项目描述： 本系统针对企业整合客户资源，建立销售平台，辅助销售人员发展客户、服务客户、成倍提高销售员的工作效率，维护良好的客户关系，从而达到提高公司业绩和管理水平的目的 功能描述： 1.个人中心：*薄、工作备忘录、日志管理、 2.任务管理：指派任务、查看任务、 3.资讯管理：新闻资讯、类别资讯、 4.客户管理：客户信息管理、公海申请管理、海池管理、 5.产品管理:产品维护、采购入库、产品出库、产品调库、入库查询、出库查询、库存查询、 6.合同管理:合同维护、合同审核、回款审核、 7.财务管理:流水记账、合同统计查询、 8.考勤管理:我的考勤、考勤明细、考勤汇总、考勤设置、 9.系统设置:数据字典、登陆日志、 责任描述： 本人主要负责客户管理模块的开发和测试。是对客户信息、客户联系人、交往记录、历史订单以及客户流失的管理系统采用Struts2+Spring+Hibernate集成的方式使用Struts2框架做action层，业务逻辑层面向接口编程实现；持久层使用轻量级的框架 Hibernate；由Spring管理业务，Log4j实现日志管理。文件上传下载使用struts2的Commons FileUpload用JUnit对模块进行单元测试

该项目是由房源管理，客户管理，信息跟进，员工管理，日常管理，内部管理和系统管理七个模块组成，采用J2EE典型的三层结构（视图层，,业务层和,数据层），通过Spring+Spring mvc,+Mybatis为主框架来进行实现业务功能，采用jsp,Jquery,ajax等前端技术共同完成。为适应业务变更，每一个业务模块均使用专用接口来实现其功能。为减轻业务之间的耦合及干扰，使用Sp ring的依赖注入，控制反转以及面向切面编程的思想，提高了代码的重用性，提高了系统的可维护性和可操作性。同时整个项目具有完善的项目开发管理机制。制定开发进度表，及需求分 析等多种文档。 该项目主要是为了解决，员工对大量房源信息的处理，以及公司管理者对公司信息的管理。提高工作的率，使员工能够对自己所负责的业务有良好的跟进，是管理者能够更好地，对员工 进行管理，从而提高公司的整体工作效率。

自2013年大气污染防治行动以来，PM2.5、PM10、SO2、NO2等空气污染物浓度都有不同程度下降，但臭氧污染仍有上升趋势，臭氧污染已成为制约我国空气质量持续改善的关键问题。地基站点可以提供空间上特定点的臭氧浓度，但无法获得近地面臭氧连续的空间分布。遥感卫星反演的臭氧柱浓度产品可以反映整层臭氧柱浓度，但整层臭氧柱浓度与近地面浓度无明显相关性，因而无法体现近地面臭氧浓度。本文综合地基监测数据、再分析资料、卫星产品，采用三种集成学习方法，得到近地面臭氧浓度的时空分布，结果表明集成学习方法可以准确估算近地面臭氧在空间上的分布状况和在时间上的变化趋势。本文对比了梯度提升回归树（GBRT）、极端随机森林（ERT）、极端梯度提升器（XGBoost）三种不同的集成学习方法在近地面臭氧污染估算的效果表现，三种集成学习方法在2019、2020两年的平均R2都在0.9以上，极端梯度提升器（XGBoost）方法在RMSE、MAE指标上有最好的表现,2019年、2020年两年的平均RMSE、MAE分别为14.21μg/m3、9.24μg/m3，且模型训练时间复杂度最低。极端随机森林(ERT)方法在空间分布上更加连续，且模型训练时有较低的时间复杂度和最低的参数依赖性。由于中国政府实施积极的减排措施的及疫情影响，臭氧浓度多年来的上升趋势得到了逆转，2020年臭氧年均值为103.17μg/m3，较去年平均值105.58μg/m3，减少2.4μg/m3。时间上，每年的5-9月气温较高，光化学反应剧烈，因而臭氧高污染事件频繁发生。空间上，京津冀地区、长三角地区、珠三角地区、成渝地区等城市群显著高于周围其他区域，是臭氧污染防治的重点区域。