基于DolphinPHP(ThinkPHP的二次开发框架).本项目主要用于管理好房网(www.haofang5.com)的楼盘信息。其中楼盘录入系统中用到了信息采集技术。利用正则匹配目标网页,抓取相关的楼盘信息,然后筛选掉重复信息录入到数据库中。在采集过程中也曾遇到过目标网址验证的问题,为了保持采集频率,后来采取三方类Snoopy来进行数据采集。
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面向全国食品药品检验研究院的实验室管理系统,包括从人事到财务到业务等全方面功能,主要功能为检验流程的管理,包括检品信息登记、检品受理、检品接受、任务指派、结果录入、校对、室主任审核、审核任务分配、业务科审核、业务科主任审核、签发报告书、打印报告书、报告书归档等一系列配套功能。
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uniapp+graceUI+腾讯IM+vuez 国内最大的投资人俱乐部,汇聚数千家PE/VC/券商/基金/会计师及律师事务所的16万用户 独立开发
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该项目使用了Layui前端UI框架,接入了天地图API,包含各种可视化大数据分析模块,优化排放口信息管理难度。将经纬坐标在地图上精确显示,排放口位置一目了然。
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uniapp+vuex+uview 小鹿本专注解决家庭教育问题、助力亲子关系重塑,让家庭生活更美好。小程序包含文章倾诉日记测试四大板块
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球员约球运动小程序,给热爱体育运动,但是缺少组局人数的群体提供,大家可在上面约球。项目用了uni-app开发,有小程序版,app版,全局统一设置页面变量,自己封装项目。利用生命周期进行页面操作,优化了页面卡顿问题
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针对商业地产行业经纪人的专业APP,包括房源、业务流程支持、运营内容、大数据(项目周边)等核心功能。 后端:微服务、全容器化集群 前端:React / React Native
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上海亚广展览服务有限公司,做的一套CRM客户管理系统。客户分配,客户等级,客户跟进,跟进提醒,客户展览数据,数据导入导出html+jquery+css3+ajax 。 整个项目业务逻辑流程梳理需求,建立项目文档,沟通协助出解决方案。 1、熟悉MySQL,有一定的数据结构设计能力以及SQL优化能力。 2、熟悉Redis、memcached等技术组件。 3、具有良好的代码习惯,代码结构清晰、命名规范、逻辑性强。 4、熟悉HTML、JS等基本前端技术。 5、熟练Linux系统使用,有系统运维经验。 1:主管整个项目进度,业务逻辑 2:梳理需求,跑通主流程 3:ui设计交互,接口对接 4:数据处理,各个魔筷功能处理
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公司内部自用erp开发,涉及硬件产品管控,进销存售后等,全程产品与流程梳理独立完成,参与开发周期评估与后台表设计,跨部门沟通进行功能梳理以及评估可行性
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上海磊嘉机电主营电梯维护属于物联网,在电梯运行动态中需要抓取数据,查看电梯监控进行售后管理。springboot+layui+redis+mysql 包含维修,保养,派工。 电梯是一直在运作中,一旦有损坏容易发生事故,动态抓取精准数据,一旦有任何问题报错迅速响应。 1:整个项目流程业务逻辑 2:调整修改,维护物联网 3:协调沟通解决方案,跟踪协助 4:接口对接,售后管理
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构建符合W3C的web主页,适应多种浏览器的页面尺寸,构建语义化的html页面 使用jquery,bootstrap以及css实现web主页的动态效果 跟UX/UIteam合作还原设计稿 做前端性能的优化,包括JS防阻塞,图片懒加载,使用flex布局,减少浏览器的重排操作,使用事件委托以及使用localstorage缓存等
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1.简历面向对象的组建写法 2.实现状态数据中心 3.实现视图 表单及传参的绑定 4.实现复杂的业务逻辑 5.使用iframe引用金融页面接口 6.实现部分组件定制需求
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银行软件不良资产管理的开发和维护工作,基于vue2+ElementUi+axios和Echarts进行开发,实现页面多种动态效果,配合后端接口实现前后端交互, 使用非对称加密技术(RSA)完成对公司数据的安全传输 完成前端页面开发及效果实现,及各种组件以及插件的开发和维护并顺利测试上线
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1,这是几家旅行社联合做的一款旅游网 2,前端主要技术是emui Vue.js 3,后端比较特别的技术是 有用到lua脚本配合nignx做了首页高可用缓存 4,后端是基于doubble的ssm架构 数据库mysql
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1,基于苹果手机端的app 2,主要业务是家具家电B2C商城 3,前端开发技术含量不大, 基本上都是tableview接数据显示数据
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2C项目,主要服务于老师和学生,功能主要是组卷,考试,生成报告 微服务架构,cloud全家桶 现在受众用户已经有3万+,得到各界校长学生老师的好评
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项目概述:该项目主要职责是根据房子的一些属性来预测其房价,先对数据进行前期处理,提取有效特征,之后分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost 对房价进行了预测; 项目职责: 1.利用 pandas 读取数据,检视源数据,将测试和训练数据进行合并,减少数据前期处理步骤; 2.数据前期处理:对房屋价格采用对数方法进行平滑处理、对属性特征进行 one-hot 编码和利用平均值来处理缺失值; 3.将数据分成训练和测试集,采用交叉验证方法,分别利用岭回归、随机森林和 XGBoost 来建立模型; 4.取均方误差作为损失函数,利用网格搜索,调整超参数,选出最好的 alpha 值; 5.根据测试数据表现,选择最优模型,最后发现 XGBoost 对房价预测效果最好
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cloud-operators是有IBM开发的提供将IBM云平台上的服务或功能封装为kubernetes上的资源的operator.
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service binding operator是有redhat(红帽)和IBM合作开发的能够提供将kubernetes平台的上的用户应用与相关的云服务进行绑定的组件。
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CloudFoundry 是开源的 Platform-as-service 平台。app-autoscaler 是 CloudFoundry 社区用于提供对 用户应用基于运行数据和定制计划的自动化伸缩功能的项目。项目启动与 2016 年 3 月,由来自 IBM,SAP 和富士通的成员共同开发和维护。
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