软件主要功能是从适量网络分析仪中，采集测量数据，然后将数据以曲线的形式展现在坐标轴上。然后可以重复采集其他数据，得到更多曲线。然后将这些曲线进行对比，或放大进行更精确的测算。 软件处理的数据类型全为double类型，软件坐标轴底轴为频率，左轴为增益，右轴为驻波。 软件可以将这些采集得数据，以二进制方式存入本地文件，可以随时对数据进行重放和对比。 最后软件可以打印这些曲线图，作为电子产品的微波功能的凭证。 软件主要使用了观察者模式，当有数据更新时，感兴趣的曲线模块将及时更新数据。

基于微信平台的二类电商行业小程序，提供了一系列的用户功能包括商品展示、购物车、订单管理、 支付功能、收藏评价，此外也有营销工具，如秒杀活动、拼团、满减满送、满额折扣、积分商城等。 不同的是，买吖更注重通过与快手、广电通等投流平台的合作，扩大小程序矩阵、为店家提供稳定 精准的客户建模与全链路数字化营销的能力。 项目技术： Nginx、Nacos、Rocketmq、Skywalking、Sentinel、ELK、ElasticSearch、Seata、 RedisLua、xxl-job 等等 负责内容： 1.任项目开发负责人，带领 6 人小组，制定完整规范的开发流程，负责项目设计、任务分解、人员分配， 协调多个关联方参与该项目的设计、开发、部署，从零摸索搭建起整个微服务架构。期间调研并实 践了大量分布式相关的技术，分布式锁、事务、消息队列、注册中心、缓存、熔断降级、分库分表、 任务调度等等 2. 独立负责核心订单服务、返回拦截营销服务、投流平台回传服务等等 主要难点与成就： 1. 复杂的营销规则的灵活配置动态生效，引入规则引擎；复杂的一致性场景，针对性做各类分布式 事务方案。 2. 通过对

k8s的主要功能： 1、数据卷 pod中容器之间共享数据，可以使用数据卷 2、应用程序健康检查 容器内服务可能进程阻塞无法处理请求，可以设置监控检查策略保证应用健壮性 3、复制应用程序实例 控制器维护着pod副本数量，保证一个pod或一组同类的pod数量始终可用 4、弹性伸缩 根据设定的指标(cpu利用率)自动缩放pod副本数 5、服务发现 使用环境变量或者DNS插件保证容器中程序发现pod入口访问地址 6、负载均衡 一组pod副本分配一个私有的集群IP地址，负载均衡转发请求到后端容器。在集群内部其他pod可通过这个clusterIP访问应用 7、滚动更新 更新服务不中断，一次更新一个pod，而不是同时删除整个服务。 8、服务编排 通过文件描述部署服务，使得应用程序部署变得更高效 9、资源监控 node节点组件集成cAdvisor资源收集工具，可通过Heapster汇总整个集群节点资源数据，然后存储到InfluxDb时序数据库，再由Grafana展示。 10、提供认证和授权 支持角色访问控制(RBAC)认证授权等策略 实现k8s集群的技术手段：安装部署docker、 kubeadm、k

逐一分析spring源码 spring事务管理整合mybatis测试 使用多线程模拟 Seata AT 模式下的分布式事务 feign使用ribbon服务发现实现RPC远程调用 使用 ProviderManager 替换自定义组件

1. 用了策略 委派 静态工厂模式重构了工程分值评估模块，解决了分值计算规则复杂多变，和业务代码耦合度较高问题，增强了计算规则的定制化，和代码的健壮性。 2. 基于 RabbitMQ的 topic 主题模式完成了平台消息推送模块，实现了 APP 消息和 WEB 消息推送的异步解耦 3. 使用 EasyPoi 解析用户上传的评分规则 xlsx 表格数据，导入到评分规则中，提高了用户的使用体验感 4. 基于 Redis的 Hash 散列结构实现了培训文章点赞功能，降低了 mysql 压力 5. 用分片上传文件，解决了诊治视频过大导致上传时间漫长的问题，提高了50%的视频传输速度 6. 用 redisson 分布式锁保证多人诊治管理时，某个小诊治模块只能由一人操作诊治，避免了重复诊治

该项目链接了大模型, 可使用户简易使用ai, 内涵正常ai聊天, 辅助文档查询(就你只要发给ai一个文档链接, ai就会阅读链接内容, 然后教你文档里的内容),以及学习签到系统 使用到的技术栈: 后端:go, python, langchain, kitex,hertz,gorm 目前项目还在做中 github地址:https://github.com/Ambition6666/micro

需求：帮助用户获取2020-2023年武汉城市留言板上的数据，并存放在表格中 实现：通过requests请求武汉城市留言板网站网址，对武汉市多个区的数据进行编排、过滤、筛选并多线程的存放到表格中

1、项目主要包括数据概览（图表统计）、系统管理、运营管理等功能 2、项目使用框架为springboot+vue 3、项目使用rabbitMQ传输数据

该项目类似于qq聊天,可在网页上进行即时聊天, 支持私聊,群聊,添加好友等功能 主要技术栈:go,gin,websocket 在本项目中负责后端开发 github地址:https://github.com/Ambition6666/IM

该项目主要是解决用户预约实验室问题,用户可在当前时间段找寻空闲的实验室进行预约,管理员可以获取用户预约的信息并导出预约信息(excel) 后端:go,gin,gorm,mysql,redis,excel 前端:vue, ts 本人全栈 github链接:https://github.com/Ambition6666/laboratory

项目是视频监控的云平台资源整合系统，集合了萤石云、海康云眸、乐橙云等视频云平台的开流、获取视频流地址、云台控制等功能。

1、数据同步使用websocket进行实时通讯 2、数据同步功能有创建任务、日志查询等 3、数据同步通过不间断的调用接口进行数据下载以及数据处理

分为数据采集，处理，分析三个模块 使用kafak对数据进行采集，将采集好的数据导入hive进行汇总处理，对所得数据进行分析展示

1. 用了策略 委派 静态工厂模式重构了工程分值评估模块，解决了分值计算规则复杂多变，和业务代码耦合度较高问题，增强了计算规则的定制化，和代码的健壮性。 2. 基于 RabbitMQ的 topic 主题模式完成了平台消息推送模块，实现了 APP 消息和 WEB 消息推送的异步解耦 3. 使用 EasyPoi 解析用户上传的评分规则 xlsx 表格数据，导入到评分规则中，提高了用户的使用体验感 4. 基于 Redis的 Hash 散列结构实现了培训文章点赞功能，降低了 mysql 压力 5. 用分片上传文件，解决了诊治视频过大导致上传时间漫长的问题，提高了50%的视频传输速度 6. 用 redisson 分布式锁保证多人诊治管理时，某个小诊治模块只能由一人操作诊治，避免了重复诊治

1. 用了策略 委派 静态工厂模式重构了工程分值评估模块，解决了分值计算规则复杂多变，和业务代码耦合度较高问题，增强了计算规则的定制化，和代码的健壮性。 2. 基于 RabbitMQ的 topic 主题模式完成了平台消息推送模块，实现了 APP 消息和 WEB 消息推送的异步解耦 3. 使用 EasyPoi 解析用户上传的评分规则 xlsx 表格数据，导入到评分规则中，提高了用户的使用体验感 4. 基于 Redis的 Hash 散列结构实现了培训文章点赞功能，降低了 mysql 压力 5. 用分片上传文件，解决了诊治视频过大导致上传时间漫长的问题，提高了50%的视频传输速度 6. 用 redisson 分布式锁保证多人诊治管理时，某个小诊治模块只能由一人操作诊治，避免了重复诊治

1、前端三维可视化展示，后台数据配置，模型上传，IOT设备对接，实时数据推送，以虚控实以实控虚；用户可以通过数据配置模块配置出想要的场景树，通过上传场景模型在对应的场景中显示，同时可以在场景中配置设备，人员等实际物体并上传对应的模型在场景中显示，配置的设备可以对接到IOT设备，通过IOT设备实时推送的数据在三维场景中同步显示对应的状态，例如设备告警变色，开关灯操作等，同时在三维场景中的操作也可以转为指令发送给响应的IOT设备； 2、主要负责后台数据配置模块， 模型上传，以及部分IOT设备对接，主要使用的技术栈包括Spring全家桶，Netty，websocket, redis, mysql, RabbitMQ, vue, ElementUI等，最终实现用户可根据需要，通过简单的配置即可实现想要的效果； 3、难点：对于一些对于帧同步的需求，暂时实现的效果不好

项目分为前端app 和后端服务系统、管理系统等部分。 前端主要是用户交互相关的登录注册、资料填写、还款计划展示、还款等 后端app服务系统，主要是对app的服务端内容，用于实现用户的各种操作。 管理系统是后台管理系统，分为 1. 客服系统，用来管理用户资料、查询用户借款状态、借贷历史、减免平账等 2. 产品系统，用来管理产品信息，产品上架下架 3. 催收系统，用来对预期客户催记 前端使用flutter开发app, 后端主要用Java + springboot 和 Golang + beego 来实现客服系统、产品系统、催收系统

项目为集团销售客户关系管理系统。包含客户管理，维护管理，线索管理，意向管理，统计分析等功能。销售人员录入客户，线索，意向，拜访记录等功能。

这是一个Android平台上的APP，主要功能是记录用户个人日记，有普通模式和加密模式，加密模式用于记录个人的敏感信息。APP以文件夹得形式对 日记进行分类管理，共三级分类。 APP程序设计一共分三层，数据层，业务逻辑单元层，UI层。所有数据在这三层上进行单向流动。 程序设计使用了抽象工厂模式，解决版本和密匙问题、命令模式解决异步操作问题、观察者模式解决界面及时更新问题、装饰模式解决在两种编辑模式中的结构一致性问题。

 基于futuretask及completablefuture实现了分类标签的并发查询，提升性能80%。  封装了自定义的线程工厂，实现了线程池间的日志区分，提升了日志排查效率。  协同测试同学进行了线程池数据压测，确定出合理线程池数量，探索线程池与cpu关系公式。  使用threadlocal配合网关拦截器，feign拦截器，封装用户上下文全局工具。  针对高并发接口，采取了guava本地缓存配合函数式编程，泛型封装本地缓存工具，提升性能及通用性