Redis

1.面向公司管理层，解决管理人员从各个维度统计、部门收入、项目进度等，增加获取数据的渠道，减少从财务部查看报表，解耦。 2.从各个部门、或财务部直接通过报表获取收入情况，获取渠道单一，缓慢，使用本系统可直观、高效、准确的展示管理层关注点，增加维度比较，为管理层决策提供准确事实依据。 3.采用前后端分离的开发模式，分布式服务，方便迭代维护。

一套轻量级Sass系统，为银行/网贷/消费金融企业提供开箱即用、无限坐席催收系统 多机构多部门并行作业（独立权限/数据隔离） 信用贷/网贷全业务场景策略模板 能更好保护债务人个人隐私，对敏感信息进行脱敏和加密处理 可对接一键外呼、短信发送、信函发送等业务 一套轻量级Sass系统，为银行/网贷/消费金融企业提供开箱即用、无限坐席催收系统 多机构多部门并行作业（独立权限/数据隔离） 信用贷/网贷全业务场景策略模板 能更好保护债务人个人隐私，对敏感信息进行脱敏和加密处理 可对接一键外呼、短信发送、信函发送等业务

本项目旨在构建一个服务于长线投资者的智能化基金推荐平台，以数据驱动和算法为核心，提供具有参考价值的投资建议及透明的决策依据。项目将系统性地实现以下核心目标： 1.自动化基金数据获取与处理： 构建高效稳定的数据管道，通过自动化爬虫技术（如Scrapy/Selenium/API集成），实时或定时抓取权威金融平台（如天天基金网、晨星网、交易所等）的基金每日动态信息（包括但不限于净值、规模、持仓、经理变动、费率、业绩排名、风险评估指标等）。针对获取的多源异构数据，设计并实现鲁棒的数据清洗与预处理流程，包括处理缺失值、异常值、格式标准化、特征工程（如计算夏普比率、最大回撤等衍生指标）以及数据归一化等关键步骤。清洗后的高质量数据将自动化转化为结构化格式，并高效持久化存储于选定的数据库系统（如MySQL、PostgreSQL或时序数据库如InfluxDB），为上层应用提供坚实、可靠的数据基础。 2.智能化推荐引擎构建与可解释性呈现： 基于历史与实时数据，研发核心基金推荐算法模块。该模块将融合多维评价指标（长期业绩稳定性、风险控制能力、经理经验、费用成本、行业配置契合度等）和潜在的机器学习/深度学习模型（如基于协同过滤、内容推荐、基于深度表征学习的排序模型等），针对用户设定的长线投资目标（如养老储蓄、子女教育金等）和风险偏好（保守、稳健、积极），生成个性化的基金推荐列表。至关重要的是，系统将深度集成推荐理由的可视化解释功能，运用LIME、SHAP等可解释AI技术，或通过直观的图表（如雷达图、归因图、业绩对比图），清晰展示每只基金被推荐的核心原因（例如：“该基金近5年波动率显著低于同类平均”，“基金经理在该赛道管理经验超过8年”，“费用率处于同类最低10%区间”），使推荐结果不再是难以理解的“黑箱”，有效增强用户信任度和决策参考价值。 3.一站式推荐平台搭建与用户体验优化： 最终目标是打造一个用户友好的交互式基金推荐Web平台或App。平台将整合前述数据层和算法层能力，提供核心功能：用户画像设定（投资目标、风险承受能力）、个性化基金推荐列表展示、详尽的基金档案信息查询、以及核心亮点——每只推荐基金的可视化推荐理由解析。平台设计将注重简洁性、引导性和信息透明度，确保即使是普通投资者也能清晰理解推荐逻辑。同时考虑引入基本的组合管理跟踪、市场动态资讯推送等功能，为长线投资者提供一个从参考建议到持续跟踪的一站式决策支持工具。 项目愿景： 通过自动化数据处理、智能化推荐算法和透明化的解释系统，本项目致力于降低专业基金分析的门槛，为追求长期稳定收益的个人投资者提供数据驱动、理由清晰、易于理解的投资参考，辅助其做出更理性、更符合自身需求的长线基金配置决策。

本方案通过基于真实贸易数据的融资模式，解决了以下问题：• 小微企业融资难：传统金融机构对小微企业抵押物和信用记录要求较高，导致小微企业融资渠道有限。本方案基于供应链的真实交易数据，为小微企业提供了一种新的融资途径，降低了融资门槛。• 资金周转压力：小微企业在等待核心企业付款期间，往往面临资金紧张的局面。本方案能够帮助小微企业快速获得资金，缓解资金周转压力，确保其能够按时采购原材料、支付员工工资等。• 核心企业供应链稳定性：通过优化供应链上下游的资金流动，本方案有助于核心企业维护良好的供应商关系，保障供应链的稳定性和效率，同时也能提升核心企业在供应链中的竞争力。2. 相比于市场常规方案，本方案有哪些特点（50%）• 数据驱动的融资模式：本方案依托于供应链中的真实贸易数据，通过与核心企业的ERP系统、采购系统等进行数据对接，实时获取交易信息、物流信息和资金流信息。与传统的基于抵押物或信用评级的融资模式相比，这种数据驱动的方式更加精准地评估小微企业的融资需求和风险，提高了融资的可行性和安全性。• 全流程数字化与自动化：从供应商的订单生成、发货确认，到核心企业的收货验收、付款计划，再到金融机构的资金划转，整个供应链金融流程实现了数字化和自动化。这不仅提高了操作效率，减少了人工干预带来的错误和风险，还降低了运营成本，提升了用户体验。• 风险控制与预警机制：本方案构建了完善的风险控制体系，通过大数据分析和人工智能算法，实时监控供应链中的异常交易行为、资金流向和企业经营状况。一旦发现潜在风险，系统会自动发出预警，并采取相应的风险控制措施，如暂停融资额度、调整还款计划等，有效保障了金融机构的资金安全。• 多主体协同合作：本方案打破了传统供应链金融中核心企业、供应商、经销商和金融机构之间的信息孤岛，实现了多方的协同合作。核心企业可以更好地管理供应链资金流，供应商和经销商能够获得更便捷的融资服务，金融机构则可以通过数据共享和风险共担，拓展业务范围并降低风险。这种多主体协同的模式促进了供应链金融生态的健康发展。• 灵活的融资产品设计：根据不同行业的特点和小微企业的实际需求，本方案提供了多样化的融资产品，如应收账款质押融资、订单融资、存货融资等。同时，融资额度和期限也更加灵活，能够根据供应链交易的具体情况动态调整，满足小微企业在不同阶段的资金需求。

• 项目描述：面向农业产业链上下游核心业务的供应链金融系统:涉及用户中心、账户中心、金融机构、金融产品，核心企业，企业商品等，支付信贷场景下的金融信贷系统，包含信贷金融产品，包括贷前，贷中，贷后的解决方案和从0到1的系统搭建和核心代码编写，面向农业产业链上下游的支付系统和账务核心，旨在实现支付和清结算的自动化和高效化。 • 技术挑战：解决支付请求的高并发处理，优化账务核心的数据一致性和性能，保障支付系统的安全性和稳定性。 • 技术应用：使用Kafka进行消息队列处理，Redis进行缓存和数据存储，Spring Boot和Spring Cloud进行微服务架构设计。

2023/03 - 2024/7 供应链交易和生物资产管理系统（上海磐农） • 项目描述：面向农业产业链上下游核心业务供应链交易管理: 商品交易、支付、履约、数字仓储，数字车间，数字物流、溯源标签、账务核心、清结算系统平台化的解决方案和从0到1的系统搭建和核心代码编写，提供交易数字化、支付平台化、清结算自动化、记账专业化、生物资产监控物联网化的解决方案。 • 技术挑战：从0到1搭建系统，解决系统性能瓶颈，优化业务流程，提升系统稳定性和扩展性。 • 技术应用：使用分布式架构和微服务设计，引入Redis和Kafka进行缓存和消息队列处理，使用大数据技术（如Hadoop、Spark）进行数据处理和分析。 • 项目成果：支付请求的响应时间缩短至100毫秒以内，账务核心的处理性能提升至每日数百万笔交易。

HK01 是香港用户量前 2 的互联网自媒体平台，除了新闻资讯外，还有慈善、外卖、活动等产品。 支付团队是一个基于 Node.js、React 技术栈混合开发的小组，我们负责的支付系统有以下模块： - 支付模块，提供在线支付、订阅付费等能力 - 优惠券模块，提供在线支付抵扣、线下到店消费、活动门票等能力 - 优惠券规则引擎，基于 Event bus，根据事件配置的规则来触发优惠券的发放 - 对账模块，给公司财务提供对账能力 技术栈：Express、React、NestJS、Redux、MySQL、Redis、TypeScript 1. 在 HK01 钱包项目中，担任Web全栈工程师的核心开发，负责对核心模块进行架构优化、重构以及主要的开发工作。 2. 使用 Express、NestJS、MySQL 开发了支付和优惠券的后端服务，并设计了相应的数据库，以确保在高并发场景下服务的稳定 性。 3. 利用 React、Redux、Antd 开发了支付和优惠券的管理后台，为团队提供了高效的操作界面。 4. 提升了项目工程化能力，包括编写CI脚本、自动化测试、代码检查等，以提高团队的开发效率和代码质量。 5. 负责Code Review和代码质量把控，确保项目的稳定性和可维护性。

1.本项目面向使用用户为国内某头部券商的财务核算部门，主要用于分析资产负债，持仓趋势分析，营业收入分析，成本分摊，以及系统管理等功能； 2.快捷安全高效地分析公司各部门的成本核算情况 3.项目技术栈包括springboot2.4+mybatis3.5.1+mysql5.7+redis2.2.5以及一些常用lib库如FastJson，easyExcel，hutool，mapstruct，commons-io等，数据处理使用dolphinScheduler，代码管理采用Git；

一、【30%】产品定位与目标客群 1.核心用户群体： 非专业编程背景的个人投资者（证券从业者/理财顾问/量化爱好者） 中小型私募基金及投资工作室 金融工程专业师生等量化研究群体 2.解决的核心痛点： 打破传统量化平台的技术壁垒，解决「策略想法难以技术实现」的行业难题 重构量化策略构建流程，将开发周期从周/月级缩短至小时级 破解策略复用难题，通过模块化设计实现策略要素的灵活重组 建立开放的策略生态，突破传统平台策略封闭的行业现状 二、【50%】差异化竞争优势 1.技术架构创新： 时序因子处理引擎：支持单日/多日K线形态的动态解析（竞品仅支持单日因子叠加） 三维策略构建体系：技术面（量价形态）+基本面（财务指标）+风控体系（动态止盈止损）的立体化组合 事件驱动回测机制：精准模拟真实交易场景中的滑点、冲击成本等市场摩擦 2.交互设计突破： 可视化策略组装系统：支持5大模块（技术面/基本面/风控/卖点/持仓）的拖拽式组合 智能参数优化器：自动执行多维度参数遍历，提供帕累托最优解集 策略版本控制系统：完整记录策略迭代路径，支持任意历史版本回溯 3.生态体系优势： 零门槛策略市场：支持无限制克隆/改造社区策略（竞品通常限制每日克隆次数） 动态收益排行榜：按策略夏普比率/最大回撤等12个维度进行多维度排名 模拟交易竞技场：每月举办实盘模拟大赛，优胜策略直接进入跟投池 三、【20%】技术架构与性能保障 1.技术栈选型 计算层：Java+SpringBoot构建分布式回测引擎，Python数据清洗管道 存储层：MySQL集群（读写分离）+ Redis缓存热数据 通信层：RabbitMQ实现任务队列管理，WebSocket推送实时信号 可视化：Vue3+Echarts实现交互式数据可视化 2.性能优化体系： 分层计算架构：将回测任务拆分为预处理（指标计算）、核心运算、后处理（打分）三级流水线 缓存加速机制：预计算300+常用技术指标，建立因子特征数据库 3.风控保障措施： 回测验证机制：采用蒙特卡洛方法进行策略鲁棒性测试 过拟合防护：自动检测参数高原现象，预警过度优化风险 压力测试标准：单服务器承载200并发回测，响应时间

1.为黄金行业B端大中小客户，提供线上金料销售业务，将传统线下业务线上化，简化用户操作，提升交易效率； 系统含微信小程序、PC端后台管理系统、API接口及定时任务； 2.后端基于Python高性能FastAPI 异步框架 + Pydantic + SQLAlchemy 2.0； PC端采用 vue-element-plus-admin 、Vue3、Element Plus、TypeScript等主流技术开发； 移动端采用 uni-app，Vue3为主要技术开发；定时任务功能，采用 APScheduler 定时任务框架 + Redis 消息队列 + MongoDB 持久存储； 3.后端加入 Typer 命令行应用，简单化数据初始化，数据表模型迁移等操作； 可根据配置的 ORM 模型，自动生成 CRUD 代码； 权限认证使用（哈希）密码和 JWT Bearer 令牌的 OAuth2，支持多终端认证系统； 支持加载动态权限菜单，多方式轻松权限控制，按钮级别权限控制； 已加入常见的 MySQL + MongoDB + Redis 数据库异步操作；

在线拍卖系统，主要的模块包括管理员；首页、个人中心、用户管理、商品类型管理、拍卖商品管理、历史竞拍管理、竞拍订单管理、留言板管理、系统管理，用户；首页、个人中心、历史竞拍管理、竞拍订单管理、留言板管理，前台首页；首页、拍卖商品、竞拍公告、留言反馈、个人中心、后台管理等功能。系统中管理员主要是为了安全有效地存储和管理各类信息，还可以对系统进行管理与更新维护等操作，并且对后台有相应的操作权限。

本平台旨在为**地区的投标活动提供履约保证保险服务，确保投标方在履约过程中的信誉与风险可控。通过本平台，投标方可购买履约保证保险，增加其投标的竞争力；招标方则可获得额外的履约保障，降低合作风险。 1、实现了与多家保险公司的业务对接，扩大了保险产品的选择范围。 2、提高了投标方的信誉度和竞争力，促进了招标方与投标方的合作。 3、用了微服务架构和容器化部署方式，提高了系统的可扩展性和维护性。

1，本产品面向灵活就业人员，解决了劳务派遣灵活，佣金结算方便的问题。 2，在线移动端领取任务便捷，结算兑付佣金快捷的优势。 3，前端react，后端sringboot、springcloud微服务，rocketMq，融联短信平台，mysql KunDb等

自研低代码开发平台,后台搭建模型，存储，表单，流程引擎，可视化页面，通过平台快速实施项目，通过发布的形式 部署到各单位。包括PC端，移动App。 熟练掌握SpringBoot，Springcloud,Spring、SpringMVC、Mybatis、Hibernate、Struts2、等框架的设计思想及实现过程。 熟练使用分布式配置中心Apollo,nacos 熟练JavaScript、Ajax、JQuery、bootstrap等WEB前端技术 熟悉消息队列RocketMq,dubbo远程服务调用以及Zookeeper 熟悉Redis,MonogDB等nosql数据库 掌握常用的数据库Mysql,Oracle及数据库中间件mycat 熟悉elaticSearch、luncene以及solr搜索引擎使用 熟练掌握项目管理工具SVN、Git、Maven 熟悉Linux系统及Docker的使用

1.本产品根据客户房产管理需求，对销售及业主信息进行维护统计 2.使用产品向业主进行小区内部通知，及水电费余量查询 3.根据业主缴费情况进行统计分析业主年均开销，并通知 1.本产品根据客户房产管理需求，对销售及业主信息进行维护统计 2.使用产品向业主进行小区内部通知，及水电费余量查询 3.根据业主缴费情况进行统计分析业主年均开销，并通知

小额贷款业务管理系统基于云端技术，面向小额贷款公司，提供全流程化的贷款业务管理，全面涵盖贷前、贷中、贷后各个环节，解决小额贷款公司在业务发展过程中的各种问题。同时为小额贷款公司提供多渠道的前台客户服务手段，并借助平台优势，面向公司管理层和监管机构提供所需要的数据查询、及统计分析等服务。它基于B/S架构，J2EE、js、css、springmvc+mybatis+jQuery1.8、activiti、birt4.3.1、MySQL5.6、Tomcat7.0、Jdk7.0等技术实现的。主要分为贷前模块、贷中模块、贷后模块、数据核算与统计模块、客户信息模块、系统功能模块，我主要负责贷后模块的账目管理、提前清贷管理、展期管理和数据核算与统计模块的统计报表。

1.系统面向金融客户，项目方案旨在解决金融行业客户（包括银行、保险等）解决数据治理问题； 2.系统采用微服务架构，包括元数据、数据模型、数据标准、数据质量、数据安全几个模块。元数据实时采集采用多线程，kafka消息队列实时采集各系统元数据和消费元数据；元数据存储采用mongdb；元数据查询采用elasticsearch；系统数据库采用mysql；nginx做服务代理服务器，做访问负载均衡；redis存储用户登录信息;

远程视频系统是一个基于 java 的软件项目,旨在帮助银行或其他金融机构管理其客户和服务的过程。该系统包括一个客户端和一个服务器两个部分。客户端用于银行或其他金融机构的工作人员与客户之间的交互,服务器端用于管理客户端的请求和数据。 系统的主要功能包括: 客户服务:客户可以通过客户端应用程序或 API 调用与远程柜台系统的交互,包括账户余额查询、转账、支付等操作。 服务器端管理:服务器端管理客户端的请求和数据,包括用户认证、数据存储、API 开发等。 安全性:系统采用安全技术,包括用户认证、数据加密、访问控制等,以确保数据的安全性和完整性。 可扩展性:系统可以根据客户的需求进行扩展,包括新的功能、支持更多的货币、增加客户数量等。 可靠性:系统采用可靠性技术,包括备份和恢复、容错、故障检测等,以确保系统的可靠性和稳定性。 远程柜台系统采用 Java 作为主要编程语言,使用了 JDBC、Spring、Hibernate 等技术来实现数据库、Spring Web、Spring MVC 等技术来实现 Web 应用。系统还采用了 Struts、Spring Security 等技术来实现安全性。

概述： 银行贷款管理系统是一个综合性的后端解决方案，旨在优化银行的贷款发放流程，提高风险控制能力，并有效管理贷后催收活动。该系统通过集成先进的数据分析、自动化审批流程和智能催收策略，为银行提供了一个全面、高效和安全的贷款管理平台。 核心功能： 1、贷款审核： 集成了自动化的信用评分模型，能够快速评估借款人的信用状况。 提供了多维度的数据分析工具，帮助审核人员深入理解借款人的财务状况和还款能力。 实现了与外部信用报告机构的数据接口，确保审核信息的全面性和准确性。 2、风险控制： 采用实时监控系统，对贷款活动进行持续的风险评估。 利用机器学习算法，预测潜在的违约风险，并自动调整贷款策略。 设有风险预警机制，当检测到异常行为或风险指标时，系统会立即通知风控团队。 3、贷后管理： 提供了全面的贷后跟踪功能，包括还款计划、逾期监控和账户状态更新。 实现了自动化的还款提醒服务，通过短信、邮件或应用推送提醒借款人及时还款。 4、智能催收： 集成了智能催收引擎，根据借款人的还款行为和历史数据，定制个性化的催收策略。 支持多渠道催收，包括电话、短信、邮件等，以提高催收效率。 提供催收进度跟踪和效果分析，帮助银行优化催收流程。 5、报告与分析： 提供了丰富的报告工具，能够生成贷款活动、风险控制和催收效果的详细报告。 支持自定义的数据可视化，帮助管理层快速把握业务动态和风险状况。 技术架构： 采用微服务架构，确保系统的高可用性和可扩展性。 后端开发使用Java和Spring Boot框架，保证代码的质量和开发效率。 数据库采用MySQL和MongoDB，实现关系型数据和非关系型数据的有效管理。 利用Redis进行数据缓存，提高系统响应速度。

电子函证系统不仅作为CFCA、中互金、中银协等第三方函证网的银行大前置，同时还配备函证数据采集、数据审核、被审计企业授权、扣费计费、函证办理、出函审批、出函、各节点闹钟提醒等全流程函证处理功能，实现询证函由纸质向电子化转变。电子函证系统可自身作为单独函证平台，具备函证平台的所有功能。同时也支持通过对接目前市面上三家合规平台（CFCA、中银协、中互金）的函证平台，将数据汇总到银行端，通过网银方式完成企业授权，并通过数据校对和数据补充，形成完整的电子函证数据，最终通过银行电子印章后形成完整的电子函证文件，通过相应的渠道通知到客户及会所手里。