Redis

自然语言处理基准库评测平台，人工智能算法展示、评测平台。团队长期致力于自然语言处理技术的研发和应用，采用迁移学习、对抗学习、条件随机场、图神经网络、动态图卷积网络等先进的深度学习技术，结合千亿级全球多语言文本语料数据资源，构建了精准高效的多语自然语言处理算法，包括分词、词性标注、语种识别、相似度计算、句法依存、情感分析、文本摘要、关键词抽取、文本分类、文本质量评估、命名实体识别、三元组抽取、事件抽取、知识消歧、文本生成、检索问答等各个层面，能够为深度分析全球跨语言文本提供一站式信息处理解决方案。目前平台可以支持180多种语言的处理，提供10多类算法及60余种算法服务。

描述： 自助分析平台SA是一个完全可视化的基于Web的可视化SQL取数工具，面向ToB企业级产品，你可以通过类似玩乐高玩具的方式用一块块图形对象托拉拽SQL语句块，组合成复杂的SQL语句块，把复杂的SQL可视化图形转换为具体的数据库SQL语句进行预览取数分析。 主要模块： ELK分布式集群日志搜索核心子项目。 Presto分布式SQL查询引擎数据源核心系统。 DB2 数据库核心系统。 Hadoop 集群核心系统。 后端垂直拆分集群核心系统。 前端水平拆分集群核心系统。 Vue重构前端内容中心核心系统。 后台管理中心核心系统。 负责主要模块： 1、负责实现ELK分布式集群日志搜索核心子项目。 2、负责实现Presto分布式SQL查询引擎数据源核心系统。 3、负责实现自助分析JVM调优。 4、负责实现自助分析日常需求开发、运维、Netty 开源项目 BUG 修复等。 主要技术栈： 采用集群架构开发模式。 后端：Hadoop、HDFS、Hive、Zookeeper、KerberOS、Presto、ELK、SSM、Netty 3.6.5、ActiveMQ、Nginx、JDBC、Servlet、Spring Boot、Spring Data Elasticsearch、Lombok、HikariCP。 数据库：DB2、Hive、MPP。 前端：Bootstrap、JQuery、Vue、element-ui、Echarts。 主要成绩： 1、与华为研发&运维技术沟通，支持KerberOS多租户并发认证解决方案难题。引入两个不同版本的相同JAR依赖包冲突难题。 2、ELK收集日志乱序问题。ES出现难以恢复的错误问题。ELK收集日志赶不上实时生产日志、CPU使用率高问题。生产环境部署Spring Boot 增量更新问题。 3、生产环境命令行Debug问题。JVM调优生产服务器项目宕机问题。 4、自助分析日志无法打印第三方框架日志问题。Netty开源项目Bug修复问题。IE 8低版本跨域问题。

通过低代码的方式配置第三方系统数据源（设备信息、工艺信息、Lot信息等），将数据导入到系统内部，然后根据业务流建立相应的RTD(生产调度系统)规则过滤数据得到生产派工单，支持调用排程算法服务，得到设备机台订单的排程表。 工作描述： - 后端采用django框架，利用DRF快速搭建接口，gunicorn运行server； - 使用zookeeper作为注册中心，对后端服务化拆分; - 使用docker+docker-compose管理部署项目运行环境； - 使用pandas，numpy编写RTD rule, 处理实时海量数据(10G+)，使用多种方案优化代码性能； - 使用nginx做反向代理和负载均衡； - 使用dockerfile打包项目运行环境并优化镜像大小，使用shell脚本实现自动化部署； - 负责项目的日常维护；

项目描述： 该项目主要使用GoLang作为开发语言，为曦灵数字人直播平台及管理平台提供接口服务。 使用Gin作为主要开发框架，使用Go Module作为依赖管理工具，使用Consul作为微服务注册管理中心，使用GinRouter实现路由服务，使用MongoDB作为数据库。使用ELK作为日志系统，kafka和RocketMQ实现日志收集和延迟性功能。 我的职责： 模块1：负责云端存储服务的开发。对主播角色及资产进行整理，创建对应的数据库模型，确定服务端和UE端的数据映射关系。为前端提供主播角色的初始化，捏脸等功能。并负责实现文件上传的统一接口。 模块2：负责后台管理页面的开发。将系统数据通过业务分析进行分类整理，进行可视化操作. 模块3：负责渠道商页面接口的开发，接入百度账号系统，将百度账号与主播平台用户账号，手机号等信息绑定，并为渠道商提供UE服务的管理功能。

项目描述：本项目使用java作为主要开发语言，为机器人管理平台以及机器人端提供接口服务。使用Springboot作为项目开发框架，使用consul作为微服务的注册管理中心，使用MongoDB作为业务数据库，使用ElasticSearch LogStash Kibana作为日志系统。使用kafka，RocketMQ，SpringAOP实现日志收集，消息推送，异步训练等延迟性功能。 我的职责： 模块1：负责实现机器人平台中的智能问答数据库的训练功能，使用redis和rocketMQ，对之前的同步训练改为异步训练，解决了训练数据庞大时导致的请求超时问题。 模块2：负责机器人端APP插件化升级功能，通过机器人端发送的设备码及设备类型，对机器人app的版本进行扫描并向机器人端发送新版本app的下载链接，并使用新版app的MD5实现插件的安全保证。 模块3：负责服务监控系统的开发，使用x-pack监测ELK中的异常日志并向后端开发人员发送邮件提醒。 模块4：负责后台管理页面的开发。将系统数据通过业务分析进行分类整理，进行可视化操作。 模块5：产品功能的日常迭代开发，如设备到期提醒，问答导入，人脸阈值设置，人脸打卡记录导出等功能。

1. 守护侠智能安防平台主要用来接入燃气、电动车边缘服务器、涟漪智能摄像头等物联网设备，通过订阅传感器的数据、图像识别电动车实现提前预警的功能，提升了环境的安全性。 2. 我在该产品中负责整体的架构设计和实现、功能设计和实现以及线上运维等工作，设计的技术栈有springboot、redis、netty、websocket、mysql、elasticsearch、vue等

1. 后端采用 Django 框架, 采用 RestFul API 接口开发后端. 2. 前端采用微信小程序开发. 3. 算法模型采用 pytorch 模块开发. 4. 其 redis 数据库支持任务队列完成.