服务框架/平台

业务背景 1、本项目拟整合少油设备非电量监测数据，基于人工智能技术对非电量监测数据进行智能分析，为设备故障事前预判，为运维人员提供辅助决策，显著提高少油设备非电量监测运维水平和质量。 2、整个项目从开发到交付历时半年，并顺利通过国网验收。 功能介绍 系统包括“数据概览、设备分析、装置分析、异常装置筛选、智能告警、变电站管理、设备管理、传感器管理、诊断规则管理、分组管理、用户管理”等功能模块。 1、数据概览：实现整体数据进行汇总统计，提供辖区设备概况、地图动态展示、设备状态评估、设备状态统计、实时告警信息浏览功能。 2、设备分析：可查询辖区内所有设备汇总分析报表，实时同设备对比分析、查询及下载设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、深度数据分析等功能。 3、装置分析：可查询辖区内所有装置汇总分析报表，实时同类型装置对比分析、查询及下载该在线监测装置对应的设备绑定油压、单氢、位移在线监测装置的实时监测数据、装置深度数据分析及导出报告功能。 4、异常装置筛选：可查询辖区内所有装置异常筛选统计功能，提供筛选条件配置功能、异常数据详情功能。 5、智能告警：实时接入数据，通过系统管理中配置的告警规则对辖区内的所有在线监测装置实时告警。 6、变电站管理：变电站管理提供辖区内变电站的登记、修改、查看、删除、上传设备及监测装置台账功能。 7、设备管理：设备管理提供辖区内设备的登记、修改、查看、删除功能。 8、传感器管理：传感器管理提供辖区内设备上绑定监测装置的登记、修改、查看、删除、查询并删除及恢复监测数据的功能。 9、诊断规则管理：诊断规则提供自定义诊断规则的维护功能。可实现批量配置不同监测指标的告警级别、三相差告警阈值、极大极小告警阈值、突变告警阈值。可批量关联监测装置。提供登记、修改、删除功能。 10、分组管理：分组管理提供辖区内设备三相数据分组管理，配置运行初始化的压力、温度监测项的初始化差值，可以根据诊断规则进行差值告警。提供分组数据初始化功能，可根据更换或维修之后，配置分组备份启用的初始化差值的时间，用于确保监测项的初始化差值运行标记。 11、用户管理：用户管理是提供可登录本平台的账号及权限信息。 项目实现 1、项目从立项到交付历时6个半月，项目参与人员8人，有需求分析、功能设计、代码开发、功能测试、项目部署等角色，最终顺利通过国家电网哈密公司的验收。 2、系统采用java语言开发，java后端使用spring boot框架，前端使用vue技术，数据库使用了Postgresql+ElasticSearch结合的方案，保证了数据的稳定性以及大数据量的分析和统计效率，项目交付使用docker容器技术进行安装部署。

物流平台，为货主、承运商、司机，提供便捷、高效的物流服务，包括物流方案、物流计划、委托竞价、调度管理、物流跟踪、委托结算等功能， 帮助提高企业销售物流管理职能、降低成本、货物交割风险，同时，提升承运商、司机接单效率、提高收入，实现供应链各方收益。 委托业务流程： 1 委托方根据实际业务情况发布委托单，在发布时填写是否平台结算，如果是平台结算，将由平台方发布运单，如果不是，直接生成运单，承运商不直接针对委托单进行报价。只针对运单进行操作。运单与委托单为一对一的关系。 2 承运商报价后，如果是平台结算，将由平台方选择报价的承运商推送相应信息给委托方。如果不是平台结算，委托方可直接看到报价承运商，无需平台方推送。当没有承运商报价时，运单直接变更为流标状态，当委托单是平台结算时，委托单本身不变更为流标状态，可由平台方再次发布运单，生成新的运单与委托单关联，之前的运单取消关联，承运商可根据新的运单再次报价。如果不是平台结算，委托单本身变更为流标状态。如果需要，可再次发布委托单。 3 委托方确认报价后，即选择了中标承运商后，承运商可根据实际情况调度车辆来完成运输，完成运输后，由承运商将返单信息返回给委托方，委托方可进行返单确认或者驳回。 4 返单驳回后，承运商可修改相应的返单信息，再次提交给委托方进行返单确认操作。直至委托方确认。 5 返单信息确认后，承运商可发起结算，进入结算流程。

该项目为电商平台，为用户提供网购服务。 登录模块：实现用户登录功能，以及通过邮箱发送验证码进行用户注册功能。 商城模块：实现商城页面设计，商品搜索功能，加入购物车功能。 购物车模块：每个用户都有独立的购物车，实现购物车页面设计并统计所选商品的总价值。 供应商商品管理系统：实现各供应商对旗下商品的增删改查，以及商品上架功能。

平台作为“机构-护士-用户-护工”四方协作的枢纽，实现了各方信息的高效流通和资源的优化配置。 平台整合了各地医疗机构的护士和护工资源，用户可以在平台上轻松选择合适的护工，提高了服务的灵活性。 平台制定了严格的服务标准和流程，对护士和护工进行专业培训，确保为用户提供高质量、标准化的护理服务。 护士资料管理：动态审核与能力标签 小程序下单：就诊人管理与时间预约 订单确认与支付：透明化费用与保障机制

本方案面向基础设施监测、工地安全监管、水利工程等场景，解决了人工巡检效率低、监测数据获取滞后、无法实时预警等问题。通过部署各类传感设备（如水位计、倾角计、位移计、轴力计等）并接入自动化监测平台，实现对关键监测点的实时数据采集、远程监控、智能预警与历史分析，大幅提升监测工作的效率与准确性，有效降低人力成本并提升响应速度。 本平台相较于传统监测系统，具备以下技术与业务优势： 多协议兼容：支持 TCP、MQTT、HTTP 等多种数据上传协议，适配各种厂商设备； 高扩展性架构：基于微服务和消息队列架构设计，便于模块扩展与系统集成； 边缘计算能力：支持边缘网关设备进行本地数据预处理与缓存，保障断网期间数据不中断； 多终端支持：平台兼容 Web、iOS、Android、小程序，实现多场景可视化展示与数据联动； 智能分析与预警：内置异常检测与多级预警机制，可按项目配置阈值并推送告警通知； 设备管理一体化：提供设备生命周期管理、运行状态监控与远程参数配置功能； 数据可视化：内置丰富图表与地图组件，支持数据趋势分析、空间分布与历史对比。 产品主要由以下几个核心模块组成： 数据采集层：通过传感器设备采集数据并通过 TCP/MQTT/HTTP 上传； 数据接入网关：采用 C/C++ 实现轻量网关，支持协议解析、边缘处理与缓存； 服务平台层：基于 Java 全栈技术开发，使用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Kafka 构建高性能后端； 数据分析与预警模块：基于 Python 实现数据清洗、统计与 AI 异常检测； 前端展示层：使用 Vue.js + Ant Design Vue 构建 Web 管理平台，支持大屏可视化； 移动端：支持 Android / iOS 原生开发与微信小程序，用于现场查看与告警响应； 数据库：使用 MySQL 存储结构化数据，MongoDB 存储非结构化监测记录与日志。

本地拼车小程序项目简介： 1. 本方案面向谁，解决了什么问题 本项目主要面向高校学生、教职员工以及校园周边居民等有稳定通勤需求的群体，尤其适用于有固定上下课时间的乘客和拥有接送能力的兼职车主。当前校园出行存在打车费用高、信息分散、安全性低等问题，用户往往需要通过微信群或其他零散渠道寻找拼车信息，效率低且体验差。 本方案提供一个统一的拼车信息平台，用户可通过微信小程序便捷地发布、查找拼车信息。系统支持智能匹配、聊天沟通、订单跟踪和信用评分机制，有效提高出行效率和安全性，建立“熟人优先、实时响应、安全透明”的拼车生态。 2. 相比市场常规方案，本方案有哪些特点 与滴滴、T3出行等商业网约车平台相比，本小程序采取“轻平台”模式，不直接参与交易，乘客与车主线下结算，平台只向车主收取极低的服务费（如每接一单收取0.5元），大大降低了使用门槛和成本。同时，在功能设计上做出如下优化： 支持设置多个起点与终点，更加灵活地满足校园日常通勤和出行场景； 提供关注和黑名单功能，用户可主动选择熟人出行对象，构建信任圈； 聊天页面自动置顶当前订单，沟通更便捷； 一键发布一周常规行程，适配早晚高峰通勤需求； 信用分与违规记录可视化，提升平台用户素质与服务质量。 相比微信群拼车，系统化的管理使信息更集中、筛选更精准、安全性更高。 3. 方案的产品组成或技术选型 产品组成包括以下几部分： 微信小程序：用户端和司机端合并，支持微信一键登录、拼车发布与管理、聊天沟通； 后台管理平台：用于订单审核、用户管理、服务费结算、黑名单处理等； 消息推送系统：利用微信订阅消息实现订单变更提醒、乘客上车提醒等服务通知； 数据分析模块：统计平台使用情况、用户活跃度、拼车成功率等运营指标。 技术选型方面： 后端采用 Spring Boot 框架，结合 MyBatis 和 JWT 实现用户认证与数据访问； 数据库使用 MySQL，遵循第三范式，使用逻辑外键保持数据一致性； 前端使用 Uniapp 或 Vue3 构建，确保小程序体验统一； 聊天使用 WebSocket 实现实时通信； 文件存储使用阿里云OSS，小程序订阅消息用于服务通知； 接口文档通过 Swagger 或 Apifox 自动生成，方便开发联调与后期维护。

统一营销活动平台，采用微服务架构及OB数据库，实现活动的展示灵活可配置化，支持活动页面内容、活动抽奖规则全可配置，配套多种活动类型，提升精细化营销、运营能力，为客户日常维系、客户粘性的提升提供必要支撑。负责营销活动后端接口开发、活动对接小程序、手机银行等多平台，对接客户权益发放（微信立减金、现金红包、积分、微黄金、代金券、数字人民币红包等）。 配置营销活动、进行系统内活动日常问题处理，配合线上问题排查及参与突发事故的问题排查、溯源、提供问题解决方案。

该项目实现了以下内容： 1、粉丝管理和会员管理，会员可以看到自己的会员数 2、会员积分充值和返利，客户通过平台下单，完成自己的单据份额后，活动结束可获得返利金 3、订单统计和产品管理，平台提供了产品管理和订单管理，产品在活动开始后发布，活动下架后不可点击 4、财务报表 5、实现用户管理，用户可以通过短链接和长连接进行新用户邀请。邀请客户成为会员后可以获取相应的订单返利

项目背景：为提升企业办公效率，开发一款集成多种 AI 功能的浏览器扩展插件，满足用户在文案创作、代码编写等场景下的智能化需求。 技术栈：前端采用 SvelteKit + TypeScript + Tailwind CSS；后端使用 FastAPI + Python + SQLAlchemy；集成 OpenAI GPT-4、Gemini模型，运用 LangChain 进行框架搭建；数据库使用 PostgreSQL，Redis 实现缓存；通过 Docker 进行容器化部署，GitHub Actions 构建 CI/CD 流水线。 产品功能：实现智能文案生成、代码解释与优化、邮件自动回复、网页内容总结等功能，支持用户自定义提示词模板。 主要责任：负责全栈开发工作，包括前端界面交互设计与开发、后端 API 接口设计与实现、AI 模型集成与优化、数据库设计与部署流程搭建。

专为医疗器械行业打造的私域批发平台，主要面向医疗机构、诊所、药店及终端经销商，提供便捷的线上采购、订单管理及供应链服务。平台涵盖各类医疗器械、耗材及康复设备，支持批量询价、专属折扣及快速配送，满足B端用户高效采购需求。 通过会员分级、精准推荐和专属客服，强化私域运营，提升客户粘性。结合行业政策与市场需求，助力合作伙伴优化采购流程，降低成本。现开放优质供应商入驻，共同打造医疗器械垂直领域的闭环生态！

居养无忧小程序： 专注于智慧养老领域的高新技术企业，致力于通过数字化手段赋能养老服务，打造“线上+线下”一体化的养老生态体系。公司以“科技助力养老，让晚年生活无忧”为使命，依托自主研发的“居养无忧”智慧养老平台，整合社区、医院、老年大学等多方资源，为老年群体提供便捷、安全、有尊严的养老服务，助力解决老龄化社会难题。

项目名称：东吴 RUN 小程序（已迭代到第二版）。 项目介绍：该项目是嵌入在东吴人寿客服系统，用于给客户同步微信运动数据从而增加保险赔付额度的平台，内置的功能模 块有抽奖功能和同步微信运动功能。 我的职责: 1. 负责小程序的前端开发。 2. 运用的小程序语法和 echarts 技术进行开发，其中包括同步微信运动数据功能和抽奖功能。 项目难点：对小程序框架部分组件进行二次封装， Ps :上线作品展示:关注东吴人寿微服务公众号，点击东吴 run ，可进入小程序，或在微信搜索“东吴 run ”小程序。 项目难点：记录用户的微信运动步数及实时同步，主要运用了 wx.checkSession,wx.getWeRunData,wx.getSetting 等微信 API ，克服了从微信公众号跳转至小程序的实时传参问题，运用一次函数控制抽奖转盘速度。

为项目主导与主要负责人，带领团队从 0 到 1 成功开发了基于微服务架构的综合管理系统，采用 Spring Boot + Spring Cloud Alibaba 技术栈，结合 Nacos、Gateway、Redis 和 Nginx 等组件，为业务提供强大支撑。 此项目涵盖资源、设备、运维、第三方应用、业务、播出控制和系统管理等多个核心功能模块，全面满足了设备管理、素材 运营、节目播出等业务需求，实现了设备全生命周期的数字化管理和业务流程的自动化流转。 技术架构选型与搭建主导采用 Spring Boot + Spring Cloud Alibaba 微服务架构，结合 Nacos 实现服务的注册与发现， Gateway 构建统一的 API 网关，确保系统的高可扩展性和灵活性。 引入 Redis 进行缓存优化，Nginx 实现负载均衡和反向代理，显著提升系统的响应速度和并发处理能力，使系统在高流量下的 响应时间缩短了 40%。 团队管理与协调组建并带领专业团队，制定详细的项目计划和开发规范，明确各成员的职责和任务，确保项目按计划顺利推 进。 组织定期的团队会议和技术分享会，及时解决开发过程中遇到的问题，提升团队整体技术水平和协作效率

易体系搭建：设计「家电以旧换新」全流程模块（旧机评估 - 补贴计算 - 订单核销），对接第三方估值 API，使换新订单转 化率提升 25%；开发「积分抵扣 + 礼品管理」系统，实现购买送积分（月均发放 50 万 + 积分）、积分兑换家电配件（兑换 率 30%），搭配「地址智能解析」（经纬度定位精度达 98%）优化配送体验，用户复购率提升 18%。 营销场景落地：主导「商城权益配置平台」开发，支持可视化配置优惠券、满减活动，年均支撑 50 + 场促销活动，活动期间 GMV 周均增长 40%；结合易企秀抽奖平台打造「周年庆抽奖活动」，通过新用户注册送抽奖次数、购买家电叠加抽奖机会， 带动活动期新客增长 35%，抽奖互动量超 10 万次。 O8ghAno202505141418 基础架构优化：构建「用户 - 产品 - 地址」三大中心：用户体系实现账户信息、订单、售后一站式管理；产品中心标准化家电 型号数据（覆盖 2000+SKU），支撑多品牌商品快速上架；地址中心集成高德地图 API，自动匹配城市归属与经纬度，配送地 址错误率降低 60%

负责七八个账户 上百个域名 的维护 每个月aws费用在7w刀左右的 从零开始规划整套项目的解决方案，包括网络划分以及 AWS 服务的选型2. 搭建：负责搭建所有所需的 AWS 资源，包括 VPC、EKS、ECR、RDS（Aurora）、Cloudfront、Route53，ACM、S3、Elasticache、Lambda、CloudWatch等等3. EKS 集群规划与创建：根据业务需求对 EC2 类型进行分析并选型；通过实现 Pod 与集群的自动扩缩容来降低成本；集成 Route 53 为 Ingress 资源自动创建 DNS 记录。 CI/CD 自动化：使用 Jenkins Pipeline 实现代码提交触发的自动化部署流程，确保 Kubernetes 上的应用程序实现完全自动化部署。

好的，我们来将这段关于企业内部绩效打分系统的介绍进行扩充，使其内容更丰满、逻辑更清晰，更能体现其专业性和重要性。 企业内部绩效管理与评估系统介绍 核心定位与目标 本系统是一套专为本企业量身打造的、结构化、多层级的绩效管理与评估工具。它旨在通过科学、公正、透明的评价机制，精准衡量各级员工的价值贡献，明确个人发展方向，并最终驱动组织整体战略目标的实现。 该系统的核心目标在于： 战略落地： 确保公司战略目标能够有效分解，并与各级员工的日常工作紧密关联。 公正评估： 建立一套基于岗位职责和价值贡献的标准化评分体系，最大限度地减少主观偏见。 激励发展： 识别高绩效员工，为其提供晋升与发展的依据；同时帮助待改进员工找到差距，并制定提升计划。 人才盘点： 为人力资源部提供精准的数据支持，用于人才梯队建设、薪酬调整、培训发展等关键决策。 评分架构与层级 本系统采用自上而下的级联评分模式，以确保管理层级的连贯性和评价的有效性： 高层领导为中层领导打分： 评分重点： 高层领导对中层领导的考核，更侧重于其团队管理能力、部门战略贡献、跨部门协作以及关键业务指标（KPIs）的达成情况。权重会向战略性、领导力及创新性等维度倾斜。 打分类型： 主要以目标达成评估（MBO/OKR）、管理行为评估（如360度评估的领导力部分）以及关键事件评估为主。 中层领导为基层员工打分： 评分重点： 中层领导对基层员工的考核，将更聚焦于其岗位职责的履行情况、工作任务的完成质量与效率、个人工作态度及团队协作精神。 打分类型： 评分将包含量化指标（如销售额、生产率）和非量化指标（如客户满意度、工作主动性）的组合。权重会根据不同岗位的核心要求（如技术岗、销售岗、行政岗）进行差异化设置。 评分标准与权重 为保证评估的针对性和公平性，系统内置了动态的、基于岗位的评分标准库。 差异化权重： 每个岗位的评分维度及其权重都经过精心设计。例如，研发岗位的“技术创新”权重会高于行政岗位的“流程执行”权重。所有权重标准均由人力资源部协同各业务部门共同制定，并定期回顾优化。 多元化打分类型： 绩效指标（KPIs）： 针对可量化的工作成果，进行客观数据评分。 能力素质模型： 评估员工在工作中展现的核心能力，如沟通能力、解决问题能力等。 工作态度与价值观： 考量员工的行为是否符合公司倡导的文化和价值观。 最终得分汇总与应用 所有层级的评分完成后，系统将自动进行数据汇总与加权计算，生成最终的绩效得分。 绩效核算： 人力资源部作为最终得分的汇总与核算部门，将负责： 数据审核： 确保评分流程的合规性和数据的准确性。 绩效排名与等级划分： 根据最终得分，将员工划分为不同的绩效等级（如“卓越”、“优秀”、“符合预期”、“需改进”等）。 生成报表： 输出多维度的绩效分析报表，供管理层决策参考。 结果应用： 绩效核算结果将直接应用于： 绩效薪酬： 作为年终奖金、季度奖金等浮动薪酬发放的核心依据。 晋升与调岗： 优秀绩效者将获得优先的晋升和职业发展机会。 培训与发展： 针对绩效结果中暴露的短板，制定个人化的培训发展计划（IDP）。 人员优化： 对于长期绩效不达标的员工，启动相应的绩效改进计划（PIP）或人员调整流程。 通过这套完善的闭环管理系统，我们致力于打造一个“人人为自己的绩效负责，管理者为团队的绩效负责”的良性工作生态，最终实现员工与公司的共同成长。

1. 提升QPS：app端请求配置，针对jvm的参数调整以及引擎数据结构的优化，减少遍历查找，提高响应RTS 2.多租戶：AOP的切面数据处理，保证数据的隔离性 3.接入Grafana，QPS/RTS的监控，及时反馈 4.Spring Cloud 1.x, Spring Cloud Alibaba 2.x，Redis（各种数据结构）Mybatis，Angular1.x/Jquery，都有涉略，并对阿里云的devops（云效构建）也有项目应用

项目描述：住房租赁系统以运营标准化、规范化和数据化为建设依据，实现PC端管理与移动端管理并存；实现资源在线、招租在线、交易在线、服务在线、财务在线，将门店、户型、房间、配套与各渠道各流程线上化作业，租金实现账单、收款、票据线上化；同时集成房源推广、身份认证、电子签名、在线支付、智能硬件等功能，依托微信小程序、企业微信服务端，为客户提供便捷温馨的服务体验，为系统运营者提供多维度PC报表、管家端数据中心的数字化呈现；实现全客户类型（个人、机构）、全业务流程的公寓长短租管理系统解决方案。住房租赁系统分为五端：管理端、管家端、租客端、企业客户端和大屏展示端，管理端支持客户管理、房源管理、智能设备管理、财务管理、服务管理等功能；管家端支持一线运营人员在手机上查看、标记公寓房源的状态，包括出租情况、维修情况、租客信息、租客合同，租客账单等；租客端为个人租客提供在线实名认证、签约、退租、续租、换房、投诉、报修、开票等服务功能等；企业端为企业租房客户设计的管理端，可以对企业信息、主合同、子合同、员工、账单和开票进行管理；大屏展示端为企业决策者提供管理决策依据。住房租赁系统后端采用SpringCloud微服务架构，前端采用vue、 elementUI、uView、uni-app技术框架。目前该产品已应用到两个商用项目。

MyFast-Admin 后端采用 FastAPI 框架开发，提供高性能、易于使用的 RESTful API 接口，支持前端各项功能的数据处理和业务逻辑。系统采用现代化的异步处理方式，保证高并发场景下的稳定性和响应速度。 核心特性 高性能框架：基于 FastAPI 和 Pydantic，提供极速的 API 响应 完整的权限系统：基于 RBAC 模型的权限控制 用户认证：使用 JWT 令牌的安全认证机制 ORM 支持：基于 SQLAlchemy 2.0 的数据库访问层 自动文档：集成 Swagger UI 和 ReDoc 的 API 文档 数据验证：严格的请求和响应数据验证 异步支持：支持异步数据库操作和请求处理 系统配置：灵活的系统参数和字典管理 日志管理：基于 loguru 的高效日志记录 定时任务：支持 APScheduler 的定时任务管理 国际化支持：多语言系统配置

【行业场景】 适用于互联网、电商、金融、SaaS等高可靠性要求的行业，解决回归测试效率低、测试报告不直观、异常定位困难等业务痛点，帮助客户减少70%回归测试时间。 【功能模块】 1、智能请求封装层： 支持动态参数注入、自动重试机制、智能断言（JSON Schema校验+正则匹配） 内置Token自动刷新、签名计算等常见业务逻辑封装 2、测试用例管理 YAML/Excel双驱动用例设计，支持参数化测试和依赖测试 失败用例自动重跑+截图对比（适合UI+接口混合场景） 3、可视化报告中心 Allure生成交互式报告，包含请求耗时热力图、失败原因聚类分析 历史版本对比功能，直观展示接口响应变化 4、日志追踪系统 结构化日志输出（JSON格式），支持ELK对接 关键操作埋点+异常堆栈自动捕获 【技术亮点】 1、 分层架构设计 环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 2、环境配置中心化（dev/test/prod一键切换） 3、性能优化 请求并发执行（pytest-xdist集成） 测试数据工厂模式，避免用例间数据污染 【商业价值】 1、相比Postman+Newman方案，测试执行效率提升3倍 2、自动化覆盖率可达80%+（适合中大型项目） 3、提供完整的接入文档和示例代码，技术团队可快速上手