kingmesh
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个人介绍

我是计算机专业的在校生,目前处于大三阶段,热爱编程和技术探索,正在通过不断学习来提升自己的专业能力,也希望通过兼职来积累实践经验。

在技术栈方面,我熟悉Python、Java和JavaScript,拥有一定的Web开发和数据分析基础。具体来说,我掌握了前端框架如Vue.js,能够构建响应式网页,并具备使用Node.js进行后端开发的能力。此外,我对数据库管理有一定了解,熟悉MySQL和MongoDB的基本操作,并能够在项目中灵活应用这些工具。

我可以提供的服务主要包括Web全栈开发、数据分析和小程序开发。我能够根据需求构建功能性网站,处理前后端的交互,并优化用户体验。我也可以运用Python的数据分析库(如Pandas、NumPy等)进行数据清洗、分析和可视化。此外,我可以承接一些代码维护和简单的项目优化任务,以保证项目的正常运行和性能提升。

工作经历

  • 2022-09-01 -至今江西农业大学学生

    在学校期间,我积极参与了多项与编程和项目开发相关的活动,包括软件初级实训,数学建模大赛,蓝桥杯,数学建模竞赛等,积累了不少宝贵的实践经验。

教育经历

  • 2022-01-01 - 2024-01-01江西农业大学计算机科学与技术本科

    我的课程体系涵盖了计算机的基础知识和前沿技术,涉及数据结构、操作系统、数据库原理、计算机网络等基础课程,也包括机器学习、人工智能和Web开发等前沿方向的选修课。在学习过程中,我不仅打下了坚实的编程基础,也掌握了系统的项目开发流程。

技能

Mongo
Maven
HDFS
Oracle
Django
Hadoop
SQL Server
MySQL
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作品

项目背景 为深入学习和掌握大数据技术,在实训项目中,我参与了Hadoop分布式环境的搭建与数据处理。通过该项目,我系统学习了Hadoop生态系统的核心组件,完成了分布式文件系统的配置,并结合实际案例进行数据处理操作。 项目架构 该项目基于Apache Hadoop生态系统,搭建了一个HDFS(Hadoop分布式文件系统)集群,并利用MapReduce进行数据处理,具体配置如下: • 分布式文件系统:HDFS作为主要的数据存储系统,支持高吞吐量的数据访问,适合处理大规模数据。 • 数据处理:采用MapReduce模型编写分布式数据处理程序,支持大数据集的并行处理。 • 资源管理与调度:使用YARN(Yet Another Resource Negotiator)进行资源管理,调度并监控计算资源。 • 环境搭建:在Linux环境下进行Hadoop集群的安装与配置,包含多台服务器节点的配置和管理。 核心功能与实现 1. HDFS集群搭建: • 在三台服务器上搭建了分布式HDFS集群,配置一个NameNode和多个DataNode,以实现可靠的数据存储与冗余。 • 配置HDFS的复制因子,确保数据的高可用性和容错能力。 • 通过HDFS命令行工具(如hdfs dfs)进行文件上传、下载和存储结构管理。 2. MapReduce数据处理: • 基于MapReduce编写分布式数据处理程序,将数据划分为小块并分发到多个节点进行并行处理。 • 处理实际案例中的大规模数据集(如日志数据、交易记录等),编写Mapper和Reducer实现数据清洗、统计和汇总分析。 • 配置YARN调度作业,监控任务执行状态,确保处理效率和资源利用率。 3. 实际案例分析: • 日志分析案例:基于系统日志数据,通过MapReduce实现了日志的清洗与统计。分析了日志中的错误率、访问频次等,为系统性能优化提供数据支持。 • 交易记录统计:通过HDFS存储大规模交易数据,并利用MapReduce统计每个用户的消费频次、金额分布等,辅助实现精准营销。 4. 性能优化: • 针对大数据量下的处理性能,优化了MapReduce任务的分片与任务分配,使其在集群中负载均衡。 • 调整了YARN的调度策略,避免资源瓶颈,并在数据清洗时减少数据的冗余读写。 主要职责 在该实训项目中,我负责以下具体工作: • 集群搭建与配置:在Linux系统上搭建HDFS和YARN环境,配置主从节点通信,完成HDFS和YARN的基础安装和优化。 • MapReduce开发:根据实际案例需求,编写了若干MapReduce程序用于分布式数据处理,完成日志分析与交易记录的统计工作。 • 资源调优:调整HDFS和YARN的配置,优化数据存储与作业调度策略,提升集群的计算效率。 • 数据监控与问题排查:通过Hadoop的日志监控系统,及时发现和解决任务执行中的异常,保障数据处理流程的顺利进行。 项目成果 • 高效的数据处理流程:成功搭建并运行了Hadoop集群,处理大规模数据时,系统表现出较高的吞吐量和处理效率。 • 实战经验积累:通过实际案例的处理,熟悉了HDFS和MapReduce的核心操作,具备了初步的大数据项目实战能力。 • 数据分析支持:完成了日志分析与交易记录统计,为实际业务场景中的数据分析提供了有效支持。

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2024-11-06 18:23

个人技术博客平台 项目背景 为了展示自己的技术能力、记录学习心得和分享开发经验,我搭建了一个个人技术博客平台。该博客基于Hexo静态网站生成器,并结合阿里云、GitHub和Vercel,实现了从内容撰写到网站部署、再到访问优化的全流程自动化和高效运作。 技术架构 该博客采用的技术栈和服务包括: • Hexo:用于生成静态页面,支持Markdown格式,简洁高效,适合技术博客。 • GitHub:作为博客源码的托管平台,提供版本控制并便于公开展示。 • 阿里云:用于存储图片等多媒体文件,以保证文件的稳定性和访问速度。 • Fluid主题:Hexo社区中一个响应式主题,简洁美观,支持自定义,适合移动端和PC端的浏览体验。 • Vercel:用于网站的自动化部署与托管,提供CI/CD支持,实现代码推送后的自动更新。 核心功能和实现 1. 内容管理: • Markdown书写:使用Markdown进行内容创作,方便快捷,并支持代码高亮、数学公式和各种排版。 • 分类与标签:对文章按主题分类和标签进行管理,便于用户快速浏览和搜索。 2. 自动化部署与更新: • 通过将GitHub仓库与Vercel集成,每当博客内容有更新时,代码推送至GitHub后,Vercel会自动触发部署,将最新内容展示在线上。 • Hexo的构建与Vercel部署相结合,保证了内容发布的实时性。 3. 多媒体优化: • 将图片等多媒体资源托管至阿里云,确保内容加载时的稳定性和速度,避免过多依赖第三方图床。 • 通过Lazy Load懒加载优化图片加载速度,提升页面的用户体验。 4. 个性化主题与布局: • 基于Fluid主题进行了定制,包括配色、字体、头部和底部的布局等。 • 添加了常用社交媒体的分享按钮,增加用户互动性。 • 为每篇文章提供目录导航,帮助用户快速定位内容。 5. SEO优化: • 在Hexo配置文件中设置SEO友好的标题、描述和关键词,增强搜索引擎收录效果。 • 设置站点地图(sitemap.xml)和RSS订阅,便于搜索引擎抓取和读者订阅。 6. 分析与跟踪: • 集成了Google Analytics和百度统计,用于跟踪博客的访问情况,了解访客来源和热门内容。 • 根据分析数据调整内容和优化策略,提升博客的影响力和读者体验。 主要职责 在项目开发和维护过程中,我负责以下工作: • 搭建与配置Hexo:完成Hexo的初始化配置,选择并定制Fluid主题,优化整体视觉效果。 • 部署与自动化配置:通过Vercel实现GitHub仓库的自动化部署,并配置阿里云对象存储,用于存放媒体文件。 • SEO和性能优化:优化博客的SEO配置,包括关键词和元标签;配置Lazy Load和图片压缩等功能,提升页面加载速度。 • 内容更新与维护:定期更新技术文章,监控网站流量数据,改进内容和交互体验。 项目成果 • 提升技术展示平台:博客成为一个稳定的技术展示平台,累计撰写文章超过[文章数量]篇,涵盖了前端、后端、数据分析等多个主题。 • 访客数据:通过分析访客数据,逐渐吸引了许多同行和学习者的关注,提高了博客的曝光度和访问量。 • 个人成长:博客搭建过程中不断探索和学习前端、部署、SEO优化等知识,提升了个人的技术能力和项目实践经验。

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2024-11-06 18:09

该项目是一款智能数据分析与预测平台,面向金融领域或零售行业,帮助企业自动化分析大量数据、生成可视化报表,并进行趋势预测。 该平台基于微服务架构,以Python为主要语言,使用FastAPI框架构建后端API服务,数据处理和机器学习模块采用Python的数据科学库与机器学习框架。前端使用React.js构建交互界面,支持数据上传、分析结果展示、趋势预测可视化等功能。系统设计支持多数据源接入(如数据库、CSV文件和API数据流)。 • 后端:FastAPI + Celery(用于异步任务处理) + Redis(任务队列缓存) • 机器学习:Pandas、NumPy、Scikit-Learn、TensorFlow/PyTorch • 数据库:PostgreSQL(存储用户和数据信息)、Elasticsearch(用于全文检索和快速查询) • 前端:React.js + D3.js(数据可视化) • 云服务:AWS或阿里云,支持弹性计算 • 容器化与部署:Docker + Kubernetes,实现微服务的灵活部署与扩展 该平台面向中小企业的数据分析需求,支持将大规模交易数据、用户行为数据等导入平台,通过自动化的数据清洗、特征工程、数据分析以及预测建模,帮助企业了解当前业务趋势并对未来进行预测。系统支持定期生成分析报告,并提供趋势图、热点图等可视化工具供用户查看。 • 数据导入:用户可上传CSV、Excel等格式的数据文件,或连接API导入数据。 • 数据分析:对历史数据进行清洗、汇总,生成关键指标,如销售量、用户增长率等。 • 预测模型:基于用户需求自动选择合适的机器学习算法,对未来一段时间的销售或客户增长进行预测。 • 自动化报告生成:定期生成数据分析报告,包含关键业务指标的可视化、预测结果和建议。 功能结构 • 数据管理: • 数据导入:支持文件上传及API数据流接入,系统自动完成数据清洗。 • 数据清洗:自动化缺失值处理、数据归一化、异常值检测等。 • 数据存储:将用户上传的数据存储在PostgreSQL数据库中,以便随时调用。 • 数据分析: • 基础分析:生成描述性统计数据,如均值、中位数、趋势变化。 • 关键指标提取:基于预设规则或用户自定义条件提取核心业务指标。 • 预测模块: • 模型选择:基于数据特征自动选择合适的预测模型(如ARIMA、LSTM、随机森林等)。 • 模型训练:使用历史数据训练预测模型,支持多种时间序列与分类/回归模型。 • 结果展示:展示预测结果,包括未来销售趋势、用户增长等。 • 报告与可视化: • 可视化图表:提供多种图表(折线图、柱状图、热力图等),便于分析结果展示。 • 自动报告生成:按设定周期生成PDF或网页格式的分析报告,内容包括数据分析结果、模型预测结果及优化建议。 主要职责 在该项目中,我主要负责以下几个方面: • 机器学习模型的选择与优化:负责预测模块的设计,使用Python的Scikit-Learn、TensorFlow等库实现数据处理和预测模型训练。根据不同数据类型(如时间序列或分类数据)自动选择并训练合适的算法,并对模型进行超参数调优,以提升预测准确度。 • 数据清洗与特征工程:编写Python脚本实现自动化数据清洗与特征工程处理,确保数据质量和模型效果。 • 数据分析与报告生成:设计了自动化的数据分析管道,能够生成核心业务指标,并编写Python代码实现自动报告生成。 • 异步任务与API设计:利用FastAPI与Celery构建异步任务处理系统,确保大规模数据分析任务的高效处理。同时,设计RESTful API供前端调用,实现数据上传、分析和预测请求的接口对接。 5. 成果 该项目在模拟环境下得到了积极反馈,具有以下成果: • 高效的数据处理:系统支持处理上百万条数据记录,导入与分析时间控制在合理范围内。 • 预测准确性:基于历史数据的模型预测准确度平均在85%以上,较好地满足了业务需求。 • 报告生成与可视化:生成的自动化报告提供了清晰的分析和预测结果,使用户能够快速了解业务现状与发展趋势。 • 用户使用反馈:在测试中,用户反馈该系统帮助他们节省了数据分析的时间,提高了决策效率,并能够预测潜在的业务增长点。

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2024-11-06 18:05
更新于: 11-06 浏览: 43