负责多个模块开发，项目中用到了非常多少技术栈，都是目前市场上最热门的技术栈，并了解证券方面的相关知识，并在开发过程中协助同事解决问题等，开发过的需求几乎无bug，都是完美上线。

该小程序我一个人完成的，供公司内部使用。 该程序前后端都由我一人开发，这只是略施小计，鄙人多年的java开发经验，做过多个汽车和证券方面的项目，可以完美配合开发团队进行配合工作。

一.项目开发 1.使用技术vue，html+css+js 2.使用框架uniapp 3.插件echarts,openlayers 二.项目 内容包括乡村土地信息，产量，投入施肥人力数字化，民情反馈详情，投诉，举报，建议 ，建设信息通告

1、项目分为管理后台和用户端 2、使用技术：spring、springMVC、mybatis、vue、elementui、uniapp 3、主要负责后台页面、app接口以及少许页面

1、项目分为管理后台、用户端 2、主要负责后端接口和管理后台的开发 3、使用到的技术：dubbo、spring、springMVC、mybatis、JavaScript、jQuery

1、项目分为管理后台、医生端、患者端 2、主要负责后台页面、医生端注册、患者端健康档案。使用到的技术：vue-ant、Springboot、dubbo、an'tApollo、k8s、docker

1.本项目采用SrpingCloud微服务方式；包含nacos gateway等 ； 2.【100%】合同管理模块负责100%，包括对接字节跳动在线合同生成、签署、管理模块，以及小程序接口开发； 3.【60%】风控管理模块负责60%，根据教育部提出的一课一销、比例划拨、大额划拨等模式实现后台逻辑； 4.【100%】信息发布、资源管理模块； 5【60%】机构管理模块：机构信息报备与审核、师资报备与审核等； 6. 对外联调包括：支付模块、阿里云ocr识别、在线合同生成、签署等； 7. 部署jenkins发布平台等。

经调研，是否有过把同一订单部分商品寄给朋友/家人的想法，91%用户表示有这类需求，其中65%用户愿意付费享受此服 务。对业务来说，可带来订单量的增长，避免后续下其他地址订单时用户因操作繁琐而流失，同时促进用户转发分享，邀请 好友了解商品。对用户来说，可降低凑单门槛，2单同时购买，共同计算优惠促销。基于此，结算页前台提出一单多地址（给 爱的人也来一份）。 交互： ● 结算页前台与结算页中台交互 ● 结算页中台与购物车中台交互 ● 结算页中台与库存系统交互 ● 结算页中台与优惠券中台交互 ● 结算页中台与限购中台交互 ● 结算页中台与运费/服务费中台交互 ● 结算页中台与支付中台交互 ● 结算页中台与红包中台交互 基于DDD领域建模思想，运用结算页PaaS模型完成架构搭建和基础能力建设；使用matrix，Jsf远程rpc调用框架，redis做 数据缓存；封装export业务模型，description包详细描述各业务域的数据结构，设计relation表述域和域之间的相互关系， 对外提供领域服务。 业绩: 1、完成交易链路上结算页中台一单多地址、一品多行架构搭建和基础能力建设；为后续多地址需

年度奖金绩效考核系统，围绕评议支撑、行权支撑、台账划拨等相关业务流程展开 ●行权模块：a.行权名单新增:从评议名单中选取部分人员，到资格名单中参评，提交审批 b.待触发行权：新增审批通过的，到待触发列表，通过待触发将参评人员提交给其他部门对参评人员行权 c.启动行权：启动本部门对其他部门的参评名单行权，对参评名单人员给定行权建议值，提交审批 ● 评议模板配置：a.新增评议模板：IT管理员与部门奖金管理员可以新增评议模板，IT管理员新增的是公共模板，某部 门没 有新建模板时，使用此模板 b.模板编辑：模板分自定义模板，待办模板；自定义模板包含自 定义字段、自定义标签、自定义标 题；待办模板有：普薪待 办模板、年薪待办模板、行权待办模板，各模板中有非必选字段与必选字 段，这些模板配置的字段会在对应的待办页面展 示，可以根据需要配置不同字段 ● 首页待办与评议公告 ：a.行权待办、评议支撑待办、台账划拨待办等所有待办会在用户首页展示，各部门评议的公告 也在 首页展示 主要使用SpringBoot,SpringCloud作为微服务RPC远程调用框架，使用Eureka作为注册中心、Feign客户

IDN用于支撑持续的网络优化和用户体验提升，原有环境无法准确评估各分公司的宽带互联网业务质量情况，用户业务无法准 确识别是家庭侧、网络侧、云端故障。IDN质差分析中的区域质差分析用于识别质差区域，网元质差分析用于识别质差网元， 用户质差分析用于识别质差用户，来感知故障，做到智能排障减少上门，主动预防减少问题单。 完成模块： 1.区域信息导入：导入oltIp与区域关系的excel，解析生成csv上传dfs,同时备份解析所得到高斯库 2. 区域列表与列表信息导出：不同维度的时间区间查询druid库展示区域列表，并且实现区域导出；区域信息从dfs对应分片 获取，然后写入csv，并生成压缩包导出 3. 网元列表与列表信息导出：不同维度时间区间查询druid库展示网元列表，并且实现网元导出；网元信息从dfs对应分片获 取，然后写入csv，并生成压缩包导出 4. 个障基本信息与用户上下线趋势图：根据选定时间区间以5分钟为粒度查druid库中对应用户的基本信息以及用户上线与下 线的趋势图 5. 个障时间轴：以5分钟为粒度展示选定时间天维度某用户的上网情况；如果下线则标记为红色，如果上线并且体验正常

包括安全资源管理、风险管理，作业计划管理、系统资源管理、综合安全稽查、工器具管理、电子票管理、应急管理等模块 完成模块： 1.安全资源管理-物资与装备管理维护 a.仓库以及仓库中物资或装备的创建、修改、删除等操作 b.根据组织机构树对不同业主单位进行角色权限控制。 2.风险管理-作业风险管理、电网风险管理 a.作业风险管理： ● 地市、区县的主业单位、集体企业的业务主管部门专责可手动发布作业风险预警，由调度部门主任审核； ● 如果作业风险等级为4级及以上，需发给同级的领导进行签发审核，通过之后给责任单位的相关岗位人员发送措施待办，并 由这些人来填写措施以及到岗到位人员 b.电网风险管理： ● 省、地市、区县的主业单位、集体企业的业务主管部门专责可以手动发布电网风险预警单，选择责任单位与反馈人，针对 电网预警填写反馈措施，上传措施附件； ● 如果电网风险等级在6级及以上，需要选择本层级的业务部门主任作为签发人，对预警进行签发审核，审核通过后，自动给 责任单位风险专责及项目管理员与反馈人发起反馈待办，同一单位有一人已办，则此单位为已办； ● 所有责任单位与反馈人填完反馈待办之后给会签部门的

1. 该产品为后台管理系统，主要对小程序端进行数据管理服务。 2. 包括数据统计、题库管理、试卷管理等业务管理，也包括用户管理、权限管理、菜单管理等系统管理功能

项目是为使用者提供智能查询工具，包括与专家对话，图文以及音视频通话。包括H5使用者端，和PC专家端。 个人任务： 1. 完成H5端会话模块开发，包括图文对话以及音视频通话 2. 完成H5端各项能力查询模块开发 3. 完成整个PC专家端开发，包括图文对话以及音视频通话等 4. 项目已上线使用，目前正在进行版本升级工作

此系统为外汇电子交易平台客户端的交易维护，公共数据和相关牌价信息，包括用户、货币、期限、牌价，假期等相关数据的管理。此系统主要通过增删改查完成信息的操作，页面使用公司在vue的基础上封装的框架，对页面进行展示。

为了解决部门内部绩效考核每次都要填Excel表格问题，提升工作效率。为此，个人开发了一个绩效考核小程序，现已在微信发布上线。 名称为'IT 绩效考核' 测试账号： tianxiaoyu 密码： 123456

外汇电子交易平台主要由客户端和后台管理系统组成。客户端接收中国银行的总行报价，做市商通过后台管理系统对价格进行点差设置，生成客户价，会员商对做市商下发的价格，进行询价报价交易，做市商确认交易，生成交易送入Murex系统。价格的收发使用公司开发的消息中间介xnet，对价格数据进行实时更新。后台程序开发采用spring框架，jdk1.7版本。

1.该项目为二期迭代项目，主要是在数据方面，增加了机场或航路气象信息、飞机飞行轨迹信息、分基地统计数据、3飞人员数据、飞机基础信息等数据；在功能方面，新增了运行调查、督办和派工、机组超时预警、为告警航班计算可行解决方案、运控值班消息发送和接受、运行通告和手册维护发布等功能。 2.技术栈：Vue2 + Vue-router + Vuex + Axios + vant + echarts ，该项目采用前后端分离的方式，从不同模块展示用户所需要的重要信息。主要负责项目迭代开发、公共组件编写、单元测试编写等开发工作。

1本人前爱奇艺员工，做后台数据开发。 2具体工作为页面数据渲染。将静态页面与数据整合，使用velocity模板引擎。 3各种活动页面数据渲染。 4做为java后端程序员，熟悉springboot+springCloudAlibaba，各种中间件redis,docker,rabbitmq,rocketmq,docker等。前端vue2\vue3等。

项目由接入服务、通知服务、业务网关、数据服务和客户管理网站组成。 5G消息基于手机原生应用，可提供图片、语音、视频、位置、文件等丰富的富媒体内容；同时，5G消息提供了可交互的ChatBot服务号，用户通过聊天式的智能交互可以体验到便捷的服务。 支持单卡片和多卡片样式。 定制化的菜单按钮和底部、悬浮菜单，支持自定义H5、快应用、App跳转，有效提升转换率。 聊天式的智能交互，语音识别、语意识别、智能识图等AI能力加持。 我主要负责通知服务和数据服务的开发。其中使用了SpringCloud、RabbitMQ、Redis、MySql、Netty等框架和组件。

本工作完成了基于OpenCL的卷积神经网络的并行设计，验证了所设计算法在异构并行平台上的可行性和正确性。 在分析手写数字识别的卷积神经网络基本结构的基础上，总结了基于OpenCL的卷积神经网络训练的优化方法，提出了单卷积过程并行、多卷积任务并行、多卷积数据 并行和批处理等基于openCL的并行优化程序，并完成优化程序编程。 CNN算法的训练、测试过程和仿真均在Intel CPU、AMD GPU和NVIDIA GPU平台上实现。 测试结果表明，在相同训练准确率的情况下，本文提出的并行优化方案比串行执行方法快约375倍。