系统功能模块：会员模块，商品模块，购物车模块，订单模块，积分管理，优惠促销，后台管理模块 平台特色亮点：多商户入驻，提供高性价比的商品，海外优质商品

项目主要分为：商品、订单、营销、权限、娱乐 前端使用的是vue 后端使用的是Spring全家桶 数据库用的是Mysql、Redis

1：不同分类的业务展示 + 业务类型选择->咨询留言、企业微信在线客服、电话等客户经理回访信息留存 2：主要负责对接甲方需求并画墨刀原型图确认、报价表、开发计划等；使用Vue3.0 技术栈开发微信公众号H5，并协调后端开发人员；对项目质量以及进度进行把控；

1. 智能体agent创建，及相关技能运行，以及大模型流式数据解析 2. 智能体相关知识库平台搭建，以及知识的切片处理

1. 图表库搭建，涉及柱状图、折线图、饼图、地图、时间轴等14种图表，以及图表主题及样式自定义功能 2. 数据分析节点搭建，设计不同节点之间的连线及拖拽

政府地项目，我完全负责业务对接。 后台功能的实现。 该项目涉及3d功能，加载3d模型。 因为需要保密，截取其他的类似图片

1. 表单编辑，涉及到各类字段，以及字段间关联关系，表单初始化，及公式计算 2. 流程编辑，涉及到节点之间删除，新增，以及分支处理 3.

项目介绍: 国美商城是国美电器重点打造的中国专业的电脑、手机、数码、家电、生活电器网上购物商城。国美承诺，以更低价格、更便捷的订货方式、更快送达的承诺为网购用户提供内外兼修的品质服务。国美商城安卓版是为安卓用户独特打造的，操作更加符合安卓用户，国美商城安卓手机版现已实现了下单、订单查询、商品搜索、物流跟踪，产品评价等常用功能，同WEB版合力打造最流畅，最便捷的购物体验。国美电器网上商城现已更名这：国美在线 职责描述: 1.带领研发团队完成系统运营相关服务（促销活动） 2.负责组内开发任务，代码管理等工作 3.线上问题排查，代码重构优化。 4.数据库设计，系统设计。

利⽤机器学习⾃动检测Hadoop中执⾏慢的节点、并且⾃动分析其根本原因。实验是基于6个异构的 Hadoop节点多轮分别运⾏不同类型，不同负载的任务。采集执⾏过程中的各种核⼼性能数据，CPU占⽤率、内存占⽤率、Job执⾏进度、硬盘负载、⽹络I/ O，利⽤机器学习检测数据的离散性，⾃动检测异常。对异常节点再次进⾏分析，对异常原因进⾏分类，然后训练⼀个基于 随机森林的模型。对实验组进⾏实验，最终实验 的结果精准率98%、准确率97%、误报率6%

该项目的业务购买产品成为代理，进行返利等业务。后端业务逻辑复杂。 业务沟通完全是我负责。 后端开发完全是我负责。 指导前端开发。

项目简介： 云票务管理系统汇集票务、一卡通、分销/营销管理、全员营销、进销存、全域旅游管理、软硬件票务系统研发于一体的云平台，从资源、渠道、分销、营销、管理、财务结算、数据分析、售-取-检环节等多方面入手，研发设计多元立体化的体验功能和智能设备，为不同业态的旅游企业提供全方位的智慧化解决方案。 职责描述： 1.云票务系统做票,退票业务流程开发及维护 2.系统通用功能开发及维护 3.景区票务,OTA票务及抖音,美团,快手等三方相关业务技术对接 4.系统框架优化,微服务集群搭建及调优 5.数据库集群搭建,mycat框架优化及维护 6.应用服务器程序更新维护监控优化

针对产业园区进行智慧化接入。 主要模块： 场景感知，数据采集，视频监控，大屏显示，终端联动，消息推送，任务派发，机器人客服，智能搜索，健康安全，智慧停车，便捷出行，智能照明，能效管理，智慧安防，招商服务，金融服务，生态合作等 本人负责整体架构实现以及项目管理，各大供应商谈判。

1数据加载，对数据进行分析，使用数据增强训练等，优化数据分布； 2模型设计，考虑使用卷积神经网络还是transformer等网络结构； 3 模型训练，使用不同的策略进行训练； 4模型验证

本项目是我为企业做的完整的数字化转型项目。 数字化转型包括两个大方面： 1. 企业办公效率的数字化转型 2. 经营数据的数字化，帮助企业做经营决策 在这个项目中，我做为数字化转型的解决方案提供者和实施落地负责人。通过企业全流程的重塑化，和AI生产力的引入解决企业面临的效率低下，数据不全，沟通障碍，信息不畅，决策无依据等诸多问题。

一、系统简介 业务支撑网4A系统中，每个自然人对应一个应用级4A主帐号（可以单点登录各应用系统），在一个应用级4A主帐号下可以对应crm从帐号、经分系统从帐号、系统级4A从帐号（即系统资源从账号，主机、数据库、防火墙的管控系统）。

1.心声社区分为热榜、首页、视频、我等模块 2.在模块中负责社区web功能测试，使用selenium进行ui自动化测试，jmeter进行接口自动化功能测试，并使用burpsuite进行抓包，对接口进行系列安全测试保证了项目测试质量

本项目主要提供智能翻译功能的引擎。 实现原理是利用Transformer架构通过深度学习进行语言翻译。 和流行的大语言模型翻译的主要区别在于： 1.推理速度快，参数量小，可以在端侧实行推理 2.不像生成式模型大多只用了Transformer的解码器部分。此项目同时使用编码器和解码器，环顾整个句子的前后文字关系进行翻译，提高翻译准确度 本人主要对此项目的神经网络模型进行设计编写和优化。

该项目为中国联通在新疆建设的隧道，并且在里面安装了大量的硬件设备用于采集日常的一些空气质量，空气湿度门禁卡，噪音监测等，但是他们原本的项目比较老旧，所以找到了我们公司帮助他们做一下网站的升级

本人负责基础数据、库存、采购服务的开发。后端采用 springboot 框架进行开发。基础数据服务包括备 件小类、计划大类、备件、法人工厂、阈值、备件成本价管理等功能。其中的导入导出功能使用 poi 技术实现,使用 redis 存储备件小类、计划大类等常用信息。库存模块包括库房、库区、库位管理和库房归属。 采购服务包括询价、报价、下单功能。使用了 feign 完成同步跨服务调用。Rabbitmq 异步调用解决分布

1.项目分为okr、任务、消息以及更多模块 2.承担okr任务管理功能测试以及安全测试，查看全部以及我负责的、我协助的、我委派的、okr任务单是否完整，查看是否存在横向越权以及纵向越权问题，使用fiddler进行抓包，替换任务单号查看是否存在越权问题