项目名称：某某企业微信scrm系统 项目介绍：基于企业微信的开源 SCRM 系统，是企业私域流量管理与营销的综合解决方案。不仅集成了企微强大的后台管理及基础的客户管理功能，而且提供了多种渠道、多个方式连接微信客户。并通过客情维系、聊天增强等灵活高效的客户运营模块，让客户与企业之间建立强链接，从而进一步通过多元化的营销工具，帮助企业提高客户运营效率，强化营销能力，拓展盈利空间。 责任描述： 整个系统分为以下模块： 运营中心 ：客户、客群、会话等全功能数据报表，数据一目了然； 引流获客 ：活码、群活码、公海、客服等多渠道引流，实现精准获客； 客户中心 ：助力企业搭建私域流量池，高效运营客户； 客群中心 ：客群运营场景全覆盖； 内容中心 ：搭建企业自有内容库，多类型素材一键调用； 企业风控 ：会话合规存档，敏感内容全局风控； 企业管理 ：组

项目名称：某某评分系统 项目介绍：根据一系列预设的标准或指标，对目标对象进行评分，以得出其相对表现或质量的评价。 责任描述：项目模块分为系统管理、系统监控、系统工具、日志管理、指标管理、结果管理、评分流程管理

基于RuoYi-vue + Flowable 6.x 的工作流管理平台 ~ 不定时同步RuoYi-Vue至最新版本。 前端采用Vue、Element UI。 后端采用Spring Boot、Spring Security、Redis & Jwt。 权限认证使用Jwt，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.

本项目展示一个志愿者协会平常的活动展示、志愿者的登录注册加入团体等 责任描述： 负责整个项目的框架及开发， 使用Vue-cil快速搭建开发； 整体遵循Vue的组件开发思想，不同的页面可以复用公用组件； 使用Vue Router实现路由切换，使用全局事件总线实现组件之间的通信； 使用代理请求的地址，处理数据；使用封装axios进行前后端交； 使用Node.js开发，使用Koa快速搭建后台

类似新氧类项目 该项目包含了两个部分，社区+电商 主要技术难点有： 长富文本显示 复杂的UI交互逻辑 支付逻辑 优惠券逻辑以及购物车逻辑

实现相机的常用功能，滤镜，图片编辑等， 实现相机的常用功能，滤镜，图片编辑等， 实现相机的常用功能，滤镜，图片编辑等， 实现相机的常用功能，滤镜，图片编辑等，

为张家口各区县在行政审批局提供审批服务，生成营业执照，卫生许可证，食品经营许可证等。以及补办营业执照，卫生许可证，食品经营许可证等等。

使用flutter，实现了一个原生app具有的几乎所有常用功能。支持安卓端以及iOS端 集成了以下功能： firebase crash, remote notification, 平台插件, 各种移动端常用组件，包括但不限于 轮播图，大图查看器，视频播放器，日期/时间选择器等等

采用投建运维的方式，建设“1+1+N”的数字化校园体系，即一数据平台、一资产中心、N应用场景的数智校园，旨在通过大数据技术的应用，提高高校的管理效率和教学质量，推动高校数字化转型。

医疗服务系统是一个开放的系统 ，具有适应各种政策、技术、业务发展的能力 ，遵循信息标准化的软件系统都可以接 入到平台 ，并通过平台实现数据集成和应用集成 ，降低了业务系 统间的高耦合性。通过建设医院信息平台 ，将原先分布在各业务系统 中的信息交换整合到医院 信息平台 ，实现医院各个科室之间、医院之间信息的互联互通 ，大限度地方便病人就医、方便 医院一线医 护人员工作、方便各类管理人员分析决策。

该系统是为智能物流行业而服务的一套信息化系统 ，在互联网的基础上运行 ，为用户提供更快、更好的服务 ，该平台分为后台管理服务和App端服务；公司基于该平台已上线多套App服务。通过该平台系统司机可以进行身份认证、资质 审核、疫情期间的防疫信息登记、安全考试、预约排队、进出场付费、进出场通知（极光推送）、送货确认等一整套厂区、厂外流程；在疫情防范下， 大大保证了厂区司机的安全及节省了司机时间，同时保证了公司业务的规范性。

项目描述：知识管理系统是一项关键性项目，为我们的集团内部提供了一个强大的平台，以便共享、学习和管理宝贵的知识资源。该系统包含多个关键子模块，如知识管理、标签管理和安全管理，这些子模块协同工作，确保我们的知识库保持有序和安全。团队成员可以通过多种方式，如上传、下载或查看，与白皮书、PPT、视频和图片等知识资源互动，从而促进了内部的学习和信息共享文化。知识管理系统不仅提高了集团的效率，还有助于迅速响应市场变化和技术创新，从而在竞争激烈的行业中取得竞争优势。通过这一系统，我们能够更好地管理和利用集团内部的知识资产，为员工提供持续学习和专业发展的机会，从而实现持续创新和成长。 涉及技术：TypeScript、Vue3、Vue-router、Pinia、Axios、Tailwind CSS、Element-plus、Sass等 个人职责： 负责整个管理系统的前端架构的搭建，设计了高效的代码结构和模块划分，提高了开发效率和可维护性。 采用 TypeScript + Vue3 + Vite + Tailwind CSS 搭建开发了知识管理系统。 基于 Vue-router 以及后台数据设计 RB

项目描述：科学城（广州）信息科技集团有限公司的官网系统是一项综合性项目，旨在为科学城集团提供一个全面展示其多领域领先技术和创新成就的官方网站。该系统包含多个关键子系统，如3D首页、3D智慧园区、3D城市通信管网、3D自动驾驶与车路协同、3D大数据运营中心、3D智慧物联、3D智算中心、智慧城市、工业互联网、大数据运营和网络安全等。这些子系统不仅展示了集团的多领域实力，还提供了访问者与集团互动的机会。项目要求前端开发团队合作紧密，以确保网站的视觉吸引力、用户体验和性能。通过这一官网系统，科学城集团得以展示其在创新科技领域的领先地位，并为客户和合作伙伴提供有关其各个子领域的详细信息和服务。 涉及技术：TypeScript、Vue3、Vue-router、Pinia、Axios、Mitt、Three.js、Element-plus、Sass等 个人职责： 负责参与项目架构的搭建，设计了项目 TypeScript 开发规范，提高了开发效率和可维护性。 参与并设计了利用 Three.js 开发3D核心模块，包括3D首页、3D智慧园区等3D子系统。 采用 Element-plus ui框架设计开

项目描述：埔聘小程序是黄埔区广州开发区为各类人才和企业、科研机构等产学研用人单位搭建的优质高效、安心便捷的招才引智平台，助推国际人才自由港建设，助力打造粤港澳大湾区高水平人才高地。项目包括走进黄埔、招才引智、简历投递、岗位推荐、政策推荐、交流咨询等模块。 涉及技术：uni-app、Vue.js、Vue-router、Vuex、Axios、Vant-ui、Sass等 个人职责： 负责整个小程序前端架构的搭建，设计了高效的代码结构和模块划分，提高了开发效率和可维护性。 采用 vue生态 + uni-app 搭建了埔聘小程序。 基于 Vant 开发了适配设计风格的 表单ui组件，其中包含基础组件和专为业务场景设计的定制组件。 设计并开发了核心模块，如人才招聘首页和岗位推荐、政策推荐等，并沉淀了相关文档。 持续学习和分享，积极推进公司内部小程序框架的升级工作，规范了团队的编码风格，提高了项目开发效率；

本作品是一款基于STM32微控制器的推箱子游戏，主控为STM32H743，可以在正点原子H7的开发板上直接运行使用，游戏的主要目标是通过控制角色移动，将箱子推到指定位置，以完成关卡。游戏采用了经典的推箱子游戏规则，简单易上手，有在上面添加了一些自己的功能。 推箱子主要逻辑路径：APP\BOXER\boxer.c boxer.h 1.采用了freertos架构，使游戏运行，背景音乐播放，触屏捕捉分线程获取。 2.角色移动控制：通过触摸按键实现角色上下左右移动，同时判断是否能够推动箱子。 3.设计了30个不同难度的关卡，每个关卡都有唯一的解法，增加了游戏的趣味性和挑战性。 4.设有静音按钮，可同时操作背景音和操作音音量大小。 5.有重新开始关卡，回到上一步（最多支持保存255步操作），回到选关界面UI按钮。 6.有自己写的UI函数，控制多个屏幕在不同界面的UI按钮。 7.有自己写的logprint，通过log分级快速定位开发过程出现的bug。 8.V2.0新增加了自动通关功能，可以通过保存已过关数据后重新演示使用。 9.V2.1新增加了“菜就多练功能”，箱子会自动往目标点移动实现通关。【

某互联网贷款平台需要在用户初次申请时，通过一系列操作去判断是否给与通过，通过得话，给与多少额度，从而控制平台得风险。 我这边负责风控模型得搭建及相关策略得配合，与功能段开发者合力共同建立一套高可用，可持续，不断更新迭代的系统

某城市轨道交通指挥部门，每日实时跟踪路网客流分布变化规律，并针对突发事件、异常客流进行调控，限流以保障乘客的出行体验，避免过多人群滞留地铁站导致的安全隐患，从而导致踩踏、过于拥挤导致楼扶梯故障等问题。同时也技术点： 基于数仓历史数据对未来时间段内全路网车站的分时客流预测；对于机器学习模型，添加因素特征，如：天气、季节、星期、日期等，以每日小时级客流量作为一个分时序列，利用统计学的异常检测及修复，对于输入数据进行预处理，研发出一套基于因素相似度的的模型，取topN相似日期的加权平均作为预测日的分时序列预测结果，能够路网全部车站平均精度达到92.85%；对于深度学习模型，构建一套内嵌因素特征的神经网络模型，能够达到接近的精度，目前正在优化阶段。

用户下单到前置仓后，系统会拉拉取当前前置仓需要调度的订单，在线骑手、分拣员数据，依托于智能调度4.0算法，合理的将订单分配给合适的骑手，尽可能有效的提升配送/分拣效率。 技术点： 之前的区域调度策略，限制一个骑手一趟只能带一个区域的订单，在高压下，骑手送不过来；原有的旧策略是基于贪心策略，容易陷入局部最优；基于此开发了V4策略，根据当前站点压力情况，允许骑手一趟带不同区域（强相关区域）的订单，初始方案使用贪心，然后使用大领域搜索优化，搜索过程会考虑当前分配方案的用户等待时长、超时时长、配送时长、聚单距离、区域关联度等因素，提供效率优先/用户体验优先模式供前置仓选择，从而得到一个全局更优的分配方案。

压力平衡项目要解决的问题是某前置仓全局压力的衡量与监控，当前置仓运力与用户需求出现异常不匹配时，及时有效的使用调控手段(订单量限制)来平衡需求与供给。压力系数是门店供需平衡的数值体现.压力系数越大说明门店配送压力越紧张，根据不同的压力情况给出站点最为有效的调控手段来保证用户履约质量与人力的平衡。 技术点： 该项目分为三部分，首先是底层背单量模型，根据历史21天骑手跑动趟次数据构建LR模型，滑动预估骑手每趟不同背单量情况下的背单能力得到预估超时率，每日凌晨计算更新骑手当天的最大背单量数据。其次是压力的计算，确定时间窗口内的未完成订单量，压力系数 = 前置仓未完成订单量/骑手背单能力之和。最后是调控策略，根据压力系数判断当前门店压力高低，继而计算未来时间片内能承载的最大单量，实时更新，实现前置仓智能调控/限单。我这边主要负责的是第一、第二部分。

买菜app用户侧下单页面，需要根据下单地址所在前置仓的人力状况（分拣侧/配送侧）、站点压力、订单距离站点距离、天气等实时状况准确给出订单预计送达时间，线上版本采用xgboost,后迁移至deepfm部署，最终时间由模型预测T0 + T-Buffer+Gap决定。 我这边完成了算法架构得设计，方案落地以及线上部署维护等。