1.平台的优势 玩在指尖上的知识产权生态平台 自助查询，注册，全程去纸化 材料齐全，1分钟到达国家局 全程短信、微信、邮件同步提醒 去中心化SAAS系统+时间戳 商标监控，网页维权取证 2.平台服务 项目孵化，马德里体系，商标许可备案，商标转让，商标注册，知识产权质押，知识产权交易，质量体系认定，版权保护，商标驳回复审，科技成果转化 ，许可证服务， 高新企业认定，专利服务，国际商标注册 3.商标服务流程 登陆注册，实名认证 填写商标申请信息 确认信息提交审核并付款 国内商标注册、商标续展、商标变更、驳回复审等各类商标服务，更有国际商标注册、版权登记、专利申请、商标监控更多新玩法，各种知识产权服务。 7.商标交易及质押 商标交易线上公证是为了方便商标交易卖家的一项便捷线上服务商标卖家无需再在当地公证处进行预约排队，也无需进行复杂的纸质材料提交，平台商标交易线上公证，不用排队预约，流程颠覆级优化，做到足不出户，一键提交，省事高效。

后台主要功能生成卡片信息以及管理查阅订阅信息，小程序用于扫描订阅生成卡片信息。 主要技术栈 vue2+ element+vant+uniapp+axios+postcss

招生管理 CRM可将各种渠道获得的潜在学员信息导入到系统中，通过对线索源、获取时间、聊天记录的整合，实现高效的学员线索统一管理和分配。可为CRM系统支持自动线索分配和人工线索分配，支持审批流和自动编号。可以利用线索进行商机立项的管理，审查过滤掉无效的线索，终将潜在学员线索转换为客户、联系人和商机给销售人员进行跟进。 提升学员管理效率 CRM建立规范完整的学员档案库，分类定制服务，轻松挖掘跟进潜在学员，智能设置，自动提醒，及时了解学习状态。 课程管理 课程信息、课程信息记录上课时间、开设班级、课程老师、课时数、课程价格等内容，机构可以实现对相关的修改、增设、删除等操作，并与排课功能结合，可灵活制定各种组合形式。 数据分析 CRM通过报表和统计报表功能制定严格的数据共享规则，实现总部和分部之间数据沟通无障碍。

藏品app是一款专门提供给大家的数字产品的收藏交易平台。随着科技的进步，时代在发展，实体的收藏品已经不能够满足大家的需求了。很多用户已经开始了数字产品的收藏了。而这款软件就可以帮助大家提供一个收藏和分享交易的场所。在这款软件中，每一件收藏品都有着独一无二的产品序列号，每一件都不可替代，大家可以在这里展开一场线上的艺术收藏之旅。不仅能够在这里保存收藏自己的作品，分享出去，让大家一起欣赏，而且还能够安全交流、交易。软件中汇集了邮票字画、飞船皮肤等多种藏品，更是有着超多独特的产品等待你的发掘和收藏起来。本次小编给大家带来的就是鲸探app官方版，如果对数字产品感兴趣的用户可以来本站下载体验一下吧，升值发财的机会就有可能在这里哦，快来看看吧。

物联网项目, 涉及人脸识别, 电子标签, 摄像头等硬件, 无法线上部署 后台演示地址: http://1.15.227.123:8088/tasklist admin 123.abc 案例描述 车辆认证  智能主机发出押款车到达语音提示，提醒网点管理人员押款车已到达, 并在显示屏上联动显示出押运车辆实时视频，并同步弹出随车押运人员照片及人员档案信息。 押运人员身份验证和人脸抓拍 押钞车到位后，押运人员到联动门处的智能押运分机上进行指纹身份验证，系统自动将验证的押运人员信息和抓拍面部照片显示在智能押运主机显示屏上.便于管理人员进行比对押款 人员的原始存储照片与实时抓拍的面部照片。 营业专员身份认证  当押运车辆、押运人员、款箱认证完成时，银行营业专员需要进行指纹身份认证确定此次交接成功，智能押运主机上显示营业专员照片进行确定，且语音播报：“营业专 员 xxx 认证成功”。 排班管理  中心金库能每天编排押钞排班表，选择对应的“押钞车、押钞人员、网点、押钞时间，款箱信息”并下发交接任务到网点智能押运主机上。

技术架构： 基于 Spring MVC +Spring+Mybatis框架，前端框架为 Kendo UI，数据库为 orcale、redis。 工作职责： 主要在该项目中负责税务模块的功能操作，该模块有纳税申报、进销项差异模块、组织 结构树等一些子模块，以及修改项目一期遗漏存在的一些问题。 ps:项目图片均为网上查找，并非真实项目图（做项目谁会拍图保存啊....）

项目分为5个大模块，从不同维度去展示数据，对比数据，以可视化的形式呈现，能够更加直观的看出历年的成果以及存在的一些问题，最终得到用户的认可。 系统主要技术栈 vue2 + axios+ webpack+elementUi + echarts

考试后台网址：http://ylexam.pro.aisisoft.com.cn 当传统形式的考核越来越不受现代人喜爱时，线上考核以一种独特的考核形式正在为越来越多的人所接受。线上考核小程序正是线上考核的主力军。作为一款在线考核小程序，它拥有以下功能。 海量题库：相比于认为搜索题源，线上答题的一大优势在于，互联网端巨大的题目储汇量省去了人为查找题库的时间和资源，同时也能让受考核者在手机端随时随地了解考核内容，备考更简洁，更高效。 还原考场：线上答题虽然减去了现实考试中紧张的氛围，但其本质上依旧是考试，所以在某些方面，依旧大力度还原考试原貌。比如考试计时功能，严格规定考试的开始和截止时间，晚进场时间等。并在程序内附有退出程序即退出考试功能。此类功能使得线上考试具有与线下考试一样的约束力，使得考试成绩真实有效。 重考功能：相比于线下考试一次失败就要等代下一次统一考试的到来，线上考试小程序给与受试者在成绩不理想的情况下重新线上考试的机会。受试者若是在本次线上考试中取得的成绩无法满足自身的预期，可以省去等待统一考试的时间，在任意时间重新进行线上考试。 自我测试+

技术架构： 基于 HAP 框架，前端框架为 Kendo UI，数据库为 orcale、redis。 工作职责： 本项目为二期开发项目，前期负责修复遗留的代码问题以及供应商功能开发与修改，供 应商功能主要用于查看对应的供应商信息，以及对供应商数据进行的增删改查、导入、导出、 复制及流程等通用操作。中期负责 PC 端、*端 Echarts 的报表开发。后期负责检验单功 能的问题修复及新功能开发，以及质量预警功能开发，该功能主要用于筛选出不合格数据进 行预警处理的操作。 ps:项目图片均为网上查找，并非真实项目图（做项目谁会拍图保存啊....）

springboot，MySQL，mybatis，jwt，swagger2接口文档，前后端分离token认证，用户模块，文件管理模块，权限身份认证模块，为前端vue项目提供相关服务接口

1.输出功能测试用例；，进行功能测试； 2.jmeter接口测试； 3.python脚本接口测试； 4.可使用fiddler抓包； 5.黑盒测试、白盒测试； 6.app、小程序、web均可； 7.做过UE设计，对产品有深刻理解。

技术架构： 基于微服务框架，前端框架为 element ui，数据库为 postgreSQL、redis 工作职责： 在该项目主要负责全检工站外观检验模块功能，该模块主要用于查看工厂对应工站下的 检验产品数据，以及对检验产品数据的增删改查通用操作，途中对另外功能模块的 BUG 进 行修复完善，并对该模块功能进行相关的优化，以及编写通用异常报错信息方法。 ps:项目图片均为网上查找，并非真实项目图（做项目谁会拍图保存啊....）

采用模块 requests json re csv requests 获取数据 json 转换某些格式 re 获取格式中的内容 csv 来保存需要的数据 难点 json数据获取

项目分为订单系统，支付系统，后台运营系统以及工厂系统。其中我主要负责的是整个项目的重构。由单体项目拆分为微服务项目。过程中，比较麻烦的是，所有配置文件的整理与归类、模块的拆分，模块边界的界定以及新老系统的兼容运行。其中模块的拆分，主要是通过各个模块流量监控，以及业务的分离来实现的。

IOT平台，分为iot-init , iot-service , iot-properties,iot-pass，socket-server等模块。其实现了物联网中设备的初始化，注册，登录，以及设备和服务器的通讯，上报心跳等等功能。其中比较困难的地方在于设备与服务器保持链接，需要保证设备链接的服务器IP不会经常漂移，同时，在服务器宕机后需要及时将设备路由到其他的服务器。

项目简介：BSS 3.0按照业务聚合特征构建各能力中心，包括CPCP配置能力中心、客户能力中心、受理能力中心、采预能力中心、批价能力中心、策略能力中心、账务能力中心和客户查询能力中心，统一接口中心，营销资源中心等多个中心服务。 技术栈：系统采用微服务分布式架构，使用dubbo进行服务调用，中心单体程序使用springboot，缓存使用redis，数据库使用mycat中间件和mysql做分库分表。 工作描述：江西省内和电信集团数据接口交互，统一接口功能设计、开发、联调测试，受理中心功能设计、开发、联调测试。

项目分为订单模块，支付模块，商品模块，仓储物流系统。其中我负责订单模块的开发和维护。其中解决了分布式事务的问题，订单重复消费的问题，超卖问题等。其中，订单重复问题使用幂等的方式解决，分布式事务通过业务中捕获一场手动回滚，以及本地消息表的方式去解决。

1、例如全运会，带团队负责容器部署研究，从docker-k8s-rancher技术栈攻关，使的全运会相关的赛事系统、天气系统、交通系统等落地部署运行在我们的PAAS平台，并提供之间的接口对接、运维日志、展示大屏、统计等达到统一管理，协调调度。 2、比如租房系统实现租户、业主、平台保洁等点对点线上沟通、签约、支付等流程。

（1）主要研究方向为多智能体强化学习 （2）熟悉单智能体强化学习，完成过强化学习结合NLP实体和关系联合抽取项目；熟悉常见框架如Actor-Critic （3）熟悉多智能体常见算法，MADDPG，MAPPO，熟悉常见问题解决方法，环境非平稳，维度爆炸，奖励稀疏 （4）熟悉多智能体零和博弈算法，如蒙特卡洛树搜索等

（1）熟悉自然语言处理各种模型 （2）完成过各类常见任务：命名实体识别，关系抽取，文本分类，情感分析，知识图谱，问答系统 （3）完成过知识图谱的毕设，问答系统毕设，裁判文书情感分析毕设，实体和关系联合抽取的研究生毕设等。