.NET是 Microsoft XML Web services 平台。[1]XML Web services 允许应用程序通过 Internet 进行通讯和共享数据，而不管所采用的是哪种操作系统、设备或编程语言。Microsoft .NET 平台提供创建 XML Web services 并将这些服务集成在一起之所需。对个人用户的好处是无缝的、吸引人的体验。

个人博客，大专兼职老师，教JavaWeb开发，会上传一些讲义，使用SpringBoot + 原生HTML/CSS/JS 开发，更多功能和UI设计持续集成中 域名：www.zhouzilong.xyz

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遇见夏天是一个树洞类聊天 App，帮助用户匹配陌生人聊天。目前位于 iPhone 的社交免费榜前400名，可以在 App Store 安装体验。个人完成了产品创意、设计、开发、维护、推广、运营等全部工作

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技术栈： Vue2、Element-ui、Axios、ECharts 项目职责：数据看板、用户管理、绑卡流水、客户经理绑定记录、合伙人申请 职责描述： 1、数据看板：使用ECharts以线型和柱状型的形式展现。排行榜使用Element-ui的下拉菜单及多选框进行交互方式展示。 2、（用户管理、绑卡流水、客户经理绑定记录、合伙人申请）增删改查。

2020春节新冠疫情，网吧停业，公司收入下降。结合家庭用户游戏需求，独立提出领沃云电脑项目。并通过制定可行性方案，成功立项上线。用户使用手机和中低配置电脑等多终端，即可调用云端高配算力，畅玩3A大作。 目标：为公司无风险拓展C用户付费业务，快速积累云电脑用户流量，提升用户活跃，实现稳定营收 工作：1、需求调研/项目立项：梳理用户需求，网吧需求，市场数据，输出项目商业计划书； 2、项目启动资源：用网吧闲置机器接入方案，实现公司无需投入机器购买，0 风险启动项目； 3、产品设计：PC客户端，安卓客户端，web端，后台管理系统设计上线迭代； 4、用户增长：前三月，独立负责产品运营活动，内部平台流量投放，用户社区，用户反馈。积累首批种子用户，并进行用户裂变。实现用户LTV>市场广告投放单价后，进行信息流投放，快速扩大用户池。 5、数据分析：构建渠道数据追踪，用户行为数据，营收数据分析，以数据驱动业务结果; 结果：1、独立负责产品及运营，无经费情况下从0到1积累10万+种子用户，上线一年，累积用户80万+，日活跃2.5万+，新用户付费率10%+，笔单价约25元，稳定营收；信息流及KOL投放

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该项目包含了商城、招标投标、供应商入驻、资讯栏目、直播等等模块，前端只有我一个人负责。这项目除了 app 之外还有小程序和H5版本，最难的地方就是兼容，app 有安卓和苹果的兼容问题，app 和小程序也有很多兼容问题。解决方法是分系统编码和条件编译。

1、学员端的考试竞赛支持主题的定义，本人负责的是在管理端对学员端的主题进行自定义更换，存给后台，学员端可以进行动态的展示 2、使用的是Vue3框架+Element-plus+ts+js，用户鼠标移动到可以编辑的区域，就是展示可编辑的框，点击可以打开弹框进行编辑，上传图片，进行图片和主题的自定义，元素支持背景色的更换，圆角的自定义和背景图的更换。 3、难点一：可支持的自定义模板有很多，因为学员端的页面有很多 解决方案：鼠标以上显示框框，点击显示抽屉，等操作，写一个通用的方法，封装成一个组件，中间预留一个插槽，用于插入静态的模版。 难点二：如果判断那些元素是可以定义的？ 解决方案： 后台返回对象，通过isEdit字段判断是否当前元素可以定义，使用:class绑定到dom元素中，通过getElementByClass获取所有可以编辑的元素的集合，如果可以编辑，就动态加上框框的样式，在通过绑定唯一的id值，选中一个，其他的样式都取消，展现给用户鼠标移动到元素上就显示框框的效果。

面向高校的第三方资源库 包含模块 1.表单、流程等在线资源库。 2.资源详情，用户权限管理。 3.后台管理系统。 我负责： 1.项目的搭建，eslint代码风格配置。 2.项目打包优化。 3.后台管理页面通用表格组件封装。 4.通用hooks、工具库封装。

面向高校信息化一网通办 主要模块： 1.表单、仪表盘、页面等零代码构造器，通过拖动排列搭建页面及填报页面。 2.简易流程构造器，可搭建各种类型审批流程。 3.第三方开放能力、允许第三方进行扩展表单组件和页面组件 4.面向高校的数据管理平台和上百个服务应用。 5.云端在线资源的使用。 我负责的： 1.表单、仪表盘、页面等设计器平台的搭建和组件开发，主题的适配，整体架构优化。 2.解决项目技术难点、如微前端数据通信方面，svg加载优化。 3.负责部分项目技术选型。、 4.复制设计器和原有项目的业务对接 5.优化项目，配置代码eslint规范，保证代码质量。 6.积极封装通用组件和hooks及工具库。

1. 负责项目搭建，经历了整个项⽬的⽣命周期。负责技术选型，难点攻克。 2. 使用安卓原生混合开发的方式开发进行开发，引入uniapp的离线sdk，并对接unity3d，使其uniapp与unity3d之间能相互调用，实现3D场景的展示及操作。 3. 根据UI及项目需求，使用nvue封装video组件、文件上传组件、表单组件、导航栏等公用组件，并对uview-ui部分组件进行了重写。 4. 对小程序路由API进行二次封装，统一管理路由信息和路由自定义数据，实现路由权限拦截及对权限页面登陆权限统一管理。 5. 在uniapp原有的uni.request上根据业务需求进行封装，实现全局场景拦截token和其他关键信息校验、处理请求异常状态码等。 6. 单独抽离支付封装为独立模块，使用bigNumber.js解决js计算精度问题。

1.项目为h5页面项目 支持嵌入微信，钉钉等平台，主要模块包含：（1）首页（2）人员列表页（3）文章列表页（4）订单需求列表（5）个人主页(6)文章，需求，人员的详情页面；主要服务内容：针对企业访问平台查询感兴趣的人员以及人员相应作品以及简介方便企业主动联系，对于个人用户方便查询企业发布的订单需求，搭建企业与个人团队的合作沟通。 2.我主要负责整个项目框架的搭建以及技术选型，功能模块开发，主要使用的技术包含但不限于以下内容：thinkphp，Linux,nginx,mysql,redis,docker，vue，echarts，elasticsearch，workerman，sockets，实现页面访问，curd等操作，第三方接口对接，统一身份认证，数据同步等功能 3.由于页面推荐模块推送数据复杂，加载数据比较慢，业务期访问量剧增等，后期做了大量优化工作，使用了缓存，负载均衡等技术手段

该项目功能：第三人称控制、自由视角、多指触控、武器系统、战斗系统、任务系统、大小地图、场景地编、角色AI、寻路系统、城市车辆规划、主角驾驶车辆系统、驾驶飞机系统、布娃娃系统、反向动力IK、游戏存档、UI界面功能。 主要职责：游戏策划、设计、场景地编、安卓版研发、微信版研发，优化测试上线。 游戏难点：布娃娃系统与FIK接合的高自由度3D游戏应用于微信小游戏，在极端的资源条件下，让游戏在微信上稳定运行。

大数据门户平台基于标准与规范，整合规划院各部门的现有信息化成果资源，建立综合信 息管理平台，将重大项目、土地资源、环境保护等涉及空间要求的信息要素叠加，实现部 门间规划信息互通和数据共享。其中模块包括首页、资源中心、规划分析平台、专题制图 等模块。系统架构采用前后端分离前端框架为 Vue+Element-ui 地图服务使用 iserver，后端 架构采用 SpringBoot+Shiro+Mybatis,数据库使用 Oracle11g 和 Redis。 工作职责及负责模块: POI 数据、气象数据模块功能开发、宜出行、气象数据后台下载功能 1、POI 数据：因 POI 数据量较大界面加载采用聚合方式展示提高用户体验度，实 现可根据省市县以及绘制范围进行数据检索 2、气象数据：实现全省市级天气查询功能，可根据不同时间段选择地区进行天气 查询结果使用热力图渲染到底图中。并利用后台 poi 实现数据下载功能

1.后台管理是基于前台加注系统的管理工具 里面包括了销售统计，会员订单排行榜，设备管理，会员管理，物联模块，订单管理，账单管理，营销中心管理模块 2.我负责前端开发模块，用vue+iview+echarts技术开发，页面功能模块，后端API联调，维护系统，迭代新功能

道路拟合是一种基于路网数据分析与处理的技术，旨在生成一条或多条拟合路线的最优解。这项技术通常利用各种算法和数据处理方法，对路网数据进行细致的分析与处理，以得出最佳的行驶路线。 在这个过程中，百度API（Application Programming Interface）扮演了重要的角色。API是一种接口，允许开发者使用预先设定的函数和参数，调用某个特定服务或软件的功能。在这里，百度API提供了丰富的地图和导航功能，帮助开发者根据用户输入的起点和终点，生成一条或多条拟合路线。 百度API的强大之处在于其精准的地图数据和高效的路径规划算法。这些算法能够考虑到实时交通情况、路况预测、道路施工等信息，从而为用户提供更加准确和及时的路线建议。同时，百度API还提供了丰富的自定义选项，如偏好设置（如最短路径、最少拥堵等）、车辆选择（如汽车、自行车、步行等）等，以满足用户不同的需求和偏好。 除了生成拟合路线外，百度API还提供了其他实用的功能，如实时导航、地点搜索、路线规划等。这些功能使得开发者能够在一个统一的平台上，为用户提供全方位的地图和导航服务。

准确识别潜在的药物-靶点相互作用（DTI）是药物发现的关键步骤。尽管过去几十年来已经开展了许多相关的DTI鉴定实验研究，但基于生物实验的DTI鉴定仍然耗时且昂贵。 我们开发了一种基于异构“图”卷积网络的新型“端到端”学习框架，用于“DTI”预测，称为端到端图。给定包含多种类型生物实体（即药物、蛋白质、疾病、副作用）的异构网络，EEG-DTI 使用基于图卷积网络的模型学习药物和靶标的低维特征表示，并根据学到的特征。在训练过程中，EEG-DTI以端到端的方式学习节点的特征表示。 作为共同作者完成对比方法的复现和测试。

使用reactjs开发。 我主要负责页面的布局，样式渲染，接口调用，页面交互。 项目中引入了unity模型，可以对模型进行加载控制。