记录 2、数据统计 3、文件管理 4、模拟电商销售与支付宝支付 5、角色管理、人员管理、菜单分配 6、前后端一体化、数据统计、数据生成、电脑数据监控 7、百度地图、调度管理、小说管理、新闻发布
125
0
零售电商
天猫车站appH5页面
项目:APP 做为车主端承载阵地,包含汽车美容、保养、门店搜索、服务预约等功能。 职责:作为重要团队成员,负责了天猫养车 APP H5 的迭代开发,负责会员相关、营销相关、订单售后、资讯等内容的 H5 实现;负责支付宝小程序研发工作,使车主能够快速便捷地获取服务。 技术:运用 Typescript+React+Hooks+Sass+Webpack+Flex 等前端开发技术,实现项目的高效开发与稳定运行,保障了产品的优良性能与用户体验。
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H5网站
车载中控高精度导航HMI开发
车道级导航功能, 行车轨迹, 探测目标显示, 车道线显示, 事故上报, 交通图更新上报, 交通拥堵状况显示, 停车位绘制 负责各功能模块的HMI界面显示和用户交互的逻辑业务开发
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人工智能
车载中控HMI
智能泊车HMI界面开发, 虚拟视图, 倒车影像, 环视影像, 行车轨迹 告警弹窗, 探测物体显示等功能 主要负责各功能HMI界面的展示和用户交互逻辑业务的开发
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UI设计
小程序-孔明预测
孔明预测是一款基于tensorflow人工智能技术,使用最新神经网络算法,专门针对A股港股等构建多特征模型并进行量化分析的软件。 如图所示的预测,绿线为实际股票走势,竖线为用于训练数据的最后时点值。红线为训练后预测的走势。粉线为基于训练数据的预测走势(即在竖线时点时的预测,当时并未获得竖线后的任何数据)。对比粉线的预测走势与实际的走势,可见预测结果与实际走势非常接近,二次最低位都准确预测到! 后端使用技术:Linux shell & C++、Perl、Python;数据库方面涉及SQL存储过程开发,使用的数据库包括:Mysql、MongoDB;涉及的前端技术:vue.js、node.js等。 【注:作品是以项目原型改造开发的测试版本软件,因涉及版权及敏感商业信息,工作成品不便上传。】
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小程序
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