1.本项目是为 HJJ 研究院开发的一个综合平台，包括三个大模块，分别为：仿真平台、论证平台和推演平台。 2.在仿真平台中，分为三个模块，分别为 RMTS 指标计算、RMTS 分析评估和 RMTS 综合权衡，其中 RMTS 指标计算下有多个指标，其中包括任务可靠度、装备完好率、装备使用可用度等多个指标，此处我们单拿出任务可靠度来说明。在点击任务可靠度时，会向后台发起请求，该请求是查询 Redis 中是否存在该次指标计算的结果数据。有则取出返回给前端页面。如果没有，则返回一个空的 JSON 字符串。前台解析后，如果没有数据也就不展示指标图及指标表。在前台页面中选择好仿真编码、仿真次数等参数，点击仿真计算时，会向后台发送请求，后台接收各个参数，并将各个参数按照规则拼接。将拼接后的字符串作为 Redis 的 key， 查询 Redis 的 value，会得到所有装备的过程数据，该数据为哪个仿真编码下的第几次的仿真数据，该数据是以 Map 的格式存储，为了能够进行指标计算还需根据装备 id 进行过滤，才能得出某 个装备的各个时刻的过程数据，在将数据封装到自定义对象中。并对所需要的属性进行计算，得到的结果按照自定义的格式存放到 Redis 中，这样下次访问的时候可直接访问 Redis 中的结果数据，就不会在进行重复的计算。将结果按照前台需要的格式进行封装返回，前台就会展示指标图及指标表。

1.GaussMind文本机器人是通过程序将客户的问法通过NLP算法和后续一系列逻辑判断，回复一条或多条消息，完成多轮对话的功能。总体包括后台管理和聊天交互。 2.做的功能较多，下面只介绍其中两个：词条批量替换、机器人对话标签功能。 词条批量替换是将知识库中的问题、答案、相似问法进行批量的替换，在前端选中faq后，填写完成需要替换的文本和替换之后的文本会调后端的接口，接口创建一个定时任务存在MySQL数据库中。在批处理的代码中，会定时（使用@Scheduled注解）的查询该表，查询出对应的任务状态，进行处理。处理的进度会存在数据库表中。前端会调用另一个查询进度的接口，后端只需要读取该表进行进度的计算即可。起初是使用多线程处理替换+Redis记录成功失败记录的方式，但是考虑到数据量庞大情况，会导致性能方面出现问题，引起报警，所以采用了异步定时任务的方式。 机器人对话标签功能是用户在后台管理页面中配置触发器，在用户对话满足该触发器的时候会给该会话打上对应标签。实现方式如下：在配置也主要就是增删改，对对话标签的基本操作。触发器以json的形式存在MySQL中。在对话chat接口中，每次对话是，需要查询对话标签表中的数据，根据开关字段过滤，并且进行逻辑判断，看是否满足触发器，满足则会在会话对象session的其中一个字段中加上触发的该消息标签的id，用于对话记录展示和筛选。针对对话记录，也是一种批处理的任务类型，通过定时任务，将MySQL中的session表数据，读取出来，存到es中，其中也包括对话标签的id，在对话记录筛选中，增加一个筛选器，查询对话标签列表，用选择的对话标签id作为参数，根据对话记录的对应属性进行查询，并将es中的数据返回。达到效果。

1.考试星考试系统，是一款在线考试系统。也包括刷题、课程、直播等模块。其中考试模块是最重要的模块，管理端可以手动录题，也可以批量excel录入。题目录入后进行组卷。组卷中选题模式可以是手动选题也可以抽题。组好卷子之后创建考试，进行一系列设置。发布考试后，考生可在考试规定时间范围内进行考试。考试设置中比较核心的设置为考前人脸对比、监考中的屏幕录制、主摄像头拍照、副摄像头拍照等。可以对考生进行实时监控。考后可自动判分出成绩，管理员也可以手动阅卷，批改试卷。 2.我干过的功能中，核心功能都接触过，其中学员端考试自动监考的功能是我做的。管理端可以在考试设置中开启切屏限制、人脸异常限制，并开启自动监考设置。如果出发自动监考设置的条件，则会通过tim给学员发送消息，学员端会出现弹窗。详情见下方图片。