项目采用前后端分离的架构模式，前端基于若依框架开发，提高开发效率。后端基于 springBoot 框架开发， 集成 SpringSecurity 进行权限认证，数据库选择 MySQL，并使用了 mybatis 作为持久层框架。整合了 redis 提 高用户体验。使用 IPFS 进行分布式文件存储，同时将采集数据记录到区块链，固化保管。 本人主要完成大文件分片上传、大视频边缓存边播放提高视频响应速度、ip 地址过滤、业务数据条件联表分 页查询，业务的逻辑接口开发，对业务的主要接口进行性能测试，并对部分接口进行优化，缓存数据库数据，并 利用定时任务定时查询数据库的数据，避免缓存不一致，有效提高接口响应速度。 项目主要解决了企业反窃电工作难以实现的问题。能够帮助企业推行和实施标准化作业，对反窃查作业取证 资料固化保管，强化反窃查检查作业工单全过程追溯管控。通过反窃电监控系统对线下作业进行管控措施，提高 反窃电工作质量和效率。

这是一个CRM客户关系管理系统 包括了用户的登录注册，用户的角色以及权限管理，商品的出入库管理，订单的销售管理，图片上传，文件上传，文件下载功能。 整个项目的后端系统为本人独自开发完成。 包含了图片的上传，文件的上传，文件的下载，用户的角色以及身份对应不同的权限。

期货机器学习策略简要说明： 1、图一是我期货机器学习策略实盘以来的绩效表现，4个月20%多收益。 2、品种：依旧选择了相对活跃的30多个期货主力品种 3、策略：在期货多因子的基础上，辅助机器学习算法。

金融数据爬虫简要说明： 1、数据目标：国内期货交易所会员持仓数据排名 2、数据包含：品种每日持仓会员单位信息、成交量、成交量变化、持多单数量、持多单量变化、持空单数量以及持空单量变化等信息

期货CTA策略简要说明： 1、品种选择：棕榈油 2、时间范围：2020/1 - 2022/6 3、平台：基于底层c++的python平台 4、有需求可以索要完整绩效报告

系统简要说明： 1、1-3图是因子分析，4图是绩效评估 2、商品选择范围。商品中活跃的30多个品种 3、时间范围。近3年的日线交易数据。 4、因子主要类型。因子主要是量价因子。

1.教职工管理模块，实现线上管理 2.学生管理模块，家长可在用户系统登录查询学生成绩及在校行为 3.教学用具及器材仓库管理系统 4.vue elementUI uniapp

该游戏为Laya+Unity开发，主推微信与抖音等小游戏平台。包含了武器系统、战斗系统，以及周边的一些排行系统等。

该游戏所有功能皆为本人从0到1开发，包含武器系统、坐骑系统、关卡系统。这是一款类似跑酷的游戏，主要发行在微信、抖音等小游戏平台，每隔几关会切换不一样的场景，也会遇到Boss等特殊挑战。

管理Kafka和ES的中间件平台，提供Kafka和ES集群的指标采集、监控图标、告警、集群逻辑划分、应用权限，类似滴滴的KnowStreaming项目

项目为二次重构，但功能玩法完全修改，只是保留了模型，所有功能都为本人添加。这是一款闯关的泡泡龙游戏，也有对战模式(AI仿真)，有着各种炫酷的技能，消除方法，还能切换解锁不同的角色。

项目：零售行业从0到1的数据仓库建设 主题包括但不限于：销售、库存、财务、人事、物流、质检、商品、云仓、供应链等各种场景 1. 负责数据平台搭建设计工作(离线和实时)、数据资产的生产、建模、管理、应用及监控体系的建设 2. 参与数据指标体系和经营分析模型的建设 3. 报表（帆软）和BI开发（观远）

大型集团企业ERP 项目，由众多子系统集成,系统有六大主要功能模块：分别是协同管理、基础数据、财务管理、业务管理、工具和系统设置，财务模块：总账管理、出纳管理、应收管理、应付管理、报表管理、薪资管理、固定资产、合并报表，业务模块：销售管理、信用管理、采购管理、内部交易、库存管理和存货核算。 所有模板都有参与，重点是协同管理、基础数据、财务管理、业务管理

爬取网站视屏，图片，基金网，股票数据，淘宝天猫抖音商品，聊天记录等等 需求详聊 1. 采集任意网站数据 2. 采集高德地图数据

1、我负责构思整个程序的功能框架，设计并编写程序代码 2、点餐系统分点餐页面和账单页面两个区域，点餐页面有加减的变化，账单页面也会跟着对应的价格而变化，当账单页面清空 账单或取消账单后，点餐页面的相对应的数量也着变化 3、基于6818开发板开发该项目，运用了C语言、数据结构的链表等实现软件基本功能，而且熟用LVGL的组件

1、主要功能是实现各学校统一缴费（通过统一支付平台）。 2、负责需求分析、产品分析、数据库设计等。 3、主要难点是显示跟统一支付平台对接。

智慧能源管理平台采用B/S架构进行开发，向上、向下采用HTTP/HTTPS通讯协议进行数据交互。交互界面采用Vue框架，HTML5+CSS3编程语言，以适应新版本浏览器及多端（PC端、移动端）展示。 智能分析集群基于AI智能算法，通过对大量视频、图片样本进行深度学习，创建分析模型，随使用周期的延长，模型分析正确率不断提高。模型采用易拓展方式，可根据现场需求，定制训练。软件适用于Windows、Linux双平台，可根据现场接入视频数量，分别采用边缘计算盒子或服务器搭建系统。

项目简介：针对顾客评价进行评价维度和观点抽取，以及细粒度的情感分析。 1. 项目分为四个部分： ① 数据准备：收集数据（API+爬虫）、数据ETL、确定标签的结构和层级、对数据进行标注（专业标注工具+培训后的标注员） ② 模型训练：使用预训练模型微调训练数据 ③ 模型精度：训练数据100W +，标签维度为180维 +，模型精度0.9以上 ④ 模型部署：将分类模型部署到生产环境（PC和移动端） 2. 项目价值：通过顾客评价提取产品的改善点，并可视化类别占比。持续监控相关指标，提升顾客满意度从70%到90%；提供产品改善建议到研发部，研发部处理后做标记处理，形成闭环，2022年第四季度，商品质量同比改善115%。 3. 我的角色：项目负责人+ 算法工程师

Windows服务程序 负责接收前端视频设备回馈的JSON报警信息，通过Modbus TCP通信，与下位机设备联动。 设备工作下，有警报输出时，发出报警并急停设备，防止人身事故的发生

千学直播系统 千学直播主要负责前端开发，包括web和android原生 主要功能如下 1 白板功能，可以显示word，ppt等，做画笔标注等等 2 1 对 1 实时互动，自己编译webrtc，改动源码实现加密直播一对一实时互动 3 直播推流，rtmpt，实现1对万人的直播 4 直播美颜，滤镜特效 5 聊天，动态表情，表情特效功能 6 抢红包功能 7 双师直播，实现多个主播