




个人介绍
工作经历
2025-01-01 -至今腾讯高级前端工程师
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教育经历
2024-06-01 - 2025-01-01清华大学精准医学与公共健康硕士
⼈⼯智能 1. 熟悉Pandas Numpy 及 Matplotlib了 Seaborn 2. 了解Tensorflow 和 PyTorch
2020-09-01 - 2024-06-01长沙理工大学数据科学与大数据技术本科
⼤数据相关:熟练使⽤ Java Scala Python有 Linux 基础,熟悉Shell 操作,熟悉Hadoop 及相关组件Spark ETL 相关⼯具;可视化:熟悉Vue HTML CSS JavaScript 及常⽤组件库、了解React,熟悉MySQL了解Redis
技能
网页前后端分离,前端主要使用Vue及Vue的一些核心组件,后端则是搭建的基于node.js的express简易服务器,主要是用于与MySQL数据库进行交互,并展示学生前后端分离技术的掌握程度。其中,Vue的一个核心思想是组件化,而网络教务平台的功能有十分好的分组性质,比如课表查询、选课系统及教材管理等功能可以组合为“教学计划”板块,这种嵌套式的组件架构对于Vue来说比较好思想,并且借助 Vue router的嵌套路由功能,可以使页面板块、组件的展示更加流畅美观。此外,通过Vue router的路由守卫及cookie技术,可以实现用户未登录便自动跳转到登陆页面、本地记住登陆状态等功能,也可以在进入页面前,对用户权限、登陆状态等进行校验并处理。向后端获取数据使用的是axios,这是一个基于 promise的网络请求库,能够方便前后端交互,满足所需交互功能。

• 独⽴开发的前后端分离⾳乐平台提供个性⾳乐推服务 • 据电端交互式使⽤ Figma 进⾏了界⾯原型设计并使⽤ Vue 构建前端 • 为加开发进度使⽤ Node.js 开发后端 • 使⽤ MySQL 来存⾳乐信息、歌单信息等;使用 MongoDB 存离线推结果使⽤Redis 缓存⾳乐信息及时推结果 • 在 Kaggle 平台的 Spotify ⾳乐据集上使⽤ ALS 和 FP-Growth 算法进⾏离线推使⽤ Spark Streaming 现时推使⽤ Kafka 现⽇志采集及消息缓冲 • 使⽤ ElasticSearch 实现了全站内容搜索 • 使⽤ Docker 容器化管理各组件

此项目前端共搭建超20个Vue组件。项目主要由三个阶段组成,依次为数据采集、数据处理和数据可视化,其中数据处理阶段包括数据清洗模块、数据存储/迁移模块、MapReduce数据处理模块和Hive数据处理模块。本项目还使用Hive搭建数据仓库,并自定义了一些UDF以解决Hive SQL所提供的函数功能不足以满足业务需求的矛盾,最终实现了所有业务需求。
