基于医美机构实际业务痛点，我主导完成了客户分层管理系统的需求设计与落地。通过深度访谈20+医美顾问及客户，提炼出「消费能力」「项目偏好」「复购周期」等6大核心标签维度，并设计动态评分机制（例如：季度消费≥3次自动升级为VIP客户）。使用Axure绘制标签管理后台原型，包含标签批量导入、客户群筛选、营销触达策略配置等功能模块。与开发团队协作搭建MySQL数据库结构，确保标签数据与微信生态打通。最终帮助机构实现精准营销，客户转化率提升32%，获客成本降低19%。 针对医美机构促销活动效果难量化的问题，我设计了一站式数据可视化看板。通过Figma制作高保真原型，整合「活动成本」「客户参与度」「项目转化率」「ROI计算器」四大核心板块，支持按时间/渠道/项目类型多维度筛选。重点优化数据联动逻辑——例如设置“当新客占比＞40%时自动预警毛利率”。推动开发团队接入微信支付API及CRM系统，实现数据自动抓取。上线后该看板被用于618大促策略调整，使光子嫩肤项目的复购率从26%提升至44%，机构季度净利润增加15万元。

为教培机构设计的师生匹配系统，我·作为产品负责人： 1. 调研50+家长需求，设计"智能匹配教师"算法逻辑（非代码，仅流程图） 2. 输出12页PRD文档，用Axure制作高保真小程序原型 3. 协调3人开发团队完成MVP版本上线，首月转化率提升25%

一次简单的项目实践——智能小车辅助系统，具有简单的车道线检测、车道保持、自动避障等功能。本次实践旨在实现实现小车智能辅助系统，能够在行驶过程中对周围环境进行分析，实现自动避障功能（包括碰撞预警和紧急制动）、车道保持辅助等功能。 系统通过摄像头实时采集小车行驶环境中的视频数据，作为车道检测和目标识别的输入。车道检测模块对摄像头获取的图像进行处理，提取车道线信息，通过车道线信息计算出小车保持在车道中心行驶所需的控制信号。同时，目标识别模块对视频画面中的转向标志进行识别，并将识别结果提供给后端的决策线程。 整个系统的核心处理单元是Atlas模块，负责接收车道检测和目标识别的输出数据，综合分析后生成小车的运动控制指令。这些指令通过串口通信传递到Arduino模块。Arduino模块还结合超声波传感器反馈的障碍物信息，进一步优化控制指令，确保小车能够在复杂环境中平稳运行。

实现100分制成绩转换为A、B、C、D、E五级等级制成绩。100分制与五级等级制的对应关系为：90分及以上为A，80~89分为B，70~79分为C，60~69分为D，60分以下为E。从控制台输入分数，最后输出对应等级。（If语句）

该系统是中国国际金融为实现KSE与BOSS产生的告警进行转发到短信，邮箱以及企业微信，，采用了Vue+SpringBoot+Mybatis-Plus+Mysql框架。该 系统主要包括：用户管理，KSE告警管理，BOSS告警管理，系统管理等。该项目使用docker进行容器化部署。

该系统是中国国际金融为实现Kubesphere多集群使用过程中出现用户误操作不属于自己管理的集群导致信息资 源丢失，需设计集群管理门户区分用户数据权限的平台，采用了Vue+SpringBoot+Mybatis-Plus+Mysql框架。该 系统主要包括：集群管理、标签管理、公告管理、常用链接管理、用户管理。集群管理主要对中国国际金融的所用到 的所有集群进行管理，实现了集群针对用户的可见性以及集群的快速跳转，使用户更方便的定位到自己所负责的集群 。标签管理主要是为了给集群设置标签，可以更方便的定位集群。公告管理是管理员针对不同时间所发布一些公司的 公告，包含公告置顶功能，使用户更快的了解公司相关公告。常用链接管理主要针对该系统负责部门所用到的一系列 在线文档，用户可以在首页看到相关链接并进行跳转看到文档内容。该项目使用docker进行容器化部署。

该系统是对于中移金融科技所用到的所有平台，采用了React+Spring Cloud+Mybatis-Plus+Mysql架构。其中 还用到了Redis、Kafka相关组件。该系统主要包括：产品管理、订单管理、工单管理、应用管理。在产品测部分对接了青云 科技的云管平台进行创建，对接了中移金融用到的4A平台，也对接了Kubesphere平台，进行数据同步和操作。工单管 理则对接了青云科技的全象云平台，在全象云平台测创建对应产品提交工单信息及审批流后，在创建产品时需要生成对 应的工单信息进行领导审批。订单管理则是在工单审批完成后，生成在平台侧可以看到的订单信息，其中包括申请时的 内容以及申请以后的状态。应用管理则是在平台测添加应用，使用Oauth2.0的认证方式对接添加的应用，从而实现在 该系统点击应用后可直接跳转。该系统使用k8s进行部署应用

1、国产化可控硬件：国产化适配跨平台高校运行能力、龙芯鲲鹏等国产适配，国产中间件，数据库性能优化。 2、网络安全：数据安全传输加密能力、异网互通安全访问平台、商用密码加密、数据存储密码加密 3、大数据：潜力智能化采集与感知能力、物联网数据实时感知、行业大数据治理采集、异网数据安全互通；潜力大数据治理与分析能力、科学治理、建模分析、数据可视化。 4、AI机器学习：AI机器学习底座支撑服务能力、模型算法、机器学习、神经网络、智慧预测。 5、业务应用：仿真演练与精准动员效能评估、仿真演练、准确测算、动员效能评估 ，应急应战指挥与智慧化辅助能力、平时服务、急时应急、战时应战、任务规划分析，军民融合协同联动能力、军区业务融合、智慧征兵、退役管理、民兵管理，国防教育与 动员宣传能力、国防教育全媒体触达、动员宣传精准投放。 6．人工智能： 算法：最优化车辆路径规划算法，动态时间规整算法，模糊控制算法，银行网点金额现金存款预测模型、区域潜力资源预测模型、潜力资源动态调配预测模型等。 深度学习：训练：Mahout、TensorFlow、Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、C

1、大数据湖仓架构： 数据湖存储：格式：hudi（parquet,orc,json），HDFS，OSS，元数据管理Atlas 计算：数仓OLAP分析clickhouse、druid、CarbonData、kylin、MongoBD、MPP(Greenplum,GaussDB)，工作流Oozie，批处理Pig，分布式实时计算Storm、Spark Streaming、flink，分布式消息Kafka、pulsar，交互式内存分析与数据挖掘Spark、Impala、Presto、OpenLooKeng，机器学习 训练：Mahout、TensorFlow Caffe、PyTorch，推断：TensorFlow Lite、Caffe2go、CoreML。 2、大数据服务管理中台： Auth&access权限控制，数据资产目录管理服务，数据分级接口服务，BI、davinic、zeppelin、Kibana、离线、在线、交互计算服务、机器学习、深度学习服务、任务调度，资源动态分配、数据安全、平台运维。

1. 对某小说网站进行关键词搜索，搜索列表多页展示，小说内容详情查看。 2. 下载小说可指定并发下载量，要求可进行多线程方式下载。 3. 对下载格式可选，可进行txt,json,epub等格式切换。 4. 对多协议处理小说内容

技术栈 开发框架：UniApp 设备通信：MQTT协议、WebSocket、蓝牙BLE API 后端交互：RESTful API（Node.js + golang） UI组件库：Ant design vue+自己封装UI库 辅助工具：微信开发者工具、HBuilderX、Apifox、Wireshark（抓包调试） 项目背景 开发一款面向智能家居场景的微信小程序，用户可通过小程序远程控制灯光、空调、安防设备等物联网硬件，并实时查看设备状态。项目需兼容多品牌设备接入，核心功能包括设备绑定、实时控制、状态同步、异常报警等。

1.用户可以自主选择所需景点的讲解语音，方便自由探索，无需额外花费请导游。 2.在游览景区的过程中，搭配讲解语音学习景点的历史、文化等内容，提升对景区的理解和认知水平。 3.提供的景点讲解语音非常丰富，覆盖各个热门景区，用户只需搜索景区名称，即可快速获取相关讲解语音。 4.应用功能多样化，支持在线试听、在线搜索、推荐景点、快速定位、中英文切换等，满足用户的各种需求，并提升旅游体验。 5、本应用主要使用了多线程、jetpack等MVVM架构技术。

项目简介：电商网站运维方案 1. 方案面向对象及解决的问题 本方案面向电商企业，旨在为其提供一个高可用、高性能、易扩展的电商网站运维解决方案。通过部署在阿里云ACK（Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes）集群上，我们解决了以下核心问题： • 高可用性：通过Kubernetes的自动扩缩容、负载均衡和故障恢复机制，确保网站在高并发场景下的稳定运行。 • 弹性扩展：基于Kubernetes的弹性伸缩能力，能够根据流量动态调整资源，避免资源浪费或性能瓶颈。 • 运维自动化：通过CI/CD流水线、监控告警系统、日志管理工具等，大幅减少人工干预，提升运维效率。 • 安全性：通过阿里云的安全组、WAF（Web应用防火墙）、SSL证书等，保障网站的数据安全和用户隐私。 2. 方案特点 相比于市场常规的电商网站部署方案，本方案具有以下显著特点： • 基于Kubernetes的容器化部署： o 采用阿里云ACK（Kubernetes托管服务），简化了Kubernetes集群的管理和维护。 o 通过容器化技术（Docker），实现应用与环境的解耦，确

餐饮门店营业额预测模型 项目背景： 随着市场竞争的加剧，餐饮行业面临着如何精确预测每日营业额、优化库存管理、调整促销策略等挑战。传统的营业额预测多依赖于人工经验和简单的历史数据对比，存在着较大的波动性和误差。这家餐饮公司希望通过数据驱动的方法提高预测精度，减少因库存积压或缺货导致的成本损失。 项目目标： 为餐饮公司开发一个基于机器学习的营业额预测模型，能够综合考虑多个因素，如历史销售数据、天气、节假日、促销活动等，提供精准的每日营业额预测。通过模型预测，帮助公司优化库存管理，制定科学的促销方案，提升整体盈利能力。 项目实施： 数据收集与预处理： 该餐饮公司提供了多年的门店销售数据，其中包括日期、销售额、菜品种类、库存情况等信息。 我还从外部数据源获取了天气、节假日等相关信息，并对数据进行了清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和完整性。 特征工程： 我基于数据的时序特性，提取了日期、时间等信息，转化为适合模型输入的特征。 结合气候因素（如温度、降水量等）和节假日信息，构建了多个特征维度，包括日间气温、是否节假日、周末等，以增强模型的预测能力。 模型选择与训练： 在测试集上，我使用了均

餐饮门店营业额预测模型 项目背景： 随着市场竞争的加剧，餐饮行业面临着如何精确预测每日营业额、优化库存管理、调整促销策略等挑战。传统的营业额预测多依赖于人工经验和简单的历史数据对比，存在着较大的波动性和误差。这家餐饮公司希望通过数据驱动的方法提高预测精度，减少因库存积压或缺货导致的成本损失。 项目目标： 为餐饮公司开发一个基于机器学习的营业额预测模型，能够综合考虑多个因素，如历史销售数据、天气、节假日、促销活动等，提供精准的每日营业额预测。通过模型预测，帮助公司优化库存管理，制定科学的促销方案，提升整体盈利能力。 项目实施： 数据收集与预处理： 该餐饮公司提供了多年的门店销售数据，其中包括日期、销售额、菜品种类、库存情况等信息。 我还从外部数据源获取了天气、节假日等相关信息，并对数据进行了清洗和标准化处理，以确保数据的准确性和完整性。 特征工程： 我基于数据的时序特性，提取了日期、时间等信息，转化为适合模型输入的特征。 结合气候因素（如温度、降水量等）和节假日信息，构建了多个特征维度，包括日间气温、是否节假日、周末等，以增强模型的预测能力。 模型选择与训练： 在测试集上，我使用了均

1、本方案面向五六线乡镇、村镇实体生产制造业商家。 2、本方案解决是市面上的结构化saas进销存服务平台体量够大、流程复杂、操作晦涩难懂的弊端，是一款经典的小而美的进销存软件。 3、本产品业务涵盖企业员工管理、客户管理、供应商管理、采购、销售、资金相关模块。技术选型springboot、vue、mysql、redis、nginx

本项目为【创刻宇宙】公司的官网，向客户/用户展示了公司开发的6款AI产品，为用户提供了AI产品的使用入口。 包括官网在内，该项目还包含了6款AI产品的开发。这6个AI产品以“AI agent”为核心，打造了功能、性格各异的几位人物，旨在丰富用户的对话体验和游戏需求。

开发智能护理记录单生成系统，降低护士60%文书工作时间 实现飞利浦监护仪数据自动采集，数据推送峰值19w/日 设计持续用药自动计算模块，减少100%人工计算错误 主导完成医院网络规划（VLAN划分+WiFi组网）

本系统主要面向保税仓内的仓储企业，为仓储企业提供一整套商品库存管理方案，包括商品信息、入库、理货、上架、订单管理、波次管理、生成波次、PDA拣货出库、库存管理、库存流水、库存锁、出库单出库、库区管理、库位管理、容器管理、基础参数、移库、盘点等；与第三方平台对接获取订单，如拼多多、小红书、唯品会、行云等十几个平台。

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