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3天前在线
高级技术专家
杭州全职 · 1000/日 · 21750/月信用正常
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个人介绍
个人擅长：
擅长能源领域针对能源管理， 物联平台的定制开发，拥有对接楼宇照明，空调，热水锅炉，电梯，摄像头，大型制冷机组，vrv，工业除湿机，空压系统，天然气锅炉等物联场景的接入经验，以及对应的物联网平台的定制开发。拥有多年的前后端全栈开发经验，特别是在能源领域提供各种基于物联网平台的能源管理平台的开发服务。
本人提供的服务：
1. 专注于能源行业各种设备物联场景的定制开发和运维，擅长针对现场各种物联设备的多种协议解析，包含并不限于rs485/232, 江森bacnetip协议以及西门子 s7-1200等协议等，提供高性能，高稳定性，超大规模数据量的物联设备的并发的物联网平台定制开发服务。
2. 精通市场多种物联网平台的定制化开发，包括 dc3, dgiot, jetlinks,thingsboard,iot-lita多种开源物联网平台， 可以根据企业个性化需求定制物联网平台的服务
3. 熟悉工商业常见能源相关设备的物联，包括：楼宇照明、空调、热水锅炉、电梯、摄像头、大型制冷机组（风冷机组与水冷机组）、VRV、工业除湿机、空压机系统、天然气蒸汽锅炉等。
4. 熟悉新能源相关设备物联，包括光伏、风电、地热、储能设备、充电桩、换电站等。
提供基于物联网平台的能源管理业务平台的开发服务：
1. 擅长基于物联平台的能源管理平台开发服务，基于react/spring boot 全栈的开发
2. 擅长提供能行业高并发大数据量的能源领域的企业级应用开发
3. 擅长提供满足客户定制化需要的大屏级组态图服务
擅长能源领域针对能源管理， 物联平台的定制开发，拥有对接楼宇照明，空调，热水锅炉，电梯，摄像头，大型制冷机组，vrv，工业除湿机，空压系统，天然气锅炉等物联场景的接入经验，以及对应的物联网平台的定制开发。拥有多年的前后端全栈开发经验，特别是在能源领域提供各种基于物联网平台的能源管理平台的开发服务。
本人提供的服务：
1. 专注于能源行业各种设备物联场景的定制开发和运维，擅长针对现场各种物联设备的多种协议解析，包含并不限于rs485/232, 江森bacnetip协议以及西门子 s7-1200等协议等，提供高性能，高稳定性，超大规模数据量的物联设备的并发的物联网平台定制开发服务。
2. 精通市场多种物联网平台的定制化开发，包括 dc3, dgiot, jetlinks,thingsboard,iot-lita多种开源物联网平台， 可以根据企业个性化需求定制物联网平台的服务
3. 熟悉工商业常见能源相关设备的物联，包括：楼宇照明、空调、热水锅炉、电梯、摄像头、大型制冷机组（风冷机组与水冷机组）、VRV、工业除湿机、空压机系统、天然气蒸汽锅炉等。
4. 熟悉新能源相关设备物联，包括光伏、风电、地热、储能设备、充电桩、换电站等。
提供基于物联网平台的能源管理业务平台的开发服务：
1. 擅长基于物联平台的能源管理平台开发服务，基于react/spring boot 全栈的开发
2. 擅长提供能行业高并发大数据量的能源领域的企业级应用开发
3. 擅长提供满足客户定制化需要的大屏级组态图服务
工作经历
2008-12-01 -2022-12-01阿里巴巴高级技术专家
2005年参加工作，一直从事java领域的开发，2008年底加入淘宝，负责公司核心业务的开发和带领大型团队的开发任务，具备丰富的大型系统开发经验和拥有高访问量大并发的系统研发经验， 2020年12月离职加入一家大型能源民企，负责整个研发团队，对能源领域的物联网平台具备丰富的经验，同时对各种设备协议的解析与对接有丰富的经验。
教育经历
2003-09-01 - 2005-07-01重庆理工大学计算机科学与技术专科
在大学学习计算机信息专业，熟练掌握计算机基础知识与计算机编程技能，包括 java/javasdript/react 全栈技术
技能
作品
该系统为某液晶厂天然气蒸汽锅炉提供物联网平台， 基于 Thingsboard 物联网平台定制开发，把燃气锅炉相关的所有物联设备接入实现可视化监控，对其rsu-485协议对接到物联网平台。
02025-04-17 15:13
该系统是为某大型附属医院提供对其暖通系统的所有暖通设备进行物联平台定制化服务，包括针对其基于西门子PLC S7-1200协议解析对接服务，提供基于 Thingsboard 的物联网平台定制开发服务，对接其包括制冷主机，冷却泵，冷冻泵，开发阀，冷却塔，以及门诊楼的温度传感器等设备的连接，实现对医院的暖通设备进行可视化的远程监控功能。
02025-04-17 12:08
AI系统分为模型和推理两部分，模型是基于已经训练好的水冷系统各设备的仿真模型，在客户真实生产环境中，再通过边缘网关/服务器，收集水冷系统中各设备的运行数据及外界环境信息，进行微调以便完全匹配客户设备的现状；而模型推理部分则不断收集外界影响因素，输入到仿真模型中，推理出当前最佳的运行参数值组合，再通过边缘网关/服务器下发给各设备去执行。此过程不断循环，循环的间隔时间则是可以动态设定的，以数据中心冷量需求的变化频率为依据。
02025-04-17 11:43
