1.爱马仕网站使用了世界级反爬防护datadome的防护盾，客户需要提交大量预约信息抽签 2.在这个项目中我从0-1进行自主开发，最终用自动化、协议的方式解决了盾，并在将近一年的时间内实现了大量有效提交中签

项目采用react技术,主要负责项目的主框架、数据源、API、应用、人员、环境变量等模块的开发、及基于amis开发的设计器二开及扩展、和渲染器. 从应用的创建、组件拖拽实现页面效果、再到应用的发布、实现零代码构建系统;

5年前端开发经验, 前端框架及移动端框架 均熟练使用(vue/react/uniapp/node/可使用node开发中台及轻量级后台/3D动画), 熟练开发css动画效果; 各类型项目均有开发经验;

项目分为发票模块，报销模块，业财模块，系统管理模块，文件管理模块，单据模块，审批流管理，实现了企业对员工报销的数字化管理，无需员工线下找财务人员报销，企业维护一个共有财务团队，所有下属公司的各类流程报销，需要走审批事项的流程都会走到系统的单据池里，然后根据单据配置的人岗派发给指定人员，如果没有指定人员则使用已定规则派发给共享财务团队里的人员。 解决了大企业集团下属机构多，分支杂乱，不方便统一管理各类报销走账审批事项，可能有些下属机构财务人员过剩，有些机构财务人员紧张，这样可以节省成本

前端独立开发, 持续更新; 包含内容: 表单组件/图表组件/容器组件.... (40多个组件); 页面: 设计页/渲染页(查看|新增|编辑)/webcomponent打包模式; 功能: 通过拖拽生成(表单/图表)页面布局, 可配置字段绑定, 数据来源(系统内置/第三方请求), 样式可配, 变量系统; 渲染: 布局宽度可配, 可渲染成(移动端类型/web端类型);

某银行app端及PC端后台开发，业务涉及理财、存款、信用卡、保险代销等。具体项目及开发流程因在职原因不便透露，请见谅。

某银行app端及PC端后台开发，业务涉及理财、存款、信用卡、保险代销等。具体项目及开发流程因在职原因不便透露，请见谅。

某银行app端及PC端后台开发，业务涉及理财、存款、信用卡、保险代销等。具体项目及开发流程因在职原因不便透露，请见谅。

1、硬件级：台式机组装，加装配件；家用路由器配置 2、桌面级：电脑安装操作系统及常用专业软件安装，磁盘清理，分区等

前端独立开发、长期维护、; 包含模块: 圈子/首页/信箱/个人/"剧本"相关交互页(详情/评价....)/用户相关交互页(用户足迹/发布内容....); 整体应用类似豆瓣;

【1】功能模块： 【2】技术栈： 后端框架：SpringBoot + SpringMVC + Mybatis + GeoTools + Druid + Thymeleaf 前端框架：Layui + ECharts + jQuery WebGIS框架：leaflet + Openlayers 数据库支持：MySQL 8.0.23 【3】特点：空间数据管理与可视化

1、台式机及笔记本桌面、硬件级维护，包括电脑蓝屏，重做系统，清理c盘，病毒扫描，ps、pr，ae，au等专业软件安装 2、服务器、办公pc硬件维护，加装硬盘，内存，清灰等 3、打印机，会议系统等

1、服务器基础运行环境搭建，常见yum源配置，数据库安装，java，maven，lnmp框架等 2、常用shell脚本开发 3、lvm、nfs、obs等存储管理

一款服务于广大大学生的校园应用。主要功能包含社区圈子建设、社区发帖，校园的失物招领及二手物品交易。校园学生可在身份认证之后自由进行圈子创建、圈子发帖，可以发布失物招领、二手物品等信息。为方便校园学生、丰富大学生校园生活而建。

简约方便的记账小程序，帮助你更好的记录自己的开支、收入。 新建支出/收入类型的账单，选择其下的具体分类，输入金额与备注，完成新建账单。 首页展示账单列表，可进行年份、月份的筛选。

调用request库 进行网页源码爬取 数据提取用的是lxml 进行了分类保存所以调用了os库 以每部分整合成一个函数，最后写入main()函数

在线销售T恤成品的同时，支持用户DIY设计个性化的作品，如图片的定义、文字的编辑、尺寸大小等，定制后加购完成预订交易

爬知乎热榜前50，爬油管视频作者，文章标题及播放量，今日头条自动发布文章，包括发布视频，图片等等。 技术：python爬虫，bs4，requests，多线程，协程。selenium

ChatGPT是由OpenAI开发的一种强大的自然语言处理模型，它是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型的一部分。GPT模型是基于深度学习的神经网络模型，使用Transformer架构来处理自然语言任务。 与传统的模型相比，ChatGPT在对话和交流方面有着显著的优势。它可以读取上下文并生成与之前对话相关的连贯回复，能够实现自然、流畅的对话。ChatGPT使用了大量的预训练数据，具有广泛的语言知识和表达能力，可以用于生成对话、回答问题、提供建议等。 ChatGPT的训练方法是通过大规模的语料库进行预训练，然后通过微调来适应特定的任务和应用场景。OpenAI为ChatGPT提供了API接口，使开发者和用户可以通过简单的代码调用来实现与ChatGPT的交互。 然而，值得注意的是，尽管ChatGPT具有强大的生成能力，但它也存在一些局限性。它可能会生成不准确或不恰当的回复，甚至会偏向于生成不恰当、有害或不道德的内容。因此，在使用ChatGPT时需要小心并进行适当的监管和过滤。 总的来说，ChatGPT是一种强大的自然语言处理模型，具有

本项目旨在将有装修/家政/搬运需求的业主通过平台找到合适的工人进行服务，平台从中获取一定收益；用户端支持web、APP下单，工人端支持APP接单