根据客户要求抓取客户想要的信息中标结果公告字段要采购方式、项目名称、品目名称、中标供应商、主要中标内容、中标金额、采购日期、采购人信息、代理机构信息，分析网页，向服务器发送请求，获得数据，解析数据，保存数据

该项目是用Python + chromedriver 爬取 阿里巴巴商家信息，并利用钉钉的工商大数据分析后导入到企业内部管理系统； 用户可以根据自己感兴趣的关键字搜索商户信息，将采集到的数据通过内部系统工作流分派给业务员跟进 技术难点： 1、阿里巴巴登录滑动验证码 2、阿里巴巴反爬机制 3、元素异步检索，防止页面未加载完成 该项目是我独立完成

本项目为前后端分离网站，后端采用node.js编写，前端使用vue进行页面开发，通过第三方请求库axios发送请求，使用elementui框架，统一界面美观度

1. 项目主要有首页浏览、商品列表、加入购物车、登录、下单购买创建订单、支付等主要功能 
2. 负责主要流程的页面开发、接口对接，打包上线

涉及的题型：单选、多选、判断、填空、问答、拖拽、组合，矩阵（矩阵单选、矩 阵多选、矩阵填空），多任务，表格，阅读理解、英文选义、组合拼写 功能点：试题的创建、修改、更新版本，查询；试卷的创建、修改、更新版本；做 题，判分（支持所有题型），查看解析，错题练习； JVM 调优，性能调优：慢查询优化、分库分表。 终端类型：管理端、应用端（PC、H5、移动） 四个子项目：三个生产者，一个消费者；QTI 标准题库服务提供80+服务、中间库 服务提供50+服务、用户服务提供30+服务，消费者提供100+个对外接口 我是项目经理及后端开发， 确定技术架构(Ansible + Docker + K8s + SpringCloud+Springboot 2.1 + dubbo 2.6 + mybatis 3. 5.6 + mysql 5.7 + redis 3.2 + Sharding-JDBC + kafka + vue + react) 开发复杂功能及简单功能的示例，如服务拆分，单选，矩阵，表格，判分，分库分表。 难点： 题型多，且会增加新题型，工厂模式+策略模式； 判分算法复杂：策略模式

1.头部分类导航:根据、学段、学科、版本、教材、资源类型 进行分类导航。 2.教材目录：根据教育局发布最新教程编辑，做到与时俱进，提供更准确的信息展示。 3.资源展示：为教案、ppt课件、教学视频、图片。

一个简化司机获取订单的平台，在此项目中，我主要负责请求库的封装，组件的封装，以及将产品给到的ui，以静态页面的方式实现，后续则是前后端的联调工作

1. 项目主要有首页浏览、商品列表、加入购物车、登录、下单购买创建订单、支付等主要功能 
2. 负责主要流程的页面开发、接口对接，打包上线

使用Freemaker模板引擎实现代码生成（如：Entity、EntityDTO、JSProxy ...) 本地化代码规范检查（如：Controller、AppService、DomainService、Entity、Dao ...） 为Lombok扩展方法提供智能提示

1. 项目主要功能有商品分类、浏览列表、商品详情、登录、购物车、点击购买、创建订单、支付等主要功能
 2. 负责主要流程的页面开发、接口对接、最终上线 具体请微信搜索DR求婚钻戒小程序浏览

本次数据仓库的数据源取自阿里天池的“Supermarket Sales”数据集,该数据集是某超市的历史销售数据之一，已在3个不同的分支机构记录了3个月的数据。数据仓库的构建模式采用自底向上的模式，先对整体数据进行分析，进行逻辑模型设计，最后划分出日期、时间、地区、产品类型、顾客类型、性别、支付方式、购物体验度等8个维度，采用的是雪花模型。数据发掘的数据源取自电子商务数据集，对其进行了聚类、关联分析、决策树、朴素贝叶斯等操作，对挖掘结果进行了相关分析。

通过对泰坦尼克号的幸存者预测，进行一次项目实战，在项目的完成过程中，通过自己的思考和查阅资料，进行行数据预处理，对数据的异常值、缺失值等情况进行处理，使自己对机器学习算法的整个应用过程有了更加清晰地认识，也使自己进一步熟悉了seaborn、matpliotlib等可视化库的相关操作，进一步加深自身对BP神经网络算法的理解，丰富了自身的知识体系，也是对自身的一个很好反省。

后端开发 数据接口开发 监测点物种批次上传管理 对接微软物种识别任务 服务框架为tornado，数据库postgresql，使用celery异步+定时任务 前端开发 使用vue框架 用户、团队、合作方、监测点、位点、拍摄时段、媒体库等管理界面开发 物种批次上传流程开发 物种识别、审核、关联、查看、归档等流程开发 档案库管理开发

该项目主要包含信息广场(首页)、发布功能和我的发布页面 本人主要复制发布功能包含查看商品详情页、发布页面和修改页面，使用到技术如下： 后台（Java） 1. spring Boot：Java后台应用的搭建和开发。 2. 数据库：使用PostgreSQL数据库存储商品信息等。 3. RESTful API：使用RESTful风格的API设计，定义前端与后台之间的数据交互接口。 4. 图片上传处理：实现图片上传和存储，并提供图片的访问接口。 前端（Vue） 1. Vue.js：用于构建用户界面的JavaScript框架。 2. Vant：Vant是基于Vue.js的移动端UI组件库，用于构建app界面。 3. Vue Router：用于管理app的路由。 4. Vuex：用于实现集中式状态管理，存储商品信息和页面状态。 5. Axios：用于发送HTTP请求，与后台进行数据交互。 6. ES6+：使用最新的JavaScript语法和特性。 7. CSS预处理器：如SCSS或Less，用于编写可维护和可扩展的样式代码。 8. 移动端适配：使用rem、flex等技术，保证页面在不同移动设备上的

该项目以下功能模块：创建问卷、编辑问卷、保存问卷、问卷组件、问卷配置、问卷审核、问卷发布、问卷分享、问卷回收、问卷统计、角色与权限管理、App端问卷应答与查询。 本人主要负责问卷组件包含单选题组件、多选题组件、填空题组件和矩阵多选组件，其中涉及到以下技术 Vue.js：用于构建用户界面的JavaScript框架。 Vue Router：用于管理应用程序的路由。 Vuex：用于实现集中式状态管理。 Axios：用于发送HTTP请求，与后端进行数据交互。 Ant Design Vue：提供了一套丰富的PC端组件库，用于构建用户界面。 Webpack：用于构建和打包前端资源。 CSS 预处理器：如SCSS或Less，用于编写可维护和可扩展的样式代码。 ES6+：使用最新的JavaScript语法和特性。 ESLint：用于代码规范检查，保持代码质量一致性。 Vue Devtools：用于调试Vue应用程序的浏览器插件。

该项目主要是灵活易用的应用搭建平台，改平台启用了多租户，更有利于不同租户的数据安全和隔离 能让用户更好的体验一个平台多种业务场景的实现。 个人职责： 1、考勤管理：打卡、补卡、外勤、考勤统计、考勤规则 2、流程管理：流程分类、流程模型、部署管理 3、办公管理：用车管理、我发起的、我处理的、印章 4、AI 智能：会员商品、会员提现、收支明细、会员订单、会员注册列表、收益明细 5、CRM :线索管理、顾客管理、公海管理、标签管理 6、营销管理：渠道商品、秒杀商品、渠道设置、秒杀设置、品牌留资小程序

SCM供应链智能决策管理系统：该项目主要对供应链需求计划及库存优化以持续赋能业务实现商家在 物流作业过程中的大量运筹与决策的智能化，以及运输，存储，装卸等环节的一体化管理，从而提高供 应链 KP 的各项指标。 平台支撑供应链计划端到端降本增效，全面提升需求计划、库存计划、补货计划、主生产计划、履约计 划、仓储管理、收益管理、外勤计划等环节的数智化决策能力。 算法团队基于人工智能算法的需求预测引擎，结合企业内外部数据，提取数据内在关联性，组合定制 高维数据特征，灵活支持促销预测、新品预测等多种场景，量身定制每类模型，实现遗盖线上/线下、 日/周/月、SKU /品类/品牌、门店/城市/大区/省份等多层级的需求预测。 个人职责： 1、库存事务管理：ASN 库存事务单据，LBX 库存事务单据，负责这两个事务单据的流程流转等 负责对接上层 pms 系统之间接口的交互，和下游 wms 系统之间接口的交互例如： 2、SCM 创建了补货 计划通知 pms 系统。 3、SCM 创建了预约入库单据通知 pms 系统， 4、PMS 系统创建 SCM 的补货计划等 5、渠道库存管理：渠道

1.项目分为两大部分 App前端和Web后端,App前端又包含以下功能，新员工首次登录、新员工信息录入、申请进度和新员工报到 2.本人主要负责App前端部分的开发，分别用到以下技术 Vue.js：用于构建用户界面的JavaScript框架。 Vue Router：管理应用程序的路由。 Vuex：实现集中式状态管理。 Axios：用于发送HTTP请求，获取后台数据。 RESTful API：与Java后台进行通信的API设计风格。 JSON：常用的数据格式，在前后端数据交互中使用。 Java后台技术：SpringBoot框架，用于构建后台应用、处理请求和业务逻辑。

硬件部分模块及功能描述； 1.温湿度传感器：用于实时感知大棚内温湿度数值并发出信号。 2.控制器：通过数字或模拟控制信号向灌溉装置、通风设备等发出命令以调整温湿度等参数来达到理想的作物生长目标。 3.数据采集器：收集上述各种环境因素的数据，通过物联网协议与互联网连接，将各种数据传输到云端。 4.电脑：通过网络连接云端，可通过人机界面（HMI）监测各种数据、控制设备等。 软件部分功能描述。 1.控制算法：根据现场环境温湿度等数据，判断适合的灌溉设备、通风方案等，并将结果传输给控制器，以调整通风、灌溉等参数。 2.数据处理算法：在线预测分析未来的温湿度、光照、土壤状况变化趋势，辅助用户经验和行为分析，进一步优化管理方式。 3.相应控制策略：包括通风、灌溉等方案的算法，并与用户需求相结合，定制化设计相应的大棚作物生长管理方案。

利用与嵌入式系统相配合的ADC模块和温度传感器，测量环境温度。利用了树莓派电路板、温度传感器、ADC转换模块、面包板、跳线、软排线等等