echarts

1.分为五种类型的仿真工程计算， 2.实现了数据解析，导入，算法调用，数据展示等功能。 采用QT5.15.2 +echarts+sqlite3 开发。

项目统计各种数据以图标模式展示，包含地图、图标，表格 项目统计各种数据以图标模式展示，包含地图、图标，表格

前端基建：负责公司前端团队组建，及全部业务线的前端开发及相关管理工作；从 0-1 搭建公司前端开发工作流、完成公司级包括组件库、图表库、工具库、物料库、lowcode 平台（大屏生成器）、集成工具控制平台、CI/CD 自动化流程工具等前端工程全链路等。 全过程中涉及技术有：Vue 全家桶、Nodejs、Worker、Echarts、Svg、D3、Webpack、Babel/AST、 Http、Learn/Monorepo、npm/pnpm、Git/Gitlab、Shell、Nginx、Linux、MongoDB、Chrome plugin、 vscode plugin、wx 小程序等等。

1.项目定位为轻量化办公，基于阿里mpaas移动开发平台，主要分为客户快速办卡申请、客户办卡进度全触点促动管理、营销人员培训考试、潜在客户营销任务完成、机构及个人业绩查看、人员绩效管理与荣誉关怀等功能。 2.本人开发完成以下功能：①完成申请主流程开发，通过接入电子签名SDK，对客户电子签名进行采集、并与申请表作合成影像并上传，实现无纸化申请。②客户营销功能中通过接入百度地图webApi，实现周边客户地址转换定位，并实现导航及虚拟拨号功能。③业绩查看功能中通过接入echarts图表，实现业绩饼图、柱状图、折线图等显示效果。 3.项目中对于图片、pdf等文件存储，前期存放于前端内存中，后期图片逐渐增多，容易造成离线包崩溃闪退情况。后优化为通过原生代码，将文件临时存放于设备本地，前端转为通过路径获取文件，减少前端内存占用和性能损耗。

1、该项目非个人项目，属于公司项目，为相关病重数据可视化大屏展示 2、本人主要负责整个可视化大屏开发工作，涉及相关技术栈包括vue，以及基于echart的定制化数据展示

1.根据不同角色不同权限展示不同的后台管理系统菜单。其中包括业务类型菜单、流程类型菜单、展示查询类型菜单、权限分配类型菜单、角色分配类型菜单、统计类型菜单、视频监控菜单等。 2.react技术栈、涉及html5、javascript、css3语言（说明：不借助框架，原生的前端开发也能实现，新语言特性中的video、canvas、svg等也为常用）。 vue技术栈开发其他项目也有涉及。 使用的主要插件e-charts、three.js等 3.矢量图的绘制需要一定的计算能力，需要一定的计算能力和耐心去完成。 业务流程复杂时，在开始码代码之前就要分析抽离以达到较优解法以满足需求以及考虑后期是否有扩展。 善于抽离公用组件，提高开发效率。 页面适配，考虑多方设备，尽可能的自适应，必要时结合响应式布局。

对接交易所提供多款支付方式，和抽成管理，及对帐号风控提醒，对商户账户比例养成和承兑商保证金管理以及汇率转换，以及挂单，抢单功能针对商户

1.主要功能：业务类型菜单、统计类型菜单、用户管理类型菜单、试验数据类型菜单、权限分配类型菜单、系统管理类型菜单等。 2.主要负责：所有的业务模块均有涉及，使用react技术栈，html5、JavaScript、css3等语言。该系统为商户系统，TO B端，满足商户对用户的管理、数据的分析、商户内部人员的部门协作等业务功能使得对整个业务进行高效管理分析及后续拓展。 3.涉及一些自开发组件，涉及具体业务时，框架内的组件不能满足需求时，自行开发完成，解决问题。 视频功能涉及实时性以及流畅性，项目中解决。 图表的展示排版，配合业务做最优适配，要考虑动态数据及数据量，保证展示及加载数据的流畅。

本系统分为三大模块：学校模块、个人模块、辅助信息模块。学校模块实现党务信息整理、党龄分布、党员民族、党员学习情况、党建组织、优秀党员展示功能；个人模块实现个人基本信息、任务完成度、上周学习情况、学习进度、最近学习时长展示功能；辅助信息模块实现党员分布情况、党员增长、时政要闻、通知公告、重大会议展示功能。经过测试，系统性能以及功能达到预期，满足用户需求。

项目主要包含： 1、数据大屏：实时展示数据 2、历史数据展示 3、权限管理 4、登录：不同权限显示不同的页面 5、配置控制模块

资产安全管理平台是一款管理和统计用户服务器设备或网络设备的平台，我们通过两种方式来处理数据：探针自动扫描和手动录入。 我的主要工作负责前端项目架构的优化与升级，项目多分支版本管理与发布，开发核心业务逻辑，业务组件的抽离，提高代码复用率和统一交互风格。 基于前端技术角度简说一下复杂功能： a. 不同资产类型之间字段差异，导致了数据收集的表单无法统一，采用了可视化的配置方案生成动态的 Form 表单来解决这个问题，为每个资产类型形成动态的 Form 表单，这样可以共用同一套逻辑而 不需要担心字段差异的问题。 b. 在大部分表格场景中，每一列都对应着一个搜索条件。然而，在业务场景中，表格字段可能非常多，可能大几十个。因此，我们默认只给出几个基本字段。如果需要其他字段，可以进行动态表头配 置。同时，搜索条件会根据表头配置进行自动同步。这就避免了在众多字段中找到对应的搜索条件的困惑。 技术栈: webpack + vue + vue-router + vuex + elementUI + echarts + postcss，并使用了 eslint 强制限 制整体代码风格(s

本系统采用Spring Boot框架搭建后端，前端使用Vue框架搭建的B/S模式，前后端数据运用Axios进行传输；后端运用Java语言在IDEA上进行开发，前端使用VS进行开发；采用MySQL数据库对各种信息进行存储；可视化图表运用ECharts进行设计。 本系统分为三大模块：学校模块、个人模块、辅助信息模块。学校模块实现党务信息整理、党龄分布、党员民族、党员学习情况、党建组织、优秀党员展示功能；个人模块实现个人基本信息、任务完成度、上周学习情况、学习进度、最近学习时长展示功能；辅助信息模块实现党员分布情况、党员增长、时政要闻、通知公告、重大会议展示功能。

主要使用python爬虫代码实现数据的爬取，使用的方法是selnuma模拟浏览器实现；将爬取到的数据进行清洗后存入数据库；开发web系统，接入数据库，调用数据，实现系统的展示，展示对信息的分析结果和词云图以及薪资预测的展示。 1、数据提取模块，爬虫实现数据爬取； 2、数据清洗处理； 3、图表分析； 4、python的web网站搭建。

在该项目中,负责整体项目的架构和主体功能研发,包括前后端和企业微信,以及系统集成,整体项目的流程平台搭建开发和权限平台的搭建与开发.主要有合同管理,案件管理,合规管理等模块,使用到了自动化审批流,对不同公司不同部门通过权限控制,赋予不同的审批权限和数据权限,通过echarts,datav 进行看板数据的大屏展示

项目描述: 财特猫是一个 ChatGPT AI 聊天网站，适配移动端和PC端，并具有AI聊天、订单和代理等功能模块。项目包括前端应用、管理后台和微信小程序。 微信小程序为内嵌网页的方式, 并做了一些适配: 支付方式只用小程序支付, 分享关系使用小程序自有的逻辑. 技术栈: 1.前端和管理后台使用React实现，UI框架采用MaterialUI。 2.后端使用基于koa的midwayjs框架，具有类似SpringBoot的风格和框架思想，便于业务拆分。数据库采用mariadb和redis。 3.express, sse(Server side event), nginx, nodejs. 4.七牛CDN, 阿里云短信, 微信支付(web & h5 & 公众号 & 小程序) 个人角色: 负责项目架构、开发、自测和发布，解决项目中遇到的问题，搭建服务器环境，优化项目打包体积和分包等工作。例如，将代码高亮js库作为独立的分包或异步组件，以减小主包体积。解决openai 访问壁垒以及避免封号的风险, 使用sse方式响应请求数据, 缩短客户端等待时间.

在该项目中担任项目经理,该项目采用微服务开发,主要负责前期技术框架方面的相关指导和教育.后期参与主体系统功能开发,和使用视频录制功能.负责整体项目的全局把控,主体功能开发和进度质量把控开发,该项目主要包括审计全流程管理从计划,立项,到取证,工作底稿,报告编写,和流程整改等,还有统计分析,审批流程集成等功能.

该系统分为武汉钢铁厂为对各个区域实时监控，进行可视化展示。所包含模块包括（加热炉区域，卷取区域，粗轧区域，精轧区域，驾驶舱等，每个模块之下包含3-15个子模块），每个模块有数据对比查询，数据筛选展示，大屏监控展示，设备报警及其处理等功能 该项目组成员为6人，1个前端，2个后端（一个接口，一个算法），1个测试,1个产品，1个设计

该项目展示的是公司在全国各地风机的实时运行状态以及数据。基于emqx集群，确保系统高可用，现已承载5000余台设备在线。 前端采用vue2技术栈，后端采用springboot技术栈，数据库方面采用时序数据库influxdb。 内容展示方面，主要分为二维图表和三维图像。二维图像采用echarts，展示折线图，柱状图等统计类图表，并且实现了图表高频动态显示。三维图像主要采用threejs导入三维模型，实现了建筑模型和风机模型的选中，旋转，拆分，缩放，动画等一系列可交互动画。 本人在项目中担任项目架构，云服务器运维，应用部署等，前端和后端工作。主要工作为前端二维三维图表的实现；后端技术选型，采用emqx+influxdb主流物联网数据，并用springboot架构整个后台服务。

项目由本人独立开发，以构建一个文本情感分析平台为目标，通过网络上爬取各 大社交平台的评论数据和算法模型的构建实现对输入文本语言的情感分析与预测。主要功能 模块有：爬虫、数据清洗分词、数据统计、情感分析、个人中心模块

一站式数据智能服务平台，为数据工程师提供数据集成、数据治理、数据开发、数据目录等开箱即用的服务能力 1. 主要使用Nuxt2+Element-ui+LESS+Tailwindcss； 2. 使用qiankun实现多应用独立开发、独立部署； 3. 用echarts实现数据可视化； 4. Dagre实现流程任务DAG图展示与编辑； 5. codemirror实现代码编辑器； 6. 项目最终打包成Docker镜像进行部署； 7. 使用GitLab CI/CD及Jenkins实现开发环境持续集成