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个人介绍

阅读过 spring 的源码,对 spring 内部原理有一定的认识 熟悉 springmvc mybatis jsp和 servlet git 熟悉 BIO 和NIO 和AIO,netty的基本运用 熟悉 redis 以及了解防止缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩缓存策略,以及集群搭建 熟悉 spring boot 以及其配置原理 熟悉 mysql 数据库 能够根据需求写 sql,以及性能的优化,了解 mysql 在并发的情况下如何保证数据的一致性 熟悉 java 多线程的运用 熟悉 spring cloud 及其相关组件 熟悉 kafka,elasticsearch中间件,spark,Hadoop,scala,hive,clickhouse大数据相关组件 熟悉 zookeeper 并且了解 zk 实现的分布式锁以及 数据同步和选举机制 了解 docker,html,css,js,vue 能够使用python,大模型知识问答方面的架构

工作经历

  • 2022-01-01 -至今亚信java

    作为Java后端程序员,我主要负责公司业务系统的后端开发与维护。日常工作中,我使用Spring Boot等框架搭建高效稳定的后端架构,处理数据库设计与优化,确保数据交互的高效性与安全性。同时,我积极参与需求分析,与团队紧密协作,按时交付高质量代码,为前端提供稳定接口,保障系统流畅运行,助力公司业务发展。

  • 2019-09-01 -2021-03-01扬州呱呱叫科技有限公司java

    负责公司核心业务系统后端开发与维护,使用Java语言及Spring Boot、MyBatis等主流框架,完成模块设计、编码实现和接口开发。参与需求分析,优化系统性能,保障数据安全。与前端、测试团队紧密协作,确保项目按时上线。同时,处理日常线上问题,保障系统稳定运行,为公司业务发展提供技术支撑。

教育经历

  • 2017-09-01 - 2019-06-01金陵科技学院计算机软件与理论本科已认证

    上学期间过了英语四级和计算机二级,表现良好。

技能

Kafka
Nginx
NoSQL
SpringMVC
Spring
Mybatis
SpringCloud
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作品
河北无线移网

河北无线移网通过规则识别质差小区,然后通过日期和小区enci,查询到小区的质差tab,包括覆盖合理性分析, 参数问题, 功能开关问题, 告警问题,规划问题, 领区问题,切换问题,质差覆盖专项分析, 本人完成弱覆盖,上行弱覆盖模块; 还有钉钉推送机器人,配置地市数据,每周推送各个质差的方案数据到对应的钉钉群中。

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2025-02-19 11:13
刮刮叫运营管理平台

我独立完成小程序活动弹出框、主体权限、菜单结构管理,邀请商户,以及协助完成了保险报价的模块,活动弹出框后台 通过 modelAndView 跳转页面,新增活动或者富文本,活动包括了打包、拼团、商圈,默认是关闭,当开启时,小程序端通过 spring boot 书写接口以供小程序调用,用户通过扫描二维码关注,这是会有一个 unionId,通过 unionid 判断是否为同一个用户,另外通过一张状态表,记录当前是否已经弹过;主体权限:只有平台能够设置,总共分三级菜单通过 t_menu 表进行新增和修改,选择对应的角色,勾选菜单将相应的关系存入到 t_role_menu表中;然后通过菜单结构管理模块运用 jstree 构建菜单结构模型,并且可以支持拖拽调换位置。后 台 每 个 商 户 登 录 通 过 shiro 可 以 获 取 到 当 前 商 户 的 merchantId , 然 后 获 取 bese_merchant 表中的所有商户的 merchantId,利用 bootstrap 列表选择 相应的商户,然后利用 hibernate 将当前商户 id 和选取的商户 id 存入到 base_invite_company 表中,默认是待审核状态,这样登录对应的商户审核,审核通过则当前的商户的公众号 就会显示邀请商户的商品;保险模块根据车牌号/车架号调取第三方接口查询车辆信息和上年的保险信息,并且通过@service 将这个应用注册到 zookeeper 上,然后 api 端通过 rpc 调用此功能。

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2025-02-19 11:00
河北家宽

本人是这项目的核心开发,完成核心功能。在O域投资下降、其他老牌厂家竞争激烈的情况下,积极与各省 PSO及公司PRD协同,经历近10个月的不懈努力,击败了诺西、科大等一众O域老牌竞争对手,最终完成网络感知大屏、家宽感知作战视图、评价体系、质差感知派单、质差应用分析、网络作战视图、人员画像7大板块,共415 项功能的交付。面对河北每天10亿以上的数据量,在河北资源池资源紧张的情况下。通过优化算法、提升系统架构、引入分布式计算等技术手段,成功地提高了数据处理效率,确保了数据的准确性和完整性。;运用千问大模型agent,配合 vannal框架实现智能取数,首先将ck的DDL建表语句录入到milvus向量库,编写agent的action方法让大模型能够根据问题自动识别对应得问题对应的sql,然后调用action方法返回各项指标数据,最终将数据结果列表的方式呈现,还有对应的sql也呈现出来, 客户通过观察sql判断输出是否正确, 如果不正确,也可以通过提交自己的sql进行训练得到自己想要的结果。

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2025-02-19 10:58
更新于: 3天前 浏览: 6