1.本项目是为青岛市企业托管中心职工内部开发的后台管理系统,主要功能模块有职工信息、党员信息、人员保障、政务服务、资产监管等；可以帮助内部员工快速了解部门所下辖的人员、职工和公司等。 2.本项目在实施过程中我负责了人员保障、资产监管、安全生产等50%的模块；在后期维护时由我一人进行整个后台管理的维护。 3.在展示地图时无法根据查询条件展示相应的点位信息，后来我通过查阅高德开放平台的api成功解决该问题

该项目实现jira&tapd两个不同平台上的缺陷信息及时同步，包括详细描述、附件以及评论信息等，以及自动按流程流转给对应票管人。 因两个平台在不同网络环境，且不可vpn访问，是通过sqlite实现数据存储和转移。 最麻烦的位置是，因缺陷中字符类型过多，在sqlite中执行update或insert时需要将字符转义。

内容： 该项目主要用于同策实时 bi 的一些数据统计和展现 1.fllink 流式框架系统架构、应用架构搭建、maven 分层和多环境部署 2.flink 流式框架集成 nacos、kafka、kudu、redis、elk ,实现多环境部署 3.基于 flinkcdc+flink+kafka 实现 mysql binlog 推送至 kafka 4.基于 fllinksql 流式框架 kafka binlog 订阅、窗口聚合、checkpoint 机制实现排行榜 bi 统计 5.基于 flink 流式构架实现 bi 集团报表、回款报表业务宽表数据同步 6.基于 yarn 实现 flink 应用高可用部署 7.springboot+druid+myabtis+impala+kudu 系统架构、应用架构搭建、maven 分层和多环境部署 8.基于阿里云构建高可用、高性能、高并发流式平台 项目职责: 1.架构设计、技术选型、架构评审 2.基于yarn线上部署flink流式任务并接入prometheus监控 3.项目搭建、项目分层、核心代码编写、疑难问题排查解决 4.代码质量把控、code r

该项目是同策 saas 服务平台,包括多租户管理、原子功能/功能包/销售包、项目管理、团队管理、角色管理、权限管理。技术层面主要包括以下功能： 1.saas 多租户数据建模和架构设计 2.saas 数据库层性能优化，包括 mysql 索引优化、sql 调优 3.saas 应用层性能优化，包括分布式缓存 redis 、异步操作 4.saas web 层和服务器性能优化 5.saas 可配置化，包括数据、功能、界面、流程等 6.saas 可伸缩应用架构，包括分布式 session 、数据库垂直/水平切分 7.saas web 应用和中间件基于 docker+k8s容器化技术进行部署、编排、扩缩容、灰度发布 8. 基于阿里云构建高可用、高性能、高并发 saas 平台 项目职责: 1.架构设计、架构评审、技术选型 2.搭建 saas 底层架构平台, 3.提供分布式中间件(如 nacos,redis,rocketmq,gateway,oauth2,skywalking等) 4.应用架构搭建，包括项目搭建、项目分层、核心代码编写 5.代码质量把控、code review 业绩： 1.实现了sa

该项目是通过内部接口实现一建创建固定的周期性任务，提高创建效率，较少手动操作步骤。在实现过程中未遇到难点。

内容： dt老架构为单体模式，线上故障频发，稳定性很差，新架构进行了以下升级： 1.基于 springcloud gateway 实现网关 2.基于 oauth2+jwt 实现接口鉴权功能 3.基于 nacos 实现服务注册和资源配置 4.基于 redis 实现分布式缓存 5.基于 rocketmq 实现分布式消息 6.基于 skywalking 实现分布式链路追踪和告警 7.基于 filebeat+kakfa+es+kibana 实现 elk 8.基于 xxl-job 实现 job 分布式调度 9.基于阿里 seata 实现分布式事务 10.基于阿里 sentinel 实现接口限流/降级/熔断 11.基于 redisson 实现分布式锁 12. java 应用和中间件基于 docker+k8s容器化技术进行部署、编排、扩缩容、灰度发布 13.基于阿里云构建高可用、高性能、高并发微服务架构平台 项目职责: 1.架构设计、架构评审、技术选型 2.搭建公司底层架构平台 3.项目搭建、项目分层、核心代码编写 4.代码质量把控、code review 项目业绩: 1.架构从单体模式升级为高

1.SAAS平台成功搭建与PAAS平台数据服务接口调用打通，解决了智算中心资源可根据业务场景进行灵活调度问题，为后期资源充分使用提供了一条有效途径；同时也为人工智能算法产品提供了产品化的服务支撑基础，依托SAAS平台资源调用能力和灵活性满足不同用户定制化产品需求。 2.算法移植平台将开发完成的算法一站式移植到国产芯片MLU加速卡上，解决算法依赖国外高价GPU资源运行，极大的降低了算法推理和训练资源投入成本，同时为算法的推广提供了更有利条件。 3.通过web页面上传图片或视频，web服务再将数据发送到算法服务推理执行，最终将推理结果返回到前端，用户可直观看到算法展示效果。 4.web端结合SAAS平台的基础服务，提供算法任务训练、海量数据集存储管理、算法SDK打包下发服务、客户基本信息管理、训练机与训练数据绑定服务、硬件信息集成管理服务等功能。 5.数据集是算法训练核心信息之一，数据集的标注质量、标注效率和数据安全性尤为重要；在线标注也是产品完整化中重要的一环。我们结合实际应用场景制定对应的解决方案，自主研发一套在线标注工具，同时可满足数据标注质量、效率和数据安全。

商城包括管理平台，商家管理平台，商城，小程序。 除了一般商城拥有的功能外，为了适应客户的销售模式有一些特别需求改动。 本人在项目中作为项目负责人和主要开发人员，主要负责代码编写，客户对接，计划制定，进度把控等工作。

项目是一个工业机械设备采集数据及应用平台。 以前后端分离的方式进行开发。后端采用springboot框架前端采用vue。 平台主要有设备管理、物模型设计、大屏数据展示等功能。 本人作为技术经理，在项目中承担架构设计，产品设计，主要代码编写，项目管理等职责。

此系统为物联网app，手机通过蓝牙和NFC连接山地车灯，通过蓝牙配置车灯的相关配置信息，并且控制车灯的相关操作来实现车灯的智能化控制。

项目用spirngcloud微服务架构进行开发和部署。有web和app端。 属于企业内部作业管理系统。涉及设备、人员和工单等其他业务。 后端主要采用JAVA开发，前端则是使用vue.js以及uniapp框架。 本人在项目中作为项目负责人，参与架构搭建、核心代码开发和客户对接等工作。

商城系统支持微信公众号、H5、微信小程序、pc、APP等多端适配；打通多端用户数据，追踪新零售模式新趋势；打造集电商直播、分销、拼团、砍价、秒杀、抽奖等热门社交电商玩法，实现会员管理、数据统计、数据分析、精准营销的电子商务管理系统，构建全场景新零售社交电商解决方案。可满足企业新零售、批发、分销、B2C、O2O等各种业务需求。

一款付费抽取盲盒交友的小程序，可编译小程序、H5网站、app，包含功能有根据城市抽取盲盒，添加盲盒，发布日常动态，管理员审核盲盒等等，功能不多，后期可添加新功能，并免费更新。

功能介绍： 包括普通电商和社区电商 和地方银行合作，目标用户是银行客户，目标是做区域电商 支持多租户（银行），多店铺 商品来源可以是店铺自采，从第三方平台购买，为此我们对接了京东开普勒以及其他第三方平台，支持扩展更多来源 分为平台端，租户端，店铺端，买家端 包括商品，购物车，订单，支付，优惠券，积分，团购，秒杀，抽奖，结算等主要模块 技术： 后端：使用java，spring boot，spring cloud alibaba微服务框架，数据库使用mysql，orm框架用mybatis-plus，队列使用rabbitmq，缓存用redis，分布式事务用seata，分布式锁用redis 前端：pc端用elementUi，移动端用uniapp 我负责的部分： 购物车，订单，支付，优惠券，团购，秒杀，抽奖，结算等模块

工作时间调节精灵是电脑工作者的一个休息提醒软件。当长时间使用电脑伏案工作，身体超负荷，容易造成很多健康问题。为了健康使用电脑，避免长时间使用电脑造成难以挽回的身体损害，做到劳逸结合而编制此软件。目前的休息提醒软件大多存在两大缺点，一是休息周期固定，造成休息提醒往往不适合用户实际需要；二是缺乏强制功能，没法真正保证到用户的休息，或者强制功能缺乏灵活性，影响到用户需要的合理自由度。本软件创造性地利用新技术和新的设计，完全克服了这些缺点，真正做到贴近用户需求！使用的时候最好加入到Windows启动组里，这样每次开机都可以自动运行。

客户方使用用友U8ERP的版本没有移动端，针对客户的需求，开发了仓存管理模块的移动端，可以和用友U8无缝对接。

该系统用于检测汽车开关是否存在质量问题。主要用于汽车配件生产厂商。针对不同的汽车开关，如空调器开关、中控面板、方向盘开关等产品进行茶品检测，提高良品率。理论上该产品可以针对任何支持CAN\CANFD\IO信号的设备进行检测。

1.服务器端： 1.1 针对各客户端软件进行管理，设定客户端软件的传输路径，传输时间，针对用户进行管理 1.2 文件自动分类进行存储 2. 客户端 2.1根据服务器端的设置参数，将本地文件传输到服务器进行存储 2.2 传输完成之后，对文件大小进行校验 2.3 根据服务器端设置，删除本地文件 2.4 生成文件传输报告

参与过对大规模Java系统的性能优化工作，通过调优算法、数据库查询、缓存等手段，提高系统的响应速度和吞吐量。

整个项目分为：数据开发平台、资产管理平台、智能分析平台、数据建模平台 数据开发平台解决大数据平台多⽽繁琐的服务如数据导入/导出、Bi分析、大数据调度平台、Hue、Clover bi、数据分析结果推MQ，MQ消费数直接入大数据数仓等，要完成一个数据分析需求需要在多个系统间来回切换，权限太简单，使⽤太繁琐，每个表都需要单独授权，极大的影响了业务方使⽤和开发的效率。 资产管理平台提供资产管理，数据主题建设，元数据管理 智能分析平台提供核心数据报表分析 数据建模平台根据一定规则通过数仓分层构建